معرفی کتاب «مبانی تحلیل داده» راسل داوسون – راهنمای جامع سواد داده
این کتاب نقطه‌ای مطمئن برای شروع سفر شما به دنیای تحلیل داده است — بدون پیش‌نیاز، با زبانی ساده و کاربردی،
همراه با مثال‌ها، تکنیک‌ها و مسیر یادگیری منظم.
| عنوان فارسی | مبانی تحلیل داده: مهارت‌های ضروری را بیاموزید و آینده شغلی خود را شتاب دهید |
|---|---|
| نویسنده | Russell Dawson |
| مترجم | ساسان یزدی |
| تعداد صفحات نسخه فارسی | ۱۵۳ صفحه |
| سال انتشار نسخه اصلی | 2023 |
| ژانر / موضوع | تحلیل داده، سواد داده، یادگیری ماشین، هوش تجاری |
چرا این کتاب مهم است؟
در جهانی که تصمیم‌گیری بر اساس داده یک ضرورت شده، «مبانی تحلیل داده» پلی است میان شما و دنیای تحلیل. این کتاب
برای کسانی نوشته شده که می‌خواهند قدم اول را بردارند، اما نمی‌دانند از کجا شروع کنند.
اگر با این جملات همذات‌پنداری می‌کنید، این کتاب مناسب شماست:
- «می‌خواهم تحلیل داده یاد بگیرم اما نمی‌دانم از کجا شروع کنم.»
- «می‌خواهم برای آینده شغلی خود آماده شوم.»
- «نیاز دارم داده‌ها را بفهمم، گزارش‌ها را تحلیل کنم و تصمیم دقیق بگیرم.»
درباره نویسنده – Russell Dawson
راسل داوسون نویسنده و تولیدکننده محتوای آموزشی است که تمرکزش بر ساده‌سازی مفاهیم داده برای افراد غیرمتخصص است.
معرفی‌های او در
Audible و
Goodreads
نشان می‌دهد که تخصص او در تولید منابع قابل فهم برای مبتدیان است.
درباره مترجم – ساسان یزدی
ساسان یزدی، مترجم این اثر، در وب‌سایت شخصی خود به مباحث سیستم‌سازی، هوش مصنوعی، و توسعه فردی
می‌پردازد. تمرکز اصلی او بر ساده‌سازی مفاهیم پیچیده برای مخاطب عام است. در این ترجمه تلاش شده پیام و کارکرد
عملی کتاب بدون پیچیدگی و با زبانی روان منتقل شود.
این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟
- دانشجویان و تازه‌کارانی که می‌خواهند وارد تحلیل داده شوند
- کارمندان بخش‌های مالی، مارکتینگ، منابع انسانی و مدیریت
- افرادی که می‌خواهند مسیر شغلی خود را تغییر دهند
- صاحبان کسب‌وکار که می‌خواهند تصمیم‌گیری داده‌محور را شروع کنند
سه ستون اصلی یادگیری در این کتاب
۱) پایه‌گذاری مفهومی
تحلیل داده چیست؟ چه انواعی دارد؟ مسئله داده چگونه تعریف می‌شود؟۲) ابزارها و تکنیک‌های عملی
مدیریت داده، پاک‌سازی داده، یادگیری ماشین، هوش تجاری، مصورسازی.
۳) ساخت ذهنیت حل مسئله
تفکر انتقادی، تجزیه مسئله، مطالعه موردی، تصمیم‌سازی داده‌محور.
فهرست کامل فصل‌ها
فصل‌ها به‌طور کامل مطابق نسخه ترجمه‌شده ۱۵۳ صفحه‌ای:
| شماره فصل | عنوان |
|---|---|
| ۱ | تحلیل داده چیست؟ انواع تحلیل داده، فرایند تحلیل |
| ۲ | درک مسئله داده، داده خام، مجموعه‌داده، ورودی تا خروجی |
| ۳ | گردآوری داده، منابع داده، ابزارهای جمع‌آوری |
| ۴ | پاک‌سازی داده، حذف خطاها، داده‌های ناقص، بلاک‌چین |
| ۵ | ابزارهای تحلیل، تکنیک‌های حرفه‌ای و بهترین شیوه‌ها |
| ۶ | مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین |
| ۷ | هوش تجاری و تحلیل بی‌درنگ (Real-Time BI) |
| ۸ | تفکر انتقادی، حل مسئله، مطالعات موردی |
| ۹ | داستان‌سرایی داده و مصورسازی حرفه‌ای |
| ۱۰ | آینده تحلیل داده، انقلاب دیجیتال، فرصت‌های شغلی |
دستاوردهای شما بعد از خواندن کتاب
- درک کامل از اصول تحلیل داده
- توانایی جمع‌آوری و پاک‌سازی داده
- فهم مفاهیم یادگیری ماشین بدون ریاضیات سنگین
- قدرت تحلیل کسب‌وکار و تصمیم‌سازی داده‌محور
- توانایی ساخت داشبورد و داستان‌سرایی با داده
نتیجه‌گیری
«مبانی تحلیل داده» بهترین نقطه شروع برای کسانی است که می‌خواهند آینده شغلی خود را با داده گره بزنند. مسیری
مدرن، علمی و در عین حال ساده که به شما کمک می‌کند از یک خواننده به تحلیلگری تبدیل شوید که می‌تواند داده‌ها را
به تصمیم تبدیل کند.
اگر به‌دنبال اولین کتاب جدی برای شروع تحلیل داده هستید، این کتاب یکی از انتخاب‌های دقیق و کم‌ریسک برای شماست.