اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی داده‌سنجی و بصری‌سازی اطلاعات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره داده‌سنجی و بصری‌سازی اطلاعات

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پایگاه‌های داده مدرن و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی داده‌سنجی و جمع‌آوری داده‌ها
• 2. روش‌های نمونه‌برداری و اهمیت آن
• 3. انواع داده‌ها و مقیاس‌های اندازه‌گیری
• 4. آمار توصیفی: میانگین، میانه، انحراف معیار
• 5. نمودارهای هیستوگرام و توزیع فراوانی
• 6. نمودارهای پراکندگی و همبستگی
• 7. مقدمه‌ای بر احتمال و توزیع‌های احتمال
• 8. توزیع نرمال و کاربردهای آن
• 9. قضیهٔ حد مرکزی و اهمیت آن در داده‌سنجی
• 10. آمار استنباطی: برآورد فاصله‌ای
• 11. آزمون فرضیه و سطح معنی‌داری
• 12. آزمون t برای مقایسه میانگین‌ها
• 13. تحلیل واریانس (ANOVA)
• 14. رگرسیون خطی ساده و تفسیر ضرایب
• 15. رگرسیون خطی چندگانه و انتخاب متغیرها
• 16. ارزیابی مدل رگرسیون: R-squared و خطاهای استاندارد
• 17. تحلیل داده‌های سری زمانی
• 18. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کاربردهای آن
• 19. خوشه‌بندی و الگوریتم‌های آن
• 20. درخت تصمیم و کاربرد آن در طبقه‌بندی
• 21. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
• 22. بصری‌سازی داده‌ها: اصول و بهترین روش‌ها
• 23. استفاده از نمودارهای میله‌ای و خطی
• 24. نمودارهای دایره‌ای و کاربردهای آن‌ها
• 25. نمودارهای جعبه‌ای و شناسایی داده‌های پرت
• 26. نقشه‌های حرارتی و نمایش الگوهای داده
• 27. بصری‌سازی داده‌های جغرافیایی با استفاده از نقشه‌ها
• 28. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها: Excel و Power BI
• 29. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها: Tableau و Python
• 30. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R برای داده‌سنجی
• 31. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها در R
• 32. تحلیل داده‌ها با استفاده از R
• 33. مقدمه‌ای بر Python و کتابخانه‌های داده‌سنجی
• 34. استفاده از کتابخانه Pandas در Python
• 35. استفاده از کتابخانه Matplotlib در Python
• 36. تحلیل داده‌های بزرگ و چالش‌های آن
• 37. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده و SQL
• 38. استخراج داده‌ها از پایگاه‌های داده
• 39. مفاهیم مربوط به داده‌های گمشده و روش‌های برخورد با آن‌ها
• 40. تحلیل داده‌های مقایسه‌ای
• 41. تحلیل روند و پیش‌بینی با استفاده از داده‌ها
• 42. مقدمه‌ای بر داده‌سنجی در حوزه بازاریابی
• 43. مقدمه‌ای بر داده‌سنجی در حوزه مالی
• 44. مقدمه‌ای بر داده‌سنجی در حوزه سلامت
• 45. اخلاق در داده‌سنجی و حفظ حریم خصوصی داده‌ها