کتاب گزارش‌دهی و تحلیل داده‌های نرم‌افزاری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره گزارش‌دهی و تحلیل داده‌های نرم‌افزاری

موضوع کلی: امنیت و مدیریت دارایی‌های نرم‌افزاری

موضوع میانی: سنجش استفاده از نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی گزارش‌دهی داده‌های نرم‌افزاری
• 2. جمع‌آوری داده‌های نرم‌افزاری: روش‌ها و ابزارها
• 3. انواع داده‌های نرم‌افزاری و ویژگی‌های آن‌ها
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی خطاها
• 5. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 6. SQL: زبان پرس‌وجوی ساخت‌یافته
• 7. طراحی و نرمال‌سازی پایگاه داده
• 8. مفاهیم انبار داده و داده‌کاوی
• 9. ابزارهای ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری)
• 10. تصویرسازی داده‌ها: اصول و بهترین روش‌ها
• 11. نرم‌افزارهای صفحه‌گسترده: اکسل پیشرفته
• 12. نرم‌افزار Power BI: مبانی و کاربردها
• 13. Power BI: ایجاد داشبوردهای تعاملی
• 14. Power BI: گزارش‌دهی پیشرفته و محاسبات
• 15. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 16. کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده: Pandas
• 17. کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده: NumPy
• 18. کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده: Matplotlib
• 19. کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده: Seaborn
• 20. تحلیل آماری داده‌ها: توصیفی و استنباطی
• 21. آزمون‌های آماری: فرضیات و کاربردها
• 22. تحلیل رگرسیون و همبستگی
• 23. تحلیل سری‌های زمانی
• 24. پیش‌بینی داده‌ها با استفاده از مدل‌های آماری
• 25. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 26. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در یادگیری ماشین
• 27. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در یادگیری ماشین
• 28. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 29. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) و چالش‌های آن
• 30. فریم‌ورک‌های پردازش داده‌های بزرگ: Hadoop
• 31. فریم‌ورک‌های پردازش داده‌های بزرگ: Spark
• 32. مفاهیم Cloud Computing و کاربرد آن در تحلیل داده
• 33. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 34. استانداردهای گزارش‌دهی داده
• 35. مستندسازی فرآیند گزارش‌دهی داده
• 36. بهینه‌سازی عملکرد گزارش‌ها و داشبوردها
• 37. گزارش‌دهی داده‌های موبایل
• 38. گزارش‌دهی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 39. تحلیل داده‌های متنی (Text Mining)
• 40. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 41. گزارش‌دهی داده‌های مکانی (Geospatial Data)
• 42. کاربرد تحلیل داده در بازاریابی
• 43. کاربرد تحلیل داده در مدیریت مالی
• 44. کاربرد تحلیل داده در زنجیره تامین
• 45. کاربرد تحلیل داده در منابع انسانی