در سالهای اخیر با تعریف موضوع کلان داده، ابزارهای گوناگونی برای تحلیل این معدن ارزشمند دانش، ارائه شد و هر چه در این مسیر پیش میرویم با چالشهای جدید روبه رو میشویم. ابزارهایی که با زبانهای برنامهنویسی متفاوت کار میکنند و زیرمجموعهی فریمورکهای دیگر هستند، در کنار مزایایی که دارند، کاربران را با چالش یادگیری زبانهای برنامهنویسی جدید و همچنین کار با ماژولهای متفاوت درگیر میکند. نرمافزار متلب که مدتهاست به عنوان یک ابزار کارا و گسترده در زمینههای مختلف علوم، دراختیار محققین و تیمهای اجرایی است، سرانجام در نسخهی دوم سال 2016، از جعبهابزار قدرتمند خود، در تحلیل دادههای بزرگ، پردهبرداری کرد. این اتفاق، باعث خوشحالی قشر بزرگی از برنامهنویسان شد که پیش از این، با این نرمافزار، در بسیاری از زمینههای علمی کار میکردند.
تیم MathWorks، مانند تمامی جعبهابزارهای دیگر خود، به شکل گستردهای در حال افزایش کارایی و حذف محدودیتهای جعبهابزار BIG DATA است، بهطوری که در نسخهی اول سال 2017، تعداد زیادی از جعبهابزارهای تخصصی با جعبهابزار مذکور، لینک شده و کاربران را قادر ساخته تا بدون نیاز به هیچ نرمافزار و زبان برنامهنویسی جدید و همچنین بدون نیاز به پردازش خوشهای و موازی کامپیوترها و استفاده از حافظههای تعمیم یافته و تنها با کمک یک لبتاپ خانگی، وارد دنیای تحلیل دادههای بزرگ شوند. تحلیل دادههایی که حجم آنها بیش از ظرفیت حافظه است، به کمک زبان سطح بالایی به نام MATLAB ، بسیاری از موانع را برای پیشرفت افراد و گسترش این دانش نوپا، از میان برداشته است.
بسیاری از آموزشها در این روزها، بیشباهت به فیلمهای سینمایی، با انتهای باز نیست!
آموزشهایی که صرفاً یک مجموعه از ابزارها را معرفی میکنند و کاربران با اینکه سرفصلهای گفته شده را یاد میگیرند، اما نمیدانند چطور این ابزار را به کار بگیرند و از آن مهمتر، نمیدانند خاستگاه استفاده از این ابزار، کجا است.
در دورهی پیشرو، قبل از معرفی جعبهابزار کلان داده، مفهوم تحلیل داده و همچنین مهمترین روشهای مورد استفاده در آن ( از حالت ساده تا پیشرفته )، توضیح داده شده و در نرمافزار، پیادهسازی میشود.
در این راستا و در پایان فصول، آزمونها و پروژههایی قرار داده شده تا کاربران بتوانند به شکل مرحله به مرحله، به جمع بندی آموختههای خود بپردازند.
در گام بعد، به معرفی جعبهابزار big data ، پرداخته شده و کاربران با مفاهیم جدید آن آشنا میشوند و با دیدن مثالهایی، چگونگی به کارگیری این ابزار را میآموزند.
سپس، تلفیق روشهای تحلیل داده گفته شده و جعبهابزار کلان داده، به کاربران توانایی جدیدی در اصل موضوع تحلیل دادههای بزرگ، میدهد.
در گام آخر، با پیادهسازی مثالهای بسیار کاربردی در دنیای واقعی، مقصد نهایی در چرایی و چگونگی ماهیت این دورهی آموزش، آشکار میشود.
معین سلیمی دانشآموخته کارشناسی رشته مهندسی مکانیک در طراحی جامدات و معدل برتر کارشناسی ارشد مهندسی مکانیک (طراحی کاربردی) از دانشگاه گیلان است. وی مسلط به آموزش مباحث مختلف در زمینههای مرتبط با مهندسی مکانیک از جمله تحلیل المان محدود، تفاضلات محدود، دینامیک سیالات محاسباتی، ارتعاشات و کنترل سیستمهای دینامیکی و مباحث مرتبط با هوش مصنوعی از جمله خوشهبندی، شناسایی الگو، روشهای بهینهسازی، شبکههای عصبی و منطق فازی، پردازش سیگنال و تصویر و سایر زمینهها مانند تحلیل سازهها تحت زلزله، شبکههای مش بیسیم، پردازش گامهای موسیقی، طراحی سیستمهای هوشمند در تشخیص بیماریهای خونی، روشهای نوین ریاضی مبتنی بر هوش مصنوعی در حل معادلات دیفرانسیل، حل معادلات با مشتقات جزئی، انرژی پتانسیل در کربنهای نانوتیوب، طراحی سدهای قوسی و ... با استفاده از نرم افزار Matlab میباشد. ایشان آشنایی مناسبی با زبانهای برنامهنویسی جاوا، اندروید و C نیز دارند. حوزههای تخصصی فعالیت ایشان شامل موضوع آموزش آکادمیک و مهارتهای کاربردی در زمینههای مهندسی و پروژههای اجرایی در زمینهی مدیریت صنایع گازرسانی و... میباشد.
اطلاعات بیشتراین دوره، نیاز به تسلط بر مفاهیم اولیهی ریاضی دارد. سایر مباحث تئوری، بستگی به زمینهی کاربردی این ابزار، برای افراد دارد. در هر سیستمی، نیاز به یک مدل ریاضی و منطقی برای تحلیل و بهبود سیستم است که تسلط بر این مفاهیم، بر عهدهی خود افراد بوده و امکان ارائهی آنها در سرفصلهای این دوره، نیستد. در مثالهای کاربردی، هرجا که نیاز به اطلاعات تئوری در سیستم باشد، در همان بخش توضیح داده خواهد شد. از نظر برنامهنویسی، نیاز است مخاطبین عزیز، دورهی برنامهنویسی مقدماتی با نرمافزار متلب را گذرانده باشند.
این دوره طوری طراحی شده است که محتوای آموزشی دوره حول چند پروژه واقعی و کاربردی هستند تا یادگیری دانشجو در طول دوره به کاربردهای عملی تبدیل شود و به این ترتیب بالاترین سطح یادگیری را فراهم نمایند.
شما می توانید از طریق تالار گفتگو با دیگر دانشجویان دوره در ارتباط باشید، شبکه روابط حرفه ای خود را تقویت کنید یا سوالات مرتبط با دوره خود را از دیگر دانشجویان بپرسید.
با قرار گرفتن تمرین ها و آزمون های مختلف در طول دوره، محیطی تعاملی فراهم شده است تا بهره گیری از محتوا و یادگیری بهتر و عمیق تر شود.
در صورت قبولی در دوره، گواهی نامه رسمی پایان دوره توسط مکتبخونه به اسم شما صادر شده و در اختیار شما قرار می گیرد.
در صورت قبولی در دوره، شما میتوانید با وارد کردن اطلاعات آن در بخش دورههای آموزشی رزومهساز «جاب ویژن»، تایید مهارت خود را در قالب اضافه شدن «مدال مهارت» به روزمه آنلاین خود دریافت نمایید. این مدال علاوه بر ایجاد تمایز در نمایش رزومه شما، باعث بالاتر قرار گرفتن آن در لیست انبوه رزومههای ارسالی به کارفرما شده و بدین ترتیب شانس شما را برای استخدام در سازمانهای موفق و پر متقاضی افزایش میدهد.