فلش‌کارت‌های آموزشی توانمندسازی محصولات داده‌محور با پلتفرم تحلیل داده ING

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توانمندسازی محصولات داده‌محور با پلتفرم تحلیل داده ING

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: پیاده‌سازی و مدیریت پلتفرم‌های داده‌محور

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و تحلیل داده در کسب‌وکار
• 2. فصل اول: مبانی تحلیل داده و اهمیت آن
• 3. فصل دوم: معرفی پلتفرم‌های داده‌محور
• 4. فصل سوم: معماری پلتفرم تحلیل داده ING
• 5. فصل چهارم: استراتژی دموکراتیزه کردن تحلیل داده
• 6. فصل پنجم: نقش داده در نوآوری محصول
• 7. فصل ششم: تعریف محصولات داده‌محور
• 8. فصل هفتم: چرخه عمر توسعه محصول داده‌محور
• 9. فصل هشتم: جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 10. فصل نهم: ابزارها و تکنیک‌های پاکسازی داده
• 11. فصل دهم: مدیریت کیفیت داده‌ها
• 12. فصل یازدهم: ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها
• 13. فصل دوازدهم: پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
• 14. فصل سیزدهم: انبار داده و دریاچه داده
• 15. فصل چهاردهم: مهندسی ویژگی در تحلیل داده
• 16. فصل پانزدهم: انتخاب و استخراج ویژگی‌های مرتبط
• 17. فصل شانزدهم: مدل‌سازی داده‌های ساختاریافته
• 18. فصل هفدهم: تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها
• 19. فصل هجدهم: الگوریتم‌های یادگیری ماشین پایه
• 20. فصل نوزدهم: رگرسیون خطی و منطقی
• 21. فصل بیستم: درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 22. فصل بیست و یکم: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 23. فصل بیست و دوم: خوشه‌بندی و الگوریتم K-Means
• 24. فصل بیست و سوم: مدل‌سازی داده‌های غیرساختاریافته
• 25. فصل بیست و چهارم: پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
• 26. فصل بیست و پنجم: تحلیل احساسات متن
• 27. فصل بیست و ششم: مدل‌سازی موضوعی
• 28. فصل بیست و هفتم: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 29. فصل بیست و هشتم: شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 30. فصل بیست و نهم: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 31. فصل سی ام: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 32. فصل سی و یکم: ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 33. فصل سی و دوم: معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 34. فصل سی و سوم: معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 35. فصل سی و چهارم: اعتبارسنجی متقابل
• 36. فصل سی و پنجم: تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 37. فصل سی و ششم: روش‌های توضیح مدل‌های جعبه سیاه
• 38. فصل سی و هفتم: اهمیت شفافیت در تحلیل داده
• 39. فصل سی و هشتم: دیپلوی و استقرار مدل‌ها
• 40. فصل سی و نهم: پلتفرم‌های استقرار مدل
• 41. فصل چهلم: مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
• 42. فصل چهل و یکم: نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 43. فصل چهل و دوم: بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 44. فصل چهل و سوم: حکمرانی داده و امنیت
• 45. فصل چهل و چهارم: سیاست‌های حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 46. فصل چهل و پنجم: مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 47. فصل چهل و ششم: اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 48. فصل چهل و هفتم: سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 49. فصل چهل و هشتم: انصاف و عدالت در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 50. فصل چهل و نهم: مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 51. فصل پنجاهم: فرهنگ داده‌محور در سازمان
• 52. فصل پنجاه و یکم: رهبری و تغییر سازمانی
• 53. فصل پنجاه و دوم: آموزش و توانمندسازی کارکنان
• 54. فصل پنجاه و سوم: ایجاد تیم‌های تحلیل داده
• 55. فصل پنجاه و چهارم: همکاری بین تیم‌ها
• 56. فصل پنجاه و پنجم: ابزارهای بصری‌سازی داده
• 57. فصل پنجاه و ششم: داشبوردهای مدیریتی
• 58. فصل پنجاه و هفتم: طراحی بصری مؤثر
• 59. فصل پنجاه و هشتم: داستان‌سرایی با داده‌ها
• 60. فصل پنجاه و نهم: ارتباط نتایج تحلیل با ذینفعان
• 61. فصل شصتم: موارد کاربردی در صنعت بانکداری
• 62. فصل شصت و یکم: کشف تقلب با تحلیل داده
• 63. فصل شصت و دوم: شخصی‌سازی خدمات بانکی
• 64. فصل شصت و سوم: مدیریت ریسک اعتباری
• 65. فصل شصت و چهارم: بهینه‌سازی عملیات بانکی
• 66. فصل شصت و پنجم: موارد کاربردی در صنعت بیمه
• 67. فصل شصت و ششم: ارزیابی ریسک بیمه‌پذیری
• 68. فصل شصت و هفتم: تشخیص ادعاهای جعلی
• 69. فصل شصت و هشتم: بهینه‌سازی قیمت‌گذاری بیمه
• 70. فصل شصت و نهم: موارد کاربردی در تجارت الکترونیک
• 71. فصل هفتادم: توصیه‌گرهای محصول
• 72. فصل هفتاد و یکم: تحلیل سبد خرید
• 73. فصل هفتاد و دوم: پیش‌بینی رفتار مشتری
• 74. فصل هفتاد و سوم: موارد کاربردی در سلامت
• 75. فصل هفتاد و چهارم: تشخیص بیماری با تصویربرداری
• 76. فصل هفتاد و پنجم: پیش‌بینی شیوع بیماری
• 77. فصل هفتاد و ششم: شخصی‌سازی درمان
• 78. فصل هفتاد و هفتم: پلتفرم‌های ابری برای تحلیل داده
• 79. فصل هفتاد و هشتم: خدمات AWS برای تحلیل داده
• 80. فصل هفتاد و نهم: خدمات Google Cloud برای تحلیل داده
• 81. فصل هشتادم: خدمات Azure برای تحلیل داده
• 82. فصل هشتاد و یکم: ابزارهای متن‌باز برای تحلیل داده
• 83. فصل هشتاد و دوم: کتابخانه‌های Python برای علم داده
• 84. فصل هشتاد و سوم: فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین متن‌باز
• 85. فصل هشتاد و چهارم: چالش‌های پیاده‌سازی پلتفرم داده‌محور
• 86. فصل هشتاد و پنجم: مقاومت سازمانی در برابر تغییر
• 87. فصل هشتاد و ششم: کمبود مهارت‌های لازم
• 88. فصل هشتاد و هفتم: هزینه‌های پیاده‌سازی
• 89. فصل هشتاد و هشتم: آینده تحلیل داده و هوش مصنوعی
• 90. فصل هشتاد و نهم: هوش مصنوعی مولد
• 91. فصل نودم: تحلیل داده در لبه (Edge Analytics)
• 92. فصل نود و یکم: داده‌های زمان واقعی (Real-time Data)
• 93. فصل نود و دوم: یادگیری تقویتی
• 94. فصل نود و سوم: هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)
• 95. فصل نود و چهارم: پلتفرم‌های داده‌محور نسل بعدی
• 96. فصل نود و پنجم: تأثیرات اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی
• 97. فصل نود و ششم: مقیاس‌پذیری پلتفرم‌های داده‌محور
• 98. فصل نود و هفتم: مدیریت هزینه‌ها در مقیاس بزرگ
• 99. فصل نود و هشتم: نوآوری مستمر در پلتفرم‌های داده
• 100. فصل نود و نهم: چشم‌انداز آینده تحلیل داده در ایران