اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل داده‌های حجیم و بصری‌سازی پیشرفته با ابزارهای Power BI و Power Query در اکسل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های حجیم و بصری‌سازی پیشرفته با ابزارهای Power BI و Power Query در اکسل

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش تجاری

موضوع میانی: ابزارهای پیشرفته تحلیل داده در نرم‌افزار اکسل

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده و هوش تجاری
• 2. مبانی هوش تجاری در سازمان
• 3. اهمیت تحلیل داده در تصمیم‌گیری
• 4. معرفی ابزارهای تحلیل داده در اکسل
• 5. آشنایی با Power Query: دروازه ورود به داده‌ها
• 6. پاکسازی و تبدیل داده‌ها با Power Query
• 7. ترکیب منابع داده مختلف در Power Query
• 8. کار با داده‌های متنی و عددی در Power Query
• 9. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها در Power Query
• 10. دسته‌بندی و گروه‌بندی داده‌ها در Power Query
• 11. ایجاد ستون‌های سفارشی در Power Query
• 12. استفاده از توابع پیشرفته در Power Query
• 13. مقدمه‌ای بر Power Pivot
• 14. مدل‌سازی داده در Power Pivot
• 15. ایجاد روابط بین جداول در Power Pivot
• 16. مفهوم DAX: زبان محاسباتی Power Pivot
• 17. توابل DAX پرکاربرد برای محاسبات
• 18. محاسبه شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) با DAX
• 19. ایجاد جداول محاسباتی در Power Pivot
• 20. بهینه‌سازی مدل داده در Power Pivot
• 21. مقدمه‌ای بر Power BI
• 22. مفاهیم کلیدی Power BI Desktop
• 23. اتصال به منابع داده در Power BI
• 24. بارگذاری و تبدیل داده‌ها در Power BI
• 25. مدل‌سازی داده در Power BI
• 26. ایجاد روابط بین جداول در Power BI
• 27. کار با DAX در Power BI
• 28. ساخت ویژوال‌های (نمودارهای) متنوع در Power BI
• 29. انتخاب بهترین ویژوال برای نمایش داده
• 30. سفارشی‌سازی ویژوال‌ها در Power BI
• 31. ایجاد داشبوردهای تعاملی در Power BI
• 32. فیلترها و اسلایسرها در Power BI
• 33. کار با کارت‌ها و شاخص‌ها در Power BI
• 34. استفاده از نقشه‌ها و نمودارهای جغرافیایی
• 35. ایجاد گزارش‌های پویا و چند صفحه‌ای
• 36. به اشتراک‌گذاری گزارش‌ها و داشبوردها
• 37. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
• 38. تحلیل روند و فصلی بودن داده‌ها
• 39. پیش‌بینی داده‌ها با استفاده از مدل‌های آماری
• 40. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری در اکسل
• 41. آزمون‌های آماری پایه
• 42. رگرسیون خطی ساده در اکسل
• 43. رگرسیون خطی چندگانه در اکسل
• 44. آنالیز واریانس (ANOVA) در اکسل
• 45. مقدمه‌ای بر تحلیل خوشه‌ای
• 46. کاربرد تحلیل خوشه‌ای در بازاریابی
• 47. مقدمه‌ای بر تحلیل سبد بازار
• 48. قوانین وابستگی در تحلیل سبد بازار
• 49. کشف الگوهای پنهان در داده‌ها
• 50. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
• 51. تحلیل احساسات متنی با ابزارهای آماده
• 52. مقدمه‌ای بر تحلیل متن
• 53. پاکسازی و پیش‌پردازش متن
• 54. استخراج ویژگی از متن
• 55. مدل‌سازی موضوعات در متن
• 56. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 57. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 58. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده
• 59. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی
• 60. آموزش مدل‌های رگرسیون
• 61. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 62. مقدمه‌ای بر کلان داده (Big Data)
• 63. چالش‌های کار با کلان داده
• 64. ابزارهای اکوسیستم کلان داده
• 65. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده کاوی
• 66. مراحل فرآیند داده کاوی
• 67. انتخاب و مهندسی ویژگی
• 68. انتخاب مدل مناسب برای داده کاوی
• 69. اعتبارسنجی و تفسیر نتایج مدل
• 70. مقدمه‌ای بر کار با پایگاه داده
• 71. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
• 72. زبان SQL برای پرس‌وجو از پایگاه داده
• 73. اتصال اکسل به پایگاه داده
• 74. کار با داده‌های حجیم در اکسل
• 75. بهینه‌سازی عملکرد گزارش‌ها
• 76. نکات و ترفندهای پیشرفته در Power BI
• 77. طراحی داشبوردهای کاربرپسند
• 78. اصول طراحی بصری در گزارش‌ها
• 79. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده
• 80. مقدمه‌ای بر اتوماسیون فرآیندها
• 81. استفاده از Power Automate برای اتوماسیون
• 82. یکپارچه‌سازی Power BI و Power Automate
• 83. تحلیل داده‌های مالی با Power BI
• 84. تحلیل داده‌های فروش با Power BI
• 85. تحلیل داده‌های بازاریابی با Power BI
• 86. تحلیل داده‌های منابع انسانی با Power BI
• 87. مدیریت ریسک با استفاده از تحلیل داده
• 88. بهبود بهره‌وری با تحلیل داده
• 89. روندهای آینده در هوش تجاری
• 90. اخلاق در تحلیل داده
• 91. امنیت داده‌ها در هوش تجاری
• 92. نمونه‌های عملی تحلیل داده در صنایع مختلف
• 93. کاربرد تحلیل داده در کسب‌وکارهای کوچک و متوسط
• 94. توسعه مهارت‌های تحلیلگر داده
• 95. مسیر شغلی در حوزه هوش تجاری
• 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 97. مرور مفاهیم کلیدی
• 98. تمرین‌های عملی تکمیلی
• 99. پروژه‌های کاربردی تحلیل داده
• 100. منابع بیشتر برای مطالعه