سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استراتژی‌های ارتقاء شغلی با تحلیل داده در Amazon QuickSight

کتاب استراتژی‌های ارتقاء شغلی با تحلیل داده در Amazon QuickSight

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 استراتژی‌های ارتقاء شغلی با تحلیل داده در Amazon QuickSight

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش تجاری

موضوع میانی: ابزارهای هوش تجاری و مصورسازی داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده و هوش تجاری
  • 2. اهمیت داده در ارتقاء شغلی
  • 3. آشنایی با Amazon QuickSight
  • 4. مفاهیم کلیدی هوش تجاری
  • 5. انواع داده‌های شغلی
  • 6. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های شغلی
  • 7. مراحل تحلیل داده در محیط کار
  • 8. مصورسازی داده‌ها برای درک بهتر
  • 9. انتخاب ابزار مناسب برای تحلیل
  • 10. معرفی داشبوردهای مدیریتی
  • 11. طراحی داشبوردهای مؤثر
  • 12. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) در ارتقاء شغلی
  • 13. تحلیل روند پیشرفت شغلی
  • 14. شناسایی فرصت‌های ارتقاء
  • 15. پیش‌بینی مسیرهای شغلی آینده
  • 16. ارتباط بین عملکرد و پاداش
  • 17. تحلیل رضایت شغلی کارکنان
  • 18. شناخت نقاط قوت و ضعف فردی
  • 19. استفاده از داده برای بهبود مهارت‌ها
  • 20. تطبیق مهارت‌ها با نیاز بازار کار
  • 21. اهمیت داده‌های بازخورد
  • 22. تحلیل نتایج ارزیابی عملکرد
  • 23. مدیریت سوابق شغلی
  • 24. اهمیت شبکه‌سازی حرفه‌ای (با رویکرد داده‌محور)
  • 25. تحلیل تأثیر آموزش بر پیشرفت
  • 26. برنامه‌ریزی برای توسعه شغلی
  • 27. استفاده از داده برای مذاکره حقوق
  • 28. تحلیل ساختار سازمانی و جایگاه شغلی
  • 29. شناخت فرهنگ سازمانی از طریق داده
  • 30. مدل‌سازی سناریوهای شغلی
  • 31. تحلیل رقبا در بازار کار
  • 32. شناسایی روندهای نوظهور شغلی
  • 33. اهمیت داده‌های عمومی در تحلیل شغلی
  • 34. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌های شغلی (مطابق با قوانین ایران)
  • 35. اخلاق در تحلیل داده‌های شغلی
  • 36. حریم خصوصی در داده‌های شغلی (مطابق با قوانین ایران)
  • 37. امنیت داده‌ها در Amazon QuickSight
  • 38. مبانی کار با پایگاه‌های داده
  • 39. اتصال QuickSight به منابع داده
  • 40. انواع Visualizations در QuickSight
  • 41. ساخت نمودارهای میله‌ای و خطی
  • 42. نمودارهای دایره‌ای و هیستوگرام
  • 43. نمودارهای پراکندگی و Bubble Charts
  • 44. نقشه‌های جغرافیایی برای تحلیل داده‌های مکانی
  • 45. جداول محوری (Pivot Tables) برای خلاصه‌سازی داده
  • 46. استفاده از فیلترها و پارامترها
  • 47. ایجاد داشبوردهای تعاملی
  • 48. تنظیمات رنگ و قالب‌بندی در QuickSight
  • 49. اضافه کردن متن و تصاویر به داشبورد
  • 50. اشتراک‌گذاری داشبوردها
  • 51. تنظیم سطوح دسترسی در QuickSight
  • 52. مفاهیم فرمول‌نویسی در QuickSight (SPICE)
  • 53. توابع پایه در QuickSight
  • 54. توابع تجمعی و آماری
  • 55. توابع شرطی
  • 56. توابع تاریخ و زمان
  • 57. توابع رشته‌ای
  • 58. توابع منطقی
  • 59. بهینه‌سازی عملکرد داشبورد
  • 60. مدیریت هزینه‌های QuickSight
  • 61. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در تحلیل شغلی (با رویکرد داده‌محور و مطابق با چارچوب علمی)
  • 62. کاربرد تحلیل آماری در پیش‌بینی شغلی
  • 63. تحلیل رگرسیون برای پیش‌بینی
  • 64. تحلیل خوشه‌بندی برای گروه‌بندی کارکنان
  • 65. مقدمه‌ای بر مباحث مرتبط با داده‌کاوی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 66. کاربرد داده‌کاوی در شناسایی الگوهای شغلی
  • 67. تحلیل متن برای استخراج اطلاعات از رزومه‌ها
  • 68. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در تحلیل داده (با رویکرد علمی و چارچوب رسمی)
  • 69. کاربرد هوش مصنوعی در شخصی‌سازی مسیر شغلی
  • 70. تحلیل احساسات در بازخوردها
  • 71. ملاحظات قانونی در استفاده از هوش مصنوعی (مطابق با قوانین ایران)
  • 72. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های شغلی در یک سازمان
  • 73. مطالعه موردی: طراحی داشبورد ارتقاء شغلی
  • 74. مطالعه موردی: پیش‌بینی نیازهای آتی نیروی کار
  • 75. مطالعه موردی: استفاده از داده برای بهبود فرهنگ سازمانی
  • 76. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های مربوط به آموزش و توسعه
  • 77. مطالعه موردی: ارزیابی اثربخشی برنامه‌های استخدامی
  • 78. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های مربوط به تنوع و فراگیری (Diversity & Inclusion)
  • 79. مطالعه موردی: استفاده از داده برای مدیریت استعدادها
  • 80. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های مربوط به سلامت و رفاه شغلی
  • 81. مطالعه موردی: بهینه‌سازی فرآیندهای منابع انسانی با تحلیل داده
  • 82. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های مربوط به ترک خدمت کارکنان
  • 83. مطالعه موردی: استفاده از داده برای سنجش تعهد سازمانی
  • 84. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های مربوط به رضایت مشتریان (در صورت ارتباط با عملکرد شغلی)
  • 85. مطالعه موردی: طراحی استراتژی‌های ارتقاء شغلی مبتنی بر داده
  • 86. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در تحلیل داده و هوش تجاری
  • 87. آینده تحلیل داده در ارتقاء شغلی

📚 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.