فلش‌کارت‌های آموزشی اصول و روش‌های نوین در گردآوری و تحلیل داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و روش‌های نوین در گردآوری و تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آن

موضوع میانی: جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر علم داده و اهمیت آن
• 2. تعریف و دامنه علم داده
• 3. تاریخچه مختصر علم داده
• 4. نقش علم داده در دنیای امروز
• 5. اخلاق در علم داده: اصول کلی
• 6. چارچوب‌های اخلاقی در گردآوری داده
• 7. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
• 8. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها
• 9. قوانین و مقررات مربوط به داده در ایران
• 10. ملاحظات شرعی در استفاده از داده
• 11. روش‌های نوین گردآوری داده
• 12. منابع داده‌های ساختاریافته
• 13. منابع داده‌های بدون ساختار
• 14. تکنیک‌های پیمایش و پرسشنامه
• 15. مصاحبه‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 16. مشاهده و ثبت داده‌ها
• 17. جمع‌آوری داده از طریق حسگرها و اینترنت اشیاء
• 18. داده‌های شبکه‌های اجتماعی و تحلیل آن‌ها
• 19. استخراج و پاکسازی داده‌ها
• 20. انواع داده‌ها و مقیاس‌های اندازه‌گیری
• 21. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
• 22. مقادیر گمشده (Missing Values) و روش‌های برخورد با آن‌ها
• 23. یکنواخت‌سازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 24. تبدیل متغیرها
• 25. نمونه‌گیری و انواع آن
• 26. نمونه‌گیری تصادفی ساده
• 27. نمونه‌گیری طبقه‌ای
• 28. نمونه‌گیری خوشه‌ای
• 29. نمونه‌گیری سیستمی
• 30. نمونه‌گیری غیرتصادفی
• 31. حجم نمونه و تعیین آن
• 32. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• 33. آمار توصیفی و شاخص‌های مرکزی
• 34. شاخص‌های پراکندگی و تغییرپذیری
• 35. توزیع‌های آماری رایج
• 36. نمودارهای توصیفی: هیستوگرام، جعبه‌ای، پراکندگی
• 37. تحلیل همبستگی و رگرسیون مقدماتی
• 38. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 39. یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
• 40. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 41. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 42. مدل‌های رگرسیون خطی
• 43. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 44. مدل‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
• 45. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 46. درختان تصمیم
• 47. جنگل‌های تصادفی
• 48. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
• 49. منحنی ROC و AUC
• 50. خوشه‌بندی (Clustering)
• 51. الگوریتم K-Means
• 52. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
• 53. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 54. کاهش ابعاد داده‌ها
• 55. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
• 56. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی
• 57. مدل‌های ARIMA
• 58. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 59. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
• 60. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 61. استخراج واژگان کلیدی
• 62. رسم نمودار و بصری‌سازی داده‌ها
• 63. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها (مانند Matplotlib، Seaborn)
• 64. اصول طراحی داشبوردهای مؤثر
• 65. بصری‌سازی داده‌های جغرافیایی
• 66. کاربرد علم داده در کسب‌وکار
• 67. تحلیل رفتار مشتری
• 68. پیش‌بینی تقاضا
• 69. مدیریت ریسک
• 70. کاربرد علم داده در علوم اجتماعی
• 71. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 72. تحلیل داده‌های پیمایشی
• 73. کاربرد علم داده در علوم پزشکی
• 74. تشخیص بیماری‌ها
• 75. کشف داروها
• 76. کاربرد علم داده در حوزه مالی
• 77. تشخیص تقلب
• 78. مدیریت پرتفوی
• 79. اخلاق در کاربردهای عملی علم داده
• 80. مسائل مربوط به سوگیری در داده‌ها
• 81. کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 82. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 83. امنیت داده‌ها و حملات سایبری مرتبط
• 84. ملاحظات حقوقی در تحلیل داده‌ها در ایران
• 85. پیمان‌نامه‌ها و استانداردهای بین‌المللی داده
• 86. آینده علم داده و روندهای نوین
• 87. هوش مصنوعی و علم داده
• 88. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 89. پردازش تصویر با یادگیری عمیق
• 90. پردازش صوت با یادگیری عمیق
• 91. علم داده در اینترنت اشیاء (IoT)
• 92. اخلاق در هوش مصنوعی
• 93. حاکمیت داده (Data Governance)
• 94. مدیریت چرخه عمر داده
• 95. داده‌های حجیم (Big Data) و معماری‌های آن
• 96. پلتفرم‌های تحلیل داده‌های حجیم
• 97. تحلیل بلادرنگ داده‌ها
• 98. آینده شغلی در علم داده
• 99. مهارت‌های مورد نیاز متخصصان علم داده
• 100. نرم‌افزارهای پرکاربرد در علم داده