دوره «Become a Probability & Statistics Master» که توسط Udemy ارائه می‌شود، یکی از جامع‌ترین دوره‌های آموزش آمار و احتمال به زبان انگلیسی است. در این دوره تلاش شده با رویکردی کاربردی و گام به گام، مفاهیم پایه و پیشرفته آمار و احتمال پوشش داده شوند. چه دانشجوی رشته‌های مهندسی و چه علاقه‌مندان به تحلیل داده و هوش مصنوعی، همگی می‌توانند از این دوره بهره‌ی زیادی ببرند. در ادامه با جزئیات بیشتر درباره سرفصل‌ها، ابزارهای آموزشی، مزایا و پیش‌نیازهای لازم آشنا خواهید شد.

• مفاهیم پایه احتمال شامل فضای نمونه، رویدادها و قوانین جمع و ضرب
• توزیع‌های احتمال مختلف: برنولی، دو جمله‌ای، پواسون، یکنوا و نرمال
• آموزش تحلیل توزیع‌های نمونه و برآوردگرها با روش‌های نقطه‌ای و فاصله‌ای
• آزمون‌های فرض آماری: t-test، آزمون خی دو، ANOVA و تحلیل رگرسیون ساده و چندگانه
• محاسبه و تفسیر متغیرهای تصادفی گسسته و پیوسته
• کاربرد فرضیات در تحلیل ریسک و تصمیم‌گیری آماری
• پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و شبیه‌سازی با Python و R
• نحوه استخراج گزارش‌های آماری حرفه‌ای و مصورسازی داده‌ها

آشنایی با مباحث آمار و احتمال در سطح پیشرفته، امروزه یکی از مهارت‌های کلیدی برای ورود به بازار کارهای حوزه داده است. در این دوره:

• دسترسی مادام‌العمر به ویدیوهای آموزشی و فایل‌های تمرینی
• پشتیبانی مستقیم مدرس در بخش پرسش و پاسخ
• دریافت گواهی معتبر Udemy پس از اتمام دوره
• تمرین‌های پیوسته برای تثبیت مفاهیم و سناریوهای واقعی
• کورس‌استراکچر منظم و منطبق با نیاز بازار امروز

کار با ابزارهای رایج برنامه‌نویسی آمار به شما کمک می‌کند همزمان نظریه را درک و بلافاصله پیاده‌سازی کنید و از این طریق اعتماد به نفس کافی برای پروژه‌های عملی پیدا کنید.

برای ورود به این دوره کافی است مبانی ریاضیات پایه و سطح ابتدایی برنامه‌نویسی را بدانید. آشنایی مختصر با Python یا R برای پیاده‌سازی نمونه‌ مثال‌ها مفید خواهد بود. در غیر این صورت مدرس مسیر را به گونه‌ای طراحی کرده که حتی مبتدی‌ها بتوانند گام به گام پیش بروند:

• آشنایی اولیه با عملیات عددی و معرف‌های تابع
• دانش پایه‌ای از منطق و حل معادلات خطی
• نصب و راه‌اندازی محیط‌های Jupyter Notebook یا RStudio

دوره در ۱۰ بخش اصلی تدوین شده است که هر بخش شامل ویدیوهای آموزشی، اسلایدهای قابل دانلود و تمرین‌های عملی می‌باشد:

• بخش ۱: مقدمه‌ای بر آمار و احتمال و مرور مفاهیم پایه
• بخش ۲: توزیع‌های گسسته و پیوسته – تعریف و کاربرد
• بخش ۳: آمار توصیفی – شاخص‌های مرکزی و پراکندگی
• بخش ۴: برآوردگرهای نقطه‌ای و فاصله‌ای
• بخش ۵: آزمون‌های آماری – آزمون فرضیه و سطوح خطا
• بخش ۶: رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• بخش ۷: تحلیل واریانس (ANOVA) و آزمون خی دو
• بخش ۸: شبیه‌سازی مونت‌کارلو و کاربرد آن در مسئله‌های پیچیده
• بخش ۹: پروژه عملی – تحلیل داده واقعی و گزارش‌نویسی
• بخش ۱۰: جمع‌بندی، منابع تکمیلی و نکات کاربردی

در فصل مربوط به پروژه عملی، با یک دیتاست واقعی فروش محصولات یک فروشگاه آنلاین کار می‌کنید. چند نمونه از تمرین‌ها:

• محاسبه امید ریاضی و انحراف معیار تعداد خریدهای روزانه
• برآورد فاصله اطمینان ۹۵٪ برای میانگین مبلغ سبد خرید
• آزمون فرضیه در مورد تفاوت میانگین درآمد مشتریان دو گروه مختلف
• رسم نمودارهای توزیع و جعبه‌ای (boxplot) با استفاده از کتابخانه‌های Matplotlib و ggplot2
• شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای پیش‌بینی احتمال فروش بالای یک حد مشخص

این مثال‌ها به شما کمک می‌کند تا نه تنها تئوری را بفهمید، بلکه در محیط واقعی نیز اعتماد به نفس کافی برای تحلیل داده و به‌کارگیری روش‌های آماری پیدا کنید.

اگر می‌خواهید به یک تحلیلگر آمار و احتمال مسلط تبدیل شوید و در پروژه‌های داده‌محور بدرخشید، شرکت در این دوره Udemy یک فرصت ایده‌آل است. با یادگیری مفاهیم پایه تا پیشرفته و تمرین مداوم، می‌توانید در زمینه‌های مختلفی مانند تحلیل مالی، علم داده، مهندسی کیفیت و پژوهش‌های علمی فعالیت کنید. همین امروز شروع کنید و مهارت‌های آماری خود را به سطحی بالاتر برسانید!