دوره مبانی علم داده و کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در تصمیم‌گیری‌های سازمانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی علم داده و کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در تصمیم‌گیری‌های سازمانی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل آماری داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم و تعاریف پایه در علم داده و نقش آن در سازمان
• 2. چرخه حیات پروژه علم داده و متدولوژی‌های استاندارد
• 3. آشنایی با محیط‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای تحلیل داده
• 4. مبانی آمار توصیفی و تحلیل شاخص‌های مرکزی و پراکندگی
• 5. روش‌های جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های سازمانی
• 6. کاربرد آمار استنباطی در تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری
• 7. روش‌های نمونه‌گیری و تخمین پارامترهای جامعه آماری
• 8. مبانی احتمالات و کاربرد آن در مدل‌سازی پیش‌بینی
• 9. تحلیل همبستگی و روابط بین متغیرهای کسب‌وکار
• 10. اصول مصورسازی داده‌ها برای ارائه گزارش‌های مدیریتی
• 11. معرفی یادگیری ماشین و نقش آن در اتوماسیون تحلیل‌ها
• 12. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت‌شده و الگوریتم‌های رگرسیون
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون خطی برای پیش‌بینی شاخص‌های عملکردی
• 14. بررسی خطاهای مدل و معیارهای ارزیابی در رگرسیون
• 15. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی و الگوریتم‌های دسته‌بندی داده‌ها
• 16. کاربرد الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی در شناسایی الگوها
• 17. استفاده از ماشین بردار پشتیبان برای تحلیل‌های طبقه‌بندی
• 18. درخت‌های تصمیم و کاربرد آن‌ها در مدل‌های پشتیبان تصمیم‌گیری
• 19. آشنایی با الگوریتم‌های گروهی و جنگل‌های تصادفی
• 20. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت‌نشده و خوشه‌بندی داده‌ها
• 21. کاربرد الگوریتم کا-میانگین در بخش‌بندی مشتریان
• 22. کاهش ابعاد داده‌ها و تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 23. مهندسی ویژگی‌ها و بهینه‌سازی ورودی‌های مدل
• 24. روش‌های اعتبارسنجی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
• 25. تحلیل سری‌های زمانی برای پیش‌بینی تقاضا در سازمان
• 26. کاربرد علم داده در تحلیل هزینه‌ها و مدیریت ریسک
• 27. مدل‌سازی پیش‌بینی نرخ ریزش مشتریان
• 28. تحلیل سبد خرید و قوانین انجمنی در داده‌های فروش
• 29. اصول اخلاق در داده‌کاوی و حفظ حریم خصوصی کاربران
• 30. امنیت داده‌ها و رعایت استانداردهای حفاظت از اطلاعات
• 31. حکمرانی داده‌ها و اهمیت کیفیت داده در تصمیم‌گیری سازمانی
• 32. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل‌های پیش‌بینی در محیط عملیاتی
• 33. تفسیرپذیری مدل‌های هوشمند برای مدیران ارشد
• 34. استراتژی‌های استقرار پروژه‌های علم داده در سازمان
• 35. مطالعه موردی کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در زنجیره تأمین
• 36. تحلیل داده‌های عملیاتی و بهبود بهره‌وری فرآیندهای سازمانی
• 37. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال و تصمیم‌گیری راهبردی