سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای عملی استخراج دانش از داده‌ها: رویکردی کاربردی

کتاب راهنمای عملی استخراج دانش از داده‌ها: رویکردی کاربردی

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 راهنمای عملی استخراج دانش از داده‌ها: رویکردی کاربردی

موضوع کلی: علم داده و هوش تجاری

موضوع میانی: تحلیل و تفسیر داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و هوش تجاری
  • 2. اهمیت داده‌ها در دنیای امروز
  • 3. مفاهیم کلیدی علم داده
  • 4. داده‌ها: انواع و منابع
  • 5. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای تحلیل
  • 7. مقدمه‌ای بر هوش تجاری
  • 8. اجزای سیستم‌های هوش تجاری
  • 9. انواع داشبوردهای مدیریتی
  • 10. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 11. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 12. بصری‌سازی داده‌ها: اصول و ابزارها
  • 13. نمودارهای میله‌ای و خطی
  • 14. نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام
  • 15. نقشه‌های حرارتی و نمودارهای جعبه‌ای
  • 16. تحلیل آماری پایه
  • 17. میانگین، میانه و مد
  • 18. واریانس و انحراف معیار
  • 19. همبستگی و رگرسیون خطی
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 21. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 22. یادگیری با نظارت و بدون نظارت
  • 23. مدل‌های طبقه‌بندی
  • 24. رگرسیون و پیش‌بینی مقادیر
  • 25. خوشه‌بندی داده‌ها
  • 26. الگوریتم K-Means
  • 27. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 28. کاهش ابعاد داده‌ها
  • 29. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
  • 30. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیشرفته
  • 31. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 34. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 35. تحلیل احساسات متنی
  • 36. مدل‌سازی موضوعی
  • 37. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 38. قواعد وابستگی و کشف الگو
  • 39. تحلیل سبد خرید
  • 40. شبکه‌های اجتماعی و تحلیل آن
  • 41. تحلیل سری‌های زمانی
  • 42. پیش‌بینی تقاضا
  • 43. تحلیل ریسک مالی
  • 44. مقدمه‌ای بر هوش تجاری در کسب‌وکار
  • 45. هوش تجاری در بازاریابی
  • 46. هوش تجاری در فروش
  • 47. هوش تجاری در عملیات
  • 48. هوش تجاری در مدیریت منابع انسانی
  • 49. مدل‌سازی داده‌ها برای هوش تجاری
  • 50. انبار داده (Data Warehouse)
  • 51. مخزن داده (Data Mart)
  • 52. استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL)
  • 53. معماری‌های هوش تجاری
  • 54. ابزارهای هوش تجاری: Tableau
  • 55. ابزارهای هوش تجاری: Power BI
  • 56. ابزارهای هوش تجاری: QlikView
  • 57. طراحی گزارش‌های تحلیلی
  • 58. تفسیر نتایج تحلیل‌ها
  • 59. ارتباط نتایج با اهداف کسب‌وکار
  • 60. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 61. اخلاق در علم داده
  • 62. حریم خصوصی داده‌ها
  • 63. امنیت داده‌ها
  • 64. مدیریت کیفیت داده‌ها
  • 65. پروژه‌های علم داده: گام به گام
  • 66. تعریف مسئله و اهداف پروژه
  • 67. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 68. انتخاب و اجرای مدل
  • 69. ارزیابی و تفسیر نتایج
  • 70. پیاده‌سازی و استقرار مدل
  • 71. مطالعات موردی: تحلیل داده‌های فروش
  • 72. مطالعات موردی: پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 73. مطالعات موردی: تحلیل عملکرد وب‌سایت
  • 74. مطالعات موردی: بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 75. مطالعات موردی: تحلیل ریسک اعتباری
  • 76. مفاهیم پیشرفته در هوش تجاری
  • 77. تحلیل کلان داده (Big Data)
  • 78. معماری‌های کلان داده
  • 79. ابزارهای کلان داده: Hadoop
  • 80. ابزارهای کلان داده: Spark
  • 81. تکنیک‌های پیشرفته بصری‌سازی
  • 82. بصری‌سازی تعاملی
  • 83. داشبوردهای پیشرفته
  • 84. تحلیل داده‌های مکانی
  • 85. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 87. کاربردها در بهینه‌سازی
  • 88. آینده علم داده و هوش تجاری
  • 89. روندهای نوظهور در تحلیل داده
  • 90. علم داده برای تحول دیجیتال
  • 91. نقش علم داده در نوآوری
  • 92. مهارت‌های مورد نیاز متخصصان داده
  • 93. گزارش‌نویسی و ارائه نتایج
  • 94. مدیریت پروژه‌های داده‌محور
  • 95. استانداردها و چارچوب‌های تحلیل داده
  • 96. ملاحظات قانونی و مقرراتی در داده‌ها
  • 97. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
  • 98. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در علم 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.