فلش‌کارت‌های آموزشی داده‌کاوی و تحلیل شبکه‌های اجتماعی در پیش‌بینی و مدیریت بحران

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره داده‌کاوی و تحلیل شبکه‌های اجتماعی در پیش‌بینی و مدیریت بحران

موضوع کلی: روابط بین‌الملل و حل منازعات

موضوع میانی: تأثیر فن‌آوری‌های نوین بر توسعه و استقرار سیستم‌های اطلاعاتی و ارتباطی در مدیریت بحران

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر داده کاوی
• 2. مبانی تحلیل شبکه های اجتماعی
• 3. انواع شبکه های اجتماعی
• 4. جمع آوری داده از شبکه های اجتماعی
• 5. پیش پردازش داده های شبکه های اجتماعی
• 6. ذخیره سازی داده های شبکه های اجتماعی
• 7. مفاهیم پایه ای گراف
• 8. نمایش گراف در داده کاوی
• 9. الگوریتم های پیمایش گراف
• 10. شاخص های مرکزی در شبکه ها
• 11. شاخص های پراکندگی در شبکه ها
• 12. شناسایی جوامع در شبکه ها
• 13. مدل های جامعه پذیری
• 14. تکنیک های خوشه بندی در شبکه ها
• 15. تجزیه و تحلیل جریان در شبکه ها
• 16. نظارت بر روندها در شبکه ها
• 17. شناسایی نفوذگران در شبکه ها
• 18. پیش بینی رفتار کاربران
• 19. تحلیل احساسات در شبکه های اجتماعی
• 20. شناسایی اخبار جعلی و شایعات
• 21. تشخیص الگوهای غیرعادی
• 22. مدل های پیش بینی بحران
• 23. ورودی های داده ای برای پیش بینی بحران
• 24. شاخص های کلیدی بحران
• 25. تحلیل مولفه های بحران
• 26. مدل های طبقه بندی بحران
• 27. مدل های رگرسیون برای بحران
• 28. یادگیری عمیق در تحلیل شبکه ها
• 29. شبکه های عصبی کانولوشنی
• 30. شبکه های عصبی بازگشتی
• 31. یادگیری تقویتی در تحلیل شبکه ها
• 32. کاربرد داده کاوی در مدیریت بحران
• 33. کاربرد تحلیل شبکه در مدیریت بحران
• 34. شناسایی اولیه بحران
• 35. پایش وضعیت بحران
• 36. ارزیابی شدت بحران
• 37. پیش بینی گسترش بحران
• 38. مدیریت اطلاعات در بحران
• 39. ارتباطات در زمان بحران
• 40. مدیریت منابع در بحران
• 41. توزیع کمک ها در بحران
• 42. بازیابی پس از بحران
• 43. تحلیل تاثیرات بحران
• 44. مطالعات موردی داده کاوی در بحران
• 45. مطالعات موردی تحلیل شبکه در بحران
• 46. بحران های طبیعی و داده کاوی
• 47. بحران های اجتماعی و داده کاوی
• 48. بحران های بهداشتی و داده کاوی
• 49. بحران های امنیتی و داده کاوی
• 50. بحران های اقتصادی و داده کاوی
• 51. ابزارهای داده کاوی
• 52. نرم افزارهای تحلیل شبکه
• 53. بسترهای داده کاوی
• 54. ملاحظات اخلاقی در داده کاوی
• 55. حریم خصوصی داده ها
• 56. امنیت داده ها
• 57. سوگیری در داده ها
• 58. مسائل حقوقی در داده کاوی
• 59. تفسیر نتایج مدل ها
• 60. ارائه یافته ها
• 61. تصویرسازی داده ها
• 62. تکنیک های بصری سازی گراف
• 63. نمایش دینامیک شبکه ها
• 64. مدل های سری زمانی در داده کاوی
• 65. پیش بینی سری های زمانی
• 66. فیلترینگ مشارکتی
• 67. توصیه گرها
• 68. تحلیل روندها در داده های متنی
• 69. استخراج اطلاعات از متن
• 70. موضوع یابی در داده های متنی
• 71. خلاصه سازی خودکار متن
• 72. مدیریت داده های حجیم (Big Data)
• 73. معماری سیستم های Big Data
• 74. پردازش موازی در Big Data
• 75. پلتفرم های Big Data
• 76. امنیت در Big Data
• 77. چالش های داده کاوی مدرن
• 78. چالش های تحلیل شبکه های مدرن
• 79. داده های فضایی-زمانی
• 80. تحلیل داده های واقعیت افزوده
• 81. تحلیل داده های واقعیت مجازی
• 82. پروتکل های ارتباطی در شبکه ها
• 83. پویایی شبکه ها
• 84. مدل های انتشار اطلاعات
• 85. انتشار بیماری
• 86. انتشار اخبار
• 87. انتشار شایعات
• 88. فیلترینگ اسپم
• 89. شناسایی ربات ها
• 90. تحلیل تاثیرات شبکه ای
• 91. تغییرات ساختاری در شبکه ها
• 92. مقاومت شبکه ها در برابر اختلال
• 93. تحلیل شبکه های زیستی
• 94. تحلیل شبکه های حمل و نقل
• 95. تحلیل شبکه های ارتباطی
• 96. تحلیل شبکه های مالی
• 97. تحلیل شبکه های اطلاعاتی
• 98. استراتژی های پیشگیری از بحران
• 99. اقدامات اصلاحی در بحران
• 100. ارزیابی عملکرد استراتژی ها