سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب علم داده در خدمت کسب‌وکار: از داده تا ارزش‌آفرینی استراتژیک

کتاب علم داده در خدمت کسب‌وکار: از داده تا ارزش‌آفرینی استراتژیک

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 علم داده در خدمت کسب‌وکار: از داده تا ارزش‌آفرینی استراتژیک

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کسب‌وکار

موضوع میانی: کاربرد علم داده در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کسب‌وکار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و کسب‌وکار
  • 2. چرایی اهمیت داده در دنیای امروز
  • 3. تعریف علم داده و ارتباط آن با کسب‌وکار
  • 4. نقش علم داده در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک
  • 5. مفاهیم کلیدی در علم داده برای مدیران
  • 6. انواع داده‌ها و منابع آن‌ها در کسب‌وکار
  • 7. کیفیت داده‌ها و چالش‌های پیش رو
  • 8. مراحل یک پروژه علم داده در کسب‌وکار
  • 9. تعریف مسئله کسب‌وکار و ترجمه آن به مسئله علم داده
  • 10. شناخت داده‌ها و اکتشاف اولیه (EDA)
  • 11. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 12. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 13. انتخاب مدل‌های مناسب برای تحلیل
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در کسب‌وکار
  • 15. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
  • 16. مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی مقادیر
  • 17. مدل‌های طبقه‌بندی برای دسته‌بندی داده‌ها
  • 18. یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)
  • 19. خوشه‌بندی (Clustering) برای بخش‌بندی مشتریان
  • 20. قوانین انجمنی (Association Rules) برای سبد خرید
  • 21. ارزیابی مدل‌ها و معیارهای عملکرد
  • 22. اعتبارسنجی مدل‌ها (Model Validation)
  • 23. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 24. تفسیرپذیری مدل‌ها (Model Interpretability)
  • 25. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning) در کسب‌وکار
  • 26. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل کسب‌وکار
  • 27. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 28. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
  • 29. پیش‌بینی تقاضا و فروش
  • 30. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) از بازخورد مشتریان
  • 31. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 32. کاربرد NLP در تحلیل متون کسب‌وکار
  • 33. شبکه‌های اجتماعی و تحلیل داده‌های آن‌ها
  • 34. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در کسب‌وکار
  • 35. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 36. تکنیک‌های داده‌کاوی در کشف الگوها
  • 37. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده (Data-Driven Decision Making)
  • 38. ایجاد داشبوردهای مدیریتی (Dashboards)
  • 39. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 40. تجسم داده‌ها (Data Visualization) برای انتقال مفاهیم
  • 41. ابزارهای تجسم داده‌ها
  • 42. طراحی گزارش‌های تحلیلی مؤثر
  • 43. کاربرد علم داده در بازاریابی
  • 44. بخش‌بندی مشتریان (Customer Segmentation)
  • 45. پیش‌بینی ریزش مشتری (Customer Churn Prediction)
  • 46. شخصی‌سازی پیشنهادات و تبلیغات
  • 47. کاربرد علم داده در عملیات (Operations)
  • 48. بهینه‌سازی زنجیره تأمین (Supply Chain Optimization)
  • 49. مدیریت موجودی (Inventory Management)
  • 50. پیش‌بینی خرابی تجهیزات (Predictive Maintenance)
  • 51. کاربرد علم داده در مالی
  • 52. شناسایی تقلب (Fraud Detection)
  • 53. امتیازدهی اعتباری (Credit Scoring)
  • 54. مدیریت ریسک (Risk Management)
  • 55. کاربرد علم داده در منابع انسانی
  • 56. تحلیل بهره‌وری کارکنان
  • 57. پیش‌بینی نیازهای استخدامی
  • 58. مدیریت استعداد (Talent Management)
  • 59. اقتصاد سنجی کاربردی در کسب‌وکار
  • 60. تحلیل رگرسیون چندگانه در کسب‌وکار
  • 61. مدل‌های سری زمانی در تحلیل اقتصادی
  • 62. کاربرد آمار در تحلیل کسب‌وکار
  • 63. آزمون فرض آماری در تصمیم‌گیری
  • 64. تحلیل همبستگی و علیت
  • 65. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 66. تفاوت علم داده و هوش تجاری
  • 67. پایگاه‌های داده رابطه‌ای (Relational Databases)
  • 68. مقدمه‌ای بر SQL برای تحلیل داده
  • 69. کوئری‌نویسی پیشرفته در SQL
  • 70. انواع مدل‌های داده
  • 71. طراحی مدل‌های داده برای انبار داده
  • 72. مقدمه‌ای بر انباره داده (Data Warehousing)
  • 73. مفاهیم ETL (Extract, Transform, Load)
  • 74. استخراج داده از منابع مختلف
  • 75. تبدیل و پاکسازی داده‌ها
  • 76. بارگذاری داده‌ها در انبار داده
  • 77. مقدمه‌ای بر دریاچه داده (Data Lake)
  • 78. تفاوت انباره داده و دریاچه داده
  • 79. امنیت داده‌ها در سازمان
  • 80. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 81. اصول اخلاقی در علم داده
  • 82. حریم خصوصی داده‌ها
  • 83. سوگیری در الگوریتم‌ها و راه‌های مقابله
  • 84. مسئولیت‌پذیری در استفاده از علم داده
  • 85. آینده علم داده در کسب‌وکار
  • 86. روندهای نوظهور در علم داده
  • 87. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در کسب‌وکار
  • 88. تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی
  • 89. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 90. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 91. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 92. یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
  • 93. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
  • 94. آموزش مدل‌های سفارشی
  • 95. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی (Deployment)
  • 96. نظارت بر عملکرد مدل‌ها پس از استقرار
  • 97. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
  • 98. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 99. اهمیت همکاری بین تیم‌های فنی و کسب‌وکار
  • 100. خلق ارزش از داده‌ها: یک رویکرد استراتژیک

📚 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.