دوره پایتون، اس کیوال و Tableau - یکپارچه‌سازی پایتون، اس کیوال و Tableau

آنچه یاد خواهید گرفت: چگونه از پایتون، اس کیوال و Tableau با هم استفاده کنیم؟ یکپارچه‌سازی نرم‌افزار تکنیک‌های پیش‌پردازش داده به‌کارگیری یادگیری ماشین ایجاد یک ماژول برای استفاده از مدل یادگیری ماشین در آینده اتصال پایتون و اس کیوال برای انتقال داده از Jupyter به Workbench مصورسازی داده در Tableau تحلیل و تفسیر خروجی‌های تمرین در Jupyter و Tableau پیش‌نیازهای دوره مهارت‌های اولیه کدنویسی در پایتون دانش اولیه اس کیوال توانایی اولیه برای استفاده از Tableau در مصورسازی داده توضیحات دوره پایتون، اس کیوال و Tableau، سه مورد از پرکاربردترین ابزارها در دنیای علم داده هستند. پایتون زبان برنامه‌نویسی پیشرو است. اس کیوال رایج‌ترین ابزار برای ارتباط با سیستم‌های پایگاه داده است. Tableau راه‌حل ترجیحی برای مصورسازی داده است. پس در این دوره، به شما یاد می‌دهیم چگونه پایتون، اس کیوال و Tableau را یکپارچه کنید. این مهارت ضروری است و به شما نسبت به داوطلبان دیگر برتری می‌دهد. در واقع، بهترین راه برای متمایز کردن رزومه شغلی و دعوت شدن به مصاحبه این است که مهارت‌های مرتبطی را بدست آورید که دیگر داوطلبان ندارند. چون ما موضوعی را آماده کرده‌ایم که در جای دیگری به آن پرداخته نشده است، شما مهارتی را یاد می‌گیرید که واقعاً می‌تواند پروفایل شما را متمایز کند. بسیاری از افراد می‌دانند چگونه در پایتون کمی کدنویسی کنند. بعضی دیگر تا حدی از اس کیوال و Tableau استفاده می‌کنند. اما تعداد بسیار کمی می‌توانند تصویر کامل را ببینند و پایتون، اس کیوال و Tableau را به‌گونه‌ای یکپارچه کنند که یک راه‌حل جامع ارائه شود. در آینده نزدیک، بیشتر کسب‌وکارها با پیاده‌سازی تکنیک‌هایی که در این دوره خواهید دید، وظایف گزارش‌دهی و تحلیل کسب‌وکار خود را خودکار خواهند کرد. اگر در نهایت شما همان فردی باشید که این وظایف را خودکار می‌کند، این موضوع برای آینده شغلی شما در یک شرکت یا به‌عنوان مشاور بسیار ارزشمند خواهد بود. تجربه ما در یکی از شرکت‌های بزرگ جهانی نشان داد که یک مشاور با این مهارت‌ها می‌تواند برای هر ساعت، مبلغی چهاررقمی دریافت کند. شرکت هم با خوشحالی این مبلغ را پرداخت می‌کرد، چون محصول نهایی در بلندمدت به افزایش چشمگیر بهره‌وری منجر می‌شد. دوره با معرفی مفهوم یکپارچه‌سازی نرم‌افزار آغاز می‌شود. درباره برخی اصطلاحات مهم مانند سرورها، کلاینت‌ها، درخواست‌ها و پاسخ‌ها صحبت خواهیم کرد. علاوه بر این، با اتصال داده، APIها و اندپوینت‌ها آشنا می‌شوید. سپس، با معرفی تمرین مثال واقعی که محور اصلی دوره است، مجموعه‌داده Absenteeism at Work، ادامه می‌دهیم. بخش پیش‌پردازش که در ادامه می‌آید، به شما نشان می‌دهد هوش تجاری و علم داده در موقعیت‌های واقعی کاری چگونه هستند. این موضوع بسیار مهم است، چون بخش قابل‌توجهی از کار یک دانشمند داده صرف پیش‌پردازش می‌شود، اما بسیاری از منابع آموزشی این بخش را حذف می‌کنند. بعد از آن، به سراغ به‌کارگیری یادگیری ماشین با داده خود می‌رویم. یاد می‌گیرید چگونه مسئله پیش‌رو را از دید یادگیری ماشین بررسی کنید، چگونه اهداف را بسازید، برای این بخش از تمرین چه نوع پیش‌پردازش آماری لازم است، چگونه یک مدل یادگیری ماشین را آموزش دهید و چگونه آن را تست کنید. این تمرین یادگیری ماشین واقعاً جامع است. اتصال پایتون و اس کیوال کار فوری و مستقیم نیست. ما در یک بخش کامل از دوره نشان داده‌ایم این کار چگونه انجام می‌شود. تا پایان آن بخش، می‌توانید داده را از Jupyter به Workbench منتقل کنید. در نهایت، همان‌طور که وعده دادیم، Tableau به ما اجازه می‌دهد داده‌ای که با آن کار کرده‌ایم را مصورسازی کنیم. چند نمودار پربینش آماده خواهیم کرد و نتایج را با هم تفسیر می‌کنیم. همان‌طور که می‌بینید، این تمرین علم داده واقعاً جامع است. نیازی نیست دوبار فکر کنید. اگر همین حالا این دوره را بگذرانید، مهارت‌های ارزشمندی بدست می‌آورید که به شما کمک می‌کنند از داوطلبان دیگری که برای یک شغل رقابت می‌کنند متمایز شوید. پس بیایید شروع کنیم! تنها حسرت شما این خواهد بود که چرا زودتر این دوره را پیدا نکرده بودید! این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ دانشجویان سطح متوسط و پیشرفته دانشجویانی که می‌خواهند رزومه خود را متمایز کنند. افرادی که به دنبال مسیر شغلی در هوش تجاری و علم داده هستند.