اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی گواهینامه تحلیل داده‌های سازمانی: ابزارها و تکنیک‌های کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره گواهینامه تحلیل داده‌های سازمانی: ابزارها و تکنیک‌های کاربردی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آن

موضوع میانی: تحلیل داده‌های کسب‌وکار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و تحلیل سازمانی
• 2. مبانی تحلیل داده در کسب‌وکار
• 3. شناخت انواع داده‌های سازمانی
• 4. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها
• 5. کاربرد ابزارهای تحلیل داده
• 6. مفاهیم آماری پایه برای تحلیل داده
• 7. آمار توصیفی و کاربردهای آن
• 8. نمودارها و بصری‌سازی داده‌ها
• 9. نرم‌افزارهای آماری و تحلیلی
• 10. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 11. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون (NumPy, Pandas)
• 12. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) با پایتون
• 13. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با پایتون
• 14. کار با داده‌های گمشده و پرت
• 15. بصری‌سازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
• 16. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 17. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 18. یادگیری با نظارت و بدون نظارت
• 19. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
• 20. رگرسیون لجستیک و طبقه‌بندی
• 21. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 22. دسته‌بندی‌کننده‌های Naive Bayes
• 23. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 24. خوشه‌بندی (Clustering) و الگوریتم K-Means
• 25. مقدمه‌ای بر پایگاه داده و SQL
• 26. کار با پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 27. دستورات پایه SQL (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
• 28. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها با SQL
• 29. توابع تجمعی (Aggregate Functions) در SQL
• 30. اتصال جداول (JOINs) در SQL
• 31. تحلیل داده‌های سری زمانی
• 32. مفاهیم پایه سری زمانی
• 33. پیش‌بینی با مدل‌های سری زمانی
• 34. تحلیل روند و فصلی بودن
• 35. کاربرد مدل‌های ARIMA
• 36. تحلیل داده‌های متنی (Text Analytics)
• 37. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 38. پاک‌سازی و پیش‌پردازش متن
• 39. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 40. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 41. مقدمه‌ای بر ابزارهای هوش تجاری (BI)
• 42. آشنایی با داشبوردهای مدیریتی
• 43. طراحی داشبوردهای مؤثر
• 44. کاربرد Power BI
• 45. کاربرد Tableau
• 46. تحلیل داده‌های مشتریان
• 47. بخش‌بندی مشتریان (Customer Segmentation)
• 48. پیش‌بینی ریزش مشتری (Customer Churn Prediction)
• 49. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 50. امتیازدهی مشتری (Customer Scoring)
• 51. تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی
• 52. شاخص‌های کلیدی عملکرد مالی (KPIs)
• 53. تحلیل روند فروش و درآمد
• 54. پیش‌بینی فروش
• 55. تحلیل ریسک مالی
• 56. تحلیل داده‌های بازاریابی
• 57. اثربخشی کمپین‌های بازاریابی
• 58. تحلیل کانال‌های بازاریابی
• 59. بهینه‌سازی بودجه بازاریابی
• 60. تحلیل بازخورد مشتریان
• 61. کاربرد تحلیل داده در عملیات
• 62. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 63. مدیریت موجودی
• 64. تحلیل عملکرد فرآیندها
• 65. پیش‌بینی نیاز عملیاتی
• 66. اخلاق در تحلیل داده
• 67. حریم خصوصی داده‌ها
• 68. سوگیری در الگوریتم‌ها
• 69. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
• 70. قوانین و مقررات حاکم بر داده‌ها
• 71. مدیریت پروژه تحلیل داده
• 72. تعریف اهداف پروژه
• 73. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی
• 74. مدیریت تیم پروژه
• 75. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 76. استقرار و نگهداری مدل‌ها
• 77. تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده
• 78. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 79. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 80. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 81. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 82. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 83. تحلیل گراف و شبکه‌ها
• 84. شناسایی اینفلوئنسرها
• 85. تحلیل انتشار اطلاعات
• 86. تحلیل رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 87. کاربرد تحلیل داده در تصمیم‌گیری استراتژیک
• 88. شناسایی فرصت‌های کسب‌وکار
• 89. ارزیابی ریسک‌ها و تهدیدها
• 90. توسعه استراتژی‌های داده‌محور
• 91. اندازه‌گیری نتایج و بازخورد
• 92. آینده تحلیل داده در کسب‌وکار
• 93. روندهای نوظهور در تحلیل داده
• 94. هوش مصنوعی مولد و تحلیل داده
• 95. تحلیل داده‌های کلان (Big Data)
• 96. چالش‌ها و فرصت‌های تحلیل داده در ایران
• 97. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در تحلیل داده