کارشناس ارشد پیاده سازی هوش تجاری

اماده سازی داده ها در پاور بی آی: داده های خود را از منابع مختلف جمع اوری و پاکسازی (ایجاد دیتاورهاوس)
انتقال داده ها به پایتون: از طریق درایورهای ODBC یا APIهای پاور بی آی، داده ها را به یک DataFrame در پانداس (Pandas) منتقل کنید. انجام تحلیل های پیشرفته در پایتون: مدل سازی پیش بینی: با استفاده از کتابخانه هایی مانند Scikit-learn، TensorFlow یا PyTorch، مدل های پیش بینی ایجاد کنید.
داده کاوی: با استفاده از الگوریتم های خوشه بندی، انجمن یابی و طبقه بندی، الگوهای پنهان در داده ها را کشف کنید. پردازش زبان طبیعی: اگر با داده های متنی سروکار دارید، از کتابخانه هایی مانند NLTK یا spaCy استفاده کنید. یادگیری عمیق: برای مسائل پیچیده تر مانند پردازش تصویر یا صوت، از شبکه های عصبی عمیق استفاده کنید. بازگرداندن نتایج به پاور بی آی: نتایج تحلیل های خود را به صورت جداول یا نمودارها به پاور بی آی بازگردانده و در داشبوردهای خود نمایش دهید.