دوره لینو و تحلیل داده‌های مشتری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره لینو و تحلیل داده‌های مشتری

موضوع کلی: فناوری‌های نوین و نوآوری کسب‌وکار

موضوع میانی: مدل کسب‌وکار لینو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با سیستم‌عامل لینوکس برای تحلیل داده
• 2. مبانی خط فرمان لینوکس
• 3. مدیریت فایل‌ها و دایرکتوری‌ها در لینوکس
• 4. نصب و پیکربندی بسته‌های نرم‌افزاری در لینوکس
• 5. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 6. زبان SQL و عملیات پایه
• 7. جمع‌آوری داده‌های مشتری از منابع مختلف
• 8. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
• 9. مقدمه‌ای بر پایتون برای تحلیل داده
• 10. کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده: Pandas
• 11. کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده: NumPy
• 12. کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده: Matplotlib
• 13. کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده: Seaborn
• 14. تحلیل داده‌های توصیفی: میانگین، میانه، انحراف معیار
• 15. تحلیل داده‌های توصیفی: هیستوگرام و نمودارهای پراکندگی
• 16. تحلیل داده‌های مشتری: بخش‌بندی مشتریان
• 17. تحلیل داده‌های مشتری: شناسایی الگوهای خرید
• 18. تحلیل داده‌های مشتری: پیش‌بینی رفتار مشتری
• 19. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 20. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در یادگیری ماشین
• 21. الگوریتم‌های رگرسیون در یادگیری ماشین
• 22. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 23. بکارگیری مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های مشتری
• 24. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 25. قواعد وابستگی در داده‌کاوی
• 26. درخت تصمیم در داده‌کاوی
• 27. خوشه‌بندی در داده‌کاوی: الگوریتم K-Means
• 28. خوشه‌بندی در داده‌کاوی: خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 29. تحلیل سبد خرید
• 30. تحلیل احساسات مشتری از متون
• 31. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل متون مشتری
• 32. مصورسازی داده‌ها با استفاده از داشبوردهای تعاملی
• 33. ابزارهای مصورسازی داده: Tableau
• 34. ابزارهای مصورسازی داده: Power BI
• 35. امنیت داده‌های مشتری در لینوکس
• 36. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 37. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه‌های داده
• 38. مقدمه‌ای بر Big Data و Hadoop
• 39. پردازش داده‌های حجیم با Spark
• 40. استفاده از Docker برای مدیریت محیط‌های تحلیل داده
• 41. معماری میکروسرویس‌ها برای تحلیل داده‌های مشتری
• 42. مقدمه‌ای بر Cloud Computing برای تحلیل داده
• 43. استفاده از Amazon Web Services (AWS) برای تحلیل داده
• 44. استفاده از Google Cloud Platform (GCP) برای تحلیل داده
• 45. استفاده از Microsoft Azure برای تحلیل داده