سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل داده‌های انبار و تصمیم‌گیری با پایتون

کتاب تحلیل داده‌های انبار و تصمیم‌گیری 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 داده‌های انبار و تصمیم‌گیری با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه مدیریت انبارداری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه ای بر انبار داده و تحلیل داده
  • 2. فصل ۲: نصب و راه اندازی پایتون برای تحلیل داده
  • 3. فصل ۳: ساختار داده در پایتون (لیست ها، تاپل ها، دیکشنری ها)
  • 4. فصل ۴: کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 5. فصل ۵: کتابخانه Pandas برای دستکاری داده ها
  • 6. فصل ۶: خواندن و نوشتن انواع فایل های داده (CSV, Excel, JSON)
  • 7. فصل ۷: پاکسازی و پیش پردازش داده های واقعی
  • 8. فصل ۸: شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 9. فصل ۹: تشخیص و حذف داده های پرت
  • 10. فصل ۱۰: تبدیل و نرمال سازی داده ها
  • 11. فصل ۱۱: مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 12. فصل ۱۲: آمار توصیفی با Pandas
  • 13. فصل ۱۳: مصورسازی داده ها با Matplotlib
  • 14. فصل ۱۴: مصورسازی داده ها با Seaborn
  • 15. فصل ۱۵: نمودارهای پایه (خطی، میله ای، هیستوگرام)
  • 16. فصل ۱۶: نمودارهای پیشرفته (پراکندگی، جعبه ای، آماری)
  • 17. فصل ۱۷: بررسی توزیع داده ها
  • 18. فصل ۱۸: تحلیل همبستگی بین متغیرها
  • 19. فصل ۱۹: کوئری زدن و فیلتر کردن داده ها
  • 20. فصل ۲۰: گروه بندی و تجمیع داده ها
  • 21. فصل ۲۱: ترکیب داده ها از منابع مختلف (Merge, Join, Concat)
  • 22. فصل ۲۲: مقدمه ای بر انبار داده (Data Warehousing)
  • 23. فصل ۲۳: مفاهیم کلیدی انبار داده (Dimensionality, Facts, Dimensions)
  • 24. فصل ۲۴: طراحی طرحواره ستاره ای (Star Schema)
  • 25. فصل ۲۵: طراحی طرحواره برف دانه ای (Snowflake Schema)
  • 26. فصل ۲۶: مراحل ETL (Extract, Transform, Load)
  • 27. فصل ۲۷: استخراج داده از منابع مختلف
  • 28. فصل ۲۸: تبدیل داده ها برای بارگذاری
  • 29. فصل ۲۹: بارگذاری داده ها در انبار داده
  • 30. فصل ۳۰: مقدمه ای بر یادگیری ماشین در تحلیل داده
  • 31. فصل ۳۱: انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
  • 32. فصل ۳۲: ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
  • 33. فصل ۳۳: رگرسیون خطی ساده
  • 34. فصل ۳۴: رگرسیون خطی چندگانه
  • 35. فصل ۳۵: ارزیابی مدل های رگرسیون
  • 36. فصل ۳۶: طبقه بندی: مقدمه ای بر منطق
  • 37. فصل ۳۷: رگرسیون لجستیک
  • 38. فصل ۳۸: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 39. فصل ۳۹: درخت تصمیم
  • 40. فصل ۴۰: جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 41. فصل ۴۱: ارزیابی مدل های طبقه بندی
  • 42. فصل ۴۲: معیارهای ارزیابی (دقت، صحت، بازیابی)
  • 43. فصل ۴۳: ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix)
  • 44. فصل ۴۴: منحنی ROC و AUC
  • 45. فصل ۴۵: خوشه بندی: مقدمه ای بر الگوریتم K-Means
  • 46. فصل ۴۶: پیاده سازی K-Means با Scikit-learn
  • 47. فصل ۴۷: ارزیابی خوشه ها
  • 48. فصل ۴۸: تحلیل سری های زمانی: مقدمه
  • 49. فصل ۴۹: تشخیص روند و فصلی بودن
  • 50. فصل ۵۰: مدل های ساده سری زمانی (میانگین متحرک)
  • 51. فصل ۵۱: مدل ARIMA
  • 52. فصل ۵۲: پیش بینی با مدل های سری زمانی
  • 53. فصل ۵۳: تحلیل متن: مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 54. فصل ۵۴: پاکسازی و پیش پردازش متن
  • 55. فصل ۵۵: توکن سازی (Tokenization)
  • 56. فصل ۵۶: حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 57. فصل ۵۷: لماتیزاسیون و ریشه یابی (Lemmatization & Stemming)
  • 58. فصل ۵۸: نمایش متنی به صورت برداری (Bag of Words)
  • 59. فصل ۵۹: TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
  • 60. فصل ۶۰: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 61. فصل ۶۱: مقدمه ای بر تحلیل شبکه های اجتماعی
  • 62. فصل ۶۲: نمایش گراف داده ها
  • 63. فصل ۶۳: شناسایی گره های مهم (Centrality Measures)
  • 64. فصل ۶۴: خوشه بندی در شبکه ها
  • 65. فصل ۶۵: ابزارها و کتابخانه های تحلیل شبکه (NetworkX)
  • 66. فصل ۶۶: مقدمه ای بر تصمیم گیری مبتنی بر داده
  • 67. فصل ۶۷: چارچوب های تصمیم گیری
  • 68. فصل ۶۸: تعریف مسئله تصمیم گیری
  • 69. فصل ۶۹: جمع آوری و تحلیل داده های مرتبط
  • 70. فصل ۷۰: شناسایی معیارهای تصمیم گیری
  • 71. فصل ۷۱: تحلیل سناریوهای مختلف
  • 72. فصل ۷۲: تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 73. فصل ۷۳: تحلیل درخت تصمیم گیری (Decision Trees)
  • 74. فصل ۷۴: تحلیل هزینه-منفعت (Cost-Benefit Analysis)
  • 75. فصل ۷۵: تحلیل ریسک و عدم قطعیت
  • 76. فصل ۷۶: مقدمه ای بر ابزارهای BI (Business Intelligence)
  • 77. فصل ۷۷: مفهوم داشبوردها
  • 78. فصل ۷۸: طراحی داشبوردهای موثر
  • 79. فصل ۷۹: اصول مصورسازی داده در داشبوردها
  • 80. فصل ۸۰: نمونه های داشبوردهای عملیاتی
  • 81. فصل ۸۱: ارتباط تحلیل داده با استراتژی کسب و کار
  • 82. فصل ۸۲: معیارهای کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 83. فصل ۸۳: تعیین اهداف SMART
  • 84. فصل ۸۴: داستان گویی با داده ها (Data Storytelling)
  • 85. فصل ۸۵: ارتباط موثر یافته های تحلیلی
  • 86. فصل ۸۶: اخلاق در تحلیل داده
  • 87. فصل ۸۷: حریم خصوصی داده ها
  • 88. فصل ۸۸: تعصب در الگوریتم ها
  • 89. فصل ۸۹: مسئولیت پذیری در تصمیم گیری
  • 90. فصل ۹۰: مفاهیم پیشرفته تحلیل داده
  • 91. فصل ۹۱: یادگیری عمیق (Deep Learning) در تحلیل داده
  • 92. فصل ۹۲: شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 93. فصل ۹۳: شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 94. فصل ۹۴: پردازش زبان طبیعی با مدل های پیشرفته (BERT, GPT)
  • 95. فصل ۹۵: سیستم های توصیه گر (Recommender Systems)
  • 96. فصل ۹۶: فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 97. فصل ۹۷: فیلترینگ محتوا (Content-Based Filtering)
  • 98. فصل ۹۸: پیاده سازی سیستم توصیه گر ساده
  • 99. فصل ۹۹: موارد کاربرد پیشرفته انبار داده
  • 100. فصل ۱۰۰: جمع بندی و نگاه به آینده

📚 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.