دوره مبانی علم داده با ابزارهای بدون کد: تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی علم داده با ابزارهای بدون کد: تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل داده بدون کدنویسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر علم داده و ابزارهای بدون کد
• 2. شناخت ابزارهای تحلیل داده بدون کد
• 3. نصب و راه اندازی ابزارهای منتخب
• 4. آشنایی با محیط کاربری ابزارها
• 5. مفاهیم پایه ای داده ها در تحلیل بدون کد
• 6. انواع داده ها و ساختارهای داده ای
• 7. جمع آوری و سازماندهی داده ها
• 8. پاکسازی و پیش پردازش داده ها
• 9. مدیریت داده های گمشده و پرت
• 10. استانداردسازی و نرمال سازی داده ها
• 11. تبدیل و مهندسی ویژگی ها
• 12. کاوش داده ها با ابزارهای بدون کد
• 13. فیلتر کردن و مرتب سازی داده ها
• 14. گروه بندی و تجمیع داده ها
• 15. محاسبات آماری توصیفی
• 16. شناسایی الگوها و روندها در داده ها
• 17. بصری سازی داده ها با ابزارهای بدون کد
• 18. انواع نمودارها و کاربردهای آنها
• 19. ایجاد نمودارهای میله ای و خطی
• 20. نمودارهای دایره ای و هیستوگرام
• 21. نمودارهای پراکندگی و جعبه ای
• 22. نقشه های حرارتی و جغرافیایی
• 23. ایجاد داشبوردهای تعاملی
• 24. اصول طراحی داشبوردهای موثر
• 25. بصری سازی نتایج تحلیل
• 26. کاربرد بصری سازی در تصمیم گیری
• 27. تحلیل سری های زمانی با ابزارهای بدون کد
• 28. شناخت الگوهای فصلی و روندها
• 29. پیش بینی سری های زمانی مقدماتی
• 30. ارزیابی مدل های پیش بینی سری زمانی
• 31. مدل سازی پیش بینانه با ابزارهای بدون کد
• 32. مقدمه ای بر یادگیری ماشین بدون کد
• 33. انواع الگوریتم های یادگیری ماشین
• 34. رگرسیون خطی و لجستیک بدون کد
• 35. درختان تصمیم و جنگل های تصادفی
• 36. ماشین های بردار پشتیبان مقدماتی
• 37. خوشه بندی داده ها با K-Means
• 38. ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
• 39. معیارهای ارزیابی مدل های رگرسیون
• 40. معیارهای ارزیابی مدل های طبقه بندی
• 41. اعتبارسنجی متقابل
• 42. کاربرد علم داده در حوزه های مختلف
• 43. تحلیل داده در کسب و کار
• 44. تحلیل داده در بازاریابی
• 45. تحلیل داده در مالی
• 46. تحلیل داده در بهداشت و درمان
• 47. تحلیل داده در پژوهش های علمی
• 48. اخلاق در علم داده و تحلیل داده
• 49. حریم خصوصی داده ها
• 50. سوگیری در الگوریتم ها
• 51. مسئولیت پذیری در تحلیل داده
• 52. ملاحظات شرعی در تحلیل داده
• 53. کاربرد تحلیل داده در بهبود فرآیندها
• 54. شناسایی گلوگاه ها در فرآیندها
• 55. بهینه سازی منابع با تحلیل داده
• 56. پیش بینی تقاضا و عرضه
• 57. مدیریت ریسک با تحلیل داده
• 58. تحلیل داده های متنی مقدماتی
• 59. شناسایی موضوعات اصلی در متون
• 60. تحلیل احساسات در متون
• 61. کاربرد تحلیل داده های متنی در خدمات مشتری
• 62. کاربرد تحلیل داده در شناسایی تقلب
• 63. شناسایی تراکنش های مشکوک
• 64. پیش بینی رفتارهای پرخطر
• 65. مدیریت ریسک اعتباری
• 66. تحلیل داده های شبکه های اجتماعی
• 67. شناسایی الگوهای ارتباطی
• 68. تحلیل نفوذ و انتشار اطلاعات
• 69. شناسایی اینفلوئنسرها
• 70. کاربرد تحلیل داده در پژوهش های اجتماعی
• 71. مقدمه ای بر یادگیری عمیق بدون کد
• 72. شبکه های عصبی کانولوشنال مقدماتی
• 73. شبکه های عصبی بازگشتی مقدماتی
• 74. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
• 75. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 76. آینده علم داده و ابزارهای بدون کد
• 77. روندهای نوظهور در تحلیل داده
• 78. نقش هوش مصنوعی در آینده تحلیل داده
• 79. اهمیت مهارت های تحلیلی در دنیای امروز
• 80. جمع بندی و مسیر یادگیری
• 81. کارگاه عملی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی
• 82. پروژه نهایی: تحلیل جامع یک مسئله
• 83. ارائه نتایج پروژه
• 84. مباحث پیشرفته در تحلیل داده بدون کد
• 85. تجزیه و تحلیل سببی با ابزارهای بدون کد
• 86. یادگیری تقویتی مقدماتی بدون کد
• 87. یادگیری انتقالی بدون کد
• 88. کاربرد بلاکچین در مدیریت داده ها
• 89. ملاحظات امنیتی در تحلیل داده
• 90. مبانی حفاظت از داده ها
• 91. قوانین و مقررات مرتبط با داده ها
• 92. مدیریت چرخه عمر داده ها
• 93. کلام آخر در مورد علم داده بدون کد