پس از هماهنگی با مهارتجویان تعیین میشود.
💰 شهریه دوره آموزشی SPSS در اصفهان
| نام دوره آموزشی | تعداد جلسات | ساعت هر جلسه | دوره | هزینه |
|---|---|---|---|---|
| شهریه کلاس آموزشی SPSS | استاندارد | استاندارد | 4,400,000 تومان | |
| هزینه کلاس مقدماتی SPSS | استاندارد | استاندارد | تماس بگیرید | |
| قیمت کلاس پیشرفته SPSS | استاندارد | استاندارد | تماس بگیرید | |
| شهریه دوره دادهکاوی با نرمافزار SPSS Modeler | 7 | 3 | تماس بگیرید | |
| قیمت دوره آموزشی SPSS Statistics | استاندارد | استاندارد | تماس بگیرید | |
| قیمت کلاس SPSS Modeler | استاندارد | استاندارد | تماس بگیرید |
🔎 نشانی و شماره تماس آموزشگاه SPSS
📞 شماره تماس: 09214394650 و 03136703092
⏰ ساعت کاری: از 08:00 صبح تا 20:00 شب
🌐 نشانی: اصفهان، چهارراه آپادانا


- وضعیت توزیع دادهها
- تعیین شاخصهای آماری
- تحلیل تک متغیره دادهها
- تحلیل دو متغیره دادهها
- تحلیل چند متغیره دادهها
- آزمونهای ناپارامتریک
- آشنایی با نرم افزار spss
- اصول اولیه spss
- کار با متغیرها
- کار با فایلهای دادهای
- کار با دادهها
- ایمپورت و صادر کردن دادهها
- کار با ماتریسها
- توصیف دادهها
- نمودارها
- مقدمهای بر آمار توصیفی
- و ...
- آشنایی با ساختار و اجزای نرم افزار
- ورود و پردازش دادهها در نرم افزار
- سنجش اعتبار و روایی ابزار اندازهگیری
- تحلیل توصیفی شامل تحلیل تک متغیره و دو متغیره شامل انواع نمودار و شاخص
- تحلیل دو متغیره با آزمونهای رابطه
- تحلیل استنباطی شامل آزمون های میانگین
- تحلیل استنباطی با آزمون های ناپارامتری
- و ...
- رگرسیون خطی ساده
- رگرسیون چندمتغیره
- مدلهای خطی تعمیم یافته
- تحلیل کواریانس
- طرح با اندازههای تکراری
- تحلیل عاملی تاییدی و اکتشافی دادهها
- و ...
دادهکاوی (Data Mining) یکی از ده دانش در حال توسعهای است که دهه حاضر را با انقلاب تکنولوژیک مواجه ساخته است. این دانش امروزه دارای کاربرد بسیار وسیعی در حوزههای مختلف مدیریتی و صنعتی است. دانش دادهکاوی فرآیند کشف دانش پنهان درون دادههای انبوه است که این مهم توسط الگوریتمها و نرمافزارهای دادهکاوی انجام میپذیرد. در این میان نرمافزار دادهکاوی کلمنتاین (IBM SPSS Modeler) یکی از نرمافزارهای برتر دادهکاوی از شرکت IBM است که به صورت گستردهای در پروژههای دادهکاوی کاربرد دارد. به وسیله امکانات و الگوریتمهایی که کلمنتاین در اختیار کاربرانش قرار میدهد مدلسازی و انجام امور دادهکاوی به بهترین شکل انجام میگیرد.
SPSS Statistics یک نرمافزار جامع تحلیل آماری است که بیشتر در پژوهشهای دانشگاهی، علوم اجتماعی، روانشناسی، پزشکی و بازاریابی برای آزمون فرضیهها، توصیف دادهها و کشف روابط علّی به کار میرود. محیط کاربری آن شبیه اکسل و مبتنی بر منوهای دستوری است و کاربر بدون نیاز به کدنویسی پیچیده میتواند عملیاتی مانند آمار توصیفی، آزمونهای پارامتری و ناپارامتری، رگرسیون، تحلیل عاملی و رسم نمودارهای استاندارد را انجام دهد. این ابزار بهویژه برای کسانی که میخواهند «گذشته را تحلیل کنند» و معناداری آماری را در یک مجموعه داده محدود بسنجند، انتخاب ایدهآلی است.
- آشنایی با محیط نرمافزار و مدیریت دادهها (Data View & Variable View)
- ورود داده، پالایش و تبدیل متغیرها (Recode, Compute)
- آمار توصیفی: میانگین، میانه، واریانس، جداول فراوانی
- ترسیم نمودارهای آماری (هیستوگرام، جعبهای، پراکنش)
- آزمونهای فرض و فاصله اطمینان (One-Sample T-Test)
- مقایسه گروهها (Independent/Paired T-Test, ANOVA)
- تحلیل ارتباط و همبستگی (Correlation, Chi-Square)
- رگرسیون خطی ساده و چندگانه
- تحلیل پایایی پرسشنامه (Cronbach’s Alpha)
- تحلیل عاملی اکتشافی و مؤلفههای اصلی
- تحلیل خوشهای سلسلهمراتبی و K-Means
- مقدمات سینتکسنویسی و خودکارسازی تحلیلها
SPSS Modeler یک پلتفرم تخصصی دادهکاوی و یادگیری ماشین است که فرایند ساخت مدلهای پیشبینیکننده را بهکمک واسط بصری گرهمحور (Stream) ساده میکند. برخلاف SPSS Statistics که بر آزمون فرضیه و تحلیل گذشتهنگر تمرکز دارد، این ابزار برای پروژههای آیندهنگر مانند امتیازبندی اعتباری، بخشبندی مشتریان، تشخیص تقلب و پیشبینی ریزش مشتری طراحی شده است. مدلسازی در آن بر پایه استاندارد CRISP-DM صورت میگیرد و بهصورت ذاتی با پایگاههای داده بزرگ، دادههای متنی و فناوریهای نوین کلانداده در ارتباط است، بنابراین انتخاب اصلی تحلیلگران کسبوکار و دانشمندان داده برای پیادهسازی عملیاتی پیشبینیهاست.
- مفاهیم دادهکاوی و آشنایی با فرایند CRISP-DM
- معرفی محیط کار و زبان گرهها (Nodes & Streams)
- اتصال به منابع داده (فایل، SQL، Excel)
- کاوش و پیشپردازش دادهها (Data Audit, Type, Filter)
- پاکسازی و مدیریت دادههای گمشده و پرت
- ادغام، الحاق و تجمیع دادهها (Merge, Aggregate)
- مهندسی ویژگی و گسستهسازی (Binning, Transform)
- مدلسازی دستهبندی با Decision Tree (C5.0, CHAID)
- مدلسازی پیشبینی عددی (Regression, Neural Network)
- خوشهبندی مشتریان (K-Means, TwoStep)
- کشف قوانین انجمنی و سبد خرید (Apriori, Sequence)
- ارزیابی مدلها (Analysis, Matrix, Lift Chart)
- تحلیل متن و استخراج مفهوم (Text Analytics)
- استقرار مدل و خودکارسازی نمرهدهی (Deployment)