مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه

🔸 مسیر شغلی تحلیلگر و مهندس داده؛ همچنان محبوب و رو به رشد در بازار کار

مهارت‌های تحلیل داده با زبان برنامه‌نویسی پایتون در حال حاضر از جمله توانمندی‌های بسیار پرتقاضا در بازار کار به شمار می‌روند و با سرعت قابل توجهی در حال رشد هستند. بر اساس پیش‌بینی اداره آمار کار ایالات متحده، مشاغل مرتبط با علم داده تا سال ۲۰۳۳ با رشدی معادل ۳۶ درصد مواجه خواهند بود. طبق گزارش دانشگاه LSE انگلیس و سایت مشهور DeepLearning در گزارش‌های متفاوتی از آینده‌ی روبه‌رشد این مهارت تخصصی و نقش زبان پایتون در این میان نوشتند:

🔵 پایتون زبان اصلی غالب در حوزه تحلیل داده

سایت DeepLearning.ai در یادداشت خود نوشته که پایتون به زبان اصلی و غالب در حوزه تحلیل داده تبدیل شده است؛ به‌گونه‌ای که بیش از ۹۰ درصد از متخصصان علم داده از آن بهره می‌برند. این ابزار به دلیل کارایی بالا و جامعه کاربری گسترده، پرکاربردترین زبان در این زمینه به شمار می‌رود. در مقایسه با نرم‌افزارهای صفحه‌گسترده‌ای مانند اکسل، پایتون امکانات پیشرفته‌تری در زمینه مقیاس‌پذیری، خودکارسازی فرآیندها و اجرای تحلیل‌های پیچیده ارائه می‌دهد. این زبان توانایی مدیریت مجموعه‌داده‌های بزرگ، انجام خودکار وظایف تکراری و تولید تحلیل‌های قابل تکرار را دارد.
یادگیری پایتون برای تحلیل داده، اقدامی هوشمندانه در مسیر توسعه حرفه‌ای است. این مهارت نه‌تنها مسیر ورود به مشاغل نوظهور و پردرآمد را هموار می‌سازد، بلکه امکان حل مسائل واقعی با تکیه بر داده، افزایش بهره‌وری از طریق خودکارسازی، و تثبیت جایگاه شغلی در یک اقتصاد مبتنی بر داده را فراهم می‌آورد.
لینک گزارش deeplearning

🔵 مشاغل تخصصی حوزه داده در میان ۱۰ شغل پر تقاضا در ۲۰۲۵

در گزارش LSE از چشم‌انداز تکنولوژی سال ۲۰۲۵، تحلیلگران داده و دانشمندان داده به عنوان ستون فقرات تصمیم‌گیری داده‌محور معرفی شده‌اند. افزایش شدید حجم داده‌ها و نیاز روزافزون به بینش‌های تحلیلی باعث شده است که این حرفه‌ها در بسیاری از صنایع پرتقاضا باقی بمانند. وظیفه‌ی تحلیلگران داده، بررسی مجموعه داده‌های بزرگ و استخراج الگوها و بینش‌هایی است که به تصمیم‌گیری‌های کلان کسب‌وکار کمک می‌کنند.
تحلیلگران و دانشمندان داده، مشاغلی را راهبری می‌کنند که بر حل مسائل پیچیده با پتانسیل ایجاد تأثیر قابل توجه بر کسب و کار تمرکز دارند. این مسیر شغلی، فرصت‌های زیادی را برای پیشرفت و تخصص، تقریباً در هر صنعتی، ارائه می‌دهد.
لینک گزارش lse

محتوای این دو مقاله و بیشتر از آن در وبینار « مسیر شغلی تحلیل داده و مهندسی داده؛ و آینده آن‌ها در دوره رشد هوش مصنوعی» مورد بحث و گفتگو قرار خواهد گرفت. اگر سوالی درباره مسیرهای شغلی این حوزه دارید می‌توانید در این وبینار شرکت کنید.

🔗 لینک ثبت‌نام در وبینار (رایگان):

👆 d-learn.ir/crdn

🧑‍💻 حسام محمدحسینی | مدیر ارشد مهندسی داده و پلتفرم مدیریت ارزش مشتری (CVM) در ایرانسل، سابقه مدیریت محصول در پلتفرم کلان‌داده دیجیکالا، مدیر ارشد اسبق عملکرد شبکه در ایرانسل، کارشناسی ارشد مخابرات سیستم از دانشگاه تربیت مدرس

🗓 یکشنبه ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۴
⌚️ ساعت ۱۸:۳۰ تا ۱۹:۳۰


تماس:
www.group-telegram.com/dlearnsup
02188349244
09103209837

@dlearn_ir

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.group-telegram.com/fr/dlearn_ir.com/612

7.4K viewsedited  May 3 at 17:09

🔸 مسیر شغلی تحلیلگر و مهندس داده؛ همچنان محبوب و رو به رشد در بازار کار

مهارت‌های تحلیل داده با زبان برنامه‌نویسی پایتون در حال حاضر از جمله توانمندی‌های بسیار پرتقاضا در بازار کار به شمار می‌روند و با سرعت قابل توجهی در حال رشد هستند. بر اساس پیش‌بینی اداره آمار کار ایالات متحده، مشاغل مرتبط با علم داده تا سال ۲۰۳۳ با رشدی معادل ۳۶ درصد مواجه خواهند بود. طبق گزارش دانشگاه LSE انگلیس و سایت مشهور DeepLearning در گزارش‌های متفاوتی از آینده‌ی روبه‌رشد این مهارت تخصصی و نقش زبان پایتون در این میان نوشتند:

🔵 پایتون زبان اصلی غالب در حوزه تحلیل داده

سایت DeepLearning.ai در یادداشت خود نوشته که پایتون به زبان اصلی و غالب در حوزه تحلیل داده تبدیل شده است؛ به‌گونه‌ای که بیش از ۹۰ درصد از متخصصان علم داده از آن بهره می‌برند. این ابزار به دلیل کارایی بالا و جامعه کاربری گسترده، پرکاربردترین زبان در این زمینه به شمار می‌رود. در مقایسه با نرم‌افزارهای صفحه‌گسترده‌ای مانند اکسل، پایتون امکانات پیشرفته‌تری در زمینه مقیاس‌پذیری، خودکارسازی فرآیندها و اجرای تحلیل‌های پیچیده ارائه می‌دهد. این زبان توانایی مدیریت مجموعه‌داده‌های بزرگ، انجام خودکار وظایف تکراری و تولید تحلیل‌های قابل تکرار را دارد.
یادگیری پایتون برای تحلیل داده، اقدامی هوشمندانه در مسیر توسعه حرفه‌ای است. این مهارت نه‌تنها مسیر ورود به مشاغل نوظهور و پردرآمد را هموار می‌سازد، بلکه امکان حل مسائل واقعی با تکیه بر داده، افزایش بهره‌وری از طریق خودکارسازی، و تثبیت جایگاه شغلی در یک اقتصاد مبتنی بر داده را فراهم می‌آورد.
لینک گزارش deeplearning

🔵 مشاغل تخصصی حوزه داده در میان ۱۰ شغل پر تقاضا در ۲۰۲۵

در گزارش LSE از چشم‌انداز تکنولوژی سال ۲۰۲۵، تحلیلگران داده و دانشمندان داده به عنوان ستون فقرات تصمیم‌گیری داده‌محور معرفی شده‌اند. افزایش شدید حجم داده‌ها و نیاز روزافزون به بینش‌های تحلیلی باعث شده است که این حرفه‌ها در بسیاری از صنایع پرتقاضا باقی بمانند. وظیفه‌ی تحلیلگران داده، بررسی مجموعه داده‌های بزرگ و استخراج الگوها و بینش‌هایی است که به تصمیم‌گیری‌های کلان کسب‌وکار کمک می‌کنند.
تحلیلگران و دانشمندان داده، مشاغلی را راهبری می‌کنند که بر حل مسائل پیچیده با پتانسیل ایجاد تأثیر قابل توجه بر کسب و کار تمرکز دارند. این مسیر شغلی، فرصت‌های زیادی را برای پیشرفت و تخصص، تقریباً در هر صنعتی، ارائه می‌دهد.
لینک گزارش lse

محتوای این دو مقاله و بیشتر از آن در وبینار « مسیر شغلی تحلیل داده و مهندسی داده؛ و آینده آن‌ها در دوره رشد هوش مصنوعی» مورد بحث و گفتگو قرار خواهد گرفت. اگر سوالی درباره مسیرهای شغلی این حوزه دارید می‌توانید در این وبینار شرکت کنید.

🔗 لینک ثبت‌نام در وبینار (رایگان):

👆 d-learn.ir/crdn

🧑‍💻 حسام محمدحسینی | مدیر ارشد مهندسی داده و پلتفرم مدیریت ارزش مشتری (CVM) در ایرانسل، سابقه مدیریت محصول در پلتفرم کلان‌داده دیجیکالا، مدیر ارشد اسبق عملکرد شبکه در ایرانسل، کارشناسی ارشد مخابرات سیستم از دانشگاه تربیت مدرس

🗓 یکشنبه ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۴
⌚️ ساعت ۱۸:۳۰ تا ۱۹:۳۰


تماس:
www.group-telegram.com/dlearnsup
02188349244
09103209837

@dlearn_ir