سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی تحلیل داده برای تحول دیجیتال در کسب‌وکار

کتاب مبانی تحلیل داده برای تحول دیجیتال در کسب‌وکار

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 داده برای تحول دیجیتال در کسب‌وکار

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و تحول دیجیتال

موضوع میانی: تحلیل داده در عصر دیجیتال

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحول دیجیتال در کسب‌وکار
  • 2. اهمیت داده در عصر دیجیتال
  • 3. مفاهیم کلیدی تحلیل داده
  • 4. انواع داده و منابع آن
  • 5. چرخه عمر داده در کسب‌وکار
  • 6. جمع‌آوری داده‌ها: روش‌ها و ابزارها
  • 7. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 8. انواع خطاهای داده و راهکارهای رفع آن‌ها
  • 9. استانداردسازی داده‌ها
  • 10. یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف
  • 11. مدل‌سازی داده‌ها: مفاهیم پایه
  • 12. انواع مدل‌های داده
  • 13. طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
  • 14. اصول طراحی پایگاه داده
  • 15. مقدمه‌ای بر NoSQL
  • 16. انواع پایگاه داده‌های NoSQL
  • 17. انتخاب پایگاه داده مناسب
  • 18. مفاهیم انبار داده (Data Warehouse)
  • 19. طراحی انبار داده
  • 20. مفاهیم دریاچه داده (Data Lake)
  • 21. تفاوت انبار داده و دریاچه داده
  • 22. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 23. اجزای هوش تجاری
  • 24. ابزارهای هوش تجاری
  • 25. گزارش‌دهی در هوش تجاری
  • 26. داشبوردها و تجسم داده
  • 27. اصول تجسم داده
  • 28. انواع نمودارها و کاربرد آن‌ها
  • 29. انتخاب نمودار مناسب
  • 30. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 31. انواع یادگیری ماشین
  • 32. یادگیری نظارت‌شده
  • 33. طبقه‌بندی (Classification)
  • 34. رگرسیون (Regression)
  • 35. یادگیری نظارت‌نشده
  • 36. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 37. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 38. یادگیری تقویتی
  • 39. مقدمه‌ای بر علم داده (Data Science)
  • 40. مراحل پروژه علم داده
  • 41. مهارت‌های مورد نیاز یک دانشمند داده
  • 42. ابزارهای علم داده
  • 43. مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 44. اهمیت EDA در درک داده
  • 45. تکنیک‌های EDA
  • 46. تحلیل آماری مقدماتی
  • 47. مفاهیم توزیع داده
  • 48. همبستگی و هم‌بستگی پیرسون
  • 49. آزمون فرض آماری
  • 50. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics)
  • 51. مدل‌های پیش‌بینانه در کسب‌وکار
  • 52. تکنیک‌های مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 53. اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 54. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینانه
  • 55. مقدمه‌ای بر تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics)
  • 56. کاربرد تحلیل توصیفی در کسب‌وکار
  • 57. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 58. مقدمه‌ای بر تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analytics)
  • 59. یافتن علل ریشه‌ای مشکلات
  • 60. تکنیک‌های تحلیل تشخیصی
  • 61. مقدمه‌ای بر تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics)
  • 62. بهینه‌سازی تصمیمات با تحلیل تجویزی
  • 63. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 64. الگوریتم‌های رایج داده‌کاوی
  • 65. قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 66. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 67. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 68. کاربرد NLP در تحلیل متن
  • 69. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 70. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
  • 71. پیش‌بینی روندها
  • 72. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 73. تحلیل روابط و نفوذ
  • 74. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های مکانی (Spatial Data Analysis)
  • 75. کاربرد داده‌های مکانی در کسب‌وکار
  • 76. مقدمه‌ای بر اخلاق در تحلیل داده
  • 77. حریم خصوصی داده‌ها
  • 78. امنیت داده‌ها
  • 79. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
  • 80. ملاحظات شرعی در استفاده از داده
  • 81. قوانین و مقررات حفاظت از داده در ایران
  • 82. کاربرد تحلیل داده در بازاریابی دیجیتال
  • 83. تحلیل رفتار مشتری
  • 84. شخصی‌سازی تجربه مشتری
  • 85. کاربرد تحلیل داده در مدیریت منابع انسانی
  • 86. تحلیل عملکرد کارکنان
  • 87. پیش‌بینی ریزش کارکنان
  • 88. کاربرد تحلیل داده در مدیریت مالی
  • 89. پیش‌بینی ریسک مالی
  • 90. بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری
  • 91. کاربرد تحلیل داده در عملیات و زنجیره تأمین
  • 92. بهینه‌سازی فرآیندها
  • 93. مدیریت موجودی
  • 94. کاربرد تحلیل داده در توسعه محصول
  • 95. شناسایی نیازهای بازار
  • 96. بهبود ویژگی‌های محصول
  • 97. تحول دیجیتال و نقش تحلیل داده
  • 98. چالش‌های پیاده‌سازی تحلیل داده
  • 99. آینده تحلیل داده و هوش مصنوعی
  • 100. مسیر شغلی در حوزه 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.