سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل کسب و کار هوشمند: خودکارسازی گزارش‌دهی با پایتون

کتاب تحلیل کسب و کار هوشمند: خودکارسازی گزارش‌دهی با پایتون

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل کسب و کار هوشمند: خودکارسازی گزارش‌دهی با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه تحلیل کسب و کار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل اول: مبانی هوش تجاری و تحلیل کسب و کار
  • 2. فصل دوم: معرفی پایتون برای تحلیل داده
  • 3. فصل سوم: نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
  • 4. فصل چهارم: ساختارهای داده‌ای اساسی در پایتون
  • 5. فصل پنجم: عملیات بر روی لیست‌ها و تاپل‌ها
  • 6. فصل ششم: کار با دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها
  • 7. فصل هفتم: مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy
  • 8. فصل هشتم: عملیات برداری و محاسبات عددی با NumPy
  • 9. فصل نهم: مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas
  • 10. فصل دهم: ساختارهای داده‌ای Pandas: Series و DataFrame
  • 11. فصل یازدهم: خواندن و نوشتن داده از فایل‌های مختلف
  • 12. فصل دوازدهم: پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 13. فصل سیزدهم: مدیریت داده‌های گمشده و پرت
  • 14. فصل چهاردهم: تبدیل و تغییر شکل داده‌ها
  • 15. فصل پانزدهم: ادغام و پیوستن DataFrame ها
  • 16. فصل شانزدهم: گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
  • 17. فصل هفدهم: مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها
  • 18. فصل هجدهم: کتابخانه Matplotlib برای مصورسازی
  • 19. فصل نوزدهم: نمودارهای خطی و میله‌ای
  • 20. فصل بیستم: نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام
  • 21. فصل بیست و یکم: نمودارهای دایره‌ای و جعبه‌ای
  • 22. فصل بیست و دوم: کتابخانه Seaborn برای مصورسازی پیشرفته
  • 23. فصل بیست و سوم: سفارشی‌سازی نمودارها
  • 24. فصل بیست و چهارم: مقدمه‌ای بر خودکارسازی گزارش‌دهی
  • 25. فصل بیست و پنجم: اصول گزارش‌دهی پویا
  • 26. فصل بیست و ششم: شناسایی نیازهای گزارش‌دهی
  • 27. فصل بیست و هفتم: انتخاب ابزارها و تکنیک‌های خودکارسازی
  • 28. فصل بیست و هشتم: خودکارسازی با اسکریپت‌های پایتون
  • 29. فصل بیست و نهم: خواندن خودکار داده‌ها
  • 30. فصل سی‌ام: پردازش خودکار داده‌ها
  • 31. فصل سی و یکم: تولید خودکار نمودارها
  • 32. فصل سی و دوم: قالب‌بندی گزارش‌های خودکار
  • 33. فصل سی و سوم: ایجاد گزارش‌های متنی
  • 34. فصل سی و چهارم: تولید گزارش‌های PDF
  • 35. فصل سی و پنجم: کتابخانه ReportLab برای PDF
  • 36. فصل سی و ششم: تولید گزارش‌های HTML
  • 37. فصل سی و هفتم: کتابخانه Jinja2 برای HTML
  • 38. فصل سی و هشتم: تولید گزارش‌های Excel
  • 39. فصل سی و نهم: کتابخانه openpyxl برای Excel
  • 40. فصل چهلم: ارسال خودکار گزارش‌ها از طریق ایمیل
  • 41. فصل چهل و یکم: کتابخانه smtplib برای ایمیل
  • 42. فصل چهل و دوم: برنامه‌ریزی خودکار اجرای گزارش‌ها
  • 43. فصل چهل و سوم: استفاده از Cron Jobs (لینوکس/مک)
  • 44. فصل چهل و چهارم: استفاده از Task Scheduler (ویندوز)
  • 45. فصل چهل و پنجم: مدیریت خطا در فرآیندهای خودکار
  • 46. فصل چهل و ششم: ثبت گزارش (Logging)
  • 47. فصل چهل و هفتم: ساخت داشبوردهای تعاملی
  • 48. فصل چهل و هشتم: کتابخانه Dash برای داشبورد
  • 49. فصل چهل و نهم: طراحی ساختار داشبورد
  • 50. فصل پنجاهم: ایجاد مؤلفه‌های تعاملی داشبورد
  • 51. فصل پنجاه و یکم: پیوند دادن مؤلفه‌ها در داشبورد
  • 52. فصل پنجاه و دوم: استقرار داشبوردهای تعاملی
  • 53. فصل پنجاه و سوم: مقدمه‌ای بر علم داده و یادگیری ماشین
  • 54. فصل پنجاه و چهارم: کاربردهای یادگیری ماشین در تحلیل کسب و کار
  • 55. فصل پنجاه و پنجم: مقدمه‌ای بر کتابخانه Scikit-learn
  • 56. فصل پنجاه و ششم: پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 57. فصل پنجاه و هفتم: انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 58. فصل پنجاه و هشتم: رگرسیون خطی و لجستیک
  • 59. فصل پنجاه و نهم: درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 60. فصل شصتم: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 61. فصل شصت و یکم: خوشه‌بندی K-Means
  • 62. فصل شصت و دوم: ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 63. فصل شصت و سوم: اعتبارسنجی متقابل
  • 64. فصل شصت و چهارم: مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 65. فصل شصت و پنجم: کاربردهای NLP در تحلیل کسب و کار
  • 66. فصل شصت و ششم: مقدمه‌ای بر کتابخانه NLTK
  • 67. فصل شصت و هفتم: پیش‌پردازش متن
  • 68. فصل شصت و هشتم: استخراج ویژگی از متن
  • 69. فصل شصت و نهم: تحلیل احساسات
  • 70. فصل هفتادم: مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 71. فصل هفتاد و یکم: پیش‌بینی فروش و روندها
  • 72. فصل هفتاد و دوم: کتابخانه Statsmodels برای سری‌های زمانی
  • 73. فصل هفتاد و سوم: مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 74. فصل هفتاد و چهارم: الگوریتم‌های قوانین وابستگی
  • 75. فصل هفتاد و پنجم: مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 76. فصل هفتاد و ششم: تحلیل گراف در پایتون
  • 77. فصل هفتاد و هفتم: ابزارهای پیشرفته تحلیل کسب و کار
  • 78. فصل هفتاد و هشتم: ادغام با پایگاه‌های داده
  • 79. فصل هفتاد و نهم: استفاده از SQL در پایتون
  • 80. فصل هشتادم: کار با API ها برای جمع‌آوری داده
  • 81. فصل هشتاد و یکم: امنیت در خودکارسازی گزارش‌دهی
  • 82. فصل هشتاد و دوم: مدیریت نسخه با Git
  • 83. فصل هشتاد و سوم: اصول توسعه نرم‌افزار تمیز
  • 84. فصل هشتاد و چهارم: تست نویسی در پایتون
  • 85. فصل هشتاد و پنجم: الگوهای طراحی برای تحلیل کسب و کار
  • 86. فصل هشتاد و ششم: مهندسی داده برای هوش تجاری
  • 87. فصل هشتاد و هفتم: معماری یک سیستم هوش تجاری
  • 88. فصل هشتاد و هشتم: ملاحظات مقیاس‌پذیری
  • 89. فصل هشتاد و نهم: آینده تحلیل کسب و کار هوشمند
  • 90. فصل نودم: روندهای نوظهور در هوش تجاری
  • 91. فصل نود و یکم: کاربردهای پیشرفته خودکارسازی
  • 92. فصل نود و دوم: تحلیل A/B در پایتون
  • 93. فصل نود و سوم: بهینه‌سازی فرآیندها با داده
  • 94. فصل نود و چهارم: ساخت مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 95. فصل نود و پنجم: تحلیل سبد خرید
  • 96. فصل نود و ششم: تحلیل رفتار مشتری
  • 97. فصل نود و هفتم: داستان‌سرایی با داده
  • 98. فصل نود و هشتم: اخلاق در تحلیل داده
  • 99. فصل نود و نهم: جمع‌بندی و گام‌های بعدی
  • 100. فصل صدم: پروژه‌های عملی و مطالعات موردی

📚 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.