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

4 ایده پروژه برای تحلیل‌داده 📉

1. استراتژی محتوای نتفلیکس
2. بررسی انتشار گازهای گلخانه‌ای در سراسر جهان
3. تحلیل روند بارش در ایران با استفاده از پایتون
4. تحلیل اندازه بازار خودروهای برقی (EV)

مطالعه بیشتر جزئیات در اینجا

#data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips