کتاب متخصص تحلیل داده در سازمان با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 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)
تگ‌ها:
ابزارهای تحلیل داده
بیگ دیتا
تجزیه و تحلیل داده
تحلیل اطلاعات
تحلیل داده
داده کاوی
علم داده
متخصص داده
مدل سازی داده
هوش تجاری
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.