فرصت های شغلی علم داده در ایران را بشناسید! | آقای وب

آیا تابه‌حال به این فکر کرده‌اید که فرصت های شغلی علم داده (Career opportunities in data science) چیست و چگونه می‌توانید در این حوزه شغل پیدا کنید؟ علم داده یکی از زمینه‌های پرطرفدار و موردنیاز در دنیای امروز است. در این مطلب، به‌صورت کامل، راه‌های یافتن شغل در علم داده، معرفی شرکت‌های برتر در ایران و فرصت های شغلی موجود آن را بررسی می‌کنیم.

دیتا ساینس یا علم داده چیست؟

علم داده به‌معنای استفاده از روش‌های علمی، الگوریتم‌ها و سیستم‌ها برای استخراج دانش و بینش از داده‌هاست. این رشته تحلیل داده‌های بزرگ، پردازش اطلاعات و استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری را شامل است. علم داده به سازمان‌ها کمک می‌کند با استفاده از داده‌ها، استراتژی‌های بهتری را تدوین کنند و تصمیم‌های هوشمندانه‌تری بگیرند.

اهمیت علم داده در دنیای امروزی

در دنیای امروز داده‌ها به‌عنوان یکی از مهم‌ترین دارایی‌های هر سازمان محسوب می‌شوند. با افزایش حجم داده‌ها و نیاز به تحلیل آن‌ها اهمیت علم داده بیشتر از همیشه شده است. شرکت‌ها ازطریق تحلیل داده‌ها می‌توانند روندهای بازار را پیش‌بینی کنند، مشتریان خود را بهتر بشناسند و فرایندهای داخلی خود را بهبود بخشند.

چگونه علم داده را یاد بگیریم؟

مسیر یادگیری هوش مصنوعی یک سفر طولانی و پربار است که به تلاش، تعهد و اشتیاق به یادگیری مستمر نیازمند است. در این راه شما با مفهوم‌های پیچیده و تکنیک‌های پیشرفته‌ای روبه‌رو خواهید شد که ممکن است در ابتدا دشوار و گیج‌کننده به نظر برسند، اما با پشتکار و تمرین مداوم، این مفاهیم روشن‌تر و قابل فهم‌تر خواهند شد.

این مسیر یادگیری مبحث‌هایی همچون مبانی ریاضیات و آمار، برنامه‌نویسی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی را در بر می‌گیرد. هر یک از این موضوع‌ها به مطالعه دقیق و تمرین عملی نیازمند است.

در ادامه یک راهنمای عملی و گام‌به‌گام برای یادگیری علم داده ارائه می‌کنیم:

آشنایی با مفاهیم ریاضیات و آمار

برای شروع این مسیر ابتدا باید مفاهیم پایه‌ای در علوم کامپیوتر و ریاضیات را به‌خوبی درک کنید. درک مفاهیم اساسی در آمار، احتمال، جبر خطی و دیفرانسیل ضروری است؛ زیرا این مفاهیم پایه و اساس بسیاری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را تشکیل می‌دهند.

یادگیری زبان برنامه‌نویسی پایتون

پس از آشنایی با این مبانی، اولین گام در مسیر یادگیری هوش مصنوعی تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون است. پایتون، به‌دلیل داشتن کتابخانه‌های قدرتمند مانند NumPy، Pandas، Scikit-Learn،  TensorFlow و PyTorch، یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها برای انجام‌دادن پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.

آشنایی با این ابزارها و یادگیری نحوه استفاده از آن‌ها برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، پیش‌پردازش داده‌ها و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین بسیار حیاتی است.

رضا شکرزاد در این ویدئو بیشتر درمورد سطح ریاضیات و برنامه‌نویسی‌ای که برای ورود به حوزه علم داده به آن نیاز دارید توضیح داده است:

آشنایی با علم داده و ابزارهای تحلیل داده

در مرحله بعدی باید به سراغ یادگیری مفاهیم اصلی در علوم داده (Data Science) بروید. علوم داده شامل جمع‌آوری، پردازش و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به‌منظور استخراج اطلاعات مفید و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده است.

در این مرحله یادگیری تکنیک‌های مختلف تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و ابزارهای مرتبط مانند Matplotlib برای تجسم داده‌ها و SQL برای مدیریت پایگاه داده‌ها بسیار مهم است.

یادگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

سپس نوبت به یادگرفتن یادگیری ماشین (Machine Learning) می‌رسد. یادگیری ماشین شاخه‌ای از علوم داده است که به توسعه الگوریتم‌هایی می‌پردازد که به سیستم‌ها امکان یادگیری و بهبود عملکرد بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح می‌دهد. در این مرحله، باید مفاهیم و الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد را به‌خوبی درک کنید.

علاوه‌براین یادگیری عمیق (Deep Learning) نیز یکی از زیرشاخه‌های مهم یادگیری ماشین است که با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، قابلیت‌های پیچیده‌تری را برای مدل‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کند.

انجام‌دادن پروژه‌های عملی

برای تثبیت یادگیری و تبدیل‌شدن به یک دانشمند داده ماهر، انجام‌دادن پروژه‌های عملی و کار بر روی داده‌های واقعی بسیار مهم است. این پروژه‌ها نه تنها مهارت‌های فنی شما را به چالش می‌کشند، بلکه به شما این امکان را می‌دهند تا آموخته‌های خود را در دنیای واقعی به کار بگیرید و تجربه‌های ارزشمندی کسب کنید. در ادامه چند مثال از پروژه‌های عملی که می‌توانید انجام دهید آورده‌ایم:

پروژه تحلیل داده‌های فروش یک فروشگاه

در این پروژه شما می‌توانید داده‌های فروش یک فروشگاه را جمع‌آوری و تحلیل کنید تا الگوها و روندهای فروش را شناسایی کنید. هدف از این پروژه می‌تواند شامل پیش‌بینی فروش آینده، شناسایی محصولات پرطرفدار و بهینه‌سازی موجودی انبار باشد. برای این کار می‌توانید از تکنیک‌های مختلفی مانند تحلیل سری‌های زمانی، مدل‌های رگرسیون و تحلیل سبد خرید استفاده کنید.

پروژه پیش‌بینی قیمت مسکن

پیش‌بینی قیمت مسکن یکی از پروژه‌های کلاسیک در حوزه علم داده است. در این پروژه شما می‌توانید داده‌های مربوط به قیمت مسکن، ویژگی‌های ملک (مانند مساحت، تعداد اتاق‌ها، موقعیت جغرافیایی و غیره) و عوامل اقتصادی را تحلیل کنید تا یک مدل پیش‌بینی دقیق ایجاد کنید. الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی، جنگل تصادفی و شبکه‌های عصبی می‌توانند در این پروژه به کار گرفته شوند.

پروژه تحلیل احساسات در رسانه‌های اجتماعی

این پروژه شامل جمع‌آوری داده‌های متنی از پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی مانند توئيتر یا ایکس و تحلیل احساسات کاربران است. هدف از این پروژه می‌تواند شامل شناسایی نظرات مثبت و منفی درباره یک برند یا محصول، تحلیل روندهای اجتماعی و پیش‌بینی واکنش‌های آینده باشد. تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند تحلیل احساسات، استخراج کلمات کلیدی و مدل‌های دسته‌بندی متن می‌توانند در این پروژه مفید باشند.

پروژه تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی

در این پروژه، هدف شناسایی تراکنش‌های مالی مشکوک و جلوگیری از تقلب است. شما می‌توانید داده‌های مربوط به تراکنش‌های مالی را تحلیل کرده و الگوریتم‌هایی برای تشخیص الگوهای غیرعادی توسعه دهید. تکنیک‌های یادگیری ماشین نظارت‌شده و غیرنظارت‌شده مانند خوشه‌بندی، مدل‌های رگرسیون و شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند برای این منظور به کار گرفته شوند.

چگونه فرصت های شغلی علم داده را به دست آوریم؟

با توجه به رشد روزافزون اهمیت داده‌ها در تصمیم‌گیری‌های سازمانی و تجاری، فرصت های شغلی علم داده به سرعت در حال افزایش است، اما برای موفقیت در این مسیر، ضمن یادگیری علم داده باید به چند نکته کلیدی توجه کنید.

نوشتن رزومه‌ای حرفه‌ای که مهارت‌ها و تجربیات شما را به خوبی نشان دهد، آمادگی برای مصاحبه‌های شغلی و نیز ایجاد و حفظ شبکه‌ای از ارتباطات حرفه‌ای می‌تواند به شما در یافتن فرصت‌های شغلی و بهره‌گیری از تجربیات دیگران کمک کند.

با رعایت این نکات، می‌توانید مسیر خود را به سوی یک شغل موفق در حوزه علم داده هموار کنید. در ادامه هر یک از موارد گفته‌شده را بررسی می‌کنیم:

نکات مهم در نوشتن رزومه

نوشتن یک رزومه خوب و حرفه‌ای برای یافتن شغل در علم داده بسیار اهمیت دارد. در رزومه خود باید به وضوح مهارت‌ها و تجربیات خود را بیان کنید. همچنین، نمونه کارها و پروژه‌های انجام شده خود را نیز ذکر کنید. استفاده از کلمات کلیدی مرتبط با علم داده نیز می‌تواند به جلب توجه کارفرمایان کمک کند.

رضا شکرزاد در این فایل صوتی درباره نحوه ساخت یک رزومه قوی در حوزه دیتا ساینس توضیح داده است:

آمادگی برای مصاحبه‌های شغلی

آمادگی برای مصاحبه‌های شغلی نیز از اهمیت بالایی برخوردار است. در مصاحبه‌های شغلی معمولاً سوالاتی در زمینه‌های فنی، مهارت‌های برنامه‌نویسی، تحلیل داده‌ها و تجربه کاری پرسیده می‌شود. بهتر است قبل از مصاحبه، به مطالعه منابع مرتبط بپردازید و تمرین‌های عملی انجام دهید.

اهمیت ارتباطات و شبکه‌سازی در حوزه علم داده

شبکه‌سازی و ارتباطات در هر حوزه‌ای اهمیت دارد، به ویژه در علم داده. با ارتباط با افراد موفق و حرفه‌ای در این زمینه، می‌توانید از تجربیات آن‌ها بهره‌مند شوید و فرصت‌های شغلی بیشتری پیدا کنید. شرکت در کنفرانس‌ها و رویدادهای مرتبط نیز می‌تواند به توسعه شبکه ارتباطی شما کمک کند.

چه شرکت‌هایی در ایران از علم داده در کارهای خود استفاده می‌کنند؟

در ایران، علم داده به‌طور فزاینده‌ای در شرکت‌های مختلف برای بهبود عملکرد و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک استفاده می‌شود. این شرکت‌ها از داده‌ها برای تحلیل بازار، بهبود خدمات، پیش‌بینی روندها و بسیاری از کاربردهای دیگر بهره می‌برند. در ادامه به معرفی برخی از برترین شرکت‌های ایرانی که از علم داده استفاده می‌کنند می‌پردازیم:

اسنپ

اسنپ (Snapp)، بزرگ‌ترین پلتفرم حمل و نقل آنلاین در ایران، از داده‌کاوی و تحلیل داده‌ها برای بهینه‌سازی مسیرها، پیش‌بینی تقاضا و کاهش زمان انتظار کاربران استفاده می‌کند. این شرکت با استفاده از تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)، توانسته است خدمات خود را بهبود بخشد و به یکی از پیشروان صنعت حمل و نقل در کشور تبدیل شود.

دیجی‌کالا

دیجی‌کالا (Digikala)، دیجی‌کالا، بزرگ‌ترین فروشگاه آنلاین ایران، از علم داده به صورت گسترده‌ای برای تحلیل رفتار مشتریان، بهینه‌سازی زنجیره تامین و پیشنهاد محصولات به کاربران استفاده می‌کند. این شرکت با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تجربه خرید کاربران را بهبود بخشیده و باعث افزایش رضایت مشتریان شده است.

تپسی

تپسی (TAPSI)، یکی دیگر از شرکت‌های بزرگ حمل‌ونقل آنلاین در ایران، از یادگیری ماشین برای پیشنهاد مسیرهای بهتر و کاهش هزینه‌ها بهره می‌برد و با این روش‌ها توانسته است تجربه کاربری بهتری را برای مسافران فراهم کند.

همراه اول

همراه اول (MCI)، بزرگ‌ترین اپراتور تلفن همراه در ایران، از داده‌کاوی و تحلیل داده‌ها برای بهینه‌سازی شبکه، پیش‌بینی تقاضا و ارائه خدمات بهینه به کاربران استفاده می‌کند. این شرکت با بهره‌گیری از تحلیل‌های پیشرفته، به بهبود کیفیت خدمات و افزایش رضایت مشتریان پرداخته است.

ازکی

ازکی (Azki)، یکی از پیشروان در ارائه خدمات بیمه آنلاین در ایران، از علم داده برای تحلیل و بهینه‌سازی فرآیندهای بیمه‌گذاری استفاده می‌کند. این شرکت با جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مشتریان، می‌تواند پیشنهادات بیمه‌ای شخصی‌سازی شده ارائه دهد و ریسک‌های بیمه‌ای را بهتر مدیریت کند.

دیجی‌پی

دیجی‌پی (DigiPay)، یکی از سرویس‌های مالی و پرداخت آنلاین وابسته به دیجی‌کالا است که از علم داده برای بهبود فرآیندهای پرداخت، تحلیل تراکنش‌های مالی و پیشگیری از تقلب استفاده می‌کند. این شرکت با بهره‌گیری از داده‌کاوی و الگوریتم‌های پیشرفته، توانسته است خدمات مالی امن و سریعی را به مشتریان خود ارائه دهد.

کافه بازار

کافه بازار (Cafe Bazaar)، بزرگ‌ترین پلتفرم عرضه اپلیکیشن‌های موبایل در ایران، از علم داده برای تحلیل رفتار کاربران، بهبود تجربه کاربری و پیشنهاد اپلیکیشن‌های مناسب استفاده می‌کند. این شرکت با جمع‌آوری داده‌های کاربران و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌تواند اپلیکیشن‌های مورد علاقه کاربران را شناسایی و به آن‌ها پیشنهاد دهد.

علی‌بابا

علی‌بابا (Alibaba)، یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های سفر و گردشگری در ایران، از علم داده برای تحلیل رفتار مسافران، پیش‌بینی تقاضای سفر و ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی شده استفاده می‌کند. این شرکت با استفاده از داده‌کاوی و الگوریتم‌های پیشرفته، توانسته است فرآیندهای رزرو بلیط و هتل را بهینه‌سازی کرده و تجربه سفر بهتری را برای مسافران فراهم کند.

عناوین فرصت های شغلی علم داده

در شرکت‌های فعال در حوزه علم داده فرصت های شغلی متعددی وجود دارد که هر کدام نقش مهمی در تحلیل و مدیریت داده‌ها ایفا می‌کنند. مهم‌ترین این مشاغل شامل موارد زیر هستند:

دانشمند داده

دانشمندان داده (Data Scientist) مسئول استخراج اطلاعات مفید از داده‌های بزرگ و پیچیده هستند. آن‌ها از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تکنیک‌های آماری برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند و به شرکت‌ها در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کمک می‌کنند. دانشمندان داده باید دارای مهارت‌های برنامه‌نویسی قوی، آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و توانایی تفسیر داده‌ها باشند.

برای آشنایی بیشتر با وظایف دانشمند داده به مقاله دانشمند داده کیست و چطور می‌توان به یک دانشمند داده تبدیل شد؟ مراجعه کنید.

فرصت‌های شغلی دانشمند داده در ایران

تحلیلگر داده

تحلیلگر داده (Data Analyst) به جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌ها می‌پردازد. وظیفه تحلیلگران داده تبدیل داده‌های خام به گزارش‌ها و داشبوردهای قابل فهم برای مدیران و تصمیم‌گیران است. آنان باید مهارت‌های برنامه‌نویسی مانند SQL و Python و آشنایی با ابزارهای تحلیل داده مانند Tableau و Power BI را داشته باشند.

برای آشنایی بیشتر با وظایف تحلیلگر داده به مطلبتحلیلگر داده کیست و چه وظایفی دارد؟ مراجعه کنید.

فرصت‌های شغلی تحلیلگر داده در ایران

مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer)

مهندسان یادگیری ماشین مسئول توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین هستند. آن‌ها الگوریتم‌های پیچیده‌ای را طراحی و پیاده‌سازی می‌کنند که می‌تواند داده‌ها را تحلیل و پیش‌بینی کند. این نقش نیازمند مهارت‌های برنامه‌نویسی پیشرفته، دانش عمیق از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تجربه کار با ابزارها و چارچوب‌های مرتبط مانند TensorFlow و PyTorch است.

برای آشنایی بیشتر با وظایف مهندس یادگیری ماشین به مقاله مهندس یادگیری ماشین کیست و چه کار می‌کند؟ مراجعه کنید.

فرصت‌های شغلی مهندس یادگیری ماشین در ایران

مهندس داده

مهندسان داده (Data Engineer) مسئول ساخت و نگهداری زیرساخت‌های داده‌ای هستند که داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری و ذخیره می‌کند. آن‌ها با استفاده از فناوری‌های داده‌کاوی و پردازش داده‌های بزرگ مانند Hadoop و Spark، سیستم‌هایی را طراحی می‌کنند که داده‌ها را به صورت کارآمد و امن مدیریت می‌کنند. مهندسان داده باید دارای مهارت‌های قوی در برنامه‌نویسی، آشنایی با پایگاه‌های داده و توانایی طراحی معماری‌های داده‌ای باشند.

برای آشنایی بیشتر با وظایف مهندس داده به مقاله مهندس داده کیست و چه مهارت‌ها و وظایفی دارد؟ مراجعه کنید.

فرصت‌های شغلی مهندس داده در ایران

هر یک از مشاغلی که در بالا به آن‌ها اشاره شد، نیازمند مهارت‌ها و تخصص‌های خاصی است که با توجه به نیاز شرکت‌ها، متقاضیان می‌توانند در این زمینه‌ها فعالیت کنند. به علاوه، هر یک از این نقش‌ها فرصت‌هایی برای رشد و پیشرفت شغلی فراهم می‌کند، از جمله مدیریت تیم‌های داده، مشاوره در حوزه داده‌ها، و توسعه راه‌حل‌های مبتنی بر داده برای مسائل پیچیده کسب‌وکار. با توجه به این تنوع و گستردگی، حوزه علم داده می‌تواند مسیری هیجان‌انگیز و پر از فرصت‌های جدید برایافراد با استعداد باشد.

کلام آخر درباره فرصت های شغلی علم داده

علم داده یکی از حوزه‌های پررونق و جذاب در دنیای امروز است که فرصت‌های شغلی بسیاری را فراهم می‌کند. برای ورود به این حوزه، باید مسیر یادگیری مناسبی را طی کنید که شامل آموزش مبانی ریاضیات و آمار، یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، آشنایی با ابزارهای تحلیل داده و انجام پروژه‌های عملی است.

شرکت در دوره‌های آنلاین، شبکه‌سازی و شرکت در مسابقات داده‌کاوی نیز می‌تواند به شما در تقویت مهارت‌ها و پیدا کردن فرصت‌های شغلی کمک کند.

نوشتن یک رزومه حرفه‌ای، آمادگی برای مصاحبه‌های شغلی و ایجاد ارتباطات حرفه‌ای نقش مهمی در موفقیت شما در یافتن شغل در علم داده دارد. با توجه به رشد روزافزون داده‌ها و نیاز به تحلیل آن‌ها، بازار کار علم داده به سرعت در حال گسترش است و فرصت‌های زیادی برای کسانی که مهارت‌های لازم را دارند، وجود دارد. با پیگیری نکات و راهنمایی‌های ارائه شده در این مقاله، می‌توانید مسیر خود را به سوی یک شغل موفق در حوزه علم داده هموار کنید.

پرسش‌های متداول

چگونه می‌توانیم مهارت‌های لازم برای علم داده (Data Science) را کسب کنیم؟

برای کسب مهارت‌های لازم در علم داده، ابتدا باید مبانی ریاضیات و آمار را به خوبی یاد بگیرید. سپس زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و R را یاد بگیرید و با ابزارهای تحلیل داده مانند SQL، Tableau و TensorFlow آشنا شوید. همچنین، شرکت در دوره‌های آنلاین و انجام پروژه‌های عملی می‌تواند به شما در تقویت مهارت‌هایتان کمک کند.

نقش یک دانشمند داده (Data Scientist) در شرکت‌ها چیست؟

دانشمندان داده مسئول استخراج اطلاعات مفید از داده‌های بزرگ و پیچیده هستند. آن‌ها از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و تکنیک‌های آماری برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند و به شرکت‌ها در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کمک می‌کنند. توانایی برنامه‌نویسی، آشنایی با الگوریتم‌ها و تفسیر داده‌ها از مهارت‌های کلیدی برای این نقش است.

چه ابزارهایی برای تحلیل داده‌ها (Data Analysis) مهم هستند و چرا؟

ابزارهایی مانند Python، SQL، Tableau و Power BI برای تحلیل داده‌ها بسیار مهم هستند. Python با کتابخانه‌های قوی خود مانند NumPy و Pandas به تجزیه و تحلیل داده‌ها کمک می‌کند. SQL برای مدیریت پایگاه‌های داده استفاده می‌شود. Tableau و Power BI ابزارهای تجسم داده (Data Visualization) هستند که به نمایش گرافیکی و گزارش‌دهی داده‌ها کمک می‌کنند.

چگونه می‌توانیم برای مصاحبه‌های فرصت های شغلی حوزه علم داده آماده شویم؟

برای آمادگی در مصاحبه‌های فرصت‌های شغلی علم داده ابتدا باید دانش فنی خود را تقویت کنید. مرور سوالات رایج مصاحبه‌های فنی، مطالعه منابع مرتبط با علم داده و انجام تمرین‌های عملی می‌تواند کمک‌کننده باشد. همچنین، داشتن نمونه کارها و پروژه‌های عملی که مهارت‌های شما را نشان می‌دهد نیز می‌تواند در مصاحبه مفید باشد.

چگونه می‌توانیم در حوزه علم داده شبکه‌سازی (Networking) کنیم؟

شبکه‌سازی در حوزه علم داده از طریق شرکت در کنفرانس‌ها، سمینارها و وبینارها و همچنین استفاده از شبکه‌های اجتماعی مانند LinkedIn امکان‌پذیر است. ارتباط با افرادی که در این زمینه کار می‌کنند می‌تواند به شما در یافتن فرصت‌های شغلی علم داده و بهره‌گیری از تجربیات دیگران کمک کند.

یادگیری علم داده را از امروز شروع کنید!

دنیای داده‌ها جذاب است و دانستن علم داده، توانایی تحلیل داده‌، یا بازاریابی مبتنی بر داده، شما را برای فرصت‌های شغلی بسیاری مناسب می‌کند. فارغ از رشته‌ و پیش‌زمینه‌، می‌توانید حالا شروع کنید و از سطح مقدماتی تا پیشرفته بیاموزید. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.

مشاوران آقای وب به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ