دوره تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری در کسب و کار با ابزارهای نوین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری در کسب و کار با ابزارهای نوین

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کسب و کار

موضوع میانی: تحلیل داده‌های کسب و کار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر تحلیل داده ها در کسب و کار
• 2. اهمیت تحلیل داده در تصمیم گیری
• 3. مفاهیم پایه ای علوم داده
• 4. انواع داده ها و ساختارهای داده ای
• 5. جمع آوری و پاکسازی داده ها
• 6. مراحل فرآیند تحلیل داده
• 7. ابزارهای رایج تحلیل داده
• 8. مقدمه ای بر نرم افزار اکسل برای تحلیل داده
• 9. توابع پایه ای اکسل در تحلیل داده
• 10. نمودارها و بصری سازی داده ها در اکسل
• 11. مقدمه ای بر نرم افزار SPSS
• 12. آمار توصیفی در SPSS
• 13. آزمون های فرض آماری
• 14. رگرسیون خطی ساده در SPSS
• 15. مقدمه ای بر نرم افزار R
• 16. مبانی برنامه نویسی در R
• 17. کار با داده ها در R
• 18. بصری سازی داده ها در R
• 19. مقدمه ای بر نرم افزار پایتون
• 20. مبانی برنامه نویسی در پایتون
• 21. کتابخانه Pandas برای کار با داده ها
• 22. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 23. کتابخانه Matplotlib برای بصری سازی
• 24. کتابخانه Seaborn برای بصری سازی پیشرفته
• 25. مقدمه ای بر پایگاه داده ها
• 26. مبانی SQL
• 27. پرس و جوهای پایه ای در SQL
• 28. توابع تجمعی در SQL
• 29. ترکیب جداول در SQL
• 30. مقدمه ای بر هوش تجاری (BI)
• 31. اصول انبار داده (Data Warehousing)
• 32. مفاهیم OLAP
• 33. ابزارهای هوش تجاری (مانند Tableau)
• 34. بصری سازی پیشرفته با Tableau
• 35. مقدمه ای بر تحلیل پیش بینانه
• 36. مدل های پیش بینی سری های زمانی
• 37. پیش بینی تقاضا
• 38. پیش بینی فروش
• 39. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 40. قوانین وابستگی (Association Rules)
• 41. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
• 42. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
• 43. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 44. طبقه بندی (Classification)
• 45. رگرسیون (Regression)
• 46. خوشه بندی (Clustering)
• 47. الگوریتم K-Means
• 48. مقدمه ای بر تحلیل متن (Text Analytics)
• 49. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 50. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 51. مقدمه ای بر تحلیل شبکه های اجتماعی
• 52. مدل سازی شبکه ها
• 53. شاخص های مرکزی بودن
• 54. مقدمه ای بر تحلیل داده های مکانی
• 55. سیستم های اطلاعات جغرافیایی (GIS)
• 56. تحلیل داده های مکانی در کسب و کار
• 57. مقدمه ای بر مدیریت ریسک در کسب و کار
• 58. شناسایی ریسک
• 59. ارزیابی ریسک
• 60. مدیریت ریسک مالی
• 61. مقدمه ای بر تحلیل مالی
• 62. نسبت های مالی کلیدی
• 63. تحلیل صورت های مالی
• 64. مدل سازی مالی
• 65. مقدمه ای بر تحلیل رقابتی
• 66. شناسایی رقبا
• 67. تحلیل SWOT
• 68. تحلیل پنج نیروی پورتر
• 69. مقدمه ای بر بازاریابی داده محور
• 70. بخش بندی بازار
• 71. هدف گذاری بازار
• 72. موقعیت یابی در بازار
• 73. تحلیل رفتار مشتری
• 74. ارزش طول عمر مشتری (CLV)
• 75. مقدمه ای بر بهینه سازی فرآیندها
• 76. تحلیل گلوگاه ها
• 77. مدل سازی فرآیندها
• 78. اتوماسیون فرآیندها
• 79. مقدمه ای بر تحلیل ریسک اعتباری
• 80. مدل های امتیازدهی اعتباری
• 81. مدیریت پرتفوی اعتباری
• 82. مقدمه ای بر تحلیل ریسک عملیاتی
• 83. شناسایی نقاط ضعف عملیاتی
• 84. مدیریت حوادث عملیاتی
• 85. مقدمه ای بر تحلیل ریسک استراتژیک
• 86. تحلیل سناریو
• 87. مدیریت ریسک های نوظهور
• 88. مقدمه ای بر تحلیل داده های سلامت
• 89. شاخص های کلیدی عملکرد در سلامت
• 90. مدیریت کیفیت در خدمات سلامت
• 91. مقدمه ای بر تحلیل داده های آموزشی
• 92. ارزیابی اثربخشی برنامه های آموزشی
• 93. شخصی سازی یادگیری
• 94. مقدمه ای بر تحلیل داده های دولتی
• 95. بهبود خدمات عمومی با داده
• 96. شفافیت و پاسخگویی با داده
• 97. مقدمه ای بر اخلاق در تحلیل داده
• 98. حریم خصوصی داده ها
• 99. سوگیری در الگوریتم ها
• 100. مسئولیت پذیری در تحلیل داده