کتاب گام اول در تحلیل داده: مسیر شغلی و مهارت‌های کلیدی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 گام اول در تحلیل داده: مسیر شغلی و مهارت‌های کلیدی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: تحلیل داده و هوش مصنوعی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات
  • 2. آشنایی با حوزه تحلیل داده
  • 3. نقش تحلیلگر داده در سازمان‌ها
  • 4. انواع تحلیل داده: توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینانه، تجویزی
  • 5. آمار پایه برای تحلیل داده
  • 6. مفاهیم کلیدی احتمال
  • 7. روش‌های جمع‌آوری داده
  • 8. انواع منابع داده: پایگاه داده، فایل‌ها، APIها
  • 9. کیفیت داده: پاکسازی و پیش‌پردازش
  • 10. شناسایی و مدیریت داده‌های گمشده
  • 11. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 12. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 13. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 14. نصب و پیکربندی محیط پایتون
  • 15. مبانی برنامه‌نویسی در پایتون: متغیرها و انواع داده
  • 16. ساختارهای کنترلی در پایتون: شرط‌ها و حلقه‌ها
  • 17. توابع در پایتون
  • 18. کار با کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده
  • 19. نصب و آشنایی با کتابخانه NumPy
  • 20. عملیات بر روی آرایه‌های NumPy
  • 21. کار با کتابخانه Pandas
  • 22. ساخت و دستکاری DataFrameها
  • 23. عملیات پایه‌ای بر روی DataFrameها
  • 24. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
  • 25. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
  • 26. ترکیب و ادغام DataFrameها
  • 27. مدیریت داده‌های زمانی در Pandas
  • 28. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها
  • 29. اصول طراحی نمودارهای مؤثر
  • 30. نمودارهای پایه‌ای در Matplotlib
  • 31. نمودارهای میله‌ای، خطی و پراکندگی
  • 32. نمودارهای هیستوگرام و جعبه‌ای
  • 33. کار با کتابخانه Seaborn برای بصری‌سازی پیشرفته
  • 34. نمودارهای آماری و توزیعی با Seaborn
  • 35. ساخت داشبوردهای تعاملی (مقدماتی)
  • 36. مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی
  • 37. یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
  • 38. الگوریتم‌های یادگیری ماشین پرکاربرد
  • 39. رگرسیون خطی ساده
  • 40. رگرسیون خطی چندگانه
  • 41. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 42. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
  • 43. رگرسیون لجستیک
  • 44. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) - مقدماتی
  • 45. درخت‌های تصمیم
  • 46. جنگل‌های تصادفی (Random Forest) - مقدماتی
  • 47. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
  • 48. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 49. منحنی ROC و AUC
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 51. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 52. الگوریتم K-Means
  • 53. تکنیک‌های کاهش ابعاد: PCA - مقدماتی
  • 54. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 55. کار با متن: توکنیزاسیون و حذف کلمات توقف
  • 56. تبدیل متن به بردارهای عددی: TF-IDF
  • 57. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 58. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks) - مقدماتی
  • 59. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 60. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) - مقدماتی
  • 61. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) - مقدماتی
  • 62. کاربرد تحلیل داده در کسب‌وکار
  • 63. تحلیل داده برای تصمیم‌گیری استراتژیک
  • 64. مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining)
  • 65. قوانین انجمنی (Association Rules) - مقدماتی
  • 66. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) - مقدماتی
  • 67. مدل‌سازی پیش‌بینانه در کسب‌وکار
  • 68. مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای
  • 69. اصول طراحی پایگاه داده
  • 70. زبان پرس‌وجوی ساختاریافته (SQL)
  • 71. دستورات SELECT, FROM, WHERE
  • 72. دستورات GROUP BY, HAVING
  • 73. دستورات JOIN در SQL
  • 74. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 75. شناسایی الگوها در داده‌های سری زمانی
  • 76. پیش‌بینی سری‌های زمانی (مقدماتی)
  • 77. اخلاق در تحلیل داده و هوش مصنوعی
  • 78. حریم خصوصی داده‌ها
  • 79. سوگیری در الگوریتم‌ها و راه‌های مقابله
  • 80. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 81. مسیرهای شغلی مرتبط با تحلیل داده
  • 82. مهارت‌های نرم مورد نیاز تحلیلگر داده
  • 83. آینده تحلیل داده و هوش مصنوعی
  • 84. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی مهارت‌ها
  • 85. پروژه‌های عملی تحلیل داده (مثال)
  • 86. کاربرد تحلیل داده در صنعت سلامت
  • 87. کاربرد تحلیل داده در صنعت مالی
  • 88. کاربرد تحلیل داده در صنعت خرده‌فروشی
  • 89. کاربرد تحلیل داده در صنعت بازاریابی
  • 90. مقدمه‌ای بر مفاهیم کلان داده (Big Data)
  • 91. ابزارهای پردازش کلان داده (اشاره)
  • 92. اهمیت داده‌های بزرگ در دنیای امروز
  • 93. تکنیک‌های پیشرفته بصری‌سازی (پیشرفته)
  • 94. مدل‌سازی پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 95. کاربرد هوش مصنوعی در اتوماسیون
  • 96. اصول امنیت داده‌ها در تحلیل
  • 97. پایان دوره و جمع‌بندی آموخته‌ها

📚 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.