سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی داده برای کسب‌وکارهای کوچک: راهکارهای مقرون‌به‌صرفه

کتاب مهندسی داده برای کسب‌وکارهای کوچک: راهکارهای مقرون‌به‌صرفه

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 مهندسی داده برای کسب‌وکارهای کوچک: راهکارهای مقرون‌به‌صرفه

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: مهندسی داده (Data Engineering)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر مهندسی داده برای کسب و کارهای کوچک
  • 2. تعریف مهندسی داده و اهمیت آن
  • 3. مزایای مهندسی داده برای کسب و کارهای کوچک
  • 4. چالش های مهندسی داده در کسب و کارهای کوچک
  • 5. هدف گذاری در مهندسی داده برای کسب و کارهای کوچک
  • 6. شناخت انواع داده در کسب و کارهای کوچک
  • 7. داده های مشتری
  • 8. داده های مالی
  • 9. داده های عملیاتی
  • 10. داده های بازاریابی
  • 11. داده های وب سایت و اپلیکیشن
  • 12. داده های شبکه های اجتماعی
  • 13. داده های منابع انسانی
  • 14. اهمیت کیفیت داده
  • 15. اصول جمع آوری داده
  • 16. روش های جمع آوری داده
  • 17. ابزارهای جمع آوری داده
  • 18. ملاحظات حریم خصوصی و امنیت داده
  • 19. مقررات مربوط به داده ها (مانند GDPR، CCPA)
  • 20. مدیریت داده ها
  • 21. ذخیره سازی داده ها
  • 22. انواع روش های ذخیره سازی داده
  • 23. پایگاه داده های رابطه‌ای (SQL)
  • 24. پایگاه داده های NoSQL
  • 25. انبار داده (Data Warehouse)
  • 26. دریاچه داده (Data Lake)
  • 27. ذخیره سازی ابری (Cloud Storage)
  • 28. مقایسه گزینه های ذخیره سازی
  • 29. ملاحظات هزینه در ذخیره سازی
  • 30. مدیریت داده های حجیم (Big Data)
  • 31. استخراج داده (Data Extraction)
  • 32. تبدیل داده (Data Transformation)
  • 33. بارگذاری داده (Data Loading)
  • 34. فرآیندهای ETL و ELT
  • 35. ابزارهای ETL/ELT مقرون به صرفه
  • 36. پاکسازی داده (Data Cleaning)
  • 37. شناسایی و رفع داده های تکراری
  • 38. مدیریت مقادیر گمشده
  • 39. استانداردسازی داده ها
  • 40. اعتبارسنجی داده ها
  • 41. تحلیل داده (Data Analysis)
  • 42. مقدمه ای بر تحلیل داده
  • 43. انواع تحلیل داده
  • 44. تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics)
  • 45. تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analytics)
  • 46. تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics)
  • 47. تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics)
  • 48. ابزارهای تحلیل داده مقرون به صرفه
  • 49. نرم افزارهای صفحه گسترده (Spreadsheet Software)
  • 50. ابزارهای بصری سازی داده (Data Visualization Tools)
  • 51. زبان های برنامه نویسی برای تحلیل داده (Python, R)
  • 52. کتابخانه های تحلیل داده (Pandas, NumPy)
  • 53. بصری سازی داده (Data Visualization)
  • 54. اهمیت بصری سازی داده
  • 55. انواع نمودارها و گراف ها
  • 56. انتخاب نمودار مناسب
  • 57. ابزارهای بصری سازی داده مقرون به صرفه
  • 58. Google Data Studio (Looker Studio)
  • 59. Microsoft Power BI (نسخه رایگان/پایه)
  • 60. Tableau Public
  • 61. Metabase
  • 62. Superset
  • 63. ایجاد داشبوردهای مدیریتی
  • 64. تفسیر بصری سازی داده
  • 65. استفاده از داده برای تصمیم گیری
  • 66. مقدمه ای بر استفاده از داده در تصمیم گیری
  • 67. شناخت الگوها و روندها
  • 68. شناخت رفتارهای مشتری
  • 69. بهینه سازی فرآیندهای کسب و کار
  • 70. پیش بینی فروش و درآمد
  • 71. شناخت نقاط ضعف و قوت
  • 72. مدیریت ریسک
  • 73. داده کاوی (Data Mining)
  • 74. مقدمه ای بر داده کاوی
  • 75. تکنیک های داده کاوی
  • 76. قوانین انجمنی (Association Rules)
  • 77. خوشه بندی (Clustering)
  • 78. طبقه بندی (Classification)
  • 79. پیش بینی (Prediction)
  • 80. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 81. ابزارهای داده کاوی مقرون به صرفه
  • 82. Weka
  • 83. Orange
  • 84. RapidMiner (نسخه رایگان)
  • 85. مدل سازی داده (Data Modeling)
  • 86. مفهوم مدل سازی داده
  • 87. انواع مدل های داده
  • 88. مدل های مفهومی
  • 89. مدل های منطقی
  • 90. مدل های فیزیکی
  • 91. اهمیت مدل سازی داده برای مقیاس پذیری
  • 92. امنیت داده ها
  • 93. اصول امنیت داده
  • 94. رمزنگاری داده ها
  • 95. کنترل دسترسی
  • 96. پشتیبان گیری و بازیابی داده ها
  • 97. امنیت در فضای ابری
  • 98. آموزش کارکنان در مورد امنیت داده
  • 99. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML) در مهندسی داده
  • 100. مقدمه ای بر AI/ML

📚 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.