اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل داده‌های حجیم و ساخت داشبوردهای تعاملی با اکسل (Power Pivot و Visualizations)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های حجیم و ساخت داشبوردهای تعاملی با اکسل (Power Pivot و Visualizations)

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش تجاری

موضوع میانی: ابزارهای پیشرفته صفحه گسترده برای تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده و هوش تجاری
• 2. مبانی تحلیل داده در کسب‌وکار
• 3. اهمیت هوش تجاری در تصمیم‌گیری
• 4. معرفی ابزارهای صفحه گسترده برای تحلیل داده
• 5. اصول اولیه اکسل برای تحلیل داده
• 6. کار با داده‌ها در اکسل: ورود، پاک‌سازی و قالب‌بندی
• 7. مفهوم Power Pivot و نقش آن در تحلیل داده
• 8. نصب و راه‌اندازی Power Pivot
• 9. آشنایی با محیط Power Pivot
• 10. مدل‌سازی داده در Power Pivot
• 11. ایجاد روابط بین جداول در Power Pivot
• 12. مفهوم ستون‌های محاسباتی (Calculated Columns)
• 13. نوشتن فرمول‌های DAX برای ستون‌های محاسباتی
• 14. مفهوم معیارهای محاسباتی (Measures)
• 15. نوشتن فرمول‌های DAX برای معیارها
• 16. توابع DAX پرکاربرد: SUM, AVERAGE, COUNT
• 17. توابع DAX برای فیلترینگ: CALCULATE, FILTER
• 18. توابع DAX برای مدیریت زمان: YEAR, MONTH, DAY
• 19. توابع DAX برای روابط: RELATED, RELATEDTABLE
• 20. کار با جداول تاریخ (Date Tables)
• 21. ایجاد و استفاده از جداول تاریخ
• 22. تحلیل داده‌های فروش با Power Pivot
• 23. تحلیل داده‌های مالی با Power Pivot
• 24. تحلیل داده‌های مشتریان با Power Pivot
• 25. مفاهیم پیشرفته در مدل‌سازی داده
• 26. نرمال‌سازی پایگاه داده و ارتباط آن با Power Pivot
• 27. مدیریت حجم بالای داده در Power Pivot
• 28. بهینه‌سازی مدل داده برای عملکرد بهتر
• 29. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده (Data Visualization)
• 30. اصول طراحی داشبوردهای مؤثر
• 31. معرفی ابزارهای مصورسازی در اکسل
• 32. ایجاد نمودارهای پایه در اکسل
• 33. نمودارهای پیشرفته: هیستوگرام، نمودار جعبه‌ای
• 34. نمودارهای سری زمانی
• 35. کار با نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
• 36. نمودارهای میله‌ای و ستونی پیشرفته
• 37. استفاده از رنگ و مقیاس در مصورسازی
• 38. ایجاد نمودارهای تعاملی (Interactive Charts)
• 39. مفهوم Pivot Charts و Pivot Tables
• 40. اتصال Pivot Charts به مدل Power Pivot
• 41. ساخت داشبوردهای تعاملی با استفاده از Pivot Charts
• 42. استفاده از Slicers برای فیلترینگ تعاملی
• 43. استفاده از Timelines برای فیلترینگ زمانی
• 44. طراحی داشبورد با استفاده از Shape ها و دکمه‌ها
• 45. ایجاد دکمه‌های ناوبری در داشبورد
• 46. استفاده از Conditional Formatting برای برجسته‌سازی داده‌ها
• 47. نمایش شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در داشبورد
• 48. مفهوم Key Performance Indicators
• 49. طراحی و نمایش KPI ها در داشبورد
• 50. استفاده از ابزار Power View برای مصورسازی
• 51. ایجاد گزارش‌های بصری با Power View
• 52. مصورسازی داده‌های مکانی با Power View
• 53. گزارش‌گیری پیشرفته با Power View
• 54. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
• 55. روش‌های پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 56. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
• 57. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 58. خوشه‌بندی (Clustering) داده‌ها
• 59. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 60. قوانین وابستگی (Association Rules)
• 61. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 62. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
• 63. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 64. رگرسیون خطی (Linear Regression)
• 65. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
• 66. درخت تصمیم (Decision Trees)
• 67. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
• 68. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 69. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 70. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
• 71. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری داده‌ها
• 72. آزمون فرض آماری (Hypothesis Testing)
• 73. تحلیل واریانس (ANOVA)
• 74. تحلیل همبستگی (Correlation Analysis)
• 75. تحلیل رگرسیون چندگانه (Multiple Regression)
• 76. پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting)
• 77. مقدمه‌ای بر علم داده (Data Science)
• 78. چرخه عمر پروژه علم داده
• 79. تیم‌سازی در پروژه‌های علم داده
• 80. مدیریت پروژه‌های تحلیل داده
• 81. اخلاق در تحلیل داده و هوش تجاری
• 82. حریم خصوصی داده‌ها در هوش تجاری
• 83. امنیت داده‌ها در سیستم‌های اطلاعاتی
• 84. ملاحظات قانونی در تحلیل داده در ایران
• 85. استانداردهای حاکمیت داده
• 86. کاربرد هوش تجاری در حوزه‌های مختلف کسب‌وکار
• 87. تجارت الکترونیک و هوش تجاری
• 88. بازاریابی دیجیتال و تحلیل داده
• 89. مدیریت زنجیره تأمین و هوش تجاری
• 90. مدیریت منابع انسانی و تحلیل داده
• 91. تحلیل ریسک در سیستم‌های مالی
• 92. آینده تحلیل داده و هوش تجاری
• 93. روندهای نوظهور در تحلیل داده
• 94. نقش هوش مصنوعی در هوش تجاری
• 95. یادگیری عمیق (Deep Learning) و تحلیل داده
• 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در تحلیل داده