Master Data Analysis | Complete Course 2026

Master Data Analysis is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of jamovi. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.

Throughout the lessons you will build genuine confidence with jamovi and sheets, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.

Course Description

دوره Master Data Analysis: Foundations, R, SPSS, Jamovi, Sheets. این دوره آموزشی به عنوان یک مقدمه غیرفنی و پایه‌ای، مفاهیم اصلی، ابزارها و کاربردهای عملی علم داده را بدون نیاز به پیش‌زمینه برنامه‌نویسی ارائه می‌دهد. شرکت‌کنندگان با مبانی ضروری برای درک چگونگی استفاده از ابزارهایی مانند Google Sheets، Jamovi، SPSS و R در کار با داده‌ها آشنا می‌شوند. این دوره برای افرادی که قصد تغییر شغل به حوزه داده دارند، می‌خواهند مهارت‌های تحلیلی خود را تقویت کنند یا به درک بهتری از نقش داده در جهان امروز برسند، طراحی شده است. مباحث شامل معرفی علم داده و ارتباط آن با صنایع مختلف، روش‌های جمع‌آوری داده، پایه‌های مفهومی کدنویسی با زبان‌هایی مانند R و Python، آشنایی با ابزارهای متداول، مفاهیم ریاضی کاربردی در تحلیل داده و اصول آماری مانند کاوش داده و تخمین می‌شود. همچنین، کاربردهای عملی ابزارها شامل استفاده از Google Sheets برای وارد کردن، سازماندهی و بصری‌سازی داده، آشنایی با قابلیت‌های R برای تحلیل کارآمد، بهره‌گیری از Jamovi برای اصلاح و تحلیل داده و مرور مختصر SPSS برای کاوش داده آموزش داده می‌شود. در پایان، شرکت‌کنندگان توانایی رویکرد خلاقانه به مسائل داده و به کارگیری دانش خود در چالش‌های واقعی را توسعه داده و برای دوره‌های پیشرفته علم داده آماده می‌شوند.

What You Will Learn

مقدمه بر علم داده:
کسب یک مقدمه روشن و غیرفنی بر علم داده و درک اهمیت واقعی آن در صنایع مختلف.
درک اینکه چگونه علم داده، آمار، برنامه‌نویسی و تخصص دامنه را برای تولید بینش‌های عملی ترکیب می‌کند.
کار با داده و ابزارها:
کشف نحوه منبع‌یابی داده‌ها از روش‌های سنتی و تخصصی مختص جریان‌های کاری علم داده.
آشنایی با ابزارهای مورد استفاده توسط متخصصان علم داده، شامل Google Sheets، jamovi، R، و SPSS.
مفاهیم تحلیلی و آماری:
کشف مفاهیم ضروری ریاضی که از تحلیل داده‌ها پشتیبانی می‌کنند، با توضیحات شهودی و مثال‌های دنیای واقعی.
درک اصول کلیدی آماری مانند کاوش داده‌ها (Data Exploration)، تخمین (Estimation) و انتخاب ویژگی (Feature Selection) – بدون نیاز به تجربه قبلی.
برنامه‌نویسی و مهارت‌های فکری:
ساخت یک پایه مفهومی در برنامه‌نویسی برای علم داده، با درک اینکه چگونه زبان‌هایی مانند R و Python در کنار ابزارهای بصری استفاده می‌شوند.
توسعه توانایی برخورد خلاقانه با مسائل داده، با به کارگیری دانش بنیادی در چالش‌های عملی.
آمادگی برای دوره‌های پیشرفته:
آماده‌سازی برای دوره‌های پیشرفته‌تر در علم داده کاربردی با ایجاد یک پایه قوی و همه‌جانبه.

Who This Course Is For

مبتدیان کنجکاو در مورد علم داده که یک مقدمه غیرفنی و در دسترس را به این حوزه می‌خواهند.
دانشجویان یا متخصصانی که به دنبال کاوش ابزارهای علم داده بدون رویکرد کدنویسی سنگین هستند.
محققان و دانشمندان اجتماعی که ابزارهای کاربرپسند مانند jamovi، SPSS یا Google Sheets را برای تحلیل داده نیاز دارند.
آموزگاران و معلمانی که می‌خواهند ابزارها و مفاهیم عملی داده را در برنامه درسی خود ادغام کنند.
متخصصان کسب‌وکار و تصمیم‌گیرندگانی که به درک بینش‌ها و روش‌های مبتنی بر داده علاقه‌مند هستند.
تحلیلگران داده مشتاقی که ترجیح می‌دهند با ابزارهای بصری شروع کنند پیش از آنکه به محیط‌های کدنویسی مانند R منتقل شوند.
هر فردی که به درک بنیادی از آمار، جمع‌آوری داده و تکنیک‌های تحلیل نیاز دارد.

Course Features & Specifications

ناشر: Udemy
مدرس: Science Academy
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 9 ساعت و 53 دقیقه
تعداد دروس: 21

Prerequisites

No prior experience in data science or statistics is required – this course is designed for absolute beginners
Basic computer literacy – comfort with using a web browser, navigating files, and installing software
Access to a computer with internet connection to download and use tools like Google Sheets, jamovi, R, or SPSS (free options and installation guidance will be provided)
Curiosity and willingness to learn – especially when working through real-world data scenarios