اکسپرس 24
کتاب هوش تجاری و تحلیل پیشرفته داده‌ها با رویکرد کاربردی

کتاب هوش تجاری و تحلیل پیشرفته داده‌ها با رویکرد کاربردی

تگ‌ها: ابزارهای تحلیل داده پیش بینی داده تحلیل پیشرفته داده تحلیل داده تحلیل کسب و کار تحلیل کمی داده علم داده کاربرد هوش تجاری مدل سازی پیش بینانه هوش تجاری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش تجاری و تحلیل پیشرفته داده‌ها با رویکرد کاربردی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کسب و کار

موضوع میانی: تحلیل داده‌های کمی و پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش تجاری و تحلیل داده
  • 2. مفاهیم کلیدی در تحلیل کسب و کار
  • 3. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 4. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 5. کشف و بصری‌سازی داده‌ها
  • 6. اصول آمار توصیفی در تحلیل داده
  • 7. میانگین، میانه و نما
  • 8. واریانس و انحراف معیار
  • 9. نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
  • 10. نمودارهای پراکندگی و خطی
  • 11. تحلیل آماری استنباطی
  • 12. آزمون فرض آماری
  • 13. مفهوم p-value
  • 14. رگرسیون خطی ساده
  • 15. کاربرد رگرسیون در پیش‌بینی
  • 16. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 17. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 18. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 19. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده
  • 20. درخت تصمیم
  • 21. نحوه کار درخت تصمیم
  • 22. مزایا و معایب درخت تصمیم
  • 23. دسته‌بندی داده‌ها با درخت تصمیم
  • 24. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 25. تکنیک‌های خوشه‌بندی
  • 26. الگوریتم K-Means
  • 27. کاربرد K-Means در بخش‌بندی بازار
  • 28. قواعد وابستگی (Association Rules)
  • 29. الگوریتم Apriori
  • 30. مثال کاربردی قواعد وابستگی
  • 31. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 32. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی
  • 33. مفاهیم پایه سری‌های زمانی
  • 34. نمودار سری زمانی
  • 35. تجزیه سری زمانی
  • 36. میانگین متحرک
  • 37. هموارسازی نمایی
  • 38. پیش‌بینی با میانگین متحرک
  • 39. پیش‌بینی با هموارسازی نمایی
  • 40. مدل‌های ARIMA
  • 41. کاربرد ARIMA در پیش‌بینی فروش
  • 42. ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 43. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 44. مبانی پردازش زبان طبیعی
  • 45. کاربرد تحلیل احساسات در کسب و کار
  • 46. جمع‌آوری داده‌های متنی
  • 47. پاکسازی داده‌های متنی
  • 48. نمایش داده‌های متنی
  • 49. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 50. الگوریتم LDA
  • 51. کاربرد مدل‌سازی موضوعی
  • 52. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
  • 53. تحلیل هزینه-فایده
  • 54. مقدمه‌ای بر برنامه‌ریزی خطی
  • 55. ساختار مسائل بهینه‌سازی
  • 56. حل مسائل بهینه‌سازی با اکسل
  • 57. کاربرد بهینه‌سازی در تخصیص منابع
  • 58. بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 59. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 60. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 61. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 62. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی
  • 63. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 64. کاربرد یادگیری تقویتی در توصیه‌گرها
  • 65. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 66. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 67. فیلترینگ مشارکتی
  • 68. ترکیب روش‌های توصیه‌گر
  • 69. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 70. چالش‌های داده‌های بزرگ
  • 71. ابزارهای اکوسیستم Hadoop
  • 72. مقدمه‌ای بر Spark
  • 73. تحلیل داده در مقیاس بزرگ با Spark
  • 74. کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار
  • 75. اخلاق در هوش مصنوعی و تحلیل داده
  • 76. حریم خصوصی داده‌ها
  • 77. امنیت داده‌ها
  • 78. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
  • 79. تفسیر نتایج تحلیل برای تصمیم‌گیری
  • 80. ارتباط تحلیل با اهداف استراتژیک کسب و کار
  • 81. بصری‌سازی پیشرفته داده‌ها
  • 82. داشبوردهای مدیریتی
  • 83. طراحی داشبوردهای مؤثر
  • 84. کاربرد ابزارهای BI (مانند Tableau/Power BI)
  • 85. تحلیل داده‌های کاوشگر (Exploratory Data Analysis)
  • 86. مدل‌سازی پیش‌بینانه در عمل
  • 87. پیاده‌سازی مدل‌های تحلیلی
  • 88. ارزیابی عملکرد مدل در دنیای واقعی
  • 89. بهبود مستمر مدل‌های تحلیلی
  • 90. مطالعات موردی کاربردی در صنایع مختلف
  • 91. تحلیل داده در بازاریابی دیجیتال
  • 92. تحلیل داده در مدیریت مالی
  • 93. تحلیل داده در عملیات و تولید
  • 94. تحلیل داده در مدیریت منابع انسانی
  • 95. پروژه عملی تحلیل داده کسب و کار
  • 96. تدوین گزارش نهایی پروژه
  • 97. ارائه نتایج تحلیل پروژه
  • 98. درس‌های آموخته از پروژه‌ها
  • 99. آینده هوش تجاری و تحلیل داده
  • 100. روندهای نوظهور در تحلیل داده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.