سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل داده‌های پیشرفته برای تصمیم‌گیری هوشمند در سازمان

کتاب تحلیل داده‌های پیشرفته برای تصمیم‌گیری هوشمند در سازمان

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 پیشرفته برای تصمیم‌گیری هوشمند در سازمان

موضوع کلی: علوم داده و هوش تجاری

موضوع میانی: تحلیل داده‌های کسب‌وکار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و هوش تجاری
  • 2. مبانی تحلیل داده‌های کسب‌وکار
  • 3. کاربرد هوش تجاری در سازمان‌ها
  • 4. چرخه حیات داده در سازمان
  • 5. انواع داده و منابع داده
  • 6. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها
  • 7. مدیریت کیفیت داده
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی
  • 9. تکنیک‌های استخراج ویژگی
  • 10. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده
  • 11. انواع مدل‌های داده
  • 12. مدل‌سازی رابطه‌ای برای انبار داده
  • 13. مدل‌سازی ابعادی برای انبار داده
  • 14. طراحی انبار داده
  • 15. پیاده‌سازی انبار داده
  • 16. مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 17. تجسم داده‌ها برای درک بهتر
  • 18. ابزارهای تجسم داده
  • 19. نمودارهای خطی و میله‌ای
  • 20. نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام
  • 21. نقشه‌های حرارتی و جعبه‌ای
  • 22. تحلیل توزیع داده‌ها
  • 23. شناسایی ناهنجاری‌ها و دورافتادگی‌ها
  • 24. تحلیل همبستگی بین متغیرها
  • 25. تحلیل رگرسیون خطی ساده
  • 26. تحلیل رگرسیون خطی چندگانه
  • 27. مقدمه‌ای بر مدل‌های طبقه‌بندی
  • 28. مدل‌های درخت تصمیم
  • 29. مدل‌های جنگل تصادفی
  • 30. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 31. شبکه‌های عصبی مقدماتی
  • 32. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
  • 33. الگوریتم K-Means
  • 34. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 35. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 36. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 37. شناسایی روند و فصلی بودن
  • 38. مدل‌های ARIMA
  • 39. پیش‌بینی با استفاده از سری‌های زمانی
  • 40. تحلیل آماری پیشرفته
  • 41. آزمون فرض آماری
  • 42. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 43. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 44. انتخاب و مهندسی ویژگی
  • 45. تکنیک‌های کاهش ابعاد (PCA)
  • 46. اعتبارسنجی متقابل مدل‌ها
  • 47. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 48. دقت، صحت و بازیابی
  • 49. امتیاز F1 و منحنی ROC
  • 50. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 51. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 52. خطای میانگین مطلق (MAE)
  • 53. ضریب تعیین (R-squared)
  • 54. مقدمه‌ای بر تحلیل متن
  • 55. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 56. تکنیک‌های توکنیزاسیون و نرمال‌سازی
  • 57. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 58. تحلیل احساسات
  • 59. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه
  • 60. مفاهیم گراف و گره
  • 61. تحلیل مسیر و مرکزیت
  • 62. کاربرد تحلیل شبکه در کسب‌وکار
  • 63. مقدمه‌ای بر هوش تجاری پیشرفته
  • 64. داشبوردهای مدیریتی
  • 65. گزارش‌دهی تعاملی
  • 66. تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics)
  • 67. یادگیری ماشین در هوش تجاری
  • 68. یادگیری تقویتی مقدماتی
  • 69. مقدمه‌ای بر کلان داده (Big Data)
  • 70. چالش‌های کلان داده
  • 71. معماری‌های کلان داده (Hadoop, Spark)
  • 72. پردازش دسته‌ای و جریانی
  • 73. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 74. تکنیک‌های قواعد وابستگی
  • 75. تحلیل سبد خرید
  • 76. مقدمه‌ای بر علم داده
  • 77. نقش دانشمند داده
  • 78. ابزارهای علم داده (Python, R)
  • 79. کتابخانه‌های تحلیل داده (Pandas, NumPy)
  • 80. کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Scikit-learn)
  • 81. کتابخانه‌های تجسم داده (Matplotlib, Seaborn)
  • 82. مقدمه‌ای بر اخلاق در تحلیل داده
  • 83. حریم خصوصی داده‌ها
  • 84. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 85. مسئولیت‌پذیری در تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 86. امنیت داده‌ها در هوش تجاری
  • 87. پروتکل‌های امنیتی داده
  • 88. مقررات حفاظت از داده‌ها (مانند GDPR)
  • 89. تحلیل داده‌های مشتریان
  • 90. بخش‌بندی مشتریان
  • 91. پیش‌بینی ریزش مشتری
  • 92. شخصی‌سازی تجربه مشتری
  • 93. تحلیل داده‌های عملیاتی
  • 94. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
  • 95. مدیریت زنجیره تامین
  • 96. تحلیل داده‌های مالی
  • 97. پیش‌بینی فروش
  • 98. تشخیص تقلب مالی
  • 99. تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 100. اثربخشی کمپین‌های بازاریابی

📚 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.