Data Analytics With AI

تجزیه و تحلیل داده‌ها نقش مهمی در دنیای داده‌محور امروزی ایفا می‌کند. سازمان‌ها برای تصمیم‌گیری آگاهانه به داده‌ها متکی هستند و افراد حرفه‌ای با مهارت‌های تحلیلی و هوش مصنوعی قوی در بسیاری از صنایع تقاضای بالایی دارند.

این برنامه برای کمک به دانشجویان در توسعه مهارت‌های عملی در تجزیه و تحلیل داده‌ها، تجسم و هوش مصنوعی طراحی شده است. شما یاد خواهید گرفت که چگونه با مجموعه داده‌های بزرگ کار کنید، الگوها را کشف کنید، و داده‌های خام را به بینش‌های معناداری تبدیل کنید که از تصمیم‌گیری تجاری پشتیبانی می‌کند.

دانشجویان با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مدرن، از جمله مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و روش‌های یادگیری ماشین، برای حل مشکلات دنیای واقعی، تجربه عملی کسب می‌کنند.

تحلیلگران داده برای شناسایی روندها و الگوها، داده‌ها را جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل می‌کنند. کار آنها به سازمان‌ها کمک می‌کند تا عملکرد خود را بهبود بخشند و تصمیمات استراتژیک بگیرند.

مسئولیت‌های معمولی عبارتند از:

• جمع آوری داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده و نظرسنجی‌ها

• تمیز کردن و سازماندهی داده‌ها برای دقت

• شناسایی روندها و الگوها

• ایجاد گزارش، نمودار، و تجسم

• ارائه بینش به ذینفعان

• دیپلم در حدود 19 ماه تکمیل شد

• کارآموزی برای تجربه دنیای واقعی گنجانده شده است

• پشتیبانی شغلی پس از فارغ‌التحصیلی

• برنامه یادگیری انعطاف پذیر (گزینه‌های آنلاین موجود)

• برنامه درسی به روز شده هماهنگ با نیازهای صنعت

• تاریخ شروع چندگانه در طول سال

• کمک‌های مالی برای دانشجویان واجد شرایط

فارغ‌التحصیلان ممکن است فرصت‌هایی در صنایع مختلف پیدا کنند، از جمله:

• شرکت‌های IT و نرم‌افزار

• سازمان‌های بهداشت و درمان

• بانک‌ها و مؤسسات مالی

• خرده فروشی و تجارت الکترونیک

• دولت و بخش عمومی

• آموزش و پژوهش

• تولید و تدارکات

• تحلیلگر داده

• تحلیلگر هوش تجاری

• دانشمند داده

• AI / متخصص یادگیری ماشین

• مهندس کلان داده

• تحلیلگر بازاریابی

• مدیریت داده‌ها و تجزیه و تحلیل داده‌ها

• مبانی امنیت سایبری در محیط‌های داده

• تکنیک‌های تحلیل پیش بینی

• مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین

• تعریف مشکلات تجاری با استفاده از داده‌ها

• تنظیم شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)

• طراحی بسترها و محیط‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها

• مصرف داده از منابع متعدد

• کاوش، خلاصه‌سازی و تجسم داده‌ها

• شناسایی متغیرهای هدف و مستقل

• ساخت مدل‌های پیش بینی با استفاده از یادگیری ماشین

• استقرار مدل‌ها در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی