📊 فناوریهایی که هر تحلیلگر داده باید بداند (Tech Stack for Data Analysts)
💡این تصویر مجموعهای از ابزارها و فناوریهای کلیدی را معرفی میکند که هر تحلیلگر داده برای موفقیت در حرفه خود باید با آنها آشنا باشد. این ابزارها به دستههای مختلفی از جمله مصورسازی داده (Data Visualization)، برنامهنویسی (Programming)، تحلیل داده (Data Analysis)، و ذخیرهسازی و پایگاه داده (Database and Data Storage) تقسیم شدهاند.
مصورسازی دادهها (Data Visualization): شامل Excel، Tableau، و Power BI برای نمایش بصری دادهها.
برنامهنویسی (Programming): زبانهایی مانند Python، SQL و R برای تحلیل و پردازش دادهها.
تحلیل دادهها (Data Analysis): با ابزارهایی نظیر Pandas و Numpy برای انجام تحلیلهای آماری.
پاکسازی و تغییر شکل دادهها (Data Cleaning & Transformation): ابزارهایی مانند OpenRefine و Talend برای تمیز کردن دادهها.
تحلیل آماری (Statistical Analysis): ابزارهایی همچون Excel، SPSS و R برای انجام تحلیلهای آماری.
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
💡این تصویر مجموعهای از ابزارها و فناوریهای کلیدی را معرفی میکند که هر تحلیلگر داده برای موفقیت در حرفه خود باید با آنها آشنا باشد. این ابزارها به دستههای مختلفی از جمله مصورسازی داده (Data Visualization)، برنامهنویسی (Programming)، تحلیل داده (Data Analysis)، و ذخیرهسازی و پایگاه داده (Database and Data Storage) تقسیم شدهاند.
مصورسازی دادهها (Data Visualization): شامل Excel، Tableau، و Power BI برای نمایش بصری دادهها.
برنامهنویسی (Programming): زبانهایی مانند Python، SQL و R برای تحلیل و پردازش دادهها.
تحلیل دادهها (Data Analysis): با ابزارهایی نظیر Pandas و Numpy برای انجام تحلیلهای آماری.
پاکسازی و تغییر شکل دادهها (Data Cleaning & Transformation): ابزارهایی مانند OpenRefine و Talend برای تمیز کردن دادهها.
تحلیل آماری (Statistical Analysis): ابزارهایی همچون Excel، SPSS و R برای انجام تحلیلهای آماری.
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science