دوره آموزشی - جستجوی «تحلیل گر بورس دورکار»

نتایج جستجوی «تحلیل گر بورس دورکار» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

آموزش اکسل مقدماتی

دوره آموزش اکسل (Excel) مقدماتی : اکسل (Excel) یکی از برنامه‌های بسته نرم‌افزاری آفیس (Office) و از تولیدات مشهور شرکت مایکروسافت (Micro soft) است. یک برنامه‌ی صفحه گسترده بسیار قوی است که امکانات متنوع و بسیار جالب آن باعث شده در رشته‌های مختلف کاربردهای گسترده‌ای پیدا کند. ممکن است یک مهندس، پزشک، فروشنده و یا تولیدکننده باشید و بخواهید اطلاعات مربوط به تولید، فروش یا مراجعات بیماران را در جدول‌هایی مرتب کرده و بعد با تبدیل این جدول‌ها به نمودار، گزارش فنی دقیق و قابل فهم به مخاطبان خود ارائه دهید. یا ممکن است اطلاعات لازم را در برنامه‌ی اکسل وارد کرده و با ابزار و امکانات مختلفی که دارد آنها را تحلیل و پردازش کنید تا تصمیم‌گیری‌های آینده خود را بر اساس آن انجام دهید. به عبارتی اکسل برنامه‌ای است که همه می‌توانند از آن استفاده کنند و هر شخصی در هر حرفه و رشته‌ای که باشد می‌تواند در جهت بهبود عملکرد و کیفیت کار خود از آن بهره‌مند گردد. اکسل یک نرم‌افزار محاسباتی بسیار قدرتمند برای انجام کارهای روزمره است. به کمک اکسل می‌توانید برای خود برنامه‌ریزی کنید، محاسبات مالی و حسابداری خود را انجام دهید، جدول‌ها و نمودارهای حرفه‌ای رسم کنید و ... این نرم‌افزار به‌قدری قابل انعطاف است که از یک خانم خانه‌دار گرفته تا یک دانشجو و یا مدیرعامل یک شرکت تجاری بزرگ می‌توانند به کمک آن نیازهایشان را رفع کنند. شما می‌توانید با فراگیری برنامه آموزشی اکسل، به‌راحتی از مزایا و امکانات خوب و مفید آن استفاده نمایید و از کاربرد شگرف آن در کلیه امور روزانه خود بهره‌مند شوید.هدف از یادگیری دوره آموزش excel مقدماتی چیست؟ مهم‌ترین هدف این دوره، فراهم نمودن بستری مناسب جهت مهارت‌آموزی بیشتر مخاطبان و آشنایی آنها، در دو سطح عمومی (مقدماتی) و تخصصی و حرفه‌ای (پیشرفته) می‌باشد. اگر تاکنون با این برنامه کاربردی کار نکرده‌اید، نگران نباشید. در این دوره سعی شده است که با ارائه آموزش‌های گام‌به‌گام، شما را با محیط اکسل آشنا نموده تا در کمترین زمان ممکن به‌عنوان یک کاربر توانمند بتوانید به‌راحتی با این برنامه کار کنید و نتیجه لازم را دریافت نمایید. بعد از فراگیری دوره آموزش Excel مقدماتی چه مهارت‌هایی کسب خواهیدکرد؟ پس از گذراندن دوره مقدماتی اکسل خواهید یافت که اکسل دنیایی بزرگ و دریایی بی‌ساحل است بنابراین در جهت تکمیل مهارت‌های خود و فراگیری دوره پیشرفته آن می‌توانید به سطح بالاتری از اطلاعات و امکانات این برنامه برسید و از کاربرد شگرف آن بهره ببرید. مهارت‌هایی چون تهیه گزارش‌های مدیریتی، گزارش‌های اداری به‌صورت نمودار و گراف و جداولی که به‌راحتی سودآوری و یا نقصان مالی را در محاسبات نشان خواهد داد. ویژگی‌های متمایز دوره آموزش اکسل مقدماتی چیست؟ در این دوره (مقدماتی)، کلیه مباحث مهم و پایه‌ای مطابق با سرفصل‌های ارائه شده، به روشی سهل و آسان همراه با حل تمرین به هنرجویان ارائه می‌گردد. پس از گذراندن این دوره، هنرجو می‌تواند به‌راحتی به مرحله بالاتر (سطح پیشرفته) اکسل وارد شده و نسبت به فراگیری نکات و دستورالعمل‌های کاربردی آن اقدام نماید.

211,650 تومان

آموزش رایگان بهبود شبکه‌های عصبی عمیق

کاربرد دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چیست؟ شبکه عصبی عمیق یک شبکه عصبی با سطح مشخصی از پیچیدگی و بیش از دولایه است. این نوع شبکه‌ها از مدل‌سازی سطح بالای ریاضی برای پردازش داده‌ها به روش‌های پیچیده استفاده می‌کنند. به‌طورکلی شبکه عصبی یک فناوری است که برای شبیه‌سازی فعالیت مغز انسان ساخته شده‌است؛ شناخت الگو و عبور ورودی از طریق لایه‌های اتصالات عصبی شبیه‌سازی شده مختلف از مهم‌ترین این فعالیت‌هاست. بسیاری از کارشناسان شبکه‌های عصبی عمیق را شبکه‌هایی تعریف می‌کنند که یک‌لایه ورودی، یک‌لایه خروجی و حداقل یک‌لایه پنهان در بین آن‌ها دارند. هر لایه نوع خاصی از مرتب‌سازی و ترتیب را در فرایندها انجام می‌دهند. یکی از کاربردهای کلیدی شبکه عصبی عمیق سروکار داشتن با داده‌های بدون برچسب یا ساختار نیافته است. عبارت یادگیری عمیق هم برای توصیف این شبکه‌های عصبی عمیق به کار می‌رود؛ چراکه یادگیری عمیق شکل خاصی از یادگیری ماشین را نشان می‌دهد که در آن فناوری‌ها با استفاده از جنبه‌های هوش مصنوعی به دنبال طبقه‌بندی و تنظیم اطلاعات فراتر از پروتکل‌های ساده ورودی و خروجی هستند. هدف از یادگیری دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چیست؟ آموزش بهبود شبکه عصبی عمیق، دومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. هدف از این دوره این است که بتوانید فرایندهایی که منجر به کارایی می‌شوند و به طور سیستماتیک نتایج خوبی به بار می‌آورند، را درک کنید. در پایان این دوره شما خواهید توانست بهترین روش‌ها را برای آموزش و توسعه مجموعه‌های آزمون و تجزیه و تحلیل بایاس واریانس استفاده کرده و آن‌ها را برای ایجاد برنامه‌های یادگیری عمیق به کار ببرید. دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق مناسب چه کسانی است؟ کسانی که با هوش مصنوعی آشنایی دارند و می‌خواهند مهارت‌های خود را ارتقا دهند. برنامه‌نویسانی که به کار کردن در حوزه بهبود شبکه عصبی عمیق علاقه‌مندند. دانشجویان علوم مهندسی، پزشکی و پایه بعد از فراگیری دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ با گذراندن این دوره مهارت‌های شما در زمینه بهبود شبکه‌های عصبی عمیق ارتقا پیدا خواهد کرد و می‌توانید از تکنیک‌های استاندارد شبکه عصبی عمیق استفاده کنید. این تکنیک‌ها عبارت‌اند از: تنسورفلو (Tensorflow) یادگیری عمیق بهینه‌سازی ریاضی تنظیم هایپر پارامترها مقداردهی اولیه نرمال‌سازی بسته‌ها پیاده‌سازی و به‌کارگیری انواع الگوریتم‌های بهینه‌سازی

118,150 تومان

آموزش اصول وام قابل تبدیل به سهام برای جذب سرمایه استارتاپ

وام قابل تبدیل به سهام، یکی از جذاب‌ترین و پرکاربردترین روش‌های جذب سرمایه برای استارتاپ‎ها و کسب‌وکارهای نوپاست. خصوصاً وقتی در نظر بگیریم مهم‌ترین موضوعی که مذاکرات بین سرمایه‌‎گذار و استارتاپ را به بن ‎بست می‎کشاند عدم توافق طرفین بر سر ارزش شرکت است؛ فرمت قراردادی وام قابل تبدیل به سهام به زیبایی این معضل را حل کرده و احتمال رسیدن به یک معامله برد-برد را بالا می‎برد. اگر به دنبال راه‌اندازی استارتاپ خود و ارائه خدمات به مشتریان بوده باشید، به‌عنوان یکی از اصلی‌ترین چالش‌های کسب‌وکار خود با تأمین سرمایه برای پیشبرد اهداف خود روبرو بوده‌اید. روش‌های مختلفی برای تأمین مالی استارتاپ‌ها وجود دارد اما آنچه بیش از هر چیز اهمیت دارد، نحوه‌ی بررسی مزایای استفاده از هریک از موارد به‌طور اختصاصی برای استارتاپ‌ها می‌باشد. این در حالی است که هر کسب‌وکار یا استارتاپ در ابتدای فعالیت خویش نیاز مبرمی به سرمایه مالی دارد تا ابتدایی‌ترین نیازهای خویش را برآورده نماید. نیازهایی که می‌تواند سرمایه‌های انسانی استارتاپ را نیز در بهبود عملکرد خود یاری کند. ما در دوره آموزش وام قابل تبدیل به سهام برای جذب سرمایه استارتاپ سعی داریم تا به‌درستی توصیفی دقیق از آن داشته و مزایای استفاده از وام قابل تبدیل به سهام را در استارتاپ‌ها یادآور شویم، اجزای آن را بررسی کرده و ملاحظات و شرایط قانونی آن را بیاموزیم. همچنین نحوه‌ی دریافت وام قابل تبدیل به سهام را نیز گام‌به‌گام آموزش دهیم. در همین راستا استارتاپ‌ها به‌منظور تأمین برخی از هزینه‌های اولیه خویش متوسل به سرمایه‌گذارانی (Angel Investors) می‌شوند که با انتقال منابع مالی در قالب یک وام کوتاه‌مدت، خود را به هنگام سررسید مطالبه آن، سهامدار شرکت می‌دانند. اما به‌راستی «وام قابل تبدیل به سهام» چیست؟ می‌بایست گفت که Convertible Note نوعی سرمایه کوتاه‌مدت است که توسط شخص وام‌دهنده در قالب یک شخص حقیقی یا حقوقی به یک کسب‌وکار یا استارتاپ اعطاء می‌گردد. درواقع وام اعطایی در قالب یک قرارداد وام قابل تبدیل به سهام منعقد می‌شود؛ بدین معنا که پس از فرا رسیدن موعد بازپرداخت مبلغ وام، آن بخش از مبلغ واحد که حداکثر میزان ارزش‌گذاری آن لحاظ می‌گردد، به سهام ممتاز استارتاپ تبدیل می‌گردد و وام‌دهنده خود را با امتیازاتی از قبیل سود سالانه وام اعطایی، درصد تخفیف اعطای سهام و تخفیف در خرید سهام جدید به‌عنوان یک سهامدار استارتاپ در نظر می‌گیرد. البته قید سهام ممتاز بدین‌جهت است که سرمایه‌گذاران اغلب خواستار سهام ویژه و ممتاز هستند و به این دلیل نیست که نتوان سهام عادی را به ایشان پیشنهاد داد. تحقق مبلغ پرداختی قابل تبدیل به سهام، بستگی به موفقیت استارتاپ دارد به‌نحوی‌که اگر استارتاپ در بازه زمانی مشخص‌شده (سررسید وام) موفق به پیشبرد اهداف خویش نشود و فعالیت خویش منجر به سوددهی و افزایش سهام کسب‌وکار نشود، ملزم است اصل‌وفرع مبلغ وام را در زمان سررسید مطالبه وجه به سرمایه‌گذار پرداخت کند. در مقابل در صورت موفقیت استارتاپ به‌منظور تحکیم و افزایش ارزش سهام خویش، اقدام به ارزش‌گذاری مبلغ وام در زمان سررسید مطالبه وام می‌کند و به ازای آن، سهام (عادی یا ممتاز) با شرایط ویژه‌ای به سرمایه‌گذار پرداخت می‌کند. ما در دوره‌ی وام قابل تبدیل به سهام همچنین سعی داریم تا با ارائه موارد دقیق، مدل‌های تئوریک اعطای وام و همچنین تعارضات ناشی از حقوق صاحبان سهام استارتاپ‌ها را بررسی کنیم. البته باید در نظر داشت که برخلاف سایر مدل‎‌های دریافت سرمایه، وام قابل تبدیل به سهام پیچیدگی‌‌ها و ملاحظات حقوقی و نکته‌‎های مذاکراتی فراوانی دارد که اگر رعایت نشوند، می‎توانند منافع بنیان‌گذار و یا سرمایه‌گذار را درخطر قرار دهد. ما در این دوره، تلاش کرده‌‎ایم ضمن معرفی کامل تاریخچه، مکانیسم‌‌های مالی و نحوه طراحی، ملاحظات و الزامات حقوقی و ... به شرکت‎‌کننده درکی عمیق و دست اول از نحوه انعقاد این مدل قرارداد ارائه کنیم.

424,150 تومان

آموزش تحلیل فاندامنتال و سنتیمنتال ارزهای دیجیتال

دوره آموزش تحلیل بنیادی ارزهای دیجیتال مکتب‌خونه پروژه‌ محور بوده و شما در قالب پروژه‌های عملی می‌توانید به خوبی با این مباحث آشنا شوید. مکتب‌خونه برای شما تالار گفتگویی فراهم کرده‌است که بتوانید مسائل خود را در آن مطرح کرده و به پاسخ مناسب خود برسید. همچنین آزمون در پایان جلسات برای شما در نظر گرفته شده‌است. با کمک این آزمون‌ می‌توانید آموخته‌های خود را مورد سنجش قرار دهید. اگر مجموع نمراتتان از 70 بیشتر شده باشد، گواهینامه مکتب‌خونه به شما عزیزان تعلق می‌گیرد که می‌تواند روند استخدام را برایتان تسهیل کند. این دوره نه تنها از شما یک معامله‌گر و تریدر حرفه‌ای می‌سازد، بلکه یک موقعیت شغلی بسیار خوب را هم برایتان فراهم می‌کند. موسسه علمی پژوهشی اپکس در نظر دارد تا از دانشجویان و دانش‌پژوهان این دوره در جهت تکمیل کادر خود بهره ببرد. تنها کافی است این آموزش را تهیه کرده و از پروژه پایانی آن حداقل نمره 70 را کسب کرده باشید. در این صورت برای استخدام در این موسسه به یک مصاحبه کاری دعوت می‌شوید. موقعیت‌های کاری مجموعه اپکس به شرح زیر است: تحلیل‌گر بازار ارزهای دیجیتال مدرس دوره‌های مالی تحت نظارت اپکس مشاور سرمایه‌گذاری و آموزشی پروژهش‌گر بخش تحقیق و توسعه

568,650 تومان

آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق

کاربرد دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چیست؟ یادگیری ماشین روشی برای تحلیل داده‌ها است که ساخت مدل‌های تحلیلی را خودکار می‌کند. ماشین لرنینگ شاخه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شود و مبتنی بر این ایده است که سیستم‌ها می‌توانند از داده‌ها بیاموزند، الگوها را شناسایی کنند و با حداقل دخالت انسان تصمیم بگیرند. آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق، سومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. در این دوره یاد خواهید گرفت که چگونه یک پروژه را در این زمینه با موفقیت ایجاد کنید و به‌عنوان رهبر پروژه تصمیم‌گیری‌های لازم را انجام دهید. در پایان شما قادر خواهید بود خطاهای موجود در سیستم یادگیری ماشین را تشخیص دهید، استراتژی‌هایتان را برای کاهش خطاها اولویت‌بندی کنید و تنظیمات پیچیده ML مانند مجموعه‌های آموزش و آزمایش ناسازگار را درک کنید. یادگیری end-to-end، یادگیری انتقال و یادگیری چند وظیفه‌ای از دیگر کارهایی است که بعد از گذراندن این دوره قادر به انجام آن‌ها خواهید بود. هدف از یادگیری دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چیست؟ هدف از دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین این است که شما بتوانید توانایی‌ها، چالش‌ها و پیامدهای یادگیری عمیق را درک کنید. این دوره شما را برای مشارکت در توسعه فناوری پیشرفته هوش مصنوعی آماده می‌کند. علاوه بر این موارد، دوره حاضر مسیری برای شما فراهم می‌کند تا دانش و مهارت لازم را، برای استفاده از یادگیری ماشین در کار خود، ارتقا سطح فنی‌تان و برداشتن گام نهایی در دنیای هوش مصنوعی به دست آورید. دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق مناسب چه کسانی است؟ این دوره نحوه انجام پروژه یادگیری ماشین را به شما آموزش می‌دهد؛ بنابراین این دوره برای کسانی که دانش اولیه یادگیری ماشین دارند، بسیار مناسب است. دوره آموزش یادگیری ماشین با استفاده از تجربه اندریو انجی (Andrew Ng) در ساخت و حمل بسیاری از محصولات یادگیری عمیق تهیه دیده شده است. اگر شما دوست دارید یک رهبر فنی شوید و بتوانید یک تیم هوش مصنوعی را به‌خوبی هدایت کنید، این دوره قطعاً به شما در این راه کمک خواهد کرد. چراکه این دوره تجربه صنعت را به شما ارائه می‌دهد که تنها در صورت سال‌ها کار کردن در این حوزه به دست می‌آید. بعد از فراگیری دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ این دوره به شما می‌آموزد که چگونه پروژه‌های یادگیری ماشین را به بهترین نحو رهبری کرده و انجام دهید. در این راستا مهارت‌های زیر را فرامی‌گیرید: یادگیری عمیق Inductive Transfer یادگیری ماشین یادگیری چند وظیفه‌ای تصمیم‌گیری

50,150 تومان

پردازش اطلاعات بازارهای مالی در پایتون

فعالیت در بازارهای مالی در عصر حاضر به یکی از پرطرف‌دارترین زمینه‌های کاری تبدیل شده است. افراد زیادی هر روز به بازارهای مختلفی مثل فارکس، بورس یا ارز دیجیتال می‌پیوندند. این افراد با هدف‌های بلندمدت یا کوتاه‌مدت، سعی در حفظ و افزایش ارزش سرمایه خود دارند. اما این کار بدون شک ساده نخواهد بود. چراکه در این بازارها افراد زیادی فعال بوده و درصد قابل‌توجهی از آن‌ها، توانایی بالایی برای تحلیل و پیش‌بینی روندهای بازار دارند. در شرایطی که افراد پرتعدادی بدون برخورداری از دانش یا هوش کافی به بازارهای مالی وارد می‌شوند، می‌توان با برداشتن قدم‌های درست و استفاده از ابزار مناسب، به موفقیتی مثال‌زدنی دست‌یافت. برای این کار تنها کافی است ابزار را درست بشناسیم. یکی از مهم‌ترین و کاربردی‌ترین ابزارهای موجود برای تحلیل بازار مالی، زبان برنامه‌نویسی پایتون است. این زبان یکی از معدود زبان‌های چندمنظوره بوده و یکی از بهترین زبان‌های موجود برای تحلیل داده‌های حجیم به‌حساب می‌آید. داده‌هایی مثل پست‌های شبکه اجتماعی (تحلیل فاندامنتال) یا حجم معاملات (تحلیل تکنیکال). با شرکت در این دوره شما می‌توانید تحلیل بازار را با کمک کتابخانه‌های پایتون برای خود ساده‌تر کنید. در دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون، برنامه‌نویسی و تحلیل بازار مالی را به‌صورت هم‌زمان و پایه‌ای یاد خواهید گرفت. برای آشنایی دقیق‌تر با جزئیات این دوره با ما همراه باشید.. هدف از یادگیری دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون چیست؟ هدف اصلی و نهایی این دوره، متصل کردن دنیای برنامه‌نویسی و اقتصاد به یکدیگر است. دانشجویان، برنامه‌نویسان و علاقه‌مندان به بازارهای مالی می‌توانند با شرکت در این دوره به طور پایه‌ای و از صفر (بدون پیش‌نیاز) تلفیقی از مباحث مالی و برنامه‌نویسی را یاد بگیرند. از دیگر اهداف یادگیری دوره آموزش پردازش بازارهای مالی با پایتون می‌توان به طراحی استراتژی بازارهای مالی، طراحی الگوریتم معاملاتی، یادگیری مقدمات پایتون، یادگیری داده‌کاوی و راهکارهای مصور کردن داده اشاره کرد. بعد از فراگیری دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ در پایان این دوره می‌توانید با کمک وب اسکریپینگ، داده‌های مربوط به معاملات را وارد جریان تحلیل کرده و پردازش کنید. همچنین شیوه تدوین استراتژی برای بازارهای مالی را یاد خواهید گرفت. در پایان این دوره همچنین قادر خواهید بود برای دریافت داده‌ها از کانال‌های مربوط، اتوماسیون طراحی کنید. با گذراندن دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون مکتب‌خونه می‌توانید هر دو نوع تحلیل (تکنیکال و فاندامنتال) را با استفاده از کتابخانه‌های پایتون و اکسل با بالاترین سرعت و دقت انجام دهید.

483,650 تومان

آموزش رایتینگ آیلتس تسک دوم (IELTS Writing Task 2)

تسک دوم رایتینگ آیلتس (IELTS Writing Task 2) یکی از پرچالش‌ترین بخش‌ها برای داوطلبان آزمون آیلتس (IELTS) در سال‌های اخیر بوده‌است. اینکه چرا این موضوع تبدیل به یک دغدغه‌ی بزرگ برای داوطلبان شده ریشه در عدم رعایت استانداردهایی دارد که در Band Descriptors به آن‌ها اشاره شده، اما بعضا شخص متقاضی تصور و یا تعبیر درستی از آن‌ها ندارد و در نهایت باعث می‌شود اشراف کاملی به انتظارات مصحح Native نداشته باشد. تجربیات متعدد و چندین ساله در این حوزه نشان می‌دهد که از بین ۴ مولفه: 1- Task Response (TR) 2- Cohesion and Coherence (C.C) 3- Lexical Resource (LR) 4- Grammar (GRA) مولفه‌های شماره ۳،۴ به طور غریزی بیشتر مورد توجه متقاضی قرار می‌گیرند و شخص در تلاش است نمایشی بسیار چشمگیر از ساختارهای گرامری و واژگان Less Common ارائه دهد؛ این درحالیست که شخص با وجود علم به تعریف TR و C.C، درک کاملی از نحوه‌ی پیاده‌سازی آن‌ها در رایتینگ ندارد و نتیجه این خواهد شد که رایتینگ‌ها تبدیل به ویترینی از LR و GRA می‌شوند، درحالی‌که نمره‌ای که مصحح به متقاضی داده بیشتر از ۶ یا ۶.۵ نبوده‌است. لذا به جرات میتوان گفت ۲ نقطه ضعف اساسی شرکت‌کنندگان در آزمون آیلتس در بخش رایتینگ تسک ۲ عبارتند از: ۱- ضعف در نحوه‌ی ایده‌سازی و پردازش آن و چگونگی بسط و توسعه ایده‌ها به صورت منطقی بر اساس استانداردهای مصحح Native ۲- ضعف در ایجاد ارتباط و انسجام درونی، و نه مکانیکی، در سراسر متن ( C.C) با پوشش‌دهی این دو عامل TR و C.C شما می‌توانید رایتینگ خود را به استانداردهایی که مورد نظر مصحح است نزدیک کنید؛ این به معنی نادیده گرفتن نقش LR و GRA نیست، بلکه موید این مطلب است که این دو عامل زمانی می‌توانند به رایتینگ شما کمک کنند که شما توانسته باشید TR و C.C را به خوبی در متن اجرا کنید. این دوره تمرکز ویژه ای روی ۲ نقطه ضعف مطرح شده دارد و تلاش بر این است تا نوع تفکر متقاضیان محترم را با آنچه که در ذهن مصحح Native می‌گذرد منطبق سازد و آن‌ها را به سمت نمره‌ی بالای ۷ سوق دهد. اگرچه شایان ذکر است که پیش از همه‌ی این موارد، رمز موفقیت شخص در مطالعه‌ی بیشتر است. بدین معنی که قبل از اینکه نویسنده (Writer) خوبی باشیم می‌بایست ابتدا خواننده (Reader) خوبی باشیم و روزانه ۲ الی ۳ مقاله‌ی کوتاه را مطالعه و ایده‌های مناسب آن‌ها را ثبت کنیم، لغات و ساختارهای مفید آن‌ها را یاد بگیریم و سعی کنیم که از آن‌ها به صورت تمرین شده استفاده کنیم و موتور ایده‌پردازی خود را همواره روشن نگه داریم.

1,027,650 تومان
آموزش منابع انسانی داده محور – بخش یکم

آموزش منابع انسانی داده محور – بخش یکم

امروزه بيشتر فرایندها در محيط کار، قابل‌اندازه‌گیری هستند؛ از اين‌ رو، در رویکردهای اخیر، به موضوع داده‌های موجود در واحد منابع انسانی و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها به‌عنوان اصلی‌ترین رویکرد در حوزه منابع انساني تاکید می‌شود. مفاهیمی همچون تحلیل افراد، تحلیل نیروی انسانی، تحليل نيروي کار و منابع انسانی هوشمند نمونه آشکار چنین رویکردهایی بوده که بیان‌گر عمق تغییر نقش‌های منابع انسانی در سازمان‌های معاصر است. در این رویکردها، تلاش می‌شود با گردآوری داده‌های نیروی انسانی و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها برای سازمان‌ها، ارزش‌آفرینی شده، مزیت رقابتی خلق شود. در اين فرادرس، ابتدا به بررسی مفاهيم، پيش‌زمينه‌ها و زيرساخت‌های منابع انسانی داده‌محور پرداخته، سپس با رويکردی کاربردی چگونگی استفاده از داده‌ها را برای دستیابی به بینش لازم برای استفاده در فرایندهای روزمره منابع انسانی از قبیل جذب و استخدام، آموزش و توسعه، ایمنی و بهداشت، مدیریت عملکرد و نگرش‌های منابع انسانی بیان خواهيم کرد.

799,000 تومان

آموزش طراحی پژوهش علمی و تحلیل آماری با استفاده از نرم افزار SPSS و R

دوره آموزش طراحی پژوهش علمی و تحلیل آماری با استفاده از نرم افزار SPSS و R در این دوره با آموزش spss و آموزش نرم افزار R، تحلیل آماری، طراحی و تحقیق علمی با این نرم افزار ها آموزش داده می شود. هر فرد در فرآیند انجام پژوهش‌هایی مثل پایان نامه یا تحقیق‌های علمی با داده‌هایی سروکار دارد که برای نتیجه گیری و استفاده از آن‌ها در پژوهش خود نیاز به تحلیل آن‌ها دارد؛ برای تحلیل آماری داده ها و اطلاعات باید با چهار موضوع مهم آشنایی داشته باشید؛ اولین موضوع روش تحقیق است یعنی اینکه هر فرد که قصد انجام پژوهش را دارد باید بداند که چگونه یک پژِوهش را طرح ریزی کند یا به جمع آوری اطلاعات بپردازد. دومین بحث آشنایی با علم گسترده آمار است؛ آمار علم وعمل توسعه دانش است با استفاده از آمار می‌توان ویژگی‌ها و اطلاعات را اندازه‌گیری و پردازش کرد. اینکه شما با مفاهیم آماری چقدر آشنا باشید کمک کننده‌ی شما در فرآیند پروژه خواهد بود و قطعا نتیجه‌ی بهتری را بدست خواهید آورد. سومین عنوان استفاده از نرم افزاهای قوی در تحلیل داده‌ها و نتیجه‌گیری از اطلاعات در طرح‌های پژوهشی است که با استفاده از خروجی گرفتن از نرم افزاهای مربوطه می‌توان هدف‌های مورد نظر را اجرایی کرد به کمک تفسیر خروجی‌ها و گزارش نویسی فرایند تحقیق مورد نظر در نرم افزار به پایان می‌رسد. از جمله‌ نرم افزارهای پر کاربرد می‌توان به نرم افزارهای SPSS و R اشاره کرد. اما چیزی که امروزه شاهد آن هستیم وجود خلا آموزشی است که این ترتیب‌های گفته شده در آن‌ها رعایت نمی‌شود؛ به همین دلیل ما با ایجاد بستری مناسب برای آموزش، قدم به قدم طراحی پژوهش علمی و تحلیل آماری ارائه می‌دهیم تا فراگیر خروجی مناسب روز جامعه و نتیجه‌ی مدنظر خود را دریافت کند. نرم افزار SPSS نرم افزار SPSS که مخفف عبارت Statistical Pakage for the Social Science می باشد، یک نرم افزار جامع وکاربردی برای انجام تحلیل‌های آماری و داده کاوی است که در رشته های مختلف به خصوص علوم اجتماعی و رفتاری مورد استفاده گسترده قرار می‌گیرد. این نرم افزار با انجام قابلیت‌های مختلف آماری همچون محاسبات میانگین، واریانس، انحراف معیار و سایر عملیات‌ها مورد توجه کاربران است؛ کاربرد دیگر این نرم افزار را می توان تحلیل داده‌ها و داده کاوی می‌توان گفت که توسط نرم افزار SPSS Modeler انجام می شود که با استفاده از آن می‌توان به تجزیه و تحلیل داده‌های وارد شده واطلاعات پرسشنامه کرد همچنین مدل‌هایی را برای پیش بینی‌ها ایجاد کرد و به تحلیل آن‌ها پرداخت؛ این نرم افزار این امکان را به کاربر می‌دهد که بدون نیاز به دانشی از برنامه نویسی، الگوریتم های داده کاوی را در پژوهش‌های آماری خود به کار بگیرد. نرم افزار R نرم افزار R یک زبان برنامه نویسی شی گرا می باشد که برای محاسبات آماری طراحی شده است و باید گفت یکی از مهم‌ترین و برجسته ترین نرم افزار‌ها در حوزه علم داده که برای ورود به این حوزه باید با آن آشنا بود، نرم افزار R است؛ این نرم افزار در موضوعاتی همچون: ساخت مدل‌های پیش بینانه، توصیفی، استقرار مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و آمار کاربرد گسترده دارد؛ علاوه بر علم داده در یکی از فیلدهای جذاب که به تازگی مورد توجه قرار گرفته است به نام حوزه متن کاوی نیز نرم افزار R از جمله زبان‌های برنامه نویسی مورد نیاز است؛ از مزیت های این نرم افزار آماری می توان به موارد زیر اشاره کرد: 1. نرم افزار R دارای زبان رایگان و متن باز است که بر روی سیستم عامل‌های مختلفی اجرا می شود 2. دارای راهنمای داخلی است 3. قابلیت‌های گرافیکی قابل ملاحظه‌ای دارد 4. دارای زبان قوی است اما در عین حال یادگیری ساده‌ای دارد 5. توابع آماری پیش ساخته زیادی دارد 6. با استفاده از نرم افزار R می‌توان به سادگی توابع مورد نظر کاربر را ساخت

424,150 تومان
پنج‌شنبه 17 خرداد 1403، ساعت 12:38