سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اصول بصری‌سازی داده برای نمایش الگوهای بصری

کتاب اصول بصری‌سازی داده برای نمایش الگوهای بصری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 اصول بصری‌سازی داده برای نمایش الگوهای بصری

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده
  • 2. چرا بصری‌سازی داده مهم است؟
  • 3. تاریخچه مختصر بصری‌سازی داده
  • 4. تفاوت داده، اطلاعات و دانش
  • 5. شناخت انواع داده‌ها: کمی و کیفی
  • 6. شناخت انواع متغیرها: گسسته و پیوسته
  • 7. اصول ادراک بصری و روانشناسی گشتالت
  • 8. نقش رنگ در بصری‌سازی داده
  • 9. تئوری رنگ: مدل‌های رنگی و هارمونی
  • 10. انتخاب پالت‌های رنگی مؤثر: ترتیبی، واگرا و کیفی
  • 11. توجه به کوررنگی در انتخاب رنگ‌ها
  • 12. شناخت الگوهای بصری پیش‌فرض مغز (Pre-attentive Attributes)
  • 13. مفهوم رمزگذاری بصری (Visual Encoding)
  • 14. کانال‌های بصری: موقعیت، اندازه، شکل، رنگ
  • 15. اشتباهات رایج در بصری‌سازی داده
  • 16. اخلاق در بصری‌سازی: نمایش صادقانه داده‌ها
  • 17. چگونه نمودارها می‌توانند دروغ بگویند: مقیاس‌های فریبنده
  • 18. اهمیت زمینه (Context) در تحلیل بصری
  • 19. هدف‌گذاری برای یک بصری‌سازی: کاوش در مقابل توضیح
  • 20. شناخت مخاطب هدف و نیازهای او
  • 21. نمودار میله‌ای (Bar Chart): اصول و کاربردها
  • 22. مقایسه نمودار میله‌ای عمودی و افقی
  • 23. نمودار میله‌ای تجمعی و گروهی (Stacked & Grouped)
  • 24. نمودار خطی (Line Chart): نمایش روندها در طول زمان
  • 25. چه زمانی از نمودار خطی استفاده نکنیم؟
  • 26. نمودار دایره‌ای (Pie Chart) و مشکلات آن
  • 27. جایگزین‌های بهتر برای نمودار دایره‌ای: نمودار دونات و میله‌ای
  • 28. نمودار پراکندگی (Scatter Plot): کشف روابط و همبستگی
  • 29. افزودن بعد سوم به نمودار پراکندگی (رنگ و اندازه)
  • 30. هیستوگرام (Histogram): درک توزیع داده‌ها
  • 31. تفاوت هیستوگرام و نمودار میله‌ای
  • 32. نمودار جعبه‌ای (Box Plot): نمایش خلاصه‌ی پنج‌عددی
  • 33. تشخیص داده‌های پرت (Outliers) با نمودار جعبه‌ای
  • 34. نمودار مساحتی (Area Chart): نمایش حجم در طول زمان
  • 35. نمودار مساحتی تجمعی (Stacked Area Chart)
  • 36. جداول (Tables): چه زمانی بهترین انتخاب هستند؟
  • 37. بهینه‌سازی جداول برای خوانایی بهتر با استفاده از رنگ و نمودارهای درون‌سلولی
  • 38. نقشه حرارتی (Heatmap) برای نمایش الگو در ماتریکس‌ها
  • 39. نمودار آبشاری (Waterfall Chart) برای نمایش تغییرات مثبت و منفی
  • 40. نمودار گلوله‌ای (Bullet Chart) برای مقایسه با اهداف
  • 41. بصری‌سازی داده‌های سلسله‌مراتبی
  • 42. نمودار درختی (Treemap): نمایش سلسله‌مراتب و نسبت‌ها
  • 43. نمودار خورشیدی (Sunburst Chart)
  • 44. نمودار دایره‌ای بسته‌بندی شده (Packed Bubble Chart)
  • 45. بصری‌سازی داده‌های شبکه‌ای و ارتباطی
  • 46. گراف‌های گره-پیوند (Node-Link Diagrams)
  • 47. ماتریکس مجاورت (Adjacency Matrix) برای نمایش شبکه‌ها
  • 48. بصری‌سازی داده‌های جغرافیایی (Geospatial Visualization)
  • 49. نقشه کروپلت (Choropleth Map) و نکات استفاده از آن
  • 50. نقشه حبابی (Bubble Map)
  • 51. نقشه نقطه‌ای (Dot Density Map)
  • 52. نمودار سانکی (Sankey Diagram): نمایش جریان‌ها و انتقالات
  • 53. نمودار کورد (Chord Diagram): نمایش روابط بین گروه‌ها
  • 54. نمودار رادار (Radar Chart) برای مقایسه چند متغیره
  • 55. نمودار کندل استیک (Candlestick Chart) در داده‌های مالی
  • 56. نمودار موازی (Parallel Coordinates Plot) برای داده‌های چندبعدی
  • 57. نمودارهای کوچک چندگانه (Small Multiples) برای مقایسه آسان
  • 58. بصری‌سازی داده‌های متنی: ابر کلمات (Word Clouds) و محدودیت‌های آن
  • 59. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی تعاملی (Interactive Visualization)
  • 60. عناصر تعاملی: فیلتر، زوم، و نمایش جزئیات (Hover/Tooltip)
  • 61. اصول طراحی بصری برای داشبوردها
  • 62. چیدمان و ترکیب‌بندی (Layout and Composition)
  • 63. ایجاد سلسله‌مراتب بصری برای هدایت چشم مخاطب
  • 64. نقش حیاتی فضای سفید (White Space)
  • 65. تایپوگرافی در بصری‌سازی داده: انتخاب فونت و اندازه
  • 66. اصل نسبت داده به جوهر (Data-Ink Ratio) از ادوارد تافتی
  • 67. مفهوم آشفتگی بصری (Chartjunk) و پرهیز از آن
  • 68. استفاده مؤثر از حاشیه‌نویسی و برچسب‌ها (Annotations and Labels)
  • 69. داستان‌سرایی با داده‌ها (Data Storytelling)
  • 70. ساختار یک داستان داده‌محور: مقدمه، بدنه، نتیجه‌گیری
  • 71. ایجاد یک جریان روایی در داشبورد
  • 72. طراحی داشبوردهای مدیریتی (Executive Dashboards)
  • 73. طراحی داشبوردهای تحلیلی (Analytical Dashboards)
  • 74. طراحی داشبوردهای عملیاتی (Operational Dashboards)
  • 75. تفاوت داشبورد و گزارش (Dashboard vs. Report)
  • 76. تجربه کاربری (UX) در بصری‌سازی داده
  • 77. تست کاربردپذیری برای نمودارها و داشبوردها
  • 78. طراحی برای دستگاه‌های مختلف: موبایل و دسکتاپ (Responsive Design)
  • 79. ایجاد نمونه‌های اولیه و وایرفریم‌ها (Prototyping & Wireframing)
  • 80. دریافت بازخورد و تکرار فرآیند طراحی (Feedback and Iteration)
  • 81. مروری بر ابزارهای بصری‌سازی داده
  • 82. بصری‌سازی داده با اکسل: فراتر از نمودارهای پیش‌فرض
  • 83. آشنایی با ابزارهای هوش تجاری (BI): Tableau
  • 84. آشنایی با ابزارهای هوش تجاری (BI): Power BI
  • 85. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های پایتون: Matplotlib
  • 86. شخصی‌سازی پیشرفته نمودارها در Matplotlib
  • 87. آشنایی با کتابخانه Seaborn برای نمودارهای آماری زیبا
  • 88. آشنایی با کتابخانه Plotly برای نمودارهای تعاملی
  • 89. مقدمه‌ای بر D3.js برای بصری‌سازی قدرتمند تحت وب
  • 90. فرآیند آماده‌سازی داده برای بصری‌سازی (Data Preparation)
  • 91. پاکسازی و تبدیل داده‌ها (Data Cleaning & Transformation)
  • 92. کار با فرمت‌های داده مختلف: CSV, JSON, Excel
  • 93. اتصال به پایگاه داده و APIها برای دریافت داده زنده
  • 94. انتشار و به اشتراک‌گذاری بصری‌سازی‌ها
  • 95. بهینه‌سازی عملکرد در بصری‌سازی داده‌های بزرگ
  • 96. چالش‌های بصری‌سازی کلان‌داده (Big Data Visualization)
  • 97. بصری‌سازی داده‌های بلادرنگ (Real-time Data Visualization)
  • 98. واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR) در بصری‌سازی
  • 99. آینده بصری‌سازی داده و روندهای نوظهور
  • 100. پروژه نهایی: ساخت یک پورتفولیو بصری‌سازی داده

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.