آموزش دوره تحلیل داده‌ها با هوش مصنوعی مولد (Generative AI) - آخرین آپدیت

دانلود Data Analytics Course with Generative AI

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: این دوره جامع هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده‌ها، شما را با مهارت‌های لازم برای بهینه‌سازی جریان‌های کاری داده، اتوماسیون تحلیل‌ها و تولید بینش‌های عملی با استفاده از AI تجهیز می‌کند. ابتدا با تسلط بر چهار نوع تحلیل (توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینانه و تجویزی) شروع کرده و بررسی می‌کنید که GenAI چگونه هر مرحله را ارتقا می‌دهد. یاد بگیرید که فرآیندهای ETL را خودکار کنید، داده‌های مصنوعی را با ابزارهایی مانند ChatGPT-4 و MOSTLY AI تولید کنید و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) را با استفاده از Julius AI و Tableau Pulse انجام دهید. در مراحل پیشرفته‌تر، به ساخت مدل‌های پیش‌بینانه، پیش‌بینی روندها و تحلیل ریسک از طریق شبیه‌سازی‌های واقعی بپردازید. همچنین معیارهای ارزیابی عملکرد را درک کرده، چالش‌های یکپارچه‌سازی را بررسی نموده و GenAI را در سناریوهای عملی کسب‌وکار به کار بگیرید. پیش‌نیاز این دوره داشتن درک پایه‌ای از تحلیل داده‌ها، آمار و آشنایی با ابزارهایی مانند Excel، SQL یا پلتفرم‌های BI است. در پایان این دوره شما قادر خواهید بود: - اتوماسیون داده‌ها: بهینه‌سازی ETL و تولید داده‌های مصنوعی با GenAI - تحلیل بینش‌ها: انجام EDA و بصری‌سازی داده‌ها با ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی - پیش‌بینی نتایج: ساخت مدل‌ها و شبیه‌سازی ریسک برای تصمیم‌گیری بهتر - کاربرد GenAI: استفاده از هوش مصنوعی مولد در تحلیل‌های واقعی با تاثیرات قابل اندازه‌گیری این دوره برای تحلیلگران، متخصصان داده و رهبران کسب‌وکار که به دنبال پیشبرد استراتژی داده‌های خود با AI هستند، ایده‌آل است.

سرفصل ها و درس ها

از اکتشاف تا بصری‌سازی Exploration to Visualization

  • اهداف یادگیری Learning Objectives

  • آشنایی با تحلیل داده‌ها و انواع آن Introduction to Data Analytics and Its Types

  • تحلیل توصیفی Descriptive Analytics

  • تحلیل تشخیصی Diagnostic Analytics

  • تحلیل پیش‌بینانه Predictive Analytics

  • تحلیل تجویزی Prescriptive Analytics

  • نقش GenAI در فرآیند تحلیل داده‌ها Roles of GenAI in Data Analytics Process

  • استفاده از GenAI در فرآیند ETL GenAI in ETL Process

  • دمو: اتوماسیون فرآیند ETL با استفاده از Julius AI Demo: Automate the ETL Process Using Julius AI

  • خط لوله‌های داده (Data Pipelines) Data Pipelines

  • یکپارچه‌سازی و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی Real-Time Data Integration and Analysis

  • مزایای استفاده از هوش مصنوعی مولد Benefits of Using Generative AI

  • افزایش داده‌ها و داده‌های مصنوعی Data Augmentation and Synthetic Data

  • دمو: تولید داده‌های افزوده با استفاده از ChatGPT 4 Demo: Generate Augmented Data Using ChatGPT - 4

  • GenAI در افزایش داده‌ها و تولید داده‌های مصنوعی GenAI in Data Augmentation and Synthetic Data Generation

  • دمو: ایجاد مجموعه داده‌های مصنوعی با MOSTLY AI Demo: Synthetic Dataset Creation Using MOSTLY AI

  • یکپارچگی داده‌ها Data Integrity

  • GenAI در تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) GenAI in Exploratory Data Analysis (EDA)

  • دمو: انجام EDA روی یک مجموعه داده بزرگ با Julius AI Demo: Perform an EDA on a Large Dataset Using Julius AI

  • دمو: ایجاد بینش‌های تحلیلی با Tableau Pulse Demo: Creating Insights Using Tableau Pulse

  • نکات کلیدی و جمع‌بندی Key Takeaways

بهینه‌سازی ETL، مدل‌سازی مولد و روندهای آینده ETL Optimization, Generative Modeling, and Future Trends

  • اهداف یادگیری Learning Objectives

  • GenAI در بصری‌سازی داده‌ها GenAI in Data Visualization

  • مدل‌سازی داده‌ها و مزایای آن Date Modeling and its Benefits

  • استفاده از GenAI برای مدل‌سازی داده‌ها GenAI for Data Modeling

  • GenAI در مدل‌های پیش‌بینی GenAI in Forecasting Models

  • دمو: تحلیل پیش‌بینانه با استفاده از Julius AI Demo: Predictive Analysis Using Julius AI

  • دمو: تولید پیش‌بینی برای روندها و رویدادهای آینده Demo: Generating Forecasts for Future Trends and Events

  • GenAI برای تحلیل ریسک GenAI for Risk Analysis

  • دمو: انجام تحلیل ریسک روی یک مجموعه داده نمونه Demo: Performing Risk Analysis on a Sample Dataset

  • دمو: شبیه‌سازی سناریوهای مختلف برای ارزیابی ریسک و فرصت Demo: Simulating Different Scenarios to Assess Risk and Opportunity

  • چالش‌های یکپارچه‌سازی GenAI در پروژه‌های داده Challenges in Integrating GenAI in Data Projects

  • معیارهای ارزیابی عملکرد GenAI در تحلیل داده‌ها Performance Metrics for GenAI in Data Analytics

  • مطالعه موردی ۱: TechGen Case Study 1: TechGen

  • سناریوهای کاربرد GenAI در تحلیل داده‌ها GenAI in Data Analytics: Scenarios

  • نکات کلیدی و جمع‌بندی Key Takeaways

نمایش نظرات

آموزش دوره تحلیل داده‌ها با هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
جزییات دوره
6h 26m
36
(آخرین آپدیت)
5,021
5 از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده