اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع Power BI برای تحلیل و مصورسازی داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع Power BI برای تحلیل و مصورسازی داده‌ها

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش تجاری

موضوع میانی: ابزارهای تحلیل داده و گزارش‌دهی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش تجاری و Power BI
• 2. معرفی رابط کاربری Power BI Desktop
• 3. اتصال به منابع داده متنوع
• 4. بارگذاری و تبدیل داده‌ها با Power Query
• 5. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
• 6. مدل‌سازی داده‌ها در Power BI
• 7. ایجاد روابط بین جداول
• 8. مفاهیم DAX: توابع پایه
• 9. محاسبات ستونی و جدولی در DAX
• 10. توابع تجمعی در DAX
• 11. توابع فیلتر در DAX
• 12. توابع زمانی در DAX
• 13. ایجاد معیارهای کلیدی عملکرد (KPI)
• 14. کار با مقیاس‌ها (Measures)
• 15. مصورسازی داده‌ها: نمودارهای پایه
• 16. انتخاب نمودار مناسب برای نمایش داده
• 17. سفارشی‌سازی نمودارهای Power BI
• 18. استفاده از کارت‌ها و جداول
• 19. طراحی داشبوردهای تعاملی
• 20. فیلترها و اسلایسرها در گزارش‌ها
• 21. کار با صفحات گزارش (Report Pages)
• 22. ناوبری بین صفحات گزارش
• 23. تنظیمات ظاهری گزارش‌ها
• 24. استفاده از الگوها (Templates)
• 25. اشتراک‌گذاری گزارش‌ها با همکاران
• 26. مفاهیم گزارش‌دهی سازمانی
• 27. امنیت در Power BI
• 28. مدیریت مجموعه داده‌ها (Datasets)
• 29. به‌روزرسانی خودکار داده‌ها
• 30. کار با Power BI Service
• 31. ایجاد فضاهای کاری (Workspaces)
• 32. گزارش‌های موبایل در Power BI
• 33. تنظیمات دسترسی در Power BI Service
• 34. کار با Power BI Gateway
• 35. معرفی Power BI Mobile App
• 36. مصورسازی داده‌های جغرافیایی (Maps)
• 37. استفاده از Q&A برای پرسش و پاسخ
• 38. تکنیک‌های پیشرفته در DAX
• 39. بهینه‌سازی عملکرد گزارش‌ها
• 40. کار با داده‌های حجیم (Big Data)
• 41. معرفی Power BI Embedded
• 42. یکپارچه‌سازی Power BI با سایر محصولات مایکروسافت
• 43. کار با مدل‌های داده‌ای پیچیده
• 44. استفاده از R و Python در Power BI
• 45. تکنیک‌های تحلیل سناریو (What-If Analysis)
• 46. طراحی گزارش‌های سفارشی با R/Python
• 47. معرفی DAX Studio برای توسعه DAX
• 48. کار با ابزارهای مانیتورینگ عملکرد
• 49. بهینه‌سازی مدل داده برای سرعت
• 50. مفاهیم پیشرفته در Power Query
• 51. استفاده از پارامترها در Power Query
• 52. پاکسازی داده‌های نامنظم
• 53. تبدیل داده‌های متنی و عددی
• 54. کار با داده‌های تاریخ و زمان
• 55. فیلتر کردن و مرتب‌سازی پیشرفته
• 56. استفاده از ادغام (Merge) و پیوست (Append)
• 57. توابع شرطی در Power Query
• 58. شناسایی و حذف داده‌های تکراری
• 59. کار با ستون‌های سفارشی
• 60. مقدمه‌ای بر تحلیل پیشرفته داده
• 61. تکنیک‌های تحلیل سری زمانی
• 62. کار با شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
• 63. طراحی داشبوردهای مدیریتی
• 64. مصورسازی داده‌های مالی
• 65. تحلیل داده‌های فروش و بازاریابی
• 66. تحلیل داده‌های عملیاتی
• 67. تحلیل داده‌های منابع انسانی
• 68. تحلیل داده‌های مشتریان
• 69. مصورسازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 70. کار با داده‌های IoT
• 71. معرفی مفاهیم یادگیری ماشین در تحلیل داده
• 72. پیش‌بینی روندها با مدل‌های آماری
• 73. کار با مدل‌های رگرسیون
• 74. تحلیل خوشه‌بندی (Clustering)
• 75. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 76. مصورسازی نتایج مدل‌های یادگیری ماشین
• 77. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
• 78. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 79. استانداردهای گزارش‌دهی امن
• 80. کار با استانداردهای داده‌ای ملی
• 81. چارچوب‌های نظارتی در تحلیل داده
• 82. ملاحظات فقهی در تحلیل داده‌های مالی
• 83. اقتصاد اسلامی و ابزارهای تحلیل داده
• 84. بانکداری بدون ربا و گزارش‌دهی
• 85. عقود اسلامی در تحلیل داده‌های مالی
• 86. قوانین گمرکی و ارزی در گزارش‌دهی
• 87. مقررات بانک مرکزی در تحلیل داده
• 88. رمزارزها و تحلیل داده (سازگار)
• 89. انطباق با قوانین کار و تأمین اجتماعی
• 90. تحلیل داده‌های سازمانی با رویکرد ایرانی-اسلامی
• 91. فرهنگ سازمانی و تحلیل داده
• 92. کار با داده‌های پیمایشی داخلی
• 93. طراحی سیستم‌های پایش و ارزیابی
• 94. گزارش‌دهی استراتژیک برای سازمان‌ها
• 95. کار با داده‌های آماری ملی
• 96. تبدیل داده‌های خام به بینش کاربردی
• 97. مبانی هوش مصنوعی در کسب‌وکار
• 98. کاربرد هوش تجاری در تصمیم‌گیری
• 99. آینده هوش تجاری در ایران
• 100. توسعه مهارت‌های تحلیلگر داده