دانلود کتاب آموزشی +CompTIA Data جلد اول

دوره آموزشی CompTIA Data+ برای افرادی طراحی شده است که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه تجزیه و تحلیل داده‌ها، مدیریت و استفاده از داده‌های کسب‌وکار تقویت کنند. این دوره به طور خاص برای متخصصان داده و کسانی که در حال ورود به دنیای تحلیل داده‌ها هستند، مناسب است. در ادامه سر فصل‌های این دوره آورده شده است:

1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌ها

• آشنایی با مفاهیم پایه تحلیل داده.
• نقش داده‌ها در سازمان‌ها و کسب‌وکارها.
• اصول داده‌کاوی و تحلیل داده‌های بزرگ.
• بررسی چرخه عمر داده‌ها (Data Lifecycle).

2. مدیریت داده‌ها

• مبانی مدیریت داده‌ها در محیط‌های مختلف.
• انواع داده‌ها و منابع آن‌ها (ساختار یافته و غیرساختار یافته).
• طراحی مدل‌های داده‌ای و مدیریت داده‌ها.
• شیوه‌های ذخیره‌سازی داده‌ها (داده‌های آنلاین، آفلاین، پایگاه‌های داده).

3. جمع‌آوری داده‌ها

• تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف.
• استفاده از ابزارهای جمع‌آوری داده‌ها (مانند APIها، Web Scraping).
• استفاده از سیستم‌های مدیریت پایگاه داده (DBMS).
• جمع‌آوری داده‌ها از منابع آنلاین و غیرآنلاین.

4. تجزیه و تحلیل داده‌ها

• اصول و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها.
• استفاده از ابزارهای تحلیل داده مانند Excel، SQL، Python.
• تحلیل داده‌ها برای کشف الگوها و روندهای مهم.
• تحلیل آماری داده‌ها (میانه، میانگین، انحراف معیار، واریانس).

5. طراحی و اجرای گزارش‌های داده‌ای

• طراحی گزارش‌های داده‌ای مؤثر.
• استفاده از ابزارهای گزارش‌سازی (مانند Tableau، Power BI).
• نحوه پیاده‌سازی داشبوردهای داده‌ای برای نظارت بر عملکرد.
• تحلیل و تفسیر گزارش‌ها به زبان غیر فنی برای ذینفعان.

6. اصول و مفاهیم داده‌های کلان (Big Data)

• آشنایی با داده‌های کلان و چالش‌های آن.
• ابزارها و تکنیک‌های پردازش داده‌های کلان (مانند Hadoop، Spark).
• تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم و پیچیده.
• بررسی فرآیندهای داده‌کاوی و یادگیری ماشین در داده‌های کلان.

7. پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها

• اصول و تکنیک‌های پاک‌سازی داده‌ها (Data Cleaning).
• شناسایی و رفع داده‌های گمشده، تکراری یا نادرست.
• استانداردسازی داده‌ها برای تحلیل بهتر.
• تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای تحلیل بهتر و دقیق‌تر.

8. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها

• اهمیت امنیت داده‌ها در فرآیند تجزیه و تحلیل.
• رعایت اصول حریم خصوصی داده‌ها (GDPR و قوانین مربوطه).
• استفاده از ابزارهای رمزنگاری برای محافظت از داده‌ها.
• استراتژی‌ها برای حفاظت از داده‌های حساس در طول چرخه عمر آن‌ها.

9. استفاده از ابزارهای داده‌کاوی و تحلیل پیشرفته

• استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی مانند خوشه‌بندی، رگرسیون و دسته‌بندی.
• معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها.
• شبیه‌سازی و پیش‌بینی روندهای آینده با استفاده از داده‌های تاریخی.
• استفاده از Python و R برای تحلیل پیشرفته داده‌ها.

10. ارزیابی و بهبود کیفیت داده‌ها

• روش‌های ارزیابی کیفیت داده‌ها (دقت، یکپارچگی، کامل بودن).
• استفاده از ابزارهای نرم‌افزاری برای ارزیابی کیفیت داده‌ها.
• چالش‌ها و راهکارهای حفظ کیفیت داده‌ها در پروژه‌ها.

11. تهیه و مدیریت پروژه‌های تحلیل داده

• مراحل مدیریت پروژه تحلیل داده (از طراحی تا اجرا).
• پیاده‌سازی پروژه‌های کوچک و بزرگ داده‌کاوی.
• نحوه ارزیابی و گزارش‌دهی در پروژه‌های داده.
• استفاده از مدیریت زمان و منابع در پروژه‌های داده.

12. آماده‌سازی برای آزمون CompTIA Data+

• مرور مباحث کلیدی دوره.
• بررسی انواع سوالات آزمون و نحوه پاسخ‌دهی به آن‌ها.
• شبیه‌سازی آزمون‌های عملی برای ارزیابی دانش.
• بررسی منابع و ابزارهای کمک آموزشی برای موفقیت در آزمون.

این دوره به‌طور کلی برای افرادی که می‌خواهند دانش خود را در زمینه تحلیل داده‌ها و استفاده از آن‌ها برای حل مشکلات کسب‌وکار ارتقا دهند، طراحی شده است.