اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل اکتشافی داده‌ها با پلتفرم‌های هوش مصنوعی (با تمرکز بر کاربردهای مجاز)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل اکتشافی داده‌ها با پلتفرم‌های هوش مصنوعی (با تمرکز بر کاربردهای مجاز)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علم داده

موضوع میانی: تحلیل اکتشافی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده‌ها
• 2. مبانی علم داده و هوش مصنوعی
• 3. انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی
• 5. مدیریت داده‌های گمشده
• 6. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 7. تحلیل آماری توصیفی
• 8. مفاهیم توزیع داده‌ها
• 9. نمودارهای توصیفی: هیستوگرام و نمودار چگالی
• 10. نمودارهای جعبه‌ای و تحلیل چارک‌ها
• 11. تحلیل همبستگی بین متغیرها
• 12. ماتریس همبستگی
• 13. نمودارهای پراکندگی
• 14. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 15. کاهش ابعاد داده‌ها
• 16. خوشه‌بندی داده‌ها: مفاهیم اولیه
• 17. الگوریتم K-Means
• 18. ارزیابی خوشه‌بندی
• 19. شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
• 20. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل اکتشافی
• 21. یادگیری ماشین نظارت شده برای طبقه‌بندی
• 22. یادگیری ماشین نظارت شده برای رگرسیون
• 23. درختان تصمیم
• 24. جنگل‌های تصادفی
• 25. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 26. شبکه‌های عصبی مقدماتی
• 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های تصویری
• 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های متوالی
• 29. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل داده‌ها
• 30. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 31. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 32. کاربرد تحلیل اکتشافی در کسب و کار
• 33. تحلیل داده‌های فروش
• 34. تحلیل رفتار مشتری
• 35. پیش‌بینی تقاضا
• 36. مدیریت ریسک با تحلیل داده‌ها
• 37. تشخیص تقلب (Fraud Detection)
• 38. کاربرد تحلیل اکتشافی در علوم پزشکی
• 39. تحلیل داده‌های بالینی
• 40. تشخیص بیماری‌ها
• 41. کاربرد تحلیل اکتشافی در صنعت
• 42. نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
• 43. بهینه‌سازی فرآیندها
• 44. کاربرد تحلیل اکتشافی در علوم اجتماعی
• 45. تحلیل داده‌های نظرسنجی
• 46. تحلیل شبکه‌های اجتماعی (با رعایت حریم خصوصی)
• 47. ملاحظات اخلاقی در علم داده
• 48. حریم خصوصی داده‌ها
• 49. امنیت داده‌ها
• 50. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 51. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 52. پلتفرم‌های هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌ها
• 53. معرفی پلتفرم‌های رایج (با تمرکز بر موارد مجاز)
• 54. ابزارهای کدنویسی پایتون برای علم داده
• 55. کتابخانه‌های NumPy و Pandas
• 56. کتابخانه Matplotlib و Seaborn برای بصری‌سازی
• 57. کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
• 58. آشنایی با محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE)
• 59. تمرین عملی: تحلیل اکتشافی یک مجموعه داده واقعی
• 60. جمع‌آوری و بارگذاری داده‌ها
• 61. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 62. اجرای تحلیل‌های آماری توصیفی
• 63. ساخت نمودارهای بصری
• 64. شناسایی همبستگی‌ها
• 65. اعمال روش‌های کاهش ابعاد
• 66. پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 67. ساخت مدل‌های پیش‌بینانه ساده
• 68. ارزیابی اولیه مدل‌ها
• 69. مستندسازی فرآیند تحلیل
• 70. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص الگوهای پیچیده
• 71. تحلیل سری‌های زمانی
• 72. پیش‌بینی روندهای بلندمدت
• 73. مدل‌سازی اقتصادی با هوش مصنوعی
• 74. تحلیل داده‌های مالی (با رعایت مقررات)
• 75. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی منابع
• 76. مدیریت زنجیره تامین
• 77. بهینه‌سازی لجستیک
• 78. تحلیل داده‌های محیط زیست
• 79. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی
• 80. پیش‌بینی بلایای طبیعی
• 81. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود خدمات عمومی
• 82. تحلیل داده‌های حمل و نقل شهری
• 83. بهینه‌سازی ترافیک
• 84. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
• 85. شخصی‌سازی فرآیندهای یادگیری
• 86. تحلیل پیشرفت تحصیلی دانش‌آموزان
• 87. ملاحظات شرعی و قانونی در استفاده از داده‌ها
• 88. احکام مربوط به حریم خصوصی
• 89. ضوابط استفاده از داده‌ها در ایران
• 90. آیین‌نامه‌های ساماندهی محتوای دیجیتال
• 91. مبانی فقهی تحلیل داده‌ها (با رویکرد سازگار)
• 92. اقتصاد اسلامی و تحلیل داده‌ها (با تأکید بر بانکداری بدون ربا)
• 93. روانشناسی خانواده ایرانی-اسلامی و تحلیل داده‌ها
• 94. تاریخ و سیاست در تحلیل داده‌ها (با تأکید بر منافع ملی)
• 95. علوم پزشکی و پروتکل‌های وزارت بهداشت در تحلیل داده‌ها
• 96. پایان‌نامه: پروژه تحلیل اکتشافی داده‌ها (با موضوع مجاز)
• 97. تعریف مسئله و جمع‌آوری داده‌ها
• 98. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
• 99. تحلیل اکتشافی و بصری‌سازی
• 100. انتخاب و ساخت مدل‌های هوش مصنوعی