دوره تخصصی تحلیل داده با هوش مصنوعی (AI,BI)

دوره تخصصی تحلیل داده با هوش مصنوعی
دوره تحلیل داده با ARTIFICIALL INTELLIGECE AND ALL ALGORITHEMS WITH PTYHON AND POWER BI

تحلیل داده چیست ؟؟؟؟

تحلیل داده با استفاده از پایتون یک فرایند است که در آن از زبان برنامه‌نویسی پایتون برای استخراج

اطلاعات مفهومی و مفید از داده‌ها استفاده می‌شود. این فرآیند به طور کلی شامل مراحل زیر می‌شود:

1. جمع‌آوری داده‌ها: در این مرحله، داده‌های مورد نظر از منابع مختلف (مانند پایگاه‌های داده، فایل‌های متنی، وبسایت‌ها و غیره) جمع‌آوری می‌شوند.
2. پاک‌سازی داده‌ها: داده‌های جمع‌آوری شده ممکن است دارای اطلاعات نامرتب و ناخوانا باشند. در این مرحله، داده‌ها پاک‌سازی، تمیز کردن و تنظیم می‌شوند تا برای مراحل بعدی آماده شوند.
3. تحلیل و استخراج ویژگی‌ها: در این مرحله، محققان توابع و الگوریتم‌های مختلفی را برای استخراج اطلاعات مورد نیاز از داده‌ها استفاده می‌کنند. این مرحله ممکن است شامل محاسبات آماری، تصویرسازی، مدل‌سازی و غیره باشد.
4. تفسیر نتایج: در این مرحله، نتایج تحلیل به زبان قابل فهم تبدیل می‌شوند تا برای تصمیم‌گیری‌ها و ارائه‌ها به کاربران نهایی قابل استفاده باشند.
5. گزارش‌دهی و توضیحات: نتایج تحلیل به صورت گزارش یا نمودار‌ها و نمایش‌های دیگر ارائه می‌شوند تا به دیگران ارائه شوند.

از پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی منعطف و قدرتمند برای تحلیل داده استفاده می‌شود. در پایتون، کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy، Matplotlib و Scikit-learn بسیار مفید هستند و به تحلیل داده‌ها کمک می‌کنند.

تکنولوژی های مختلف در حوزه داده کاوی ، تحلیل داده و هوش مصنوعی چه مواردی هستند !؟!؟

در زیر، تعدادی از نرم‌افزارهای تحلیل داده معروف با اسم‌هایشان آورده شده است:

1. Python: به وسیله کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy، Matplotlib و Scikit-learn، Python به عنوان یکی از ابزارهای محبوب برای تحلیل داده استفاده می‌شود.
2. R: یک زبان برنامه‌نویسی و محیط تحلیل داده که بسیار محبوب در جامعه تحلیل داده و آماری است.
3. Excel: ابزار صفحه گسترده‌ای که قابلیت‌های تحلیل داده ساده تا پیچیده‌تر را فراهم می‌کند.
4. Tableau: یک ابزار تجسم داده و ایجاد داشبوردهای تعاملی برای تحلیل داده.
5. Power BI: ابزار داشبوردسازی و تجسم داده توسعه داده شده توسط مایکروسافت.
6. SAS: یک سیستم نرم‌افزاری تجاری برای تحلیل داده و استخراج اطلاعات تحلیلی.
7. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences): یک نرم‌افزار آماری معروف برای تحلیل داده در زمینه‌های مختلف.
8. Stata: یک نرم‌افزار آماری برای تحلیل داده در دامنه‌های مختلف از جمله علوم اجتماعی و اقتصاد.
9. KNIME: یک پلتفرم تحلیل داده و فرآیند سازی داده با واسط کاربر گرافیکی.
10. Alteryx: یک ابزار تحلیل داده و پیش‌پردازش داده با تمرکز بر تبدیل و تنظیم داده‌ها.
11. QlikView/Qlik Sense: ابزار‌های داشبوردسازی و تجسم داده برای تحلیل داده‌ها.
12. IBM SPSS Statistics: نرم‌افزار آماری محبوب برای تحلیل داده و مدل‌سازی آماری.
13. SAP Analytics Cloud: یک پلتفرم تجسم داده و تحلیل تجاری ابری.
14. RapidMiner: یک ابزار تحلیل داده و یادگیری ماشین با واسط کاربر گرافیکی.
15. Weka: یک مجموعه ابزار تحلیل داده و یادگیری ماشین متن‌باز.

همچنین، هنگام انتخاب نرم‌افزار تحلیل داده، نیازهای خاص خود را در نظر بگیرید، زیرا هر نرم‌افزار ممکن است قابلیت‌ها و مزایا و معایب خاص خود را داشته باشد

چه تکنولوژی این دوره را از دوره های مشابه دیگر متمایز میکند !؟؟!

MICROSFT POWER BI , BEST DATA ANALYSIS AND BI SOFTWARE

هوش تجاری یا Business Intelligence (BI) به مجموعه‌ای از فرایندها و فنون مرتبط با تحلیل و تبدیل داده‌های کسب و کار به اطلاعات مفهومی و قابل استفاده برای تصمیم‌گیری‌های موثر تجاری اطلاق می‌شود.

از هوش تجاری در این زمینه‌ها استفاده می‌شود:

1. تحلیل عملکرد کسب و کار: بررسی و تجزیه و تحلیل عملکرد کلان کسب و کار به وسیله معیارها و شاخص‌های مختلف.
2. گزارش‌دهی: ایجاد گزارش‌ها و نمودارها بر اساس داده‌های تجاری به منظور بررسی و مقایسه‌ی مختلف اجزای کسب و کار.
3. پیش‌بینی و مدیریت پیش‌بینی‌ها: استفاده از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی روند‌ها و نقاط ضعف و قوت آتی کسب و کار.
4. مدیریت مخاطرات: شناسایی و مدیریت خطرات مرتبط با تصمیم‌گیری‌های تجاری به وسیله تحلیل داده‌های مرتبط.
5. تحلیل مشتریان: درک نیازها و ترجیحات مشتریان به منظور بهبود خدمات و تجربه مشتری.
6. تحلیل بازار و رقابت: بررسی بازارها و رقبا برای شناخت فرصت‌ها و چالش‌ها.
7. بهینه‌سازی عملکرد فرایندها: بهبود کارایی و بهره‌وری از فرآیندهای مختلف کسب و کار.
8. پشتیبانی تصمیم‌گیری: فراهم کردن اطلاعات و داده‌های مورد نیاز برای تصمیم‌گیری‌های مهم در سازمان.
9. مدیریت انبارهای داده: مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها به شکلی که به تحلیل و استفاده آسان باشد.

هوش تجاری با استفاده از ابزارها و فرایندهای متنوعی مانند گزارش‌دهی تعاملی، داشبوردهای مدیریتی، تحلیل‌های پیچیده و مدل‌های پیش‌بینی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری بگیرند و به شکلی هوشمندانه واکنش نشان دهن