اگر دنبال شغل توی حوزه Data Analytics هستی، سعی کن این مهارت‌ها رو کسب کنی ✨
(درصدها به ترتیب اهمیت هستش)

#data_analytics #data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

⚔️ مقایسه شغل دیتاساینس و دیتا آنالیتیکس
از لحاظ اینکه چه چیزایی مهمه و چه چیزایی کمتر مهمه!

#compare #data_science #data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

منابع یادگیری شغل آنالیز دیتا 🌐

#data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مقایسه زبان R در برابر پایتون | برای دیتاآنالیز ⚔️
کدام یک بهتر است؟!

#data_analytics #data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

ابزارهای کاربردی برای Data Enginners 💡

#data_science #data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

📚 کتاب Learning Analytics Methods and Tutorials
زبان: انگلیسی | تعداد صفحات: 748

🔹 کتاب "Learning Analytics Methods and Tutorials: A Practical Guide Using R" یک منبع جامع و عملی برای پژوهشگران، معلمان و دانشجویان در زمینه تجزیه و تحلیل یادگیری است. این کتاب به معرفی روش‌های مختلف تحلیل داده‌های آموزشی می‌پردازد و به خوانندگان کمک می‌کند تا با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R، تحلیل‌های دقیق و مؤثری از داده‌های یادگیری انجام دهند.

🔸 این کتاب شامل مجموعه‌ای از تمرین‌ها و راهنماهای گام به گام است که به یادگیری اصول و روش‌های تحلیلی کمک می‌کند. این کتاب به ویژه برای افرادی که به دنبال بهبود فرایند یادگیری و آموزش از طریق داده‌های قابل تحلیل هستند، مناسب است و می‌تواند به عنوان یک ابزار ارزشمند در تحقیقات و پروژه‌های آموزشی مورد استفاده قرار گیرد.


#data_analytics #r
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

5 دوره رایگان در مورد Data Wrangling از پایه تا پیشرفته 🔥
++مشاهده دوره ها++

#data_science #data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🔷 انواع نمودارها و کاربردشون توی Data Storytelling

#data_science #data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

10 ترفند پیشرفته پایتونی برای دیتاساینتیست‌ها 👌

البته برای تمام کسانی که توی حوزه دیتا کار میکنند به درد میخوره:
برای مطالعه کلیک کنید

#data_science #data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

5 پروژه تحلیل داده که باید توی رزومه‌تون داشته باشید:

1. تحلیل داده‌های فروش (Sales Data Analysis) 📊
چرا؟ چون تقریباً هر کسب‌وکاری به بهینه‌سازی فروش و پیش‌بینی درآمد نیاز داره. نشون می‌ده که می‌تونی با داده‌های تجاری واقعی کار کنی و insight کاربردی ارائه بدی.

2. تحلیل رفتار مشتری (Customer Segmentation) 👤
چرا؟ این پروژه معمولاً با الگوریتم‌های خوشه‌بندی (مثل K-Means) انجام می‌شه و نشون می‌ده که بلدی الگوهای رفتاری رو از دل داده‌ها دربیاری. برای مارکتینگ و بهینه‌سازی تجربه مشتری خیلی کلیدیه.

3. پیش‌بینی با یادگیری ماشین (Predictive Modeling) 🧠
چرا؟ چون می‌گه تو فقط تحلیل‌گر نیستی، بلکه بلدی مدل بسازی و آینده رو پیش‌بینی کنی. مثلاً پیش‌بینی نرخ ترک مشتری (churn prediction) یا پیش‌بینی تقاضای محصول.

4. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی (Social Media Analytics) 📀
چرا؟ چون داده‌های غیرساخت‌یافته (متن، لایک، تعامل) رو نشون می‌ده که بلدی مدیریت کنی. ابزارهای NLP و تحلیل احساسات هم اینجا می‌درخشن.

5. داشبوردهای تعاملی با ابزار BI (مثل Power BI یا Tableau) 🔮
چرا؟ چون visualization خیلی مهمه. یه تحلیل‌گر خوب باید بتونه نتایجش رو به زبون قابل فهم برای مدیران و تصمیم‌گیرها نشون بده. داشبورد قوی = قدرت انتقال insight بالا.

#data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips