دوره آموزشی
دوبله زبان فارسی
آشنایی با تحلیل داده
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- اعمال فرآیند تحلیل داده OSEMN در داده بازاریابی
- مقایسه و تضاد انواع فرمتهای داده و کاربردهای آنها در سناریوهای مختلف
- شناسایی شکافهای داده و بیان نقاط قوت و ضعف داده جمع آوری شده
توضیحات دوره
این دوره درک عملی و چارچوبی را برای تسکهای اولیه تحلیل داده، از جمله استخراج، پاکسازی، دستکاری و تحلیل داده فراهم میکند. این دوره چرخه OSEMN را برای مدیریت پروژههای تحلیل بررسی میکند و شما نمونههای واقعی را بررسی خواهید کرد از اینکه چگونه شرکتها از بینشهای داده برای بهبود تصمیمگیری استفاده می کنند.
تا پایان این دوره شما قادر خواهید بود:
- اهداف تجاری، KPI و معیارهای مرتبط را تدوین کنید.
- فرآیند تحلیل داده را با چارچوب OSEMN اعمال کنید.
- داده مرتبطی که میخواهید برای بازاریابی جمعآوری کنید را شناسایی و تعریف کنید.
- مقایسه و تضاد انواع فرمتهای داده و کاربردهای آنها در سناریوهای مختلف
- شکاف داده را شناسایی کرده و نقاط قوت و ضعف داده جمع آوری شده را بیان کنید.
شما نیاز به تجربهی بازاریابی یا تحلیل داده ندارید، اما باید مهارتهای اولیه ناوبری اینترنت و همچنین تمایلل به مشارکت داشته باشید. ایدهآل این است که شما "دوره 1 - اصول تحلیل بازاریابی" در این برنامه را قبلاً گذرانده باشید.
آشنایی با تحلیل داده
-
آشنایی با برنامه 2:07
-
ویدئوی آشنایی با دوره 2:07
-
آشنایی با آنکه آودنارت 2:09
-
مقدمه هفتگی: تحلیل داده چیست؟ 1:37
-
مقدمه: قدرت داده 2:35
-
تحلیل داده چیست؟ 8:40
-
یک تحلیلگر داده چه کاری انجام میدهد؟ 5:25
-
چارچوب به عنوان یک ابزار مفید 1:09
-
چارچوب OSEMN 4:08
-
با یک هدف مشخص شروع کنید 3:52
-
درک KPIها 5:58
-
استفاده از چارچوب OSEMN: مثال 8:50
-
بررسی هفتگی: کار با داده 0:45
-
آشنایی با برنامه درسی دوره تحلیل داده None
-
به انجمن تحلیل بازاریابی متا یا انجمن تحلیلگران داده متا بپیوندید! None
-
چگونه در این برنامه موفق باشیم؟ None
-
تحلیل داده در مقابل علم داده None
-
بررسی چارچوب OSEMN None
-
مقدمه: بدست آوردن و پاکسازی داده 1:20
-
دنیا، دنیای داده است 1:35
-
کجا بهدنبال داده بگردیم؟ 7:36
-
فرمتهای رایج داده 5:15
-
داده نمونهبرداری شده 7:33
-
داده شخص ثالث و شخص اول 4:32
-
ارزیابی اعتبار منابع داده 7:54
-
داده خود را پاکسازی کنید 2:05
-
حذف رکوردهای تکراری 3:25
-
رکوردهای خود را فرمتبندی کنید 4:12
-
مدیریت مقادیر گمشده 3:53
-
بررسی برای مقادیر اشتباه 2:31
-
یک مثال واقعی 2:19
-
مطالعه موردی - بدست آوردن داده 3:52
-
مطالعه موردی - پاکسازی داده 7:04
-
بررسی هفتگی: بدست آوردن و پاکسازی داده 0:51
-
بررسی منابع داده رایگان و مفید None
-
خلاصه: اعتبار داده None
-
خلاصه: پاکسازی داده None
-
مقدمه: بررسی و مدلسازی داده 1:11
-
داده خود را بهتر بشناسید 2:04
-
زبان داده 4:47
-
ایجاد مصورسازیها 4:32
-
بررسی توزیعهای داده 5:25
-
بررسی روابط داده 6:26
-
مهندسی ویژگیها 3:54
-
پیشبینی از داده خود با مدلسازی 1:22
-
مدلها چه هستند و چرا از آنها استفاده کنیم؟ 4:27
-
مدلها چگونه کار میکنند؟ 4:59
-
انواع مختلف مدلها 5:08
-
یک مثال واقعی 3:08
-
مطالعه موردی - بررسی داده 4:28
-
مطالعه موردی - مدلسازی داده 3:05
-
نتیجهگیری هفتگی 0:46
-
خلاصه: بررسی داده None
-
انواع مدلهای رایج None
-
مقدمه: تفسیر داده 1:32
-
به سوالات تجاری خود با داده خود پاسخ دهید 3:28
-
نتایج مدل خود را درک کنید 5:50
-
یافتههای خود را توضیح دهید 6:46
-
قدرت داستانها 1:31
-
توضیح، روشنگری و درگیر کردن 4:09
-
تعریف یک داستان جذاب 4:40
-
مقدمه 1:55
-
بدست آوردن داده 3:39
-
پاکسازی داده 3:15
-
کاوش دادهها 5:50
-
مدلسازی داده 2:59
-
تفسیر داده 3:18
-
بررسی هفتگی: تفسیر داده 0:44
-
تبریک! 1:09
-
خواندن خلاصه: تفسیر داده و داستانسرایی None
-
درک Generative AI: بررسی 8:26
-
بررسی فناوریهای مختلف GenAI 11:41
-
کاربردهای Generative AI در کسب و کار 8:16
-
هدایت چالشها: نگرانیها در مورد هوش مصنوعی 7:51
-
یکپارچهسازی GenAI با تحلیل داده 5:51
-
بهبود کیفیت داده و تولید با GenAI 7:20
-
GenAI در تحلیل پیشبینی 8:59
-
مطالعات موردی: GenAI در تحلیل داده 5:20
-
Responsible AI - هوش مصنوعی در متا None
-
خلاصه: نکات کلیدی در مورد Generative AI None
-
خلاصه: نکات کلیدی درباره GenAI در تحلیل داده None
-
از GenAI در پروژههای تحلیل داده خود استفاده کنید None
مشخصات آموزش
آشنایی با تحلیل داده
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/14
- سطح دوره:مقدماتی
- تعداد درس:82
- مدت زمان :04:45:30
- حجم :1.77GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy