کتاب تحلیل داده با DA0-001: مبانی، ابزارها و کاربردها

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 داده با DA0-001: مبانی، ابزارها و کاربردها

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش تجاری

موضوع میانی: مبانی و ابزارهای تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی تحلیل داده و هوش تجاری
  • 2. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 3. انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
  • 4. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
  • 5. اصول طراحی پایگاه داده
  • 6. زبان پرس‌وجوی SQL مقدماتی
  • 7. عملیات پایه در SQL (SELECT, FROM, WHERE)
  • 8. مرتب‌سازی و فیلتر کردن داده‌ها
  • 9. عملیات تجمیع (GROUP BY, HAVING)
  • 10. توابع تجمیعی در SQL
  • 11. اتصال جداول (JOIN)
  • 12. انواع JOIN (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)
  • 13. پرس‌وجوهای تو در تو (Subqueries)
  • 14. توابع پنجره‌ای (Window Functions)
  • 15. مدیریت تراکنش‌ها در پایگاه داده
  • 16. مقدمه‌ای بر NoSQL
  • 17. انواع پایگاه داده NoSQL
  • 18. کاربرد پایگاه داده‌های NoSQL
  • 19. ابزارهای تحلیل داده
  • 20. مقدمه‌ای بر Excel برای تحلیل داده
  • 21. توابع پرکاربرد Excel (SUM, AVERAGE, COUNT)
  • 22. Pivot Tables در Excel
  • 23. نمودارهای Excel برای بصری‌سازی
  • 24. مقدمه‌ای بر Python برای تحلیل داده
  • 25. نصب و پیکربندی Python
  • 26. محیط‌های توسعه Python (IDE)
  • 27. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy
  • 28. عملیات بر روی آرایه‌های NumPy
  • 29. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas
  • 30. ساختارهای داده Pandas (Series, DataFrame)
  • 31. بارگذاری و ذخیره داده‌ها در Pandas
  • 32. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Pandas
  • 33. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
  • 34. عملیات تجمیع و گروه بندی با Pandas
  • 35. ادغام و اتصال DataFrames
  • 36. کار با داده‌های زمانی در Pandas
  • 37. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها
  • 38. اصول طراحی بصری‌سازی مؤثر
  • 39. کتابخانه Matplotlib برای بصری‌سازی
  • 40. نمودارهای خطی و میله‌ای با Matplotlib
  • 41. نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام با Matplotlib
  • 42. سفارشی‌سازی نمودارها در Matplotlib
  • 43. کتابخانه Seaborn برای بصری‌سازی
  • 44. نمودارهای آماری پیشرفته با Seaborn
  • 45. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (BI)
  • 46. مولفه‌های اصلی سیستم‌های BI
  • 47. ابزارهای BI رایج در ایران
  • 48. طراحی داشبوردهای BI
  • 49. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
  • 50. تحلیل سناریو و پیش‌بینی
  • 51. تحلیل روند (Trend Analysis)
  • 52. تحلیل علل ریشه‌ای (Root Cause Analysis)
  • 53. تحلیل کوهورت (Cohort Analysis)
  • 54. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 55. تکنیک‌های نمونه‌گیری داده
  • 56. مدل‌سازی داده‌ها
  • 57. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 58. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 59. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 60. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 61. مدیریت چرخه عمر داده
  • 62. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 63. مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 64. اخلاق در تحلیل داده
  • 65. مسئولیت‌پذیری تحلیلگر داده
  • 66. مستندسازی فرآیند تحلیل داده
  • 67. ارتباط مؤثر نتایج تحلیل
  • 68. ارائه نتایج به ذینفعان
  • 69. کاربرد تحلیل داده در کسب‌وکار
  • 70. تحلیل داده در بازاریابی
  • 71. تحلیل داده در مالی
  • 72. تحلیل داده در عملیات
  • 73. تحلیل داده در منابع انسانی
  • 74. تحلیل داده در تحقیق و توسعه
  • 75. تحلیل داده در بهداشت و درمان
  • 76. تحلیل داده در صنعت
  • 77. تحلیل داده در بخش دولتی
  • 78. مطالعات موردی تحلیل داده در ایران
  • 79. تکنیک‌های پیشرفته پاکسازی داده
  • 80. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 81. کاهش ابعاد داده‌ها
  • 82. اصول آماری در تحلیل داده
  • 83. آزمون فرض آماری
  • 84. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی
  • 85. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک
  • 86. تحلیل خوشه‌ای (Clustering)
  • 87. کاهش ابعاد با PCA
  • 88. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 89. مدل ARIMA برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 90. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 91. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینانه
  • 92. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 93. الگوریتم‌های مهم در داده‌کاوی
  • 94. کاربرد داده‌کاوی در تشخیص الگو
  • 95. مفاهیم اساسی هوش تجاری
  • 96. معماری سیستم‌های هوش تجاری
  • 97. ابزارهای ETL (Extract, Transform, Load)
  • 98. مدیریت کیفیت داده
  • 99. مبانی تحلیل آماری پیشرفته
  • 100. آمار توصیفی و استنباطی

📚 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.