دوره گام اول در تحلیل داده: مسیر شغلی و مهارت‌های کلیدی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره گام اول در تحلیل داده: مسیر شغلی و مهارت‌های کلیدی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: تحلیل داده و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات
• 2. آشنایی با حوزه تحلیل داده
• 3. نقش تحلیلگر داده در سازمان‌ها
• 4. انواع تحلیل داده: توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینانه، تجویزی
• 5. آمار پایه برای تحلیل داده
• 6. مفاهیم کلیدی احتمال
• 7. روش‌های جمع‌آوری داده
• 8. انواع منابع داده: پایگاه داده، فایل‌ها، APIها
• 9. کیفیت داده: پاکسازی و پیش‌پردازش
• 10. شناسایی و مدیریت داده‌های گمشده
• 11. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 12. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 13. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 14. نصب و پیکربندی محیط پایتون
• 15. مبانی برنامه‌نویسی در پایتون: متغیرها و انواع داده
• 16. ساختارهای کنترلی در پایتون: شرط‌ها و حلقه‌ها
• 17. توابع در پایتون
• 18. کار با کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده
• 19. نصب و آشنایی با کتابخانه NumPy
• 20. عملیات بر روی آرایه‌های NumPy
• 21. کار با کتابخانه Pandas
• 22. ساخت و دستکاری DataFrameها
• 23. عملیات پایه‌ای بر روی DataFrameها
• 24. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
• 25. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
• 26. ترکیب و ادغام DataFrameها
• 27. مدیریت داده‌های زمانی در Pandas
• 28. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها
• 29. اصول طراحی نمودارهای مؤثر
• 30. نمودارهای پایه‌ای در Matplotlib
• 31. نمودارهای میله‌ای، خطی و پراکندگی
• 32. نمودارهای هیستوگرام و جعبه‌ای
• 33. کار با کتابخانه Seaborn برای بصری‌سازی پیشرفته
• 34. نمودارهای آماری و توزیعی با Seaborn
• 35. ساخت داشبوردهای تعاملی (مقدماتی)
• 36. مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی
• 37. یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
• 38. الگوریتم‌های یادگیری ماشین پرکاربرد
• 39. رگرسیون خطی ساده
• 40. رگرسیون خطی چندگانه
• 41. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 42. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
• 43. رگرسیون لجستیک
• 44. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) - مقدماتی
• 45. درخت‌های تصمیم
• 46. جنگل‌های تصادفی (Random Forest) - مقدماتی
• 47. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
• 48. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 49. منحنی ROC و AUC
• 50. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
• 51. خوشه‌بندی (Clustering)
• 52. الگوریتم K-Means
• 53. تکنیک‌های کاهش ابعاد: PCA - مقدماتی
• 54. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 55. کار با متن: توکنیزاسیون و حذف کلمات توقف
• 56. تبدیل متن به بردارهای عددی: TF-IDF
• 57. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 58. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks) - مقدماتی
• 59. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 60. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) - مقدماتی
• 61. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) - مقدماتی
• 62. کاربرد تحلیل داده در کسب‌وکار
• 63. تحلیل داده برای تصمیم‌گیری استراتژیک
• 64. مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining)
• 65. قوانین انجمنی (Association Rules) - مقدماتی
• 66. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) - مقدماتی
• 67. مدل‌سازی پیش‌بینانه در کسب‌وکار
• 68. مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای
• 69. اصول طراحی پایگاه داده
• 70. زبان پرس‌وجوی ساختاریافته (SQL)
• 71. دستورات SELECT, FROM, WHERE
• 72. دستورات GROUP BY, HAVING
• 73. دستورات JOIN در SQL
• 74. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
• 75. شناسایی الگوها در داده‌های سری زمانی
• 76. پیش‌بینی سری‌های زمانی (مقدماتی)
• 77. اخلاق در تحلیل داده و هوش مصنوعی
• 78. حریم خصوصی داده‌ها
• 79. سوگیری در الگوریتم‌ها و راه‌های مقابله
• 80. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 81. مسیرهای شغلی مرتبط با تحلیل داده
• 82. مهارت‌های نرم مورد نیاز تحلیلگر داده
• 83. آینده تحلیل داده و هوش مصنوعی
• 84. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی مهارت‌ها
• 85. پروژه‌های عملی تحلیل داده (مثال)
• 86. کاربرد تحلیل داده در صنعت سلامت
• 87. کاربرد تحلیل داده در صنعت مالی
• 88. کاربرد تحلیل داده در صنعت خرده‌فروشی
• 89. کاربرد تحلیل داده در صنعت بازاریابی
• 90. مقدمه‌ای بر مفاهیم کلان داده (Big Data)
• 91. ابزارهای پردازش کلان داده (اشاره)
• 92. اهمیت داده‌های بزرگ در دنیای امروز
• 93. تکنیک‌های پیشرفته بصری‌سازی (پیشرفته)
• 94. مدل‌سازی پیشرفته در یادگیری ماشین
• 95. کاربرد هوش مصنوعی در اتوماسیون
• 96. اصول امنیت داده‌ها در تحلیل
• 97. پایان دوره و جمع‌بندی آموخته‌ها