آموزش مبانی تحلیل داده‌ها: از مبتدی تا پیشرفته - آخرین آپدیت

دانلود Fundamentals Of Data Analytics: Beginner to Advanced

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: تحلیل داده‌ها را از سطح مبتدی تا پیشرفته با مثال‌های کاربردی و عملی بیاموزید. مبانی تحلیل داده‌ها را درک کرده و فرآیند کامل تحلیل داده، از جمع‌آوری و پاک‌سازی تا تحلیل و بصری‌سازی را شرح دهید. با استفاده از ابزارهای استاندارد صنعت مانند Microsoft Excel، SQL و Power BI (یا سایر ابزارهای پوشش داده شده در دوره)، داده‌ها را تحلیل و تفسیر کنید تا بینش‌های معنادار را استخراج نمایید. گزارش‌ها و داشبوردهای تعاملی ایجاد کنید که یافته‌ها را به طور موثر منتقل کرده و از تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده پشتیبانی کنند. تکنیک‌های تحلیل داده را در سناریوهای واقعی کسب‌وکار با شناسایی روندها، حل مشکلات تجاری و ارائه توصیه‌های مبتنی بر شواهد به کار ببرید. پیش نیازها: هیچ تجربه قبلی در تحلیل داده‌ها مورد نیاز نیست؛ این دوره برای مبتدیان طراحی شده است.

مبانی تحلیل داده‌ها: از مبتدی تا پیشرفته

با این دوره جامع تحلیل داده‌ها، قدرت داده‌ها را آزاد کنید و یکی از پرتقاضاترین مهارت‌های امروز را کسب نمایید. چه یک مبتدی کامل باشید و چه به دنبال ارتقای مهارت‌های تحلیلی خود، این دوره شما را گام به گام در کل فرآیند تحلیل داده‌ها راهنمایی می‌کند.

شما خواهید آموخت که چگونه با استفاده از ابزارهای استاندارد صنعت مانند Microsoft Excel، SQL، Python و Power BI، داده‌ها را جمع‌آوری، پاک‌سازی، تحلیل، بصری‌سازی و تفسیر کنید. از طریق تمرینات عملی، پروژه‌های واقعی و دموهای زنده، اعتماد به نفس لازم برای حل مشکلات کسب‌وکار و تصمیم‌گیری‌های داده‌محور را به دست خواهید آورد.

در پایان این دوره، تجربه عملی و پروژه‌های آماده برای پورتفولیو خواهید داشت که برای دنبال کردن شغل در زمینه تحلیل داده‌ها یا به کارگیری تفکر تحلیلی در نقش فعلی‌تان ضروری است.

آنچه خواهید آموخت

  • درک کامل جریان کاری تحلیل داده‌ها از جمع‌آوری تا گزارش‌دهی.

  • تسلط بر مایکروسافت اکسل برای تحلیل داده‌ها و گزارش‌دهی.

  • یادگیری SQL برای بازیابی، فیلتر و تحلیل داده‌ها از پایگاه‌های داده.

  • استفاده از پایتون برای پاک‌سازی، دستکاری و تحلیل مجموعه‌داده‌ها.

  • ایجاد داشبوردهای حرفه‌ای و گزارش‌های تعاملی با Power BI.

  • اجرای تکنیک‌های پاک‌سازی، تغییر شکل و آماده‌سازی داده‌ها.

  • ساخت بصری‌سازی‌های متقاعدکننده از داده‌ها برای انتقال موثر بینش‌ها.

  • کار با انواع مختلف داده‌ها و درک نحوه ذخیره‌سازی و مدیریت آن‌ها.

  • به‌کارگیری تکنیک‌های تحلیلی برای حل مشکلات واقعی کسب‌وکار.

  • انجام پروژه‌های عملی و تمرینات کدنویسی برای تقویت مهارت‌ها.

این دوره برای چه کسانی است

  • مبتدیانی که هیچ تجربه قبلی در تحلیل داده‌ها ندارند.

  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلانی که به دنبال شروع مسیر شغلی در حوزه داده هستند.

  • متخصصان کسب‌وکار که می‌خواهند تصمیمات داده‌محور بهتری بگیرند.

  • کارآفرینانی که می‌خواهند داده‌های تجاری خود را درک و تحلیل کنند.

  • هر کسی که علاقه‌مند به یادگیری یکی از سریع‌ترین و ارزشمندترین مهارت‌های دیجیتال است.

در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود

  • داده‌ها را با اعتماد به نفس تحلیل و تفسیر کنید.

  • داشبوردها و گزارش‌های تعاملی را با استفاده از Power BI بسازید.

  • پرس‌وجوهای SQL را برای استخراج بینش‌های تجاری معنادار بنویسید.

  • از پایتون و اکسل برای تحلیل داده‌ها و اتوماسیون استفاده کنید.

  • مجموعه‌داده‌ها را برای تحلیلی دقیق، آماده و پاک‌سازی کنید.

  • پورتفولیویی از پروژه‌های عملی برای نمایش مهارت‌های خود ایجاد کنید.

  • برای نقش‌های سطح ورودی مانند تحلیلگر داده، تحلیلگر داده جونیور، تحلیلگر کسب‌وکار، تحلیلگر بازاریابی، تحلیلگر مالی، تحلیلگر عملیات، متخصص بصری‌سازی داده واجد شرایط شوید و مسیر خود را به سوی تبدیل شدن به یک دانشمند داده یا مهندس داده آغاز کنید.

هیچ تجربه قبلی مورد نیاز نیست؛ فقط یک کامپیوتر، اتصال اینترنت و اشتیاق به یادگیری. هر آنچه برای موفقیت نیاز دارید در طول دوره پوشش داده خواهد شد.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌ها Introduction To Data Analytics

  • نرم‌افزارهای پیش‌نیاز تحلیل داده‌ها DATA ANALYTICS PRE-REQUISITE SOFTWARE

  • تحلیل داده‌ها چیست What is Data Analytics

  • مراحل تحلیل داده‌ها Steps of Data Analytics

  • اهمیت تحلیل داده‌ها Importance of Data Analytics

  • مسیرهای شغلی در تحلیل داده‌ها Career Paths In Data Analytics

  • فرآیندهای دخیل در تحلیل داده‌ها Processes Involved in Data Analytics

  • مروری بر ابزارهای تحلیل داده‌ها Overview of Data Analytics Tools

  • جمع‌بندی و گام‌های بعدی Recap and Next Steps

ماژول ۱: مبانی مایکروسافت اکسل Module 1: Microsoft Excel Basics

  • مبانی مایکروسافت اکسل Microsoft Excel Basics

  • نحوه باز کردن یک کتاب‌کار موجود How to open an existing workbook

  • ورود داده‌ها و قالب‌بندی Data entry and formating

  • قالب‌بندی سلول‌ها Fromating Cells

  • قالب‌بندی اعداد Fromatting Numbers

  • قالب‌بندی شرطی (Conditional Formatting) Conditional Formatting

  • دستورات IF و IFS IF and IFS Statement

  • تابع Trim Trim

  • تابع VLOOKUP VLOOUP

  • مرتب‌سازی و فیلتر کردن Sorting and Filtering

  • رابط کاربری اکسل The Excel interface

  • فرمول‌ها و توابع Formulas and Functions

ماژول ۲: مایکروسافت اکسل پیشرفته Module 2: Advanced Microsoft Excel

  • پاک‌سازی داده‌ها Data Cleaning

  • پاور کوئری (Power Query) Power Query

  • نمودارها و گراف‌ها Charts and Graphs

  • بسته ابزار تحلیل (Analysis Toolpack) Analysis Toolpack

  • جدول محوری (Pivot Table) Pivot Table

  • داشبورد Dashboard

ماژول ۳: پاور بی‌آی (Power BI) Module 3: Power BI

  • مقدمه‌ای بر Power BI Introduction to Power BI

  • مجموعه محصولات Power BI Power BI Product Suite

  • مزایای Power BI Advantages of Power BI

  • نسخه دسکتاپ Power BI Power BI Desktop

  • شروع کار با Power BI Getting started with Power BI

  • اجزای اصلی Power BI Main component of Power BI

ماژول ۴: ادامه پاور بی‌آی (Power BI) Module 4: Power BI Continued

  • دریافت داده‌ها در Power BI Acquiring Data in Power BI

  • تغییر شکل داده‌ها در Power BI Transforming Data in Power BI

  • محاسبه مجدد و ایجاد معیارها (Measures) Recalculating and Creating Measures

  • بصری‌سازی داده‌ها Data Visualisation

  • عبارات DAX در Power BI DAX Expressionn in Power BI

  • بهینه‌سازی گزارش‌های Power BI Optimising Power BI reports

ماژول ۵: مای‌اس‌کیوال (MySQL) Module 5: MySQL

  • مقدمه‌ای بر SQL Introduction to SQL

  • انواع پایگاه‌های داده Types of Databases

  • ایجاد جداول و درک نحوه عملکرد انواع داده‌ها در SQL Creating tables and understanding how Data Types work in SQL

  • اتصال‌ها و ادغام‌ها (Unions and Joins) Unions and Joins

  • توابع تجمعی (Aggregate Functions) Aggregate Functions

  • قالب تاریخ و رشته (String) Date and String Format

ماژول ۶: اس‌کیوال (SQL) متوسط Module 6: Intermediate SQL

  • ویوها، رویه‌های ذخیره شده و تریگرها Views, Stored procedures and Triggers

  • تراکنش‌ها و هم‌روندی (Concurrency) Transactions and Concurrency

  • اندکس‌گذاری (Indexing) Indexing

  • وارد کردن و خروجی گرفتن از داده‌ها در SQL Importing and Exporting Data in SQL

ماژول ۷: پایتون برای تحلیل داده‌ها Module 7: Python For Data Analysis

  • شروع به کار Getting started

  • مقدمه‌ای بر پایتون Introduction To Python

  • محیط پایتون Python Environment

  • محاسبات ریاضی در پایتون Python Arithmetic

  • متغیرها و انواع داده‌های پایه Variables and Basic Data Types

پایتون برای تحلیل داده‌ها Python For Data Analysis

  • کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده‌ها Pythin Libraries for Data Analysis

  • سایر کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده‌ها Other Python Libraries For Data Analysis

  • کتابخانه Pandas Pandas

  • کتابخانه Matplotlib Matplotlib

ماژول ۹: پایتون برای تحلیل داده‌ها ۲ Module 9: Python for Data Analysis II

  • تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) Exploratory Data Analysis

  • تحلیل همبستگی (Correlation Analysis) Correlation Analysis

  • مدل‌سازی داده‌ها با Stats Models و Scikit Learn Data Modelling with Stats Models and Scikit-Learn

کوییز مرور دوره Course Review Quiz

  • کوییز ۱ Quiz

  • کوییز ۲ Quiz

  • کوییز ۳ Quiz

  • کوییز ۴ Quiz

  • کوییز ۵ Quiz

  • کوییز ۶ Quiz

  • کوییز ۷ Quiz

  • کوییز ۸ Quiz

  • کوییز ۹ Quiz

  • کوییز ۱۰ Quiz

نمایش نظرات

آموزش مبانی تحلیل داده‌ها: از مبتدی تا پیشرفته
جزییات دوره
10.5 hours
60
(آخرین آپدیت)
1
از 5
دارد
ندارد
ندارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Emmanuel ONYEGBULA Emmanuel ONYEGBULA

ساده‌سازی یادگیری