🌐 استخراج داده‌های جداول از PDF بدون برنامه‌نویسی

در دنیای دیجیتالیزه شده امروز، فایل‌های PDF یکی از رایج‌ترین استانداردهای ارائه اسناد هستند. از گزارش‌های عمومی دولتی تا گزارش‌های مالی و مقالات علمی؛ بسیاری از اطلاعات ارزشمند در قالب جداول به صورت PDF ذخیره می‌شوند. استخراج داده‌های جداول از فایل‌های PDF، یکی از چالش‌های معمول در حوزه کار با این اسناد است و چه به‌عنوان تحلیلگر داده‌ی آماری یا دیتاژورنالیست، دردسر این موضوع به‌تنهایی پتانسیل این را دارد که از آن موضوع در هر سطح اهمیتی گذر کنی و اصطلاحاً بی‌خیالش بشی.

راه‌حل چیه؟ برنامه‌نویسی استخراج داده‌ها از PDF‌ها چالش‌های خاص خودش را دارد و وقتی با متن فارسی سروکله می‌زنید این چالش‌ها به طرز عجیبی قرار هست بیشتر اذیت‌تون کنه. راه دومی که پیش‌تر استفاده می‌شد، کپی و پیست دستی داده‌ها است که نه‌تنها وقت‌گیر است، بلکه می‌تواند منجر به اشتباهات انسانی شود. اما این فرایند راه‌حل ساده‌ای دارد و خوشبختانه، ابزارهایی وجود دارند که بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی، می‌توانند این فرآیند را ساده‌تر کنند و چندین ابزار ساده و کاربرپسند وجود دارد که به شما اجازه می‌دهد بدون نیاز به کدنویسی، داده‌های جداول را به‌راحتی از فایل‌های PDF استخراج کنید.

در این یادداشت، علیرضا چمن‌زار به این موضوع پرداخته و چهار ابزار کاربردی معرفی کرده است. این یادداشت شروعی است بر معرفی و آموزش ابزارهای کاربردی برای تحلیلگران و روزنامه‌نگاران داده که تجربه‌ی لذت‌بخش‌تری در کار خود داشته باشند:

d-learn.ir/pfd-table-2-csv

@dlearn_ir

💧 زبان 🔤 محبوب‌ترین محیط برای تحلیل داده‌های پزشکی و سلامت

زبان R به‌عنوان یکی از محیط‌های قدرتمند تحلیل داده‌، جایگاه ویژه‌ای در حوزه‌های سلامت و پزشکی پیدا کرده و آن را به یکی از محبوب‌ترین ابزارها در تحلیل داده‌های پزشکی تبدیل کرده است. R یک زبان برنامه‌نویسی متن‌باز و رایگان است که به‌طور گسترده‌ای برای تحلیل آماری و مصورسازی داده‌ها استفاده می‌شود. این زبان به دلیل قابلیت‌های گسترده‌ای مثل سادگی و انعطاف‌پذیری بالا، به یکی از ابزارهای اصلی تحلیل داده‌ها در حوزه‌های مختلف از جمله پزشکی و سلامت تبدیل شده است. R به کاربران این امکان را می‌دهد که داده‌های پیچیده و بزرگ را به راحتی تحلیل و مصور کنند.

برای مطالعه دلایلی که که یادگیری R برای پژوهشگران پزشکی و سلامت پیشنهاد می‌شود یادداشت زیر را در سایت مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه بخوانید:

🔗 d-learn.ir/r-for-medical

🫥🫥🫥
اگر به یادگیری «طراحی مطالعه و تحلیل داده در تحقیقات پزشکی و زیستی با R» علاقه‌مندید، به دوره‌ آموزشی زیر سر بزنید:

🔗 D-learn.ir/rmda

اگر سوالی داشتید:
@dlearnsup

@dlearn_ir

🧠 هوش مصنوعی؛ خیر یا شر؟

هوش مصنوعی و پیشرفت‌های مداوم آن را نمی‌توان با عبارت صرف «فناوری نوظهور» توضیح داد و امروز به پدیده‌ای تبدیل شده که آینده‌ ما در دستان این ساخته بشری هست و آن را تغییر خواهد داد. تغییرات ناشی از هوش مصنوعی ترکیبی از مزایا و خطرات هست که با شناسایی آن‌ها می‌توانیم مسیر مناسب‌تری را برای مواجهه با آن انتخاب کنیم.

سوال اینجا این هست که #هوش_مصنوعی خیر هست یا شر؟

برای پاسخ به این سوال، علیرضا چمن‌زار به شماره اخیر نشریه Harvard Data Science Review سر زده که ۵ متخصص و فعال این حوزه در این مقاله، پاسخ‌های خود را به سوالی در مورد مزایا و ریسک‌های هوش مصنوعی داده‌اند.

یادداشت «هوش مصنوعی؛ خیر یا شر؟» را در سایت مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه بخوانید؛

🔗 d-learn.ir/ai-good-or-evil

@dlearn_ir

💧 کتابخانه‌های کاربردی 🔤 برای تحلیلگران حوزه پزشکی و سلامت

در دنیای امروز، تحلیل داده‌های پزشکی و سلامت به یکی از ضروریات اصلی برای ارتقاء کیفیت خدمات درمانی و بهبود نتایج بیماران تبدیل شده است. با پیشرفت فناوری و افزایش حجم داده‌ها، ابزارهای تحلیلی قوی و کارآمد برای استخراج بینش‌های معنادار از این داده‌ها به‌شدت مورد نیاز است. در این راستا، زبان برنامه‌نویسی #R با ارائه مجموعه‌ای از کتاب‌خانه‌های تخصصی به تحلیلگران داده و محققان این حوزه کمک می‌کند تا به‌سادگی و با دقت بیشتری به تحلیل داده‌های پیچیده بپردازند.

در یادداشت جدیدی که در سایت مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه منتشر شده چند کتابخانه کاربردی R برای تحلیل داده‌های پزشکی و سلامت معرفی شده که ابزارهایی برای تحلیل بقا (Survival)، مدل‌سازی پیش‌بینی، ارزیابی عملکرد مدل‌ها و تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک در اختیار تحلیلگر می‌گذارد که فرایند تحلیل و تصمیم‌گیری را تسهیل می‌کند.

برای مطالعه، این یادداشت از لینک زیر استفاده کنید:

🔗 D-learn.ir/r-packages-4-med

🫥🫥🫥
اگر به تحلیل داده‌ در این حوزه علاقه دارید، دوره «طراحی مطالعه و تحلیل داده در تحقیقات پزشکی و زیستی با R» برای شما ساخته شده:
🔗 D-learn.ir/rmda

فراموش نکنید که تخفیفات ثبت‌نام زودهنگام فقط تا 27 مهرماه فعال هستند.

اگر سوالی داشتید:
@dlearnsup

@dlearn_ir

📊 ۵ ابزار کاربردی برای تحلیل داده در کسب‌وکار

در دنیای رقابتی و پرتلاطم کسب و کار، تحلیل داده‌ها به یکی از مهم‌ترین ابزارهای رقابتی تبدیل شده است. شرکت‌هایی که توانایی استخراج بینش‌های ارزشمند از حجم عظیم داده‌های خود را دارند، می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری اتخاذ کنند، عملکرد خود را بهبود بخشند و در نهایت، مزیت رقابتی قابل توجهی به دست آورند. از بهینه‌سازی زنجیره تأمین گرفته تا پیش‌بینی رفتار مشتریان و شناسایی فرصت‌های جدید بازار، تحلیل داده‌ها در تمام جنبه‌های کسب و کار نقش حیاتی ایفا می‌کند.

این یادداشت مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه دو گروه مخاطب دارد؛ گروه اول شرکت‌ها و مدیران شرکتی که به دنبال ایجاد دپارتمان تحلیل #داده در مجموعه خود هستند و گروه دوم افرادی که به دنبال آشنایی و یادگیری هستند که یا در مسیر تحلیل داده قدم بگذارند یا مهارت‌های خود را در این حوزه افزایش دهند.

ابزارها و توضیحات هر کدام را در لینک زیر مطالعه کنید:
🔗 D-learn.ir/p/tools-for-business-analysis

🫥🫥🫥
اگر علاقه‌مند به تحلیل داده‌های کسب‌وکار هستید دوره اختصاصی «اکسل برای تحلیل داده‌های کسب‌وکار» در لینک زیر در دسترس هست:
🔗 d-learn.ir/xlsb
** فراموش نکنید که کدهای تخفیف فقط تا تاریخ 27 مهرماه فعال هستند.

📞 اگر سوالی داشتید:
🌐@dlearnsup

@dlearn_ir

💧 کاربرد فرمول LEFT و RIGHT در اکسل
مدرس: امیرخسرو بهادری

🫥🫥🫥
اگر به دنبال یادگیری یا افزایش‌مهارت‌های خود در تحلیل داده‌های کسب‌و کار هستید ثبت‌نام دوره جدید 📊 «اکسل برای تحلیل داده‌های کسب‌وکار» در لینک زیر در دسترس هست.
🔗 d-learn.ir/xlsb

فراموش نکنید که اعتبار کدهای تخفیف تا ۲۷ مهر ۱۴۰۳ است.
⭕️  به دلیل درخواست همراهان مدرسه، کدهای تخفیف تا 6 آبان تمدید شد.

📞 اگر سوالی داشتید:
🌐@dlearnsup

@dlearn_ir