این قسمت برای مطالب مطالعاتی در حوزه علوم داده قرار میگیرد.
1-ریاضیات و آمار: درک مفاهیم ریاضی و آماری مانند جبر خطی، احتمال و آمار توصیفی برای کار با دادهها و الگوریتمهای پیشرفته ضروری است.
2-برنامه نویسی: آشنایی اولیه با برنامه نویسی به ویژه در زبانهایی مانند پایتون، R و SQL برای تحلیل و مدل سازی دادهها بسیار مهم است.
3-علوم کامپیوتر: آشنایی با مفاهیم پایهای علوم کامپیوتر مانند پایگاه دادهها، الگوریتمها و فناوریهای ذخیره و پردازش داده ضروری است.
4-حوزه تخصصی: داشتن دانش در یک زمینه تخصصی مانند بازاریابی، مالی، بهداشت و درمان یا صنعت مورد علاقه شما میتواند به شما در تحلیل دادههای آن حوزه کمک کند.
دیتا ساینس حوزهای مطالعاتی است که با حجم عظیمی از داده سروکار دارد. دیتا ساینس از ابزارها و تکنیکهای مدرن برای استخراج الگوهای پنهان و اطلاعات مفید از دادهها و برای تصمیمگیریهای تجاری استفاده میکند. در علم داده برای ساختن مدلهای پیشبینی از الگوریتمهای یادگیری ماشین پیچیده کمک گرفته میشود.
ابزار کلیدی در یادگیری دیتاساینس
زبانهای برنامه نویسی شامل آموزش پایتون، آر، جاوا، سی و… زبانهای کوئری شامل SQL کتابخانههای یادگیری ماشین شامل تنسورفلو، کِراس، سیکیت لِرن و… ابزارهای بصریسازی اطلاعات شامل Tableau، Power BI، Matplotlib و… پایگاههای داده و سیستمهای مدیریتی شامل پایگاههای MySQL، MongoDB، دوره sql server و…