دوره متخصص تحلیل داده در سازمان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره متخصص تحلیل داده در سازمان

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: تحلیل داده‌ها و هوش تجاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و تحلیل اطلاعات
• 2. مبانی جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
• 3. انواع داده‌ها و ساختارهای اطلاعاتی
• 4. اصول پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 5. مفاهیم SQL برای تحلیلگران
• 6. پرس‌وجوهای پیشرفته در SQL
• 7. مقدمه‌ای بر ابزارهای تحلیل داده
• 8. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• 9. تجسم داده‌ها و اصول آن
• 10. نمودارهای رایج در تحلیل داده
• 11. کار با ابزارهای بصری‌سازی داده
• 12. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای صفحه گسترده
• 13. تحلیل داده با اکسل
• 14. توابع پیشرفته اکسل برای تحلیل
• 15. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 16. مبانی پایتون برای علوم داده
• 17. کار با کتابخانه NumPy
• 18. کار با کتابخانه Pandas
• 19. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Pandas
• 20. تحلیل اکتشافی با Pandas
• 21. تجسم داده‌ها با Matplotlib
• 22. تجسم داده‌ها با Seaborn
• 23. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی
• 24. میانگین، میانه و نما
• 25. انحراف معیار و واریانس
• 26. مقدمه‌ای بر آمار استنباطی
• 27. آزمون فرض آماری
• 28. مفاهیم احتمال
• 29. توزیع‌های احتمال رایج
• 30. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی
• 31. مدل‌سازی رگرسیون خطی
• 32. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 33. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک
• 34. کاربرد رگرسیون لجستیک در طبقه‌بندی
• 35. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 36. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 37. یادگیری تحت نظارت
• 38. یادگیری بدون نظارت
• 39. خوشه‌بندی داده‌ها
• 40. الگوریتم K-Means
• 41. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 42. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
• 43. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های سری زمانی
• 44. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در کسب‌وکار
• 45. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (BI)
• 46. مؤلفه‌های کلیدی سیستم‌های BI
• 47. ابزارهای هوش تجاری
• 48. طراحی داشبوردهای مدیریتی
• 49. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
• 50. تحلیل داده‌های مشتریان
• 51. بخش‌بندی مشتریان
• 52. تحلیل سبد خرید
• 53. سیستم‌های توصیه‌گر
• 54. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 55. تحلیل احساسات متن
• 56. استخراج اطلاعات از متن
• 57. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌ها در سازمان
• 58. اصول حاکمیت داده‌ها
• 59. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 60. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
• 61. استانداردهای داده در ایران
• 62. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های مالی
• 63. تحلیل نسبت‌های مالی
• 64. پیش‌بینی عملکرد مالی
• 65. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بازاریابی
• 66. سنجش اثربخشی کمپین‌های بازاریابی
• 67. تحلیل رفتار مصرف‌کننده
• 68. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های عملیاتی
• 69. بهینه‌سازی فرآیندها
• 70. مدیریت زنجیره تأمین
• 71. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های منابع انسانی
• 72. سنجش رضایت شغلی
• 73. پیش‌بینی ترک خدمت کارکنان
• 74. مقدمه‌ای بر اخلاق در تحلیل داده
• 75. سوگیری در الگوریتم‌ها
• 76. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
• 77. کاربرد تحلیل داده در سازمان‌های دولتی ایران
• 78. تحلیل داده برای بهبود خدمات عمومی
• 79. مدیریت شهری با استفاده از داده
• 80. تحلیل داده در حوزه سلامت در ایران
• 81. پایش سلامت جامعه با داده
• 82. بهبود ارائه خدمات درمانی
• 83. تحلیل داده در حوزه آموزش در ایران
• 84. شخصی‌سازی یادگیری
• 85. ارزیابی اثربخشی روش‌های آموزشی
• 86. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 87. تکنیک‌های داده‌کاوی
• 88. کاربرد داده‌کاوی در کسب‌وکار
• 89. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 90. کاربرد NLP در تحلیل متن
• 91. تحلیل متن در فارسی
• 92. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینانه
• 93. مدل‌های پیش‌بینانه در کسب‌وکار
• 94. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینانه
• 95. مقدمه‌ای بر تحلیل تشخیصی
• 96. یافتن علل ریشه‌ای مشکلات
• 97. استفاده از تحلیل تشخیصی در سازمان
• 98. مقدمه‌ای بر معماری داده‌ها
• 99. طراحی انبار داده (Data Warehouse)
• 100. مقدمه‌ای بر مفاهیم کلان داده (Big Data)