دوره تحلیل و بصری‌سازی داده‌های شبکه‌ای و متنی با SAS Visual Analytics همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و بصری‌سازی داده‌های شبکه‌ای و متنی با SAS Visual Analytics

موضوع کلی: تحلیل داده و بصری‌سازی

موضوع میانی: تحلیل شبکه‌ها و داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده و بصری‌سازی
• 2. مبانی SAS Visual Analytics
• 3. آشنایی با رابط کاربری SAS Visual Analytics
• 4. وارد کردن داده‌ها در SAS Visual Analytics
• 5. مدیریت منابع داده
• 6. مفاهیم اولیه بصری‌سازی داده
• 7. ایجاد نمودارهای استاندارد
• 8. کار با جداول و ابزارهای خلاصه
• 9. فیلتر کردن و دسته‌بندی داده‌ها
• 10. توابع محاسباتی پایه
• 11. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌ها
• 12. مفاهیم گراف و گره
• 13. مفاهیم یال و وزن
• 14. انواع شبکه‌ها
• 15. تحلیل مرکزی بودن گره‌ها
• 16. تحلیل مرکزی بودن یال‌ها
• 17. تشخیص خوشه‌ها در شبکه‌ها
• 18. تحلیل مسیر در شبکه‌ها
• 19. مقدمه‌ای بر تحلیل متن
• 20. پردازش و پیش‌پردازش متن
• 21. پاکسازی داده‌های متنی
• 22. حذف کلمات پرتکرار (Stop Words)
• 23. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 24. تبدیل متن به بردار (Vectorization)
• 25. مفاهیم Bag-of-Words
• 26. مفاهیم TF-IDF
• 27. تحلیل فراوانی کلمات
• 28. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 29. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 30. استفاده از SAS Visual Analytics برای تحلیل شبکه
• 31. وارد کردن داده‌های شبکه
• 32. بصری‌سازی شبکه‌ها
• 33. تنظیمات بصری‌سازی گراف
• 34. تحلیل گره‌ها و یال‌ها در SAS
• 35. کار با معیارهای مرکزی بودن
• 36. تشخیص خوشه‌ها در SAS
• 37. تحلیل مسیر در SAS Visual Analytics
• 38. استفاده از SAS Visual Analytics برای تحلیل متن
• 39. وارد کردن داده‌های متنی
• 40. بصری‌سازی داده‌های متنی
• 41. ایجاد ابرهاکلمه (Word Clouds)
• 42. تحلیل فراوانی کلمات در SAS
• 43. اجرای مدل‌سازی موضوعی
• 44. تحلیل احساسات در SAS
• 45. تکنیک‌های پیشرفته تحلیل شبکه
• 46. تحلیل شبکه‌های جهت‌دار
• 47. تحلیل شبکه‌های وزن‌دار
• 48. تحلیل شبکه‌های پویا
• 49. شاخص‌های پیچیدگی شبکه
• 50. تحلیل ساختار جامعه (Community Structure)
• 51. کاربرد تحلیل شبکه در حوزه‌های مختلف
• 52. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 53. تحلیل شبکه‌های زیستی
• 54. تحلیل شبکه‌های ارتباطی
• 55. تکنیک‌های پیشرفته تحلیل متن
• 56. مدل‌سازی موضوعی پیشرفته
• 57. تحلیل سلسله مراتبی موضوعات
• 58. تحلیل شبکه‌های کلمات
• 59. نرمال‌سازی و استانداردسازی متن
• 60. استخراج اطلاعات کلیدی
• 61. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 62. تحلیل مبتنی بر روابط
• 63. کاربرد تحلیل متن در حوزه‌های مختلف
• 64. تحلیل بازخورد مشتریان
• 65. تحلیل محتوای رسانه‌ها
• 66. تحلیل اسناد قانونی
• 67. ادغام تحلیل شبکه و متن
• 68. بصری‌سازی مشترک شبکه و متن
• 69. تحلیل موضوعات مرتبط با گره‌ها
• 70. تحلیل ارتباط بین موضوعات و ساختار شبکه
• 71. تحلیل مسیرهای متنی در گراف
• 72. ارزیابی نته نتایح تحلیل
• 73. بهینه‌سازی مدل‌ها
• 74. گزارش‌دهی نتایج تحلیل
• 75. مبانی آماری در تحلیل داده
• 76. مفاهیم توزیع داده
• 77. آزمون‌های فرض آماری
• 78. رگرسیون خطی
• 79. رگرسیون لجستیک
• 80. کاربرد SAS در تحلیل‌های آماری
• 81. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 82. مفاهیم یادگیری نظارت شده
• 83. مفاهیم یادگیری نظارت نشده
• 84. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 85. الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 86. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 87. کاربرد SAS با ابزارهای یادگیری ماشین
• 88. مباحث تکمیلی در بصری‌سازی
• 89. بصری‌سازی تعاملی
• 90. طراحی داشبوردهای مدیریتی
• 91. اصول طراحی بصری موثر
• 92. استانداردهای UI/UX در بصری‌سازی
• 93. ملاحظات امنیتی در SAS Visual Analytics
• 94. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 95. حفاظت از داده‌های حساس
• 96. مقررات حفاظت از داده‌ها
• 97. کاربرد پیشرفته SAS Visual Analytics
• 98. قابلیت‌های برنامه‌نویسی در SAS VA
• 99. اتصال به منابع داده خارجی
• 100. خودکارسازی فرآیند تحلیل