آموزش اتوماسیون تحلیل‌های مالی با ابزارهای هوش مصنوعی و داشبوردها - آخرین آپدیت

مبانی اتوماسیون برای تحلیل‌گران مالی Automation Foundations for Financial Analysts

• ویدئوی خوش‌آمدگویی به دوره! Course Welcome Video!

• مفهوم اتوماسیون در نقش‌های مالی مدرن What Automation Means in Modern Finance Roles

• موارد استفاده از اتوماسیون در FP&A، خزانه‌داری و تحقیقات سرمایه‌گذاری Automation Use Cases Across FP&A, Treasury & Investment Research

• منابع داده برای جریان‌های کاری مالی خودکار Data Sources for Automated Financial Workflows

• نحوه عملکرد APIها و کاربرد آن‌ها برای تحلیل‌گران How APIs Work and How Analysts Use Them

• استخراج داده‌های بازار و کلان از APIهای مالی Pulling Market and Macro Data from Financial APIs

• احراز هویت API، محدودیت نرخ درخواست و مدیریت خطا API Authentication, Rate Limits and Error Handling

• مفاهیم ETL برای خطوط لوله داده‌های مالی ETL Concepts for Financial Data Pipelines

• زمان‌بندی جریان‌های کاری خودکار با استفاده از Airflow Scheduling Automated Workflows Using Airflow

• اتوماسیون بدون کدنویسی با n8n و Zapier No-Code Automation Using n8n and Zapier

داشبوردهای تحلیل بلادرنگ داده‌های مالی Dashboards for Real-Time Financial Insights

• انواع داشبوردهای مالی Types of Financial Dashboards

• طراحی داشبوردهای مالی KPI-محور Designing KPI-Driven Financial Dashboards

• بهترین روش‌ها برای روایت‌گری داده‌های مالی (Storytelling) Best Practices for Financial Storytelling

• اتصال Power BI به منابع داده‌های مالی Connecting Power BI to Financial Data Sources

• ساخت بصری‌سازی‌های مالی برای عملکرد و پیش‌بینی Building Financial Visuals for Performance and Forecasting

• به‌روزرسانی خودکار، پارامترها و مبانی DAX Automated Refresh, Parameters and DAX Fundamentals

• اتصال Tableau به داده‌های زنده و استخراج شده Connecting Tableau to Live and Extract Data

• بصری‌سازی‌های پیشرفته مالی در Tableau Advanced Financial Visualizations in Tableau

• اکشن‌های تعاملی داشبورد و روایت‌گری داده‌ها Interactive Dashboard Actions and Storytelling

اپلیکیشن‌های تعاملی برای تحلیل‌گران مدرن Interactive Applications for Modern Analysts

• مبانی Streamlit: لایوت‌ها، ویجت‌ها و بارگذاری داده‌ها Streamlit Basics: Layouts, Widgets and Data Loading

• ساخت کامپوننت‌های مالی تعاملی Creating Interactive Financial Components

• تم‌گذاری اپلیکیشن، استقرار و اشتراک‌گذاری App Theming, Deployment and Sharing

• بارگذاری مدل‌های یادگیری ماشین در Streamlit Loading Machine Learning Models into Streamlit

• افزودن ورودی‌های پیش‌بینی و خروجی‌های پیش‌بینانه Adding Forecast Inputs and Predictive Outputs

• بصری‌سازی خروجی‌های یادگیری ماشین Visualizing Machine Learning Outputs

• اتصال اپلیکیشن‌ها به APIها و داده‌های زنده Connecting Applications to APIs and Live Data

• استقرار اپلیکیشن‌های مالی در فضای ابری Deploying Financial Applications to the Cloud

• احراز هویت، دسترسی‌ها و کنترل نسخه Authentication, Permissions and Version Control

پروژه نهایی: سیستم اتوماسیون تحلیل مالی مجهز به هوش مصنوعی Capstone: AI-Enabled Automated Financial Insights System

• اتصال APIهای بلادرنگ برای داده‌های بازار و کلان Connecting Real-Time APIs for Market and Macro Data

• پیش‌بینی یادگیری ماشین با استفاده از Prophet و Gradient Boosting Machine Learning Forecasting Using Prophet and Gradient Boosting

• پاک‌سازی خودکار داده‌ها و تولید ویژگی‌ها Automated Data Cleaning and Feature Generation

• اتصال داشبوردها به خروجی‌های API و یادگیری ماشین Linking Dashboards to API and Machine Learning Outputs

• تنظیم هشدارها برای آستانه‌ها، نوسانات و انحرافات Setting Alerts for Thresholds, Volatility and Variances

• ارسال خودکار تحلیل‌ها از طریق نوتیفیکیشن‌ها Automated Insight Delivery via Notifications

• هوش مصنوعی مولد برای گزارش‌های تحلیلی مالی Generative AI for Financial Commentary

• تحلیل احساسات و تولید روایت‌های پیش‌بینی Sentiment Analysis and Forecast Narrative Generation

• استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی و ارزیابی ریسک Responsible AI Usage and Risk Evaluation

• جمع‌بندی و پایان دوره! Course Closure!