کتاب کاربرد بصری‌سازی داده در تحلیل داده‌های فنی
, ,

کتاب کاربرد بصری‌سازی داده در تحلیل داده‌های فنی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000005278 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب کاربرد بصری‌سازی داده در تحلیل داده‌های فنی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با دوره و اهمیت بصری‌سازی داده در تحلیل فنی
  • 2. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های فنی و نقش آن در تصمیم‌گیری
  • 3. آشنایی با انواع داده‌های فنی: سنسورها، لاگ‌ها، و غیره
  • 4. مروری بر مفاهیم پایه آمار و احتمال مورد نیاز
  • 5. آشنایی با نرم‌افزارهای مورد استفاده در بصری‌سازی داده
  • 6. نصب و راه‌اندازی نرم‌افزارهای مورد نیاز دوره
  • 7. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و محیط‌های توسعه
  • 8. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های پایتون برای بصری‌سازی داده
  • 9. آشنایی با کتابخانه Matplotlib: مبانی رسم نمودارها
  • 10. رسم نمودارهای خطی، میله‌ای و پراکندگی با Matplotlib
  • 11. تنظیمات پایه نمودارها: عنوان، برچسب‌ها، و راهنما
  • 12. رسم نمودارهای چندگانه در یک صفحه
  • 13. شخصی‌سازی نمودارها با استفاده از استایل‌ها و تم‌ها
  • 14. آشنایی با کتابخانه Seaborn: رسم نمودارهای آماری پیشرفته
  • 15. رسم هیستوگرام‌ها و نمودارهای چگالی با Seaborn
  • 16. رسم نمودارهای جعبه‌ای و ویولن‌پلاتی با Seaborn
  • 17. رسم نمودارهای ماتریسی و نقشه‌های حرارتی با Seaborn
  • 18. ترکیب و مقایسه نمودارهای مختلف با Seaborn
  • 19. آشنایی با کتابخانه Plotly: نمودارهای تعاملی
  • 20. رسم نمودارهای تعاملی خطی، میله‌ای و پراکندگی با Plotly
  • 21. افزودن قابلیت‌های تعاملی به نمودارها: زوم، پان و tooltip
  • 22. ایجاد داشبوردهای ساده با Plotly
  • 23. آشنایی با داده‌های زمانی و نحوه مدیریت آن‌ها
  • 24. رسم نمودارهای سری زمانی با Matplotlib و Seaborn
  • 25. رسم نمودارهای سری زمانی تعاملی با Plotly
  • 26. تحلیل روندها و الگوهای تکراری در داده‌های زمانی
  • 27. آشنایی با داده‌های مکانی و نقشه‌برداری
  • 28. رسم نقشه‌های حرارتی با استفاده از داده‌های مکانی
  • 29. نمایش داده‌های مکانی با استفاده از کتابخانه‌های مختلف
  • 30. ادغام داده‌های مکانی و غیرمکانی در بصری‌سازی
  • 31. آشنایی با مفاهیم داده‌های بزرگ و چالش‌های بصری‌سازی
  • 32. فیلتر کردن و آماده‌سازی داده‌ها برای بصری‌سازی
  • 33. پاکسازی و مدیریت داده‌های گمشده و ناهنجار
  • 34. استفاده از تکنیک‌های تجمیع و خلاصه‌سازی داده‌ها
  • 35. انتخاب مناسب‌ترین نوع نمودار برای داده‌های مختلف
  • 36. طراحی داشبوردهای موثر و کاربرپسند
  • 37. اصول طراحی بصری و زیبایی‌شناسی در نمودارها
  • 38. استفاده از رنگ‌ها، فونت‌ها و آیکون‌ها در نمودارها
  • 39. بهینه‌سازی نمودارها برای ارائه در قالب‌های مختلف
  • 40. بصری‌سازی داده‌های سنسورها و اینترنت اشیا
  • 41. بصری‌سازی داده‌های لاگ و رخدادها
  • 42. تحلیل و بصری‌سازی داده‌های شبکه
  • 43. بصری‌سازی داده‌های مربوط به خطوط تولید
  • 44. بصری‌سازی داده‌های مربوط به انرژی و پایداری
  • 45. شناسایی ناهنجاری‌ها و نقاط پرت در داده‌ها
  • 46. استفاده از تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری‌ها
  • 47. بصری‌سازی نتایج مدل‌های یادگیری ماشین
  • 48. ارزیابی و مقایسه مدل‌های مختلف
  • 49. بصری‌سازی روابط بین متغیرها با استفاده از نمودارهای ترکیبی
  • 50. تحلیل همبستگی و روابط خطی
  • 51. تحلیل خوشه بندی و گروه‌بندی داده‌ها
  • 52. بصری‌سازی نتایج تحلیل عاملی
  • 53. استفاده از ابزارهای هوش تجاری برای تحلیل داده‌ها
  • 54. معرفی Tableau و Power BI: ابزارهای BI محبوب
  • 55. اتصال به منابع داده‌های مختلف در Tableau و Power BI
  • 56. ایجاد نمودارها و داشبوردهای تعاملی در Tableau و Power BI
  • 57. فیلتر کردن و تعامل با داده‌ها در Tableau و Power BI
  • 58. مدل‌سازی داده‌ها در Tableau و Power BI
  • 59. به اشتراک‌گذاری و انتشار داشبوردها
  • 60. معرفی مفاهیم پیشرفته در بصری‌سازی داده
  • 61. استفاده از انیمیشن و تعاملات پیشرفته در نمودارها
  • 62. بصری‌سازی داده‌های سه‌بعدی
  • 63. ایجاد داستان‌های داده‌ای (Data Storytelling)
  • 64. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی در حوزه‌های مختلف
  • 65. بصری‌سازی داده‌های مالی
  • 66. بصری‌سازی داده‌های سلامت
  • 67. بصری‌سازی داده‌های مربوط به بازاریابی
  • 68. بصری‌سازی داده‌های جغرافیایی
  • 69. بصری‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 70. بکارگیری تکنیک‌های پیشرفته در پردازش تصویر
  • 71. استفاده از هوش مصنوعی در تولید خودکار نمودارها
  • 72. مدیریت و بهینه‌سازی عملکرد داشبوردها
  • 73. اصول نگهداری و به‌روزرسانی داشبوردها
  • 74. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در بصری‌سازی
  • 75. نقش اخلاق در استفاده از بصری‌سازی داده
  • 76. اهمیت تفسیر صحیح داده‌ها و جلوگیری از سوءبرداشت
  • 77. بررسی نمونه‌های موفق بصری‌سازی در صنعت
  • 78. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های یک شرکت تولیدی
  • 79. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های بازار سهام
  • 80. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های سنسورهای صنعتی
  • 81. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 82. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های سلامت
  • 83. آشنایی با ابزارهای همکاری و اشتراک‌گذاری داده‌ها
  • 84. به اشتراک‌گذاری نمودارها و داشبوردها در محیط‌های تیمی
  • 85. استفاده از پلتفرم‌های ابری برای ذخیره و تحلیل داده‌ها
  • 86. اصول کار با کتابخانه‌های مختلف بر اساس نیاز
  • 87. آموزش گام به گام ساخت یک پروژه بصری‌سازی داده
  • 88. انتخاب دیتاست مناسب برای پروژه
  • 89. تمیز کردن و آماده‌سازی دیتاست
  • 90. انتخاب نوع نمودار مناسب برای هر متغیر
  • 91. رسم نمودارهای مورد نیاز و تنظیمات آن‌ها
  • 92. ایجاد داشبورد تعاملی با استفاده از ابزارهای مختلف
  • 93. تحلیل و تفسیر نتایج بدست آمده
  • 94. ارائه و گزارش‌دهی نتایج به صورت موثر
  • 95. نکات کلیدی برای موفقیت در بصری‌سازی داده
  • 96. اشتباهات رایج در بصری‌سازی داده و نحوه اجتناب از آن‌ها
  • 97. منابع یادگیری تکمیلی و معرفی کتاب‌ها
  • 98. آموزش نصب و کار با ابزارهای آنلاین بصری‌سازی
  • 99. معرفی مسیرهای شغلی در حوزه بصری‌سازی داده
  • 100. آینده بصری‌سازی داده و پیشرفت‌های تکنولوژیکی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کاربرد بصری‌سازی داده در تحلیل داده‌های فنی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا