نماد سایت دکتر محمد فزونی

معرفی رشته‌های کارشناسی ارشد ریاضی، بخصوص رشته‌ی «علم داده»

در ادامه فایل PDF مربوط به تحقیق خانم لکزایی، دانشجوی مقطع کارشناسی رشته‌ی «ریاضیات و کاربردها» را در خصوص معرفی رشته‌های مختلف کارشناسی ارشد ریاضی و آمار با تکیه مخصوص بر معرفی رشته‌ی علم داده یا دیتا ساینس خواهید دید.

نوشتار حاضر، از لحاظ نگارشی بی‌نقص نیست، اما حاوی مطالب ارزشمندی است که قطعاً برای دانشجویان و علاقمندان به این رشته‌ها، بسیار مفید واقع خواهد شد.

📍دانلود فایل PDF این تحقیق ارزشمند📍

عناوین موجود در این تحقیق:

فصل اول:

کلیات

مقدمه

رشته ریاضی مناسب چه کسانی است؟

کدام دروس دوره دبیرستان در رشته ریاضی بیشتر کاربرد دارند؟

گرایش‌های رشته ریاضی برای ادامه تحصیل

فارغ التحصیل رشته ریاضی در چه کارها و صنایعی می‌تواند شاغل شود؟

بازار کار رشته ریاضی به چه صورت است؟

امکان ادامه تحصیل در رشته ریاضی در داخل ایران چگونه است؟

امکان ادامه تحصیل در رشته ریاضی در خارج از کشور به چه صورت است؟

دروس دانشگاهی رشته ریاضی تا چه میزان نیازهای بازار کار را پاسخگو هستند؟

فصل دوم:

معرفی گرایشات مجموعه ریاضی

گرایشهای ریاضی

الف)ریاضیات کاربردی

تحقیق در عملیات

آنالیز عددی

نظریه گراف و ترکیبیات

سيستم هاي ديناميكي

معادلات ديفرانسيل

سایر گرایشها:

ب) ریاضیات محض

جبر

آنالیزریاضی

هندسه

توپولوژی

سایر گرایشها:

ج) ریاضیات مالی

د)آموزش ریاضی

معرفی رشته ریاضی شاخه (آمار)

معرفی

توانايی‌های مورد نیاز و قابل توصیه

نكات تكمیلی

ضعیت ادامه تحصیل در مقاطع بالاتر

آينده شغلی و بازار كار

وضعیت نیاز كشور به اين رشته در حال حاضر

پیش‌بینی وضعیت آينده رشته در ايران

دروس پایه برای كارشناسی آمار

محاسبات نرم

فصل سوم:

معرفی رشته های جدید ریاضی

دیتا ساینس یا علم داده

منشأ پیدایش و تاریخچه علم داده

مزایای علم داده

ارتباط آمار و علم داده

علم داده در ایران

ابزارهای متن باز علم داده

ابزارهای تجاری علم داده

رشته‌های دانشگاهی

چگونه دیتا ساینتیست شویم؟

دیتا ساینتیست، قهرمان عصر داده

استخدام دیتا ساینتیست

تفاوت دیتا ساینتیست و متخصص آمار

دیتا ساینتیست کارمندی پردرآمد

قدم به سوی دیتا ساینتیست شدن

مهارت‌های کامپیوتری لازم برای دیتا ساینتیست شدن

  1.  زبان برنامه‌نویسی پایتون
  2.  زبان R
  3.  پلتفرم هادوپ
  4.  تسلط به SQL
  5.  آپاچی اسپارک
  6.  یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی
  7.  مصورسازی داده‌ها
  8.  کار کردن با داده‌های بدون‌ ساختار

تفاوت علوم داده و یادگیری ماشینی

تفاوت بر سر چیست؟

فصل چهارم:

جمع بندی و نتیجه گیری

خروج از نسخه موبایل