اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل داده‌های پیشرفته برای تصمیم‌گیری هوشمند در سازمان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های پیشرفته برای تصمیم‌گیری هوشمند در سازمان

موضوع کلی: علوم داده و هوش تجاری

موضوع میانی: تحلیل داده‌های کسب‌وکار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و هوش تجاری
• 2. مبانی تحلیل داده‌های کسب‌وکار
• 3. کاربرد هوش تجاری در سازمان‌ها
• 4. چرخه حیات داده در سازمان
• 5. انواع داده و منابع داده
• 6. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها
• 7. مدیریت کیفیت داده
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی
• 9. تکنیک‌های استخراج ویژگی
• 10. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده
• 11. انواع مدل‌های داده
• 12. مدل‌سازی رابطه‌ای برای انبار داده
• 13. مدل‌سازی ابعادی برای انبار داده
• 14. طراحی انبار داده
• 15. پیاده‌سازی انبار داده
• 16. مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده (EDA)
• 17. تجسم داده‌ها برای درک بهتر
• 18. ابزارهای تجسم داده
• 19. نمودارهای خطی و میله‌ای
• 20. نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام
• 21. نقشه‌های حرارتی و جعبه‌ای
• 22. تحلیل توزیع داده‌ها
• 23. شناسایی ناهنجاری‌ها و دورافتادگی‌ها
• 24. تحلیل همبستگی بین متغیرها
• 25. تحلیل رگرسیون خطی ساده
• 26. تحلیل رگرسیون خطی چندگانه
• 27. مقدمه‌ای بر مدل‌های طبقه‌بندی
• 28. مدل‌های درخت تصمیم
• 29. مدل‌های جنگل تصادفی
• 30. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 31. شبکه‌های عصبی مقدماتی
• 32. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
• 33. الگوریتم K-Means
• 34. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 35. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
• 36. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
• 37. شناسایی روند و فصلی بودن
• 38. مدل‌های ARIMA
• 39. پیش‌بینی با استفاده از سری‌های زمانی
• 40. تحلیل آماری پیشرفته
• 41. آزمون فرض آماری
• 42. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 43. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
• 44. انتخاب و مهندسی ویژگی
• 45. تکنیک‌های کاهش ابعاد (PCA)
• 46. اعتبارسنجی متقابل مدل‌ها
• 47. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 48. دقت، صحت و بازیابی
• 49. امتیاز F1 و منحنی ROC
• 50. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 51. خطای میانگین مربعات (MSE)
• 52. خطای میانگین مطلق (MAE)
• 53. ضریب تعیین (R-squared)
• 54. مقدمه‌ای بر تحلیل متن
• 55. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 56. تکنیک‌های توکنیزاسیون و نرمال‌سازی
• 57. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 58. تحلیل احساسات
• 59. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه
• 60. مفاهیم گراف و گره
• 61. تحلیل مسیر و مرکزیت
• 62. کاربرد تحلیل شبکه در کسب‌وکار
• 63. مقدمه‌ای بر هوش تجاری پیشرفته
• 64. داشبوردهای مدیریتی
• 65. گزارش‌دهی تعاملی
• 66. تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics)
• 67. یادگیری ماشین در هوش تجاری
• 68. یادگیری تقویتی مقدماتی
• 69. مقدمه‌ای بر کلان داده (Big Data)
• 70. چالش‌های کلان داده
• 71. معماری‌های کلان داده (Hadoop, Spark)
• 72. پردازش دسته‌ای و جریانی
• 73. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 74. تکنیک‌های قواعد وابستگی
• 75. تحلیل سبد خرید
• 76. مقدمه‌ای بر علم داده
• 77. نقش دانشمند داده
• 78. ابزارهای علم داده (Python, R)
• 79. کتابخانه‌های تحلیل داده (Pandas, NumPy)
• 80. کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Scikit-learn)
• 81. کتابخانه‌های تجسم داده (Matplotlib, Seaborn)
• 82. مقدمه‌ای بر اخلاق در تحلیل داده
• 83. حریم خصوصی داده‌ها
• 84. سوگیری در الگوریتم‌ها
• 85. مسئولیت‌پذیری در تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
• 86. امنیت داده‌ها در هوش تجاری
• 87. پروتکل‌های امنیتی داده
• 88. مقررات حفاظت از داده‌ها (مانند GDPR)
• 89. تحلیل داده‌های مشتریان
• 90. بخش‌بندی مشتریان
• 91. پیش‌بینی ریزش مشتری
• 92. شخصی‌سازی تجربه مشتری
• 93. تحلیل داده‌های عملیاتی
• 94. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
• 95. مدیریت زنجیره تامین
• 96. تحلیل داده‌های مالی
• 97. پیش‌بینی فروش
• 98. تشخیص تقلب مالی
• 99. تحلیل داده‌های بازاریابی
• 100. اثربخشی کمپین‌های بازاریابی