درخواست مشاوره رایگان و دریافت نمونه فایلهای کلاس
| به مناسبت فصل زمستان
ورود | ثبت نام
درخواست مشاوره رایگان و دریافت نمونه فایلهای کلاس
| به مناسبت فصل زمستان
یادگیری زبان انگلیسی دیگر فقط برای سفر و مکالمه روزمره نیست . امروز ، یکی از مهم ترین حوزه هایی که انگلیسی در آن نقش اساسی دارد ، دنیای تحلیل داده (Data Analysis) و بیگ دیتا (Big Data) است . اگر به شغل های پر درآمد و آینده دار در حوزه فناوری علاقه داری ، باید بدانی که انگلیسی در این مسیر نه یک انتخاب ، بلکه یک ضرورت است .
در این مقاله با هم بررسی می کنیم چرا زبان انگلیسی برای تحلیل داده حیاتی است ، چه مهارت هایی نیاز داری ، چه اصطلاحات و واژگانی پرکاربرد هستند ، و چطور میتوانی همزمان زبان و داده را یاد بگیری . این مقاله مثل یک نقشه راه است تا بدانی از کجا شروع کنی و چطور قدم به قدم حرفه ای شوی .
بیش از ۹۰٪ منابع علمی ، کتابخانه ها و داکیومنت های مرتبط با Python، R ، SQL و ابزارهای تحلیل داده به انگلیسی نوشته شده اند . اگر زبانت ضعیف باشد ، دسترسی تو به این دانش جهانی محدود میشود .
تحلیل داده فقط کدنویسی نیست ؛ تبادل نظر ، پرسش و پاسخ در انجمن ها و کار با تیم های بین المللی هم بخشی از کار است . زبان مشترک این دنیا ، انگلیسی است .
شرکت های بین المللی و حتی استارتاپ های داخلی هم ترجیح می دهند کسی را استخدام کنند که بتواند گزارش ها ، داشبوردها و یافته هایش را به انگلیسی توضیح دهد .
اگر میخواهی در دنیای داده بدرخشی ، باید ترکیبی از دو مهارت را داشته باشی :
دانش فنی : مثل Python، Pandas ، SQL ، Tableau یا Power BI
مهارت زبانی : برای درک مستندات ، نوشتن گزارش و ارائه نتایج
خیلی از افراد فقط یکی از این ها را بلدند . اما آن کسی که هر دو را بلد باشد ، سریع تر رشد میکند و موقعیت های شغلی بهتری به دست می آورد .
در مسیر یادگیری ، حتماً با کلمات و اصطلاحات تخصصی رو به رو میشوی . در ادامه چند مورد مهم را دسته بندی کرده ام :
اصطلاحات پایه
Data = داده
Database = پایگاه داده
Query = پرس و جو
Dataset = مجموعه داده ها
Row / Column = سطر / ستون
اصطلاحات تحلیلی
Data Cleaning = پاک سازی داده ها
Data Visualization = مصورسازی داده
Pattern Recognition = تشخیص الگو
Correlation = همبستگی
Outlier = داده پرت
اصطلاحات پیشرفته
Machine Learning = یادگیری ماشین
Predictive Analytics = تحلیل پیش بینی
Big Data = داده های عظیم
Cloud Computing = رایانش ابری
Artificial Intelligence = هوش مصنوعی
یادگیری جداگانه ممکن است سخت و وقت گیر باشد . راهکار بهتر این است که زبان را در متن داده ها یاد بگیری . چند روش کاربردی :
مثلاً وقتی با Pandas کار میکنی ، به جای آموزش فارسی ، مستندات انگلیسی را بخوان . اول سخت است ، اما کم کم اصطلاحات در ذهن می نشینند .
در یوتیوب یا کورس های آنلاین (Coursera, Udemy, DataCamp) مدرسین خارجی آموزش می دهند . حتی اگر اول همه چیز را متوجه نشوی ، گوش هایت به زبان تخصصی عادت میکند .
مثلاً یک دیتاست ساده مثل فروش فروشگاه را تحلیل کن و گزارشش را به انگلیسی بنویس . این تمرین دو هدف دارد : هم داده را می فهمی ، هم انگلیسی ات تقویت میشود .
یک دفترچه یا فایل دیجیتال داشته باش و اصطلاحات داده ای که یاد میگیری را به همراه مثال بنویس .
در سایت هایی مثل Stack Overflow یا Kaggle سؤال بپرس یا نظر بده . همین تعامل کوچک دنیای زبان و داده را برایت واقعی تر میکند .
خیلی ها فکر می کنند فقط باید کد بزنند ، اما واقعیت این است که یک Data Analyst یا Data Scientist باید بتواند نتایج را واضح و حرفه ای ارائه کند .
Writing : گزارش های تحلیلی ، مستندات پروژه و توضیح الگوریتم ها همه باید به انگلیسی نوشته شوند .
Speaking : جلسات تیمی ، ارائه به مدیران و حتی مصاحبه های شغلی نیاز به مهارت گفتاری دارد .
یک تحلیل گر موفق کسی است که بتواند از اعداد و نمودارها یک داستان قابل فهم بسازد و آن را به زبان انگلیسی ساده توضیح دهد .
روی مهارت Reading تمرکز کن . چون بیشتر متون تخصصی نیاز به خواندن دارد .
لغات پایه ای SQL ، Python و آمار را یاد بگیر .
از Kaggle دیتاست دانلود کن ، تحلیل کن و گزارشش را به انگلیسی بنویس .
گزارش خودت را برای دوستان یا همکارانت به انگلیسی توضیح بده ، حتی اگر ابتدایی باشد .
در انجمن ها ، گیت هاب یا لینکدین فعال باش . همین تعامل باعث پیشرفت هم در زبان و هم در تحلیل داده میشود .
فقط ترجمه کردن به فارسی → باید به انگلیسی فکر کنی .
حفظ لغت بدون استفاده → لغت وقتی ماندگار میشود که در پروژه به کار رود .
ترس از اشتباه → مهم نیست انگلیسی ات کامل نباشد ؛ مهم این است که بفهمی و منظور را برسانی .
طبق گزارش های جهانی ، شغل های مرتبط با داده تا سال های آینده بیشترین رشد را خواهند داشت . کسی که بتواند علاوه بر تحلیل داده ، زبان انگلیسی خوبی داشته باشد ، به راحتی میتواند در شرکت های بین المللی یا پروژه های فریلنسری درآمد دلاری داشته باشد .
یادگیری زبان انگلیسی برای تحلیل داده و بیگ دیتا فقط یک مهارت جانبی نیست ، بلکه بخشی از مسیر حرفه ای شدن است . با تسلط همزمان بر زبان و داده ، تو نه تنها میتوانی به منابع جهانی دسترسی داشته باشی ، بلکه میتوانی یافته هایت را به شکلی شفاف و حرفه ای ارائه کنی .
پس از همین امروز شروع کن : یک ویدیو انگلیسی ببین ، یک مستند فنی بخوان ، یک گزارش کوچک بنویس . قدم های کوچک تو را به یک تحلیل گر داده بین المللی تبدیل خواهد کرد .
نظرتون برای ما خیلی ارزشمنده.
🎁حالا وقتشه جایزه تون را دریافت کنید
🎁 دریافت جایزه من
