فلش‌کارت‌های آموزشی ورود به دنیای تحلیل داده: از مبانی ریاضی تا اولین گام‌های تحلیلی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ورود به دنیای تحلیل داده: از مبانی ریاضی تا اولین گام‌های تحلیلی

موضوع کلی: تحلیل داده و مهارت‌های آماری کاربردی

موضوع میانی: مبانی ریاضیاتی و آماری برای تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده در ایران
• 2. اهمیت داده در دنیای امروز
• 3. آشنایی با انواع داده‌های عددی و کیفی
• 4. مبانی آمار توصیفی: مفاهیم اولیه
• 5. میانگین، میانه و نما: معیارهای مرکزی
• 6. دامنه، واریانس و انحراف معیار: معیارهای پراکندگی
• 7. جداول توزیع فراوانی و نمودارهای آماری
• 8. نمودار میله‌ای و هیستوگرام برای نمایش داده‌ها
• 9. نمودار دایره‌ای و کاربردهای آن
• 10. نمودار پراکندگی برای بررسی روابط
• 11. مبانی احتمالات: مفاهیم پایه
• 12. قواعد جمع و ضرب در احتمالات
• 13. احتمال شرطی و استقلال رویدادها
• 14. متغیرهای تصادفی گسسته و پیوسته
• 15. توزیع‌های احتمالی گسسته: دوجمله‌ای و پواسون
• 16. توزیع نرمال: مهم‌ترین توزیع پیوسته
• 17. کاربرد توزیع نرمال در تحلیل داده
• 18. مبانی استنباط آماری: مفاهیم کلیدی
• 19. تخمین نقطه‌ای و فاصله‌ای پارامترها
• 20. فاصله‌های اطمینان برای میانگین
• 21. فاصله‌های اطمینان برای نسبت
• 22. آزمون فرض آماری: گام به گام
• 23. فرضیه صفر و فرضیه مقابل
• 24. خطای نوع اول و نوع دوم
• 25. آزمون t تک‌نمونه‌ای
• 26. آزمون t دو‌نمونه‌ای مستقل
• 27. آزمون t زوجی
• 28. آزمون کای‌دو برای استقلال
• 29. تحلیل واریانس (ANOVA) یک‌طرفه
• 30. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی ساده
• 31. مدل رگرسیون خطی و تفسیر ضرایب
• 32. ارزیابی مدل رگرسیون: ضریب تعیین
• 33. آزمون فرض در رگرسیون خطی
• 34. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
• 35. مفاهیم پایه در تحلیل سری‌های زمانی
• 36. شناسایی روند، فصلی بودن و نوسانات
• 37. پیش‌بینی سری‌های زمانی با روش‌های ساده
• 38. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های حجیم (Big Data)
• 39. مفاهیم کلیدی در داده‌های حجیم
• 40. کاربردهای تحلیل داده در صنایع مختلف
• 41. تحلیل داده در حوزه سلامت و پزشکی
• 42. تحلیل داده در حوزه مالی و بانکی (بدون ربا)
• 43. تحلیل داده در حوزه کسب‌وکار و بازاریابی
• 44. مباحث اخلاقی در تحلیل داده
• 45. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 46. اصول حفاظت از داده‌ها در ایران
• 47. کاربرد ابزارهای آماری: نرم‌افزار R
• 48. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R
• 49. نصب و راه‌اندازی R و RStudio
• 50. عملیات پایه با R: متغیرها و انواع داده
• 51. ساختارهای داده‌ای در R: بردارها، ماتریس‌ها، لیست‌ها
• 52. کار با داده‌فریم‌ها در R
• 53. انجام محاسبات آماری با R
• 54. رسم نمودارهای پایه در R
• 55. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار SPSS
• 56. نصب و راه‌اندازی SPSS
• 57. ورود و مدیریت داده‌ها در SPSS
• 58. انجام تحلیل‌های توصیفی در SPSS
• 59. انجام آزمون‌های فرض در SPSS
• 60. انجام رگرسیون خطی در SPSS
• 61. مقدمه‌ای بر ابزارهای بصری‌سازی داده (مانند Tableau/Power BI)
• 62. آشنایی با رابط کاربری ابزارهای بصری‌سازی
• 63. اتصال به منابع داده
• 64. ساخت داشبوردهای تعاملی
• 65. اصول طراحی بصری‌سازی مؤثر
• 66. کاربرد بصری‌سازی در ارائه نتایج تحلیل
• 67. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 68. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 69. یادگیری با نظارت و بدون نظارت
• 70. دسته‌بندی (Classification)
• 71. رگرسیون (Regression)
• 72. خوشه‌بندی (Clustering)
• 73. مقدمه‌ای بر مفاهیم کلیدی تحلیل داده‌های شبکه‌ای
• 74. کاربرد تحلیل داده در شبکه‌های اجتماعی
• 75. مبانی تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 76. کاربرد تحلیل متن در استخراج اطلاعات
• 77. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های مکانی
• 78. کاربرد تحلیل داده‌های مکانی در برنامه‌ریزی شهری
• 79. تحلیل داده و پیش‌بینی در بازار کار ایران
• 80. مبانی تحلیل ریسک در پروژه‌ها
• 81. مدیریت داده‌ها در سازمان‌ها
• 82. اهمیت کیفیت داده‌ها
• 83. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 84. شناسایی و مدیریت مقادیر پرت
• 85. تکنیک‌های نمونه‌گیری آماری
• 86. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری پیشرفته
• 87. تحلیل رگرسیون چندگانه
• 88. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
• 89. مقدمه‌ای بر تحلیل عاملی و تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 90. بصری‌سازی داده‌های پیچیده
• 91. ارائه نتایج تحلیل به ذی‌نفعان
• 92. توسعه مهارت‌های تحلیلی برای آینده شغلی
• 93. مباحث تکمیلی در تحلیل داده
• 94. مروری بر مفاهیم آماری کاربردی
• 95. کاربرد عملی تحلیل داده در حل مسائل
• 96. چالش‌های تحلیل داده در ایران
• 97. آینده تحلیل داده و هوش مصنوعی