سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب فنون، اخلاق و تحلیل در جمع‌آوری داده

کتاب فنون، اخلاق و تحلیل در جمع‌آوری داده

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 فنون، اخلاق و تحلیل در جمع‌آوری داده

موضوع کلی: مدیریت و تحلیل داده

موضوع میانی: جمع‌آوری و تحلیل داده‌های علمی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت و تحلیل داده در پژوهش
  • 2. اصول اخلاقی در جمع‌آوری داده‌های علمی
  • 3. مبانی جمع‌آوری داده‌های کمی
  • 4. روش‌های جمع‌آوری داده‌های کیفی
  • 5. طراحی پرسشنامه و ابزارهای سنجش
  • 6. نمونه‌گیری در پژوهش‌های علمی
  • 7. ملاحظات حقوقی و حریم خصوصی در داده‌ها
  • 8. انواع داده‌ها و سطوح سنجش
  • 9. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 10. مدیریت پایگاه داده‌ها و ذخیره‌سازی امن
  • 11. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی
  • 12. میانگین، میانه و نما در تحلیل داده
  • 13. انحراف معیار و واریانس در سنجش پراکندگی
  • 14. توزیع‌های آماری رایج
  • 15. مقدمه‌ای بر آمار استنباطی
  • 16. آزمون فرض آماری
  • 17. آزمون تی (t-test) برای مقایسه میانگین‌ها
  • 18. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 19. همبستگی و رگرسیون خطی ساده
  • 20. تحلیل همبستگی پیرسون
  • 21. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی چندگانه
  • 22. مدل‌سازی رگرسیونی
  • 23. تحلیل عاملی اکتشافی (EFA)
  • 24. تحلیل عاملی تأییدی (CFA)
  • 25. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 26. پیش‌بینی در سری‌های زمانی
  • 27. تحلیل داده‌های پیمایشی
  • 28. روش‌های تحلیل داده‌های کیفی
  • 29. تحلیل مضمون (Thematic Analysis)
  • 30. تحلیل محتوا (Content Analysis)
  • 31. نظریه داده‌بنیاد (Grounded Theory)
  • 32. تحلیل گفتمان (Discourse Analysis)
  • 33. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای آماری
  • 34. کار با نرم‌افزار SPSS
  • 35. کار با نرم‌افزار R
  • 36. کار با نرم‌افزار Python برای تحلیل داده
  • 37. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 38. یادگیری نظارت شده
  • 39. طبقه‌بندی (Classification)
  • 40. رگرسیون (Regression)
  • 41. یادگیری نظارت نشده
  • 42. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 43. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 44. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 45. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 46. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 47. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 48. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
  • 49. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده
  • 50. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 51. امنیت داده‌ها و حفاظت از اطلاعات
  • 52. رمزنگاری در حفاظت از داده‌ها
  • 53. مقدمه‌ای بر علم داده
  • 54. مراحل پروژه علم داده
  • 55. ابزارهای علم داده
  • 56. مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)
  • 57. کاربرد مصورسازی در درک داده‌ها
  • 58. انواع نمودارهای آماری
  • 59. نمودارهای میله‌ای و خطی
  • 60. نمودارهای پراکندگی و حبابی
  • 61. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps)
  • 62. داشبوردهای مدیریتی
  • 63. اصول طراحی داشبورد
  • 64. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 65. جمع‌آوری و تحلیل داده‌های وب
  • 66. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 67. قواعد وابستگی (Association Rules)
  • 68. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 69. پیش‌پردازش داده‌ها در داده‌کاوی
  • 70. ارزیابی مدل‌های داده‌کاوی
  • 71. کاربرد داده‌کاوی در کسب‌وکار
  • 72. کاربرد داده‌کاوی در بهداشت و درمان
  • 73. کاربرد داده‌کاوی در آموزش
  • 74. کاربرد داده‌کاوی در علوم اجتماعی
  • 75. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 76. معماری سیستم‌های داده‌های حجیم
  • 77. ابزارهای پردازش داده‌های حجیم
  • 78. امنیت در داده‌های حجیم
  • 79. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های فضایی
  • 80. سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS)
  • 81. تحلیل داده‌های مکانی
  • 82. مصورسازی داده‌های مکانی
  • 83. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های کلان
  • 84. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌ها
  • 85. حکمرانی داده (Data Governance)
  • 86. کیفیت داده‌ها در سازمان‌ها
  • 87. اهمیت داده‌های معتبر برای تصمیم‌گیری
  • 88. ارزیابی و بهبود کیفیت داده‌ها
  • 89. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
  • 90. مستندسازی داده‌ها
  • 91. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics)
  • 92. مدل‌های پیش‌بینی در کسب‌وکار
  • 93. تحلیل داده‌های مشتریان
  • 94. بهینه‌سازی فرآیندها با تحلیل داده
  • 95. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده مدیریت 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.