اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل هوشمند داده‌ها با استفاده از قابلیت‌های Generative AI در محیط مایکروسافت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل هوشمند داده‌ها با استفاده از قابلیت‌های Generative AI در محیط مایکروسافت

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل داده‌های کسب‌وکار با ابزارهای نوین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و نقش آن در تحلیل داده‌های نوین
• 2. معرفی اکوسیستم مایکروسافت برای تحلیل داده با هوش مصنوعی
• 3. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. مفاهیم پایه در مهندسی پرامپت برای تحلیل‌گران داده
• 5. کاربرد مدل‌های زبانی در پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 6. استفاده از هوش مصنوعی برای کشف الگوهای نهفته در داده‌های کسب‌وکار
• 7. تحلیل اکتشافی داده‌ها با کمک ابزارهای هوش مصنوعی
• 8. کاربرد هوش مصنوعی در تبدیل داده‌های ساختارنیافته به ساختاریافته
• 9. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با ابزارهای گزارش‌دهی مایکروسافت
• 10. تولید کدهای پایتون و اسکریپت‌های تحلیلی با استفاده از Copilot
• 11. خودکارسازی فرایندهای گزارش‌دهی با هوش مصنوعی مولد
• 12. تجزیه و تحلیل آماری پیشرفته با استفاده از دستیارهای هوشمند
• 13. استخراج بینش‌های کسب‌وکار از متون و بازخوردهای مشتریان
• 14. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL با کمک هوش مصنوعی
• 15. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی در Power BI
• 16. تصویرسازی داده‌ها و تفسیر هوشمند نمودارها
• 17. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روندها
• 18. ارزیابی دقت و صحت خروجی‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها
• 19. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها در سازمان
• 20. مدیریت امنیت و دسترسی به داده‌ها در محیط‌های هوش مصنوعی مایکروسافت
• 21. تکنیک‌های مهندسی پرامپت پیشرفته برای تحلیل‌گران حرفه‌ای
• 22. استفاده از مدل‌های زبانی برای مستندسازی فرایندهای تحلیل داده
• 23. تجزیه و تحلیل داده‌های مالی و بودجه‌بندی با هوش مصنوعی
• 24. تحلیل هوشمند عملکرد فروش و رفتار مشتریان
• 25. به‌کارگیری مدل‌های مولد در تحلیل زنجیره تأمین و لجستیک
• 26. کاهش سوگیری در تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 27. یکپارچه‌سازی جریان‌های کاری تحلیل داده با Power Automate
• 28. پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در داشبوردهای مدیریتی
• 29. استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های منابع انسانی
• 30. ارائه گزارش‌های مدیریتی مبتنی بر تحلیل‌های هوشمند
• 31. حل چالش‌های رایج در پروژه‌های تحلیل داده با هوش مصنوعی
• 32. بهینه‌سازی تصمیم‌گیری‌های استراتژیک با خروجی‌های هوش مصنوعی
• 33. استفاده از مدل‌های متن‌باز و سازمانی در تحلیل داده‌های داخلی
• 34. مقیاس‌پذیری پروژه‌های تحلیل داده با زیرساخت‌های ابری مایکروسافت
• 35. آینده تحلیل داده و نقش متخصصان در عصر هوش مصنوعی مولد
• 36. پروژه نهایی تحلیل هوشمند داده‌های کسب‌وکار با ابزارهای مایکروسافت