اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (Gemini) در تحلیل داده و هوش تجاری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (Gemini) در تحلیل داده و هوش تجاری

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل داده با ابزارهای هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل داده
• 2. معرفی قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد در علوم داده
• 3. آشنایی با رابط کاربری و محیط کاری جمینای برای تحلیل‌گران
• 4. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل با کمک هوش مصنوعی
• 5. استفاده از مدل‌های زبانی در پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 6. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای استخراج بینش از داده‌های متنی
• 7. تجزیه و تحلیل آماری داده‌ها با استفاده از هوش مصنوعی مولد
• 8. ایجاد فرمول‌های پیچیده اکسل و گوگل‌شیت با کمک جمینای
• 9. خودکارسازی گزارش‌گیری در ابزارهای صفحه گسترده
• 10. تحلیل داده‌های ساختاریافته با استفاده از کدهای پایتون تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 11. تولید اسکریپت‌های پایتون برای تحلیل داده‌های حجیم
• 12. رفع خطا و بهینه‌سازی کدهای تحلیل داده با دستیار هوشمند
• 13. تجسم‌سازی داده‌ها و ایجاد نمودارهای تحلیلی با کمک مدل‌های زبانی
• 14. تفسیر خروجی‌های نموداری و آماری توسط مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. استفاده از هوش مصنوعی در شناسایی الگوها و روندهای بازار
• 16. کاربرد جمینای در تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی‌های کوتاه مدت
• 17. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با ابزارهای هوش تجاری
• 18. تحلیل داده‌های مشتریان و بخش‌بندی بازار با هوش مصنوعی
• 19. ایجاد داشبوردهای مدیریتی با کمک راهنمایی‌های هوش مصنوعی
• 20. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل متن و استخراج احساسات در گزارش‌های کسب‌وکار
• 21. تولید خلاصه مدیریتی از گزارش‌های تحلیلی پیچیده
• 22. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده با ابزارهای هوش مصنوعی
• 23. رعایت پروتکل‌های امنیت داده‌ها در استفاده از مدل‌های ابری
• 24. روش‌های ترکیب تحلیل انسانی با قابلیت‌های هوش مصنوعی
• 25. استفاده از هوش مصنوعی در بهینه‌سازی تصمیمات سازمانی
• 26. ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده ساده با کمک کدهای هوش مصنوعی
• 27. تحلیل داده‌های فروش و موجودی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 28. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل هزینه‌ها و بودجه‌بندی
• 29. تولید پرسش و پاسخ‌های خودکار از پایگاه‌های داده سازمانی
• 30. بهینه‌سازی جریان کاری تحلیل‌گران داده با استفاده از اتوماسیون هوشمند
• 31. مستندسازی فرآیندهای تحلیل داده با کمک مدل‌های زبانی
• 32. استفاده از هوش مصنوعی برای تبدیل داده‌های خام به سناریوهای کسب‌وکار
• 33. تکنیک‌های پرسش‌گری تعاملی برای کشف نقاط کور در داده‌ها
• 34. به‌کارگیری جمینای در تحلیل رقابتی بازار
• 35. مدیریت خطاهای رایج در کار با مدل‌های زبانی بزرگ
• 36. ارتقای مهارت‌های گزارش‌نویسی فنی با کمک هوش مصنوعی
• 37. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل شاخص‌های کلیدی عملکرد
• 38. طراحی پرسش‌های تحلیلی هدفمند برای استخراج داده‌های خاص
• 39. آینده‌نگری و توسعه مهارت‌های تحلیل‌گری در عصر هوش مصنوعی