دوره آموزش جامع پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی و تحلیل داده با Qlik AutoML همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی و تحلیل داده با Qlik AutoML

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند کسب‌وکار

موضوع میانی: یادگیری ماشین بدون کدنویسی (No-Code Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با محیط کاری و قابلیت‌های Qlik AutoML
• 3. شناسایی مسائل کسب‌وکار قابل حل با تحلیل پیش‌بینانه
• 4. اهمیت کیفیت و پاک‌سازی داده‌ها در یادگیری ماشین
• 5. روش‌های اتصال و بارگذاری منابع داده در بستر Qlik
• 6. شاخص‌های کلیدی در انتخاب ویژگی‌های تأثیرگذار در مدل
• 7. مفاهیم متغیر هدف و متغیرهای پیش‌گو در تحلیل داده
• 8. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل بدون نیاز به کدنویسی
• 9. تکنیک‌های مدیریت داده‌های گمشده و نویز در مجموعه داده
• 10. مفهوم آموزش مدل و تقسیم‌بندی داده‌ها به گروه‌های آموزشی و ارزیابی
• 11. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل طبقه‌بندی
• 12. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل رگرسیون و پیش‌بینی عددی
• 13. تنظیم پارامترهای مدل در محیط گرافیکی Qlik
• 14. ارزیابی دقت مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
• 15. تحلیل نمودارهای سود و زیان در پیش‌بینی‌های مدل
• 16. بررسی اهمیت ویژگی‌ها در خروجی نهایی مدل
• 17. شناسایی و مقابله با بیش‌برازش در مدل‌های یادگیری ماشین
• 18. تفسیر نتایج مدل‌های پیش‌بین برای مدیران کسب‌وکار
• 19. اجرای مدل‌های آموزش‌دیده بر روی داده‌های جدید
• 20. استفاده از تحلیل‌گر پیش‌بین برای بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
• 21. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف تجاری با تغییر متغیرهای ورودی
• 22. روش‌های استقرار مدل در داشبوردهای مدیریتی
• 23. پایش عملکرد و دقت مدل پس از استقرار در محیط عملیاتی
• 24. تکنیک‌های بازآموزی مدل با داده‌های جدید
• 25. اصول اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 26. حفاظت از حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در پروژه‌های تحلیل پیش‌بینانه
• 27. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی رفتار مشتریان
• 28. تحلیل و پیش‌بینی ریزش مشتریان با استفاده از مدل‌های طبقه‌بندی
• 29. بهینه‌سازی مدیریت موجودی با تحلیل‌های سری زمانی
• 30. پیش‌بینی تقاضای بازار و مدیریت زنجیره تأمین
• 31. پروژه عملی: طراحی سیستم پیش‌بینی فروش در یک واحد تجاری
• 32. پروژه عملی: تحلیل اثربخشی کمپین‌های بازاریابی
• 33. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج حاصل از مدل‌های یادگیری ماشین
• 34. تلفیق نتایج یادگیری ماشین با فرآیندهای تصمیم‌گیری سازمانی
• 35. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین در کسب‌وکارهای ایرانی
• 36. آینده‌نگری در حوزه هوش مصنوعی و تحلیل داده در صنعت
• 37. ارائه راهکارهای بهبود دقت مدل بر اساس بازخورد عملیاتی
• 38. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوشمند در سازمان
• 39. تجمیع دانش کسب‌وکار با خروجی‌های هوش مصنوعی
• 40. جمع‌بندی نهایی و نقشه راه توسعه مهارت‌های تحلیل هوشمند