سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی تحلیل داده‌ها برای کسب‌وکار و تصمیم‌گیری هوشمند

کتاب مبانی تحلیل داده‌ها برای کسب‌وکار و تصمیم‌گیری هوشمند

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 مبانی تحلیل داده‌ها برای کسب‌وکار و تصمیم‌گیری هوشمند

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و داده

موضوع میانی: تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌ها و اهمیت آن در کسب‌وکار
  • 2. مبانی جمع‌آوری داده‌ها و منابع مختلف
  • 3. انواع داده‌ها: ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار
  • 4. کیفیت داده‌ها: اهمیت، چالش‌ها و روش‌های بهبود
  • 5. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 6. شناخت داده‌ها: آمار توصیفی پایه
  • 7. نمودارهای پایه برای تحلیل اکتشافی داده‌ها
  • 8. مفهوم متغیرها: کمی و کیفی
  • 9. مفهوم توزیع داده‌ها و معیارهای مرکزی
  • 10. انحراف معیار و واریانس: سنجش پراکندگی داده‌ها
  • 11. همبستگی و هم‌تغییری: درک روابط بین متغیرها
  • 12. مقدمه‌ای بر تحلیل رگرسیون خطی
  • 13. تفسیر ضرایب رگرسیون خطی
  • 14. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
  • 15. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 16. پیش‌بینی با استفاده از روش‌های ساده سری زمانی
  • 17. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی (Clustering)
  • 18. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 19. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی
  • 20. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی (Classification)
  • 21. الگوریتم رگرسیون لجستیک
  • 22. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
  • 23. ساخت و تفسیر درخت‌های تصمیم
  • 24. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت و بازیابی
  • 25. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 26. معماری پایه شبکه‌های عصبی
  • 27. کاربرد شبکه‌های عصبی در طبقه‌بندی
  • 28. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی
  • 29. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 30. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل تصویر
  • 31. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 32. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 33. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با استفاده از NLP
  • 34. طبقه‌بندی متون با استفاده از NLP
  • 35. استخراج اطلاعات از متون
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 37. کاربردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 38. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 39. فیلترینگ مبتنی بر محتوا در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 40. فیلترینگ مشارکتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 41. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 42. ابزارها و فناوری‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 43. مقدمه‌ای بر انبار داده (Data Warehousing)
  • 44. مقدمه‌ای بر دریاچه داده (Data Lake)
  • 45. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 46. داشبوردهای مدیریتی و گزارش‌گیری
  • 47. تحلیل داده‌های مشتریان
  • 48. تحلیل داده‌های فروش و بازاریابی
  • 49. تحلیل داده‌های عملیاتی
  • 50. تحلیل داده‌های مالی و حسابداری
  • 51. مقدمه‌ای بر اخلاق در تحلیل داده‌ها
  • 52. حریم خصوصی داده‌ها و مسائل امنیتی
  • 53. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 54. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده‌ها
  • 55. فرآیند مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 56. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 57. کاهش ابعاد داده‌ها (Dimensionality Reduction)
  • 58. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 59. تحلیل تمایزگر خطی (LDA)
  • 60. مقدمه‌ای بر یادگیری ناظر (Supervised Learning)
  • 61. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning)
  • 62. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 63. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ترکیبی (Ensemble Learning)
  • 64. مدل Bagging و Random Forests
  • 65. مدل Boosting و Gradient Boosting
  • 66. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 67. استخراج ویژگی‌های زبانی
  • 68. مدل‌های زبانی ترنسفورمر (Transformer)
  • 69. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در وظایف NLP
  • 70. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 71. شاخص‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 72. شناسایی تأثیرگذاران در شبکه‌های اجتماعی
  • 73. تحلیل روندها در شبکه‌های اجتماعی
  • 74. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های جغرافیایی (GIS)
  • 75. نمایش و تحلیل داده‌های مکانی
  • 76. تحلیل الگوهای مکانی
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای سری‌های زمانی
  • 78. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 79. پیش‌بینی سری‌های زمانی با یادگیری عمیق
  • 80. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی علّی (Causal Modeling)
  • 81. استنتاج علّی از داده‌های مشاهده‌ای
  • 82. روش‌های آزمایشی برای استنتاج علّی
  • 83. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 84. قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 85. الگوریتم Apriori
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 87. یادگیری نیمه‌ناظر (Semi-Supervised Learning)
  • 88. بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های هایپرپارامتر
  • 89. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 90. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته در تحلیل داده‌ها
  • 91. آینده تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی
  • 92. کاربرد تحلیل داده‌ها در صنایع مختلف
  • 93. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 94. مبانی اخلاق حرفه‌ای در حوزه داده
  • 95. پیش‌بینی و پیشگیری از ریسک در کسب‌وکار با داده
  • 96. تحلیل سناریوهای کسب‌وکار
  • 97. تحلیل پیش‌گویانه و پیش‌بینانه
  • 98. مدل‌سازی پیشرفته برای پیش‌بینی
  • 99. تحلیل داده‌های سلامت و پزشکی
  • 100. کاربرد تحلیل داده‌ها در بهینه‌سازی فرآیندها

📚 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.