کتاب مبانی و کاربردهای تحلیل داده‌های وب با ابزارهای گوگل آنالیتیکس با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای تحلیل داده‌های وب با ابزارهای گوگل آنالیتیکس

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و ارتباطات

موضوع میانی: تحلیل و سنجش داده‌های دیجیتال

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های وب
• 2. اصول اولیه جمع‌آوری داده‌های وب
• 3. معرفی ابزارهای گوگل آنالیتیکس
• 4. نصب و پیکربندی گوگل آنالیتیکس
• 5. تنظیمات اولیه حساب کاربری
• 6. درک معماری داده در گوگل آنالیتیکس
• 7. مفاهیم اصلی: کاربران، جلسات، بازدیدها
• 8. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در تحلیل وب
• 9. شناخت مخاطبان و رفتار آنها
• 10. تحلیل ترافیک وب‌سایت
• 11. منابع ترافیک: مستقیم، ارگانیک، ارجاعی
• 12. تحلیل کمپین‌های بازاریابی دیجیتال
• 13. ردیابی تبدیل‌ها (Conversions)
• 14. تعریف اهداف در گوگل آنالیتیکس
• 15. تنظیم ردیابی رویدادها (Event Tracking)
• 16. تحلیل صفحات پربازدید و کم‌بازدید
• 17. شناخت مسیرهای پیمایش کاربران
• 18. تحلیل نرخ خروج (Bounce Rate)
• 19. کاربرد داده‌ها برای بهبود تجربه کاربری (UX)
• 20. استفاده از بخش‌بندی (Segmentation) در تحلیل
• 21. ایجاد بخش‌بندی‌های سفارشی
• 22. تحلیل رفتار کاربران در بخش‌های مختلف
• 23. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) کمپین‌ها
• 24. بهینه‌سازی نرخ تبدیل (CRO)
• 25. تست A/B و کاربرد آن در تحلیل داده
• 26. تحلیل داده‌های موبایل و اپلیکیشن
• 27. اتصال گوگل آنالیتیکس به گوگل ادز
• 28. تحلیل عملکرد تبلیغات در گوگل ادز
• 29. استفاده از گوگل سرچ کنسول در تحلیل وب
• 30. اهمیت سئو و تأثیر آن بر ترافیک ارگانیک
• 31. تحلیل کلمات کلیدی پرکاربرد
• 32. شناخت رقبا و تحلیل استراتژی‌های آنها
• 33. امنیت داده‌ها در گوگل آنالیتیکس
• 34. حریم خصوصی کاربران و قوانین مربوطه
• 35. انطباق با مقررات داخلی کشور
• 36. اصول اخلاقی در جمع‌آوری و تحلیل داده
• 37. روش‌های گزارش‌دهی مؤثر
• 38. ساخت داشبوردهای سفارشی
• 39. تحلیل روندها (Trends) در طول زمان
• 40. پیش‌بینی رفتار کاربران
• 41. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های وب
• 42. آینده تحلیل داده‌های وب
• 43. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
• 44. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌برداری داده
• 45. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 46. شناسایی الگوها و روابط پنهان در داده‌ها
• 47. تحلیل خوشه‌ای (Clustering)
• 48. تحلیل طبقه‌بندی (Classification)
• 49. مدل‌سازی پیش‌بینانه (Predictive Modeling)
• 50. ارزیابی مدل‌های تحلیل داده
• 51. کاربرد تحلیل داده در تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار
• 52. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 53. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و تأثیر آن بر وب
• 54. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 55. مقدمه‌ای بر کلان‌داده (Big Data)
• 56. معماری‌های پردازش کلان‌داده
• 57. ابزارهای مدیریت و تحلیل کلان‌داده
• 58. کاربرد هوش تجاری (Business Intelligence)
• 59. پلتفرم‌های هوش تجاری
• 60. ساخت گزارش‌های تعاملی
• 61. تحلیل داده‌های مکانی (Geospatial Analysis)
• 62. مقدمه‌ای بر اقتصاد سنجی (Econometrics)
• 63. مدل‌های رگرسیون خطی
• 64. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
• 65. آزمون فرض آماری
• 66. مقدمه‌ای بر علم داده (Data Science)
• 67. مراحل پروژه علم داده
• 68. کاربرد زبان‌های برنامه‌نویسی در علم داده (پایتون، R)
• 69. کتابخانه‌های تحلیل داده در پایتون (Pandas, NumPy)
• 70. کتابخانه‌های بصری‌سازی داده در پایتون (Matplotlib, Seaborn)
• 71. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL)
• 72. کوئری‌نویسی پیشرفته در SQL
• 73. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
• 74. مدیریت و تحلیل داده‌های متنی
• 75. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 76. کاربرد NLP در تحلیل محتوای وب
• 77. تحلیل رفتار کاربران با استفاده از داده‌های لاگ سرور
• 78. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
• 79. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 80. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 81. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 82. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل تصویر و ویدئو
• 83. تحلیل داده‌های صوتی
• 84. امنیت اطلاعات و حفاظت از داده‌ها
• 85. رمزنگاری و اصول آن
• 86. مدیریت ریسک در فناوری اطلاعات
• 87. استانداردهای مدیریت امنیت اطلاعات (ISO 27001)
• 88. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی در حوزه داده
• 89. مسئولیت‌های قانونی مدیران داده
• 90. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
• 91. مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management)
• 92. معماری داده (Data Architecture)
• 93. مخازن داده (Data Warehousing)
• 94. دریاچه‌های داده (Data Lakes)
• 95. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
• 96. مهندسی داده (Data Engineering)
• 97. هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن در تحلیل داده
• 98. اخلاق در هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 99. مدیریت تغییر و پذیرش تکنولوژی‌های جدید
• 100. طراحی و اجرای پروژه‌های تحلیل داده موفق

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
• برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
• اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs