دوره جامع تحلیل داده‌ با پایتون؛ از مقدمات آماری تا تصمیم‌گیری داده‌محور در کسب‌وکار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده‌ با پایتون؛ از مقدمات آماری تا تصمیم‌گیری داده‌محور در کسب‌وکار

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: تحلیل و پردازش داده‌های آماری با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی علم داده و جایگاه تحلیل داده در تصمیم‌گیری سازمانی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای تحلیل داده
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی پایتون در علوم داده
• 4. ساختارهای داده در پایتون و مدیریت مجموعه‌ها
• 5. آشنایی با کتابخانه نام‌پای و کار با آرایه‌های چندبعدی
• 6. عملیات ریاضی و آماری با استفاده از نام‌پای
• 7. ساختار داده‌های سری و دیتافریم در کتابخانه پانداز
• 8. بارگذاری و خواندن داده‌ها از فایل‌های اکسل و سی‌اس‌وی
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 10. پاک‌سازی داده‌ها و حذف رکوردهای تکراری
• 11. تغییر نام ستون‌ها و مدیریت ساختار دیتافریم‌ها
• 12. فیلتر کردن و انتخاب زیرمجموعه‌ای از داده‌ها
• 13. ترکیب و ادغام دیتافریم‌ها با عملیات جوین و مرج
• 14. گروه‌بندی داده‌ها و تحلیل‌های تجمیعی
• 15. کار با داده‌های زمانی و سری‌های زمانی در پانداز
• 16. آشنایی با مبانی آمار توصیفی در پایتون
• 17. تحلیل پراکندگی داده‌ها و محاسبه معیارهای مرکزی
• 18. همبستگی متغیرها و تحلیل ماتریس کوواریانس
• 19. تجسم داده‌ها با استفاده از کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 20. ترسیم نمودارهای میله‌ای و خطی برای نمایش روندها
• 21. تحلیل توزیع داده‌ها با استفاده از هیستوگرام
• 22. استفاده از کتابخانه سی‌بورن برای ترسیم نمودارهای آماری پیشرفته
• 23. رسم نمودارهای پراکندگی و تحلیل روابط بین متغیرها
• 24. مدیریت رنگ‌بندی و استایل‌دهی در نمودارهای تحلیلی
• 25. مقدمه‌ای بر استنتاج آماری و آزمون فرضیات
• 26. توزیع‌های احتمالی و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده‌ها
• 27. آشنایی با مفاهیم رگرسیون خطی ساده
• 28. پیاده‌سازی مدل رگرسیون خطی با کتابخانه سای‌کیت‌لرن
• 29. ارزیابی دقت مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 30. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی داده‌ها و الگوریتم‌های پایه
• 31. تحلیل خوشه‌ای و بخش‌بندی مشتریان بر اساس داده‌ها
• 32. کاربرد تحلیل داده در بهینه‌سازی فرایندهای کسب‌وکار
• 33. شاخص‌های کلیدی عملکرد و داشبوردهای مدیریتی
• 34. اصول اخلاق حرفه‌ای و حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
• 35. امنیت داده‌ها و رعایت الزامات قانونی در نگهداری اطلاعات
• 36. استخراج الگوهای رفتاری از داده‌های فروش
• 37. تحلیل داده‌های مشتریان و وفاداری‌سنجی
• 38. پیش‌بینی تقاضای بازار با استفاده از مدل‌های آماری
• 39. مستندسازی نتایج تحلیل برای ارائه به مدیران
• 40. پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی و ارائه گزارش تصمیم‌گیری