سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کشف هوشمند داده با SAS® Viya®: تکنیک‌های قدرتمند برای دستیابی به بینش عمیق‌تر

کتاب کشف هوشمند داده با SAS® Viya®: تکنیک‌های قدرتمند برای دستیابی به بینش عمیق‌تر

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 کشف هوشمند داده با SAS® Viya®: تکنیک‌های قدرتمند برای دستیابی به بینش عمیق‌تر

موضوع کلی: هوش تجاری و تحلیل داده

موضوع میانی: کشف و تحلیل داده با ابزارهای پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش تجاری و اهمیت کشف داده
  • 2. آشنایی با پلتفرم SAS Viya برای تحلیل داده
  • 3. مبانی پایگاه‌های داده و ساختارهای داده‌ای
  • 4. مفاهیم کلیدی در کشف و تحلیل داده
  • 5. مراحل فرآیند کشف هوشمند داده
  • 6. معرفی ابزارهای SAS Viya برای کشف داده
  • 7. انواع داده‌ها و چالش‌های مرتبط با آن‌ها
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی
  • 9. تکنیک‌های ادغام داده‌ها از منابع مختلف
  • 10. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 11. اهمیت تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 12. مصورسازی داده‌ها برای درک بهتر
  • 13. نمودارهای پایه و کاربردهای آن‌ها
  • 14. نمودارهای پیشرفته در SAS Viya
  • 15. تحلیل سری‌های زمانی در کشف داده
  • 16. مفاهیم پایه مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 17. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 18. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 19. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 20. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
  • 21. خوشه‌بندی (Clustering) و الگوریتم‌های آن
  • 22. کشف قواعد وابستگی (Association Rule Mining)
  • 23. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 24. مفاهیم یادگیری با نظارت
  • 25. درختان تصمیم (Decision Trees)
  • 26. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 27. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 28. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 29. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 30. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 31. مفاهیم متن‌کاوی (Text Mining)
  • 32. مدیریت داده‌های متنی در SAS Viya
  • 33. تکنیک‌های استخراج ویژگی از متن
  • 34. شبکه‌سازی و تحلیل گراف
  • 35. نمودارهای ارتباطی و تحلیل گره‌ها
  • 36. کاربردهای تحلیل شبکه‌ها در کسب‌وکار
  • 37. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌گویانه (Predictive Analytics)
  • 38. ساخت مدل‌های پیش‌بینانه در SAS Viya
  • 39. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینانه
  • 40. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 41. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 42. بهینه‌سازی مدل‌ها و تنظیم پارامترها
  • 43. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 44. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها
  • 45. مفاهیم هوش تجاری (BI)
  • 46. نقش داشبوردها در BI
  • 47. طراحی داشبوردهای مؤثر
  • 48. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 49. تحلیل داده‌های مشتریان
  • 50. بخش‌بندی مشتریان (Customer Segmentation)
  • 51. مدل‌سازی ریزش مشتری (Customer Churn)
  • 52. تحلیل ارزش طول عمر مشتری (CLV)
  • 53. تحلیل داده‌های فروش و بازاریابی
  • 54. بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی
  • 55. تحلیل رفتار مشتری در فروشگاه
  • 56. پیش‌بینی تقاضا
  • 57. تحلیل داده‌های مالی
  • 58. شناسایی الگوهای تقلب مالی
  • 59. مدیریت ریسک با تحلیل داده
  • 60. تحلیل داده‌های عملیاتی
  • 61. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 62. مدیریت موجودی
  • 63. تحلیل داده‌های منابع انسانی
  • 64. بهبود فرآیندهای استخدام
  • 65. تحلیل رضایت کارکنان
  • 66. مفاهیم اخلاق در تحلیل داده
  • 67. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت
  • 68. استانداردهای حاکمیت داده
  • 69. نقش تحلیل داده در تصمیم‌گیری استراتژیک
  • 70. آینده کشف هوشمند داده
  • 71. روندهای نوین در تحلیل داده
  • 72. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 73. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 74. کاربردهای بلاک‌چین در تحلیل داده
  • 75. تحلیل داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)
  • 76. امنیت داده‌ها در محیط‌های ابری
  • 77. مدیریت کلان‌داده‌ها (Big Data)
  • 78. ابزارهای مدیریت کلان‌داده
  • 79. پلتفرم‌های تحلیل داده ابری
  • 80. معماری‌های مدرن تحلیل داده
  • 81. دیجیتال مارکتینگ و تحلیل داده
  • 82. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 83. آینده تحلیل داده در سازمان‌ها
  • 84. تکنیک‌های پیشرفته مصورسازی
  • 85. تحلیل خوشه‌ای پیشرفته
  • 86. مدل‌سازی پیش‌بینانه پیشرفته
  • 87. استفاده از APIها در SAS Viya
  • 88. اتوماسیون فرآیندهای تحلیل داده
  • 89. ترکیب داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
  • 90. مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining)
  • 91. اهمیت کیفیت داده در تحلیل
  • 92. چالش‌های پیاده‌سازی BI
  • 93. نقش تحلیل داده در نوآوری
  • 94. تکنیک‌های پیشرفته پاکسازی داده
  • 95. مدل‌سازی پیش‌بینانه پویا
  • 96. تحلیل داده‌های جغرافیایی (GIS)
  • 97. کاربرد تحلیل داده در حوزه سلامت
  • 98. تحلیل داده در صنعت تولید
  • 99. تحلیل داده در بخش انرژی
  • 100. مدیریت دانش و تحلیل 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.