سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Data Storytelling: روایت داده‌ها برای تصمیم‌گیری کسب و کار

کتاب Data Storytelling: روایت داده‌ها برای تصمیم‌گیری کسب و کار

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 Data Storytelling: روایت داده‌ها برای تصمیم‌گیری کسب و کار

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و روایت داده‌ها
  • 2. اهمیت روایت داده‌ها در کسب و کار
  • 3. ارتباط بین داده، داستان و تصمیم‌گیری
  • 4. مراحل کلیدی در فرآیند روایت داده‌ها
  • 5. تعریف اهداف داستان‌گویی با داده
  • 6. شناسایی مخاطبان و نیازهای اطلاعاتی آن‌ها
  • 7. اصول انتخاب داده‌های مناسب
  • 8. مفهوم داده‌های خام و داده‌های پردازش شده
  • 9. انواع داده‌ها (ساختار یافته، نیمه ساختار یافته، بدون ساختار)
  • 10. مصادر داده‌ای متداول در کسب و کار
  • 11. جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف
  • 12. اصول پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 13. شناسایی و رفع مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 14. شناسایی و حذف داده‌های پرت (Outliers)
  • 15. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 16. تبدیل داده‌ها (Data Transformation)
  • 17. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 18. کاوش داده‌ها (Exploratory Data Analysis - EDA)
  • 19. تجسم داده‌ها (Data Visualization) به عنوان ابزار اصلی
  • 20. انتخاب نمودار مناسب بر اساس نوع داده و هدف
  • 21. نمودارهای خطی (Line Charts) و کاربردهای آن‌ها
  • 22. نمودارهای میله‌ای (Bar Charts) و کاربردهای آن‌ها
  • 23. نمودارهای دایره‌ای (Pie Charts) و محدودیت‌های آن‌ها
  • 24. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots) و تشخیص روابط
  • 25. هیستوگرام‌ها (Histograms) و توزیع داده‌ها
  • 26. جعبه نمودارها (Box Plots) برای نمایش توزیع و پراکندگی
  • 27. نقشه‌نگاری داده‌ها (Geospatial Visualization)
  • 28. نمودارهای حرارتی (Heatmaps) و تشخیص الگوها
  • 29. نمودارهای شبکه‌ای (Network Graphs)
  • 30. نمودارهای سه بعدی (3D Charts) و ملاحظات استفاده
  • 31. نمودارهای تعاملی (Interactive Charts)
  • 32. اصول طراحی بصری برای نمودارها
  • 33. انتخاب پالت رنگی مناسب
  • 34. استفاده از برچسب‌ها و عنوان‌های گویا
  • 35. نمایش اطلاعات کلیدی به صورت مختصر
  • 36. تکنیک‌های داستان‌گویی در علم داده
  • 37. ساختار یک داستان داده‌محور
  • 38. شروع داستان: معرفی مسئله و زمینه
  • 39. قلاب (Hook) در ابتدای داستان
  • 40. ارائه یافته‌های کلیدی به صورت واضح
  • 41. استفاده از روایت برای هدایت مخاطب
  • 42. انتقال پیام اصلی داستان
  • 43. نتیجه‌گیری و فراخوان به عمل (Call to Action)
  • 44. استفاده از مثال‌های واقعی و مطالعات موردی
  • 45. تجزیه و تحلیل روندها (Trend Analysis)
  • 46. شناسایی همبستگی‌ها (Correlation) و علیت (Causation)
  • 47. ارائه اطلاعات آماری به زبانی ساده
  • 48. خلاصه سازی اطلاعات پیچیده
  • 49. استفاده از مقایسه‌ها و تضادها
  • 50. ایجاد تنش و هیجان در روایت
  • 51. شخصیت‌پردازی در داستان داده‌ها (اگر امکان‌پذیر باشد)
  • 52. تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده برای روایت
  • 53. یادگیری ماشین (Machine Learning) برای پیش‌بینی
  • 54. طبقه‌بندی (Classification) و کاربردهای آن
  • 55. رگرسیون (Regression) برای پیش‌بینی مقادیر
  • 56. خوشه‌بندی (Clustering) برای کشف گروه‌ها
  • 57. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 58. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP)
  • 59. مدل‌های زبانی پیشرفته
  • 60. تجزیه و تحلیل آماری پیشرفته
  • 61. آزمون فرضیه (Hypothesis Testing)
  • 62. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
  • 63. تحلیل رگرسیون چندگانه
  • 64. تحلیل عوامل (Factor Analysis)
  • 65. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA)
  • 66. مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) (مقدماتی)
  • 67. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 68. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 69. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 70. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 71. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 72. بکارگیری دانش آماری در تفسیر نتایج
  • 73. استفاده از ابزارهای علم داده
  • 74. معرفی زبان‌های برنامه نویسی رایج (Python, R)
  • 75. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE)
  • 76. کتابخانه‌های کلیدی در Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn)
  • 77. کتابخانه‌های کلیدی در R (dplyr, ggplot2, caret)
  • 78. ابزارهای بصری سازی پیشرفته (Tableau, Power BI) (معرفی)
  • 79. پلتفرم‌های ابری برای علم داده (AWS, Azure, GCP) (معرفی)
  • 80. بکارگیری هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در روایت داده‌ها
  • 81. استفاده از ChatGPT برای تولید متن روایی
  • 82. استفاده از مدل‌های تصویری برای خلق نمودارهای خلاقانه
  • 83. اتوماسیون فرآیند روایت داده‌ها
  • 84. طراحی داشبوردهای مدیریتی (Dashboards)
  • 85. اصول طراحی داشبوردهای موثر
  • 86. انتخاب شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 87. ارائه داشبورد به صورت داستانی
  • 88. ملاحظات اخلاقی در روایت داده‌ها
  • 89. حریم خصوصی داده‌ها
  • 90. سوگیری (Bias) در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 91. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 92. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌ها
  • 93. چالش‌های متداول در روایت داده‌ها
  • 94. غلبه بر مقاومت در برابر داده‌ها
  • 95. ارتباط موثر با ذینفعان غیرفنی
  • 96. مدیریت انتظارات
  • 97. تکرار و بهبود روایت داده‌ها
  • 98. ساخت فرهنگ داده‌محور در سازمان
  • 99. کار تیمی و همکاری در پروژه های علم داده
  • 100. نکات پایانی و جمع‌بندی دوره

📚 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.