*با استفاده از نرم افزار ، مجموعه بزرگی از داده ها را تحلیل و پردازش نمایید.

*الگوریتم های انتخاب ویژگی را در مدل های پیش بینی نتایج ، مانند فروش و ضایعات اعمال نمایید.

* از روش های شمارش کامل , و یا از روش های نمونه گیری جهت تعیین گروه هایی که کنترل می گردند ، استفاده نمایید.

*با استفاده از نرم افزار آماری ، داده های خام را شفاف سازی نمایید.

*مدل‌هایی را با استفاده از معیارهای عملکرد آماری مانند توابع زیان و یا نسبت واریانس توضیح دهید .

*برای انتقال نتایج تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از نرم افزارهای تخصصی ، نمودارها یا سایر تجسم ها را ایجاد نمایید.

* نتایج مدل‌سازی ریاضی و تحلیل داده‌ها برای مدیریت و یا سایر کاربران نهایی استفاده نمایید .

*برای جمع آوری داده ها ، نظرسنجی ها ، نظرسنجی ها یا سایر ابزارها را طراحی کنید.

*مشکلات تجاری یا اهداف مدیریتی را که می توان از طریق تجزیه و تحلیل داده ها برطرف نمود را ، شناسایی کنید.

*با استفاده از نتایج تجزیه و تحلیل داده ها ، راه حل های مربوط به مشکلات تجاری مانند بودجه بندی ، کارمندان و تصمیمات بازاریابی را شناسایی کنید.

*راه کارهایی در مهندسی ، علوم و دیگر زمینه‌ها با استفاده از تئوری و تکنیک‌های ریاضی پیشنهاد دهید .

*مقالات علمی , مقالات کنفرانس , یا منابع دیگر تحقیقات برای شناسایی گرایش‌ها و تکنولوژی‌های تحلیلی نوظهور را مطالعه نمایید .

*راهکارهای مبتنی بر داده را به سهامداران اصلی پیشنهاد دهید.

* برای اطمینان از پیش بینی دقیق نتایج مورد علاقه ، مدل ها را آزمایش ، اعتبارسنجی و دوباره تنظیم نمایید.

* نقش‌های جدید و یا برنامه‌های کاربردی را در زبان‌های برنامه‌نویسی برای انجام تحلیل‌ها بنویسید .

* در مورد فنون تحلیلی به دیگران مشاوره دهید.

* داده های تجاری یا مالی را تجزیه و تحلیل نمایید.

* جهت شناسایی یا حل مشکلات عملیاتی ، داده ها را تجزیه و تحلیل نمایید.

* جهت شناسایی روند ها و روابط بین متغیرها ، داده ها را تجزیه و تحلیل نمایید.

* جهت اطلاع رسانی به تصمیمات و یا فعالیت های عملیاتی ، داده ها را تجزیه و تحلیل نمایید.

* جهت حل مشکلات در زمینه های علمی یا کاربردی از اصول ریاضی یا رویکردهای آماری استفاده کنید.

* روش‌های مناسب برای تجزیه و تحلیل داده‌ها تعیین نمایید .

* روشهایی را جهت ارزیابی فعالیتهای سازمانی تدوین کنید.

* مدل های علمی یا ریاضی را ایجاد نمایید.

* گزارش‌ها تحلیلی را آماده کنید .

* داده ها را برای تجزیه و تحلیل آماده کنید.

* گرافیک یا سایر نمایش های بصری اطلاعات را آماده نمایید.

* نتایج تحقیقات را به دیگران ارائه دهید .

* منابع مورد نیاز برای انجام کارها را انتخاب نمایید.

* دانش فنی را به روز نمایید.

* کد برنامه نویسی رایانه ای بنویسید.

متخصص علم داده
جهت مشاهده دوره POWER BI کلیک نمایید.
  • شما عزیزان جهت مشاوره تخصصی در زمينه شغل متخصص علم داده می توانيد با كارشناسان خانه مهندسی صنايع تماس حاصل فرماييد.

  • شماره تماس : ۸۸۷۶۴۸۶۷-۸۸۷۶۱۷۹۵-۰۲۱

  • همپنين می توانيد نظرات خود را در همين صفحه با ما به اشتراک بگذاريد .خانه مهندسی صنایع همواره در نظر دارد تا بتواند نیاز های تخصصی بازار کار را برای کلیه دانشجویان و فارغ التحصیلان مهندسی صنایع برطرف نماید و شما به عنوان بهترین راهنمای ما خواهید بود .