اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر علم داده و آمار کاربردی برای مدیران کسب‌وکار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر علم داده و آمار کاربردی برای مدیران کسب‌وکار

موضوع کلی: علوم و مهندسی داده

موضوع میانی: مبانی آمار و تحلیل داده در کسب‌وکار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علم داده در کسب‌وکار
• 2. اهمیت داده در تصمیم‌گیری‌های مدیریتی
• 3. چرخه حیات داده در سازمان
• 4. انواع داده و ساختارهای داده‌ای
• 5. مبانی جمع‌آوری داده‌های کسب‌وکار
• 6. کیفیت داده و اهمیت آن
• 7. پاکسازی داده‌ها و روش‌های مقدماتی
• 8. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی
• 9. شاخص‌های مرکزی گرایش (میانگین، میانه، نما)
• 10. شاخص‌های پراکندگی (واریانس، انحراف معیار، دامنه)
• 11. نمودارهای توصیفی داده‌ها (هیستوگرام، نمودار میله‌ای)
• 12. مقدمه‌ای بر آمار استنباطی
• 13. مفاهیم نمونه و جامعه آماری
• 14. توزیع‌های احتمالی مقدماتی
• 15. توزیع نرمال و کاربردهای آن
• 16. مقدمه‌ای بر آزمون فرض آماری
• 17. مفهوم فرضیه صفر و فرضیه جایگزین
• 18. سطح معنی‌داری و مقدار پی (p-value)
• 19. آزمون t تک‌نمونه‌ای
• 20. آزمون t مستقل
• 21. آزمون t زوجی
• 22. مقدمه‌ای بر تحلیل رگرسیون
• 23. مدل رگرسیون خطی ساده
• 24. تفسیر ضرایب رگرسیون
• 25. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
• 26. مقدمه‌ای بر همبستگی
• 27. ضریب همبستگی پیرسون
• 28. تفسیر ضریب همبستگی
• 29. همبستگی در مقابل علیت
• 30. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
• 31. اجزای سری زمانی (روند، فصلی، دوره‌ای، نامنظم)
• 32. روش‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی مقدماتی
• 33. میانگین متحرک ساده
• 34. مقدمه‌ای بر تحلیل خوشه‌ای
• 35. الگوریتم K-Means (مبانی)
• 36. کاربرد تحلیل خوشه‌ای در بخش‌بندی بازار
• 37. مقدمه‌ای بر تحلیل عاملی
• 38. مفهوم عامل و بار عاملی
• 39. کاربرد تحلیل عاملی در کاهش ابعاد
• 40. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 41. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
• 42. زبان SQL برای پرس‌وجو از داده‌ها (مبانی)
• 43. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بین (Predictive Models)
• 44. یادگیری ماشین چیست؟
• 45. یادگیری نظارت‌شده در مقابل یادگیری بدون نظارت
• 46. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی (Classification)
• 47. الگوریتم درخت تصمیم (مبانی)
• 48. الگوریتم رگرسیون لجستیک (مبانی)
• 49. مقدمه‌ای بر رگرسیون (Regression)
• 50. مبانی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
• 51. مقدمه‌ای بر پیش‌پردازش داده‌ها
• 52. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 53. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling)
• 54. بررسی و مدیریت مقادیر پرت (Outliers)
• 55. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
• 56. معرفی ابزارهای علم داده (مبانی)
• 57. اکوسیستم پایتون برای علم داده (Pandas, NumPy)
• 58. اکوسیستم R برای علم داده (dplyr, ggplot2)
• 59. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها
• 60. اصول طراحی داشبوردهای مدیریتی
• 61. انتخاب نمودار مناسب برای نمایش اطلاعات
• 62. مبانی داشبوردهای تعاملی
• 63. کاربرد داده در استراتژی کسب‌وکار
• 64. تحلیل رقبا با استفاده از داده
• 65. شناسایی فرصت‌های جدید کسب‌وکار با داده
• 66. بهینه‌سازی فرآیندهای عملیاتی با داده
• 67. مدیریت ریسک با رویکرد داده‌محور
• 68. مقدمه‌ای بر تحلیل سبد سهام (مبانی)
• 69. تحلیل ارزش مشتری (Customer Lifetime Value)
• 70. شخصی‌سازی تجربه مشتری با داده
• 71. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی (مبانی)
• 72. کاربرد داده در بازاریابی دیجیتال
• 73. بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی با تحلیل داده
• 74. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) در بازاریابی
• 75. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) (مبانی)
• 76. کاربرد داده در مدیریت منابع انسانی
• 77. پیش‌بینی ریزش کارکنان (Employee Churn)
• 78. تحلیل عملکرد کارکنان با داده
• 79. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
• 80. حریم خصوصی داده‌ها در کسب‌وکار
• 81. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
• 82. مقدمه‌ای بر آینده علم داده در کسب‌وکار
• 83. روندهای نوظهور در علم داده
• 84. نقش هوش مصنوعی در تحول کسب‌وکار
• 85. توسعه مهارت‌های لازم برای متخصصان داده
• 86. مدیریت پروژه‌های علم داده
• 87. ارزیابی موفقیت پروژه‌های علم داده
• 88. درس‌های آموخته از پروژه‌های علم داده
• 89. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در علم داده
• 90. پیوست: منابع تکمیلی و مطالعات بیشتر