تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟روش ها ، فرآیند و انواع توضیح داده شده

امروزه مشاغل به هر لبه و مزیتی که می توانند بدست آورند. به لطف موانعی مانند تغییر سریع بازارها ، عدم اطمینان اقتصادی ، تغییر مناظر سیاسی ، نگرش های مصرف کننده ظریف و حتی همه گیر جهانی ، امروزه مشاغل با حاشیه های باریک تر برای خطا کار می کنند.

شرکت هایی که می خواهند در تجارت و شکوفایی بمانند می توانند با انتخاب انتخاب هوشمند ضمن پاسخ دادن به این سؤال ، شانس موفقیت خود را بهبود بخشند: "تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟"و چگونه یک فرد یا سازمان این انتخاب ها را انجام می دهد؟آنها تا حد امکان اطلاعات مفید و عملی را جمع آوری می کنند و سپس از آن برای تصمیم گیری های آگاهانه بهتر استفاده می کنند!

این استراتژی عقل سلیم است و در مورد زندگی شخصی و همچنین تجارت صدق می کند. هیچ کس تصمیمات مهمی را نمی گیرد بدون اینکه ابتدا متوجه شود چه چیزی در معرض خطر ، جوانب مثبت و منفی و نتایج احتمالی است. به همین ترتیب ، هیچ شرکتی که بخواهد موفق شود نباید بر اساس داده های بد تصمیم بگیرد. سازمان ها به اطلاعات نیاز دارند. آنها به داده نیاز دارند. اینجاست که تجزیه و تحلیل داده ها یا تجزیه و تحلیل داده ها وارد تصویر می شوند.

کار درک داده ها در حال حاضر یکی از صنایع رو به رشد در روز و سن امروز است ، جایی که داده ها به عنوان "روغن جدید" در بازار در نظر گرفته می شوند. برنامه تجزیه و تحلیل داده های ما می تواند به شما در یادگیری نحوه ایجاد داده ها و دریافت روند از آنها کمک کند.

حال ، قبل از ورود به جزئیات در مورد روش های تجزیه و تحلیل داده ها ، اجازه دهید ابتدا به این سؤال پاسخ دهیم ، تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

اگرچه بسیاری از گروه ها ، سازمان ها و متخصصان روش های مختلفی برای نزدیک شدن به تجزیه و تحلیل داده ها دارند ، اما بیشتر آنها می توانند در یک تعریف یک اندازه متناسب باشند. تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند تمیز کردن ، تغییر و پردازش داده های خام و استخراج اطلاعات عملی و مرتبط است که به مشاغل کمک می کند تا تصمیمات آگاهانه بگیرند. این روش با ارائه بینش و آمار مفید ، که اغلب در نمودارها ، تصاویر ، جداول و نمودارها ارائه می شود ، به کاهش خطرات ذاتی در تصمیم گیری کمک می کند.

یک نمونه ساده از تجزیه و تحلیل داده ها را می توان هر زمان که در زندگی روزمره خود تصمیم بگیریم با ارزیابی آنچه در گذشته اتفاق افتاده است یا چه اتفاقی می افتد اگر تصمیم بگیریم ، مشاهده شود. در اصل ، این روند تجزیه و تحلیل گذشته یا آینده و تصمیم گیری بر اساس آن تحلیل است.

شنیدن اصطلاح "داده های بزرگ" در بحث در مورد تجزیه و تحلیل داده ها غیر معمول نیست. تجزیه و تحلیل داده ها نقش مهمی در پردازش داده های بزرگ به اطلاعات مفید دارد. تحلیلگران داده های نئوفیت که می خواهند با تجدید نظر در اصول داده های بزرگ ، عمیق تر حفر کنند ، باید به سؤال اساسی برگردند ، "داده ها چیست؟"

برنامه کارشناسی ارشد تحلیلگر داده ما به شما کمک می کند تا ابزارها و تکنیک های تحلیلی را بیاموزید تا یک متخصص تحلیلگر داده شوید! این دوره Pefect برای شما است که حرفه خود را آغاز کنید. اکنون ثبت نام کنید!

چرا تجزیه و تحلیل داده ها مهم است؟

در اینجا لیستی از دلایلی که تجزیه و تحلیل داده ها برای انجام کار امروز بسیار مهم است ، آورده شده است.

• هدف قرار دادن بهتر مشتری: شما نمی خواهید وقت ، منابع و پول های گرانبهای کسب و کار خود را هدر دهید و کمپین های تبلیغاتی را در گروه های جمعیتی هدف قرار دهید که به کالاها و خدماتی که ارائه می دهید کمی علاقه ندارند. تجزیه و تحلیل داده ها به شما کمک می کند تا ببینید که در کجا باید تلاش های تبلیغاتی خود را متمرکز کنید.
• شما مشتریان هدف خود را بهتر می شناسید: تجزیه و تحلیل داده ها چگونه محصولات و کمپین های شما را در جمعیتی هدف شما انجام می دهند. از طریق تجزیه و تحلیل داده ها ، کسب و کار شما می تواند ایده بهتری از عادات هزینه مخاطبان هدف شما ، درآمد یکبار مصرف و به احتمال زیاد مناطق مورد علاقه خود داشته باشد. این داده ها به مشاغل کمک می کند تا قیمت ها را تعیین کنند ، طول تبلیغات تبلیغاتی را تعیین کنند و حتی به تعداد کالاهای مورد نیاز کمک کنند.
• کاهش هزینه های عملیاتی: تجزیه و تحلیل داده ها به شما نشان می دهد که مناطقی در تجارت شما به منابع و پول بیشتری نیاز دارند و کدام مناطق تولید نمی کنند و بنابراین باید به صورت کامل کاهش یابند.
• روشهای حل مسئله بهتر: تصمیمات آگاهانه احتمالاً تصمیمات موفقیت آمیز خواهند بود. داده ها اطلاعات را در اختیار مشاغل قرار می دهد. می توانید ببینید که این پیشرفت در کجا پیش می رود. تجزیه و تحلیل داده ها به مشاغل کمک می کند تا انتخاب های مناسب را انجام دهند و از مشکلات گران قیمت جلوگیری کنند.
• داده های دقیق تری دریافت می کنید: اگر می خواهید تصمیمات آگاهانه بگیرید ، به داده نیاز دارید ، اما چیزهای بیشتری برای آن وجود دارد. داده های مورد نظر باید دقیق باشد. تجزیه و تحلیل داده ها به مشاغل کمک می کند تا اطلاعات مربوطه ، دقیق و مناسب برای توسعه استراتژی های بازاریابی آینده ، برنامه های تجاری و تنظیم مجدد چشم انداز یا مأموریت شرکت را بدست آورند.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

پاسخ دادن به سؤال "تجزیه و تحلیل داده ها چیست" فقط اولین قدم است. اکنون ما به نحوه عملکرد آن خواهیم پرداخت. فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها ، یا به طور متناوب ، مراحل تجزیه و تحلیل داده ها ، شامل جمع آوری تمام اطلاعات ، پردازش آن ، کاوش در داده ها و استفاده از آن برای یافتن الگوهای و بینش های دیگر است. فرایند تجزیه و تحلیل داده ها شامل موارد زیر است:

• جمع آوری نیاز داده ها: از خود بپرسید که چرا این تجزیه و تحلیل را انجام می دهید ، از چه نوع داده ای می خواهید استفاده کنید و چه داده هایی را برای تجزیه و تحلیل می خواهید.
• جمع آوری داده ها: با هدایت نیازهای شناسایی شده شما ، زمان آن رسیده است که داده ها را از منابع خود جمع آوری کنید. منابع شامل مطالعات موردی ، نظرسنجی ها ، مصاحبه ها ، پرسشنامه ها ، مشاهده مستقیم و گروه های متمرکز است. حتماً داده های جمع آوری شده را برای تجزیه و تحلیل سازماندهی کنید.
• تمیز کردن داده ها: تمام داده هایی که جمع آوری می کنید مفید نخواهد بود ، بنابراین زمان آن است که آن را تمیز کنید. این فرآیند جایی است که فضاهای سفید ، سوابق تکراری و خطاهای اساسی را حذف می کنید. تمیز کردن داده ها قبل از ارسال اطلاعات برای تجزیه و تحلیل اجباری است.
• تجزیه و تحلیل داده ها: در اینجا جایی است که شما از نرم افزار تجزیه و تحلیل داده ها و ابزارهای دیگر برای کمک به شما در تفسیر و درک داده ها و نتیجه گیری استفاده می کنید. ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها شامل Excel ، Python ، R ، Looker ، Rapid Miner ، Chartio ، Metabase ، Redash و Microsoft Power BI هستند.
• تفسیر داده ها: اکنون که نتایج خود را دارید ، باید آنها را تفسیر کنید و بر اساس یافته های خود بهترین دوره های عمل را ارائه دهید.
• تجسم داده ها: تجسم داده ها روشی جالب برای گفتن است: "اطلاعات خود را به صورت گرافیکی به گونه ای نشان دهید که افراد بتوانند آن را بخوانند و درک کنند."می توانید از نمودارها ، نمودارها ، نقشه ها ، نقاط گلوله یا میزبان روشهای دیگر استفاده کنید. تجسم به شما کمک می کند تا با کمک به شما در مقایسه با مجموعه داده ها و مشاهده روابط ، بینش های ارزشمندی را بدست آورید.

دوره تجزیه و تحلیل داده ها

اهمیت تجزیه و تحلیل داده ها در تحقیقات چیست؟

بخش عظیمی از کار یک محقق ، حذف داده ها است. این به معنای واقعی کلمه تعریف "تحقیق" است. با این حال ، سن اطلاعات امروز به طور معمول موج جزر و مدی از داده ها را تولید می کند ، به اندازه کافی برای غلبه بر حتی محقق اختصاصی.

بنابراین ، تجزیه و تحلیل داده ها نقش مهمی در تقطیر این اطلاعات به یک شکل دقیق تر و مرتبط تر ایفا می کند ، و این کار را برای محققان برای کار خود آسان تر می کند.

تجزیه و تحلیل داده ها همچنین انتخاب گسترده ای از ابزارهای مختلف ، مانند آمار توصیفی ، تجزیه و تحلیل استنباطی و تجزیه و تحلیل کمی را در اختیار محققان قرار می دهد.

بنابراین ، برای جمع بندی آن ، تجزیه و تحلیل داده ها داده های بهتر و روش های بهتری برای تجزیه و تحلیل و مطالعه داده های گفته شده را ارائه می دهد.

تجزیه و تحلیل داده ها چیست: انواع تجزیه و تحلیل داده ها

امروزه دوازده نوع محبوب تجزیه و تحلیل داده ها امروزه در دسترس است که معمولاً در دنیای فناوری و تجارت به کار می رود. آن ها هستند:

• تجزیه و تحلیل تشخیصی: تجزیه و تحلیل تشخیصی به این سؤال پاسخ می دهد ، "چرا این اتفاق افتاد؟"با استفاده از بینش های به دست آمده از تجزیه و تحلیل آماری (بیشتر در مورد آن بعداً!) ، تحلیلگران از تجزیه و تحلیل تشخیصی برای شناسایی الگوهای موجود در داده ها استفاده می کنند. در حالت ایده آل ، تحلیلگران الگوهای مشابهی را پیدا می کنند که در گذشته وجود داشته است و به تبع آن ، از این راه حل ها برای حل چالش های فعلی استفاده می کنند.
• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: تجزیه و تحلیل پیش بینی به این سؤال پاسخ می دهد ، "به احتمال زیاد چه اتفاقی می افتد؟"تحلیلگران با استفاده از الگوهای موجود در داده های قدیمی و همچنین وقایع جاری ، رویدادهای آینده را پیش بینی می کنند. در حالی که هیچ چیزی به عنوان 100 درصد پیش بینی دقیق وجود ندارد ، اگر تحلیلگران اطلاعات مفصلی و نظم و انضباط را برای تحقیق کامل در آن داشته باشند ، شانس بهبود می یابد.
• تجزیه و تحلیل تجویز: تمام بینش های به دست آمده از انواع دیگر تجزیه و تحلیل داده ها را با هم مخلوط کنید ، و شما تجزیه و تحلیل تجویز می کنید. بعضی اوقات ، مسئله فقط با یک نوع تجزیه و تحلیل قابل حل نیست و در عوض به بینش های متعدد نیاز دارد.
• تجزیه و تحلیل آماری: تجزیه و تحلیل آماری به این سؤال پاسخ می دهد ، "چه اتفاقی افتاده است؟"این تجزیه و تحلیل شامل جمع آوری داده ها ، تجزیه و تحلیل ، مدل سازی ، تفسیر و ارائه با استفاده از داشبورد است. تجزیه و تحلیل آماری به دو زیر گروه تقسیم می شود:

1. توصیفی: تجزیه و تحلیل توصیفی با انتخاب کامل یا انتخاب داده های عددی خلاصه. این نشان می دهد که میانگین و انحراف در داده ها و درصد ها و فرکانس ها در داده های طبقه بندی شده است.
2. استنباطی: تجزیه و تحلیل استنباطی با نمونه های حاصل از داده های کامل کار می کند. یک تحلیلگر می تواند با انتخاب نمونه های مختلف ، از همان مجموعه داده های جامع به نتیجه گیری های مختلف برسد.

• تجزیه و تحلیل متن: همچنین "داده کاوی" نیز نامیده می شود ، تجزیه و تحلیل متن از پایگاه داده ها و ابزارهای داده کاوی برای کشف الگوهای ساکن در مجموعه داده های بزرگ استفاده می کند. این داده های خام را به اطلاعات مفید تجاری تبدیل می کند. تجزیه و تحلیل متن مسلماً ساده ترین و مستقیم ترین روش تجزیه و تحلیل داده ها است.

در مرحله بعد ، ما به اعماق خواهیم رسید تا در مورد روش های تجزیه و تحلیل داده ها درک کنیم.

برنامه کارشناسی ارشد تحلیلگر داده

روشهای تجزیه و تحلیل داده ها

برخی از متخصصان از اصطلاحات "روش های تجزیه و تحلیل داده ها" و "تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها" به طور متناوب استفاده می کنند. برای پیچیده تر کردن مسائل ، گاهی اوقات افراد "انواع تجزیه و تحلیل داده ها" را که قبلاً مورد بحث قرار گرفته بود نیز مورد بحث قرار می دهند! امید ما در اینجا این است که بین چه نوع تجزیه و تحلیل داده ها و روش های مختلفی که از آن استفاده می شود ، تمایز قائل شویم.

اگرچه بسیاری از روش های تجزیه و تحلیل داده ها در دسترس است ، همه آنها در یکی از دو نوع اصلی قرار می گیرند: تجزیه و تحلیل کیفی و تجزیه و تحلیل کمی.

• تجزیه و تحلیل داده های کیفی: روش کیفی تجزیه و تحلیل داده ها داده ها را از طریق کلمات ، نمادها ، تصاویر و مشاهدات به دست می آورد. این روش از آمار استفاده نمی کند. متداول ترین روشهای کیفی عبارتند از:
  • تجزیه و تحلیل محتوا ، برای تجزیه و تحلیل داده های رفتاری و کلامی.
  • تجزیه و تحلیل روایت ، برای کار با داده های حاصل از مصاحبه ، خاطرات ، نظرسنجی ها.
  • نظریه مبتنی بر ، برای تهیه توضیحات علّی در مورد یک رویداد معین با مطالعه و برون یابی از یک یا چند مورد گذشته.
  • تجزیه و تحلیل داده های کمی: روش های تجزیه و تحلیل داده های آماری داده های خام را جمع آوری کرده و آن را به داده های عددی پردازش می کنند. روشهای تجزیه و تحلیل کمی عبارتند از:
  1. آزمایش فرضیه ، برای ارزیابی حقیقت یک فرضیه یا نظریه معین برای یک مجموعه داده یا جمعیت شناختی.
  2. میانگین ، یا میانگین با تقسیم مبلغ لیست اعداد بر تعداد موارد موجود در لیست ، روند کلی یک موضوع را تعیین می کند.
  3. تعیین اندازه نمونه از نمونه کوچکی که از گروه بزرگی از افراد گرفته شده است استفاده می کند و مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرد. نتایج به دست آمده نماینده کل بدن در نظر گرفته می شود.

  ما می توانیم با نشان دادن تکنیک های مختلف ، توسط مفاهیم و ابزارهای مختلف ، بحث خود را در مورد تجزیه و تحلیل داده ها گسترش دهیم.

   

  برنامه کارشناسی ارشد تحلیلگر داده ما به شما کمک می کند تا ابزارها و تکنیک های تحلیلی را بیاموزید تا یک متخصص تحلیلگر داده شوید! این دوره Pefect برای شما است که حرفه خود را آغاز کنید. اکنون ثبت نام کنید!

   

  هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

  هوش مصنوعی در حال افزایش است و در دنیای تجزیه و تحلیل داده ها ابزاری ارزشمند را اثبات کرده است. تکنیک های تجزیه و تحلیل مرتبط شامل موارد زیر است:

  • شبکه های عصبی مصنوعی
  • درختان تصمیم گیری
  • برنامه نویسی تکاملی
  • منطق فازی

  ریاضیات و آمار

  این تکنیکی است که در آن تجزیه و تحلیل داده های خرد کننده شماره را پیدا می کنید. تکنیک ها شامل:

  • تجزیه و تحلیل توصیفی
  • تجزیه و تحلیل پراکندگی
  • تجزیه و تحلیل تبعیض آمیز
  • تحلیل عاملی
  • تجزیه و تحلیل رگرسیون
  • تجزیه و تحلیل سری زمانی

  نمودارها و تجسم

  ما موجودات بصری گرا هستیم. تصاویر و نمایشگرها توجه ما را به خود جلب می کنند و طولانی تر در حافظه ما می مانند. تکنیک ها شامل:

  • نمودارها ، که به انواع زیر تقسیم می شوند:
  1. نمودار منطقه
  2. نمودار حباب
  3. نمودارهای ستون و نمودارهای نوار
  4. نمودار قیف
  5. نمودار گانت
  6. نمودار خط
  7. نمودار دایره ای
  8. نمودار رادار
  9. نمودار ابر کلمه
  10. پیمانه
  • نمودار قاب
  • نمودار درخت مستطیل شکل
  • نقشه ها ، که به نوبه خود به چهار نوع مجزا تقسیم می شوند:
  1. نقشه جریان
  2. نقشه حرارت
  3. نقشه نقطه
  4. نقشه منطقه ای
  • طرح پراکنده

  به فیلم زیر نگاهی بیندازید که درک مختصری از آن را به عنوان یک تحلیلگر داده ، مسئولیت های مختلف یک تحلیلگر داده و مهارت های مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده ، به شما ارائه می دهد.

  نحوه تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده

  اکنون که ما به این سؤال "تجزیه و تحلیل داده ها" پاسخ داده ایم ، اگر می خواهید حرفه ای را در تجزیه و تحلیل داده ها دنبال کنید ، باید ابتدا با تحقیق در مورد آنچه برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده لازم است ، شروع کنید. شما باید این کار را با گذراندن دوره های انتخاب شده تجزیه و تحلیل داده ها ، مانند دوره آموزش صدور گواهینامه کارشناسی ارشد تحلیلگر داده ارائه شده توسط SimpleLea ، دنبال کنید.

  این برنامه کارشناسی ارشد تحلیلگر هفت دوره ای با همکاری IBM اجرا می شود و شما را به یک متخصص در تجزیه و تحلیل داده ها تبدیل می کند. شما در مورد ابزارها و تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها ، کار با پایگاه داده های SQL ، زبان های R و Python ، ایجاد تجسم داده ها و نحوه استفاده از آمار و تجزیه و تحلیل پیش بینی در یک محیط تجاری خواهید آموخت.

  شما حتی می توانید برنامه PG را در تجزیه و تحلیل داده ها با همکاری دانشگاه Purdue و با همکاری IBM بررسی کنید. این برنامه یک رویکرد مفید با مطالعات موردی و پروژه های با صنعت را فراهم می کند تا مفاهیم مربوطه را زنده کند. شما در معرض گسترده ای از فن آوری ها و مهارت های کلیدی که در حال حاضر در تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود ، قرار خواهید گرفت.

  به گفته فوربس ، حرفه تجزیه و تحلیل داده ها در حال انفجار است. دفتر آمار کار ایالات متحده رشد چشمگیر برای مهارت های شغلی علوم داده را پیش بینی می کند و پیش بینی می کند که حوزه علوم داده تا سال 2026 حدود 28 درصد رشد خواهد کرد. Amstat. org از این پیش بینی ها حمایت می کند و گزارش می دهد که تا پایان سال 2021 ، تقریباً 70درصد از رهبران مشاغل مورد بررسی به دنبال نامزدهای شغلی آینده نگر هستند که مهارت داده دارند.

  Payscale گزارش می دهد که تحلیلگران داده می توانند به طور متوسط سالانه 62،559 دلار درآمد کسب کنند. Payscale همچنین تحلیلگران داده را در هند نشان می دهد که میانگین سالانه 456،667 پوند است.

  بنابراین ، اگر می خواهید شغلی که بسیار خوشایند بپردازد و همیشه تقاضا باشد ، پس از آن Simpleilea را بررسی کنید و در آینده جدید و روشن تر خود شروع کنید!

   

  حرفه خود را در تجزیه و تحلیل داده ها با برنامه کارشناسی ارشد تحلیلگر داده ما بسازید! موضوعات اصلی و مفاهیم مهم را برای کمک به شما در شروع کار درست پوشش دهید!

   

  1. نقش تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

  تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند جمع آوری ، تمیز کردن ، مرتب سازی و پردازش داده های خام برای استخراج اطلاعات مرتبط و ارزشمند برای کمک به مشاغل است. درک عمیق از داده ها می تواند تجربه مشتری ، حفظ ، هدف قرار دادن ، کاهش هزینه های عملیاتی و روش های حل مسئله را بهبود بخشد.

  2. انواع تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

  تجزیه و تحلیل تشخیصی ، تجزیه و تحلیل پیش بینی ، تجزیه و تحلیل تجویز ، تجزیه و تحلیل متن و تجزیه و تحلیل آماری متداول ترین انواع تجزیه و تحلیل داده ها هستند. تجزیه و تحلیل آماری می تواند بیشتر به تجزیه و تحلیل توصیفی و تجزیه و تحلیل استنباطی تقسیم شود.

  3. ابزارهای تحلیلی مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

  10 ابزارهای تحلیلی داده های برتر عبارتند از: شرکت های توالی ، دیتاپین ، نگاه کننده ، KNIME ، لکسالیتیک ، پیش بینی SAS ، RapidMiner ، OpenRefine ، Talend و Nodexl. ابزارها به فرآیندهای مختلف تجزیه و تحلیل داده ها ، از جمع آوری داده ها گرفته تا مرتب سازی و تجزیه و تحلیل داده ها کمک می کنند.

  4- رشد شغلی در تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

  با شروع تجزیه و تحلیل داده ها ، می توانید به سرعت به تحلیلگر ارشد ، سپس مدیر تجزیه و تحلیل ، مدیر تجزیه و تحلیل یا حتی مدیر ارشد داده (CDO) بروید.

  5- چرا تجزیه و تحلیل داده ها مهم است؟

  تجزیه و تحلیل داده ها ضروری است زیرا به مشاغل کمک می کند تا مشتریان خود را بهتر درک کنند ، فروش را بهبود بخشند ، هدف قرار دادن مشتری را بهبود بخشند ، هزینه ها را کاهش می دهند و امکان ایجاد استراتژی های بهتر برای حل مسئله را فراهم می کنند.

  6. چه کسی از تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کند؟

  تجزیه و تحلیل داده ها اکنون تقریباً در هر صنعت به تصویب رسیده است. صرف نظر از اندازه شرکت یا محبوبیت صنعت ، Data Analytics نقش مهمی در کمک به مشاغل در درک نیازهای مشتری خود دارد و سپس از آن برای بهتر کردن محصولات یا خدمات آنها استفاده می کند. تجزیه و تحلیل داده ها به طور برجسته در صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی ، مسافرت ، مهمان نوازی و حتی محصولات FMCG مورد استفاده قرار می گیرد.

  برنامه گواهینامه حرفه ای ما را در Bootcamp آنلاین تجزیه و تحلیل داده ها در شهرهای برتر پیدا کنید:

  نام	تاریخ	محل
  برنامه گواهینامه حرفه ای در تجزیه و تحلیل داده ها	گروه از 9 ژانویه 2023 ، دسته آخر هفته شروع می شود	شهر شما	دیدن جزئیات
  برنامه گواهینامه حرفه ای در تجزیه و تحلیل داده ها	گروه از شانزدهم ژانویه 2023 ، دسته آخر هفته آغاز می شود	شهر شما	دیدن جزئیات
  برنامه گواهینامه حرفه ای در تجزیه و تحلیل داده ها	گروه از 7 فوریه 2023 ، دسته آخر هفته شروع می شود	شهر شما	دیدن جزئیات

  درباره نویسنده

  کارین کلی

  کارین بیش از یک دهه را صرف نوشتن در مورد شرکت های نوظهور و فن آوری های ابری کرده است. یک محقق ، یادگیرنده و نویسنده پرشور و مادام العمر ، کارین نیز طرفدار بزرگی از فضای بیرون ، موسیقی ، ادبیات و پایداری زیست محیطی و اجتماعی است.