MAPress

کتاب تسلط بر تحلیل داده‌های طبقه‌ای: از مبانی تا مدل‌سازی پیشرفته

تسلط بر تحلیل داده‌های طبقه‌ای: از مبانی تا مدل‌سازی پیشرفته تسلط بر تحلیل داده‌های طبقه‌ای: از مبانی تا مدل‌سازی پیشرفته معرفی دوره: دروازه‌ای به دنیای شگفت‌انگیز مدل‌سازی آماری در دنیای امروز، داده‌...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: تسلط بر تحلیل داده‌های طبقه‌ای: از مبانی تا مدل‌سازی پیشرفته

موضوع کلی: مدل‌سازی آماری

موضوع میانی: تحلیل داده‌های طبقه‌ای

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های طبقه‌ای و انواع آنها
  • 2. جداول توافقی: ساختار و تفسیر
  • 3. آزمون‌های استقلال در جداول توافقی
  • 4. اندازه‌گیری قدرت ارتباط در جداول توافقی
  • 5. تحلیل گرافیکی داده‌های طبقه‌ای
  • 6. رگرسیون لجستیک: معرفی و مبانی
  • 7. برآورد پارامترها در مدل رگرسیون لجستیک
  • 8. تفسیر ضرایب در مدل رگرسیون لجستیک
  • 9. آزمون برازش مدل رگرسیون لجستیک
  • 10. تشخیص نقاط پرت و موارد با نفوذ در رگرسیون لجستیک
  • 11. رگرسیون لجستیک چندمتغیره
  • 12. متغیرهای طبقه‌ای ترتیبی در رگرسیون لجستیک
  • 13. رگرسیون لجستیک برای داده‌های پانلی
  • 14. مدل‌های لجستیک شرطی
  • 15. رگرسیون پروبیت: جایگزینی برای رگرسیون لجستیک
  • 16. مقایسه رگرسیون لجستیک و پروبیت
  • 17. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM): معرفی
  • 18. تابع پیوند و توزیع احتمال در GLM
  • 19. مدل پواسون: شمارش رویدادها
  • 20. رگرسیون پواسون: کاربرد و تفسیر
  • 21. اُفست در رگرسیون پواسون
  • 22. مدل‌های تعمیم‌یافته با توزیع‌های دیگر
  • 23. مدل‌های نیمه‌پارامتری برای داده‌های طبقه‌ای
  • 24. تحلیل بقا با داده‌های طبقه‌ای
  • 25. مدل‌های مخاطره متناسب کاکس: مبانی
  • 26. تفسیر خروجی مدل کاکس
  • 27. آزمون فرضیه‌های مدل کاکس
  • 28. داده‌های سانسور شده و مدل‌های بقا
  • 29. مدل‌های بقای پارامتری
  • 30. تحلیل داده‌های بقا با متغیرهای طبقه‌ای
  • 31. تحلیل خوشه‌ای داده‌های طبقه‌ای
  • 32. روش‌های فاصله‌ای برای خوشه‌بندی
  • 33. روش‌های غیرفاصله‌ای برای خوشه‌بندی
  • 34. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی
  • 35. کاربرد نرم‌افزارهای آماری برای خوشه‌بندی
  • 36. مدل‌های مخلوط: مقدمه و کاربرد
  • 37. مدل‌های مخلوط گوسی
  • 38. مدل‌های مخلوط برای داده‌های طبقه‌ای
  • 39. تخمین پارامترها در مدل‌های مخلوط
  • 40. انتخاب تعداد اجزا در مدل مخلوط
  • 41. کاربرد مدل‌های مخلوط در تقسیم‌بندی بازار
  • 42. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM): معرفی
  • 43. حالت‌های پنهان و مشاهده‌شده در HMM
  • 44. الگوریتم‌های یادگیری در HMM
  • 45. کاربرد HMM در تشخیص الگو
  • 46. تخمین توالی حالت‌ها با HMM
  • 47. مدل‌سازی سری‌های زمانی طبقه‌ای
  • 48. مدل‌های سری زمانی گسسته
  • 49. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی
  • 50. پیش‌بینی با استفاده از زنجیره‌های مارکوف
  • 51. مدل‌های اتورگرسیو گسسته (DAR)
  • 52. مدل‌های ARCH و GARCH برای داده‌های طبقه‌ای
  • 53. تحلیل عاملی داده‌های طبقه‌ای
  • 54. تحلیل مولفه‌های اصلی برای داده‌های طبقه‌ای
  • 55. کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل عاملی
  • 56. تفسیر عوامل و بار عاملی
  • 57. مقایسه تحلیل عاملی و مولفه‌های اصلی
  • 58. شبکه‌های بیزی: معرفی و ساختار
  • 59. استدلال احتمالی در شبکه‌های بیزی
  • 60. یادگیری ساختار شبکه بیزی از داده‌ها
  • 61. کاربرد شبکه‌های بیزی در تصمیم‌گیری
  • 62. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 63. تحلیل متن با استفاده از داده‌های طبقه‌ای
  • 64. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 65. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 66. استخراج اطلاعات از متن
  • 67. کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تحلیل متن
  • 68. درخت‌های تصمیم برای داده‌های طبقه‌ای
  • 69. الگوریتم‌های ساخت درخت تصمیم
  • 70. معیارهای تقسیم‌بندی در درخت‌های تصمیم
  • 71. هرس درخت تصمیم (Tree Pruning)
  • 72. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 73. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای داده‌های طبقه‌ای
  • 74. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌ای
  • 75. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 76. دقت (Accuracy)، بازخوانی (Recall)، و ویژگی (Specificity)
  • 77. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 78. انتخاب مدل و اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 79. مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های طبقه‌ای
  • 80. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 81. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 82. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 83. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 84. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 85. مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM) برای داده‌های طبقه‌ای
  • 86. تحلیل مسیر (Path Analysis)
  • 87. متغیرهای میانجی و تعدیل‌گر
  • 88. آزمون فرضیه‌ها در SEM
  • 89. اعتبارسنجی مدل SEM
  • 90. تحلیل واریانس (ANOVA) برای داده‌های طبقه‌ای
  • 91. آزمون‌های تعقیبی (Post-Hoc Tests)
  • 92. اندازه‌گیری اثر در ANOVA
  • 93. ANOVA چندراهه
  • 94. ANOVA با اندازه‌های مکرر
  • 95. مدل‌های خطی سلسله مراتبی (HLM) برای داده‌های طبقه‌ای
  • 96. اثرات سطح و فردی
  • 97. مدل‌های با اثرات تصادفی
  • 98. تخمین پارامترها در HLM
  • 99. تفسیر نتایج HLM
  • 100. مدل‌های فضایی برای داده‌های طبقه‌ای
تسلط بر تحلیل داده‌های طبقه‌ای: از مبانی تا مدل‌سازی پیشرفته

تسلط بر تحلیل داده‌های طبقه‌ای: از مبانی تا مدل‌سازی پیشرفته

معرفی دوره: دروازه‌ای به دنیای شگفت‌انگیز مدل‌سازی آماری

در دنیای امروز، داده‌ها پادشاهی می‌کنند. اما صرف داشتن داده کافی نیست؛ توانایی استخراج بینش‌های ارزشمند و قابل اتکا از آن‌ها، مهارت کلیدی است که مرز میان موفقیت و شکست را تعیین می‌کند. بخش عظیمی از داده‌های واقعی، طبقه‌ای هستند؛ یعنی داده‌هایی که به دسته‌ها یا گروه‌های مشخصی تعلق دارند، مانند رضایت مشتری (خوب، متوسط، ضعیف)، وضعیت سلامت (سالم، بیمار)، یا نوع محصول (A، B، C). تحلیل این نوع داده‌ها نیازمند دانش و ابزارهای تخصصی است.

این دوره آموزشی، حاصل سال‌ها تجربه و تعمق در مباحث پیشرفته تحلیل داده‌های آماری، با الهام از اثر برجسته "Categorical Data Analysis" (تحلیل داده‌های طبقه‌ای) شکل گرفته است. ما شما را گام به گام در مسیری قرار می‌دهیم تا با اطمینان کامل بتوانید پیچیده‌ترین داده‌های طبقه‌ای را تحلیل کرده و مدل‌های آماری قدرتمندی بسازید. چه در حال شروع مسیر خود در دنیای داده باشید و چه به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود، این دوره راهنمای شما خواهد بود.

درباره دوره: عمق و جامعیت در تحلیل داده‌های طبقه‌ای

دوره "تسلط بر تحلیل داده‌های طبقه‌ای" فراتر از یک آموزش سطحی است. ما با رویکردی جامع و نظام‌مند، شما را با مبانی نظری و کاربردی تحلیل داده‌های طبقه‌ای آشنا می‌کنیم. این دوره با الهام از کتاب مرجع "Categorical Data Analysis"، مفاهیم را از ساده‌ترین حالت‌ها تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌های مدل‌سازی پوشش می‌دهد. شما نه تنها با ابزارها و روش‌های آماری آشنا می‌شوید، بلکه درک عمیقی از چرایی و چگونگی کاربرد آن‌ها پیدا خواهید کرد.

موضوعات کلیدی

در این دوره، طیف وسیعی از مباحث کلیدی را پوشش خواهیم داد، از جمله:

  • مبانی داده‌های طبقه‌ای و مفاهیم آماری مرتبط
  • آزمون‌های ناپارامتری و مقایسه توزیع‌ها
  • مدل‌های رگرسیون برای داده‌های طبقه‌ای (مانند رگرسیون لجستیک)
  • مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • تحلیل داده‌های سری زمانی طبقه‌ای
  • روش‌های مدل‌سازی ساختاری
  • و بسیاری موضوعات دیگر که به طور مفصل در سرفصل‌ها آمده است.

مخاطبان دوره: چه کسانی باید در این دوره شرکت کنند؟

این دوره برای طیف گسترده‌ای از متخصصان و علاقه‌مندان مناسب است:

  • دانشجویان و پژوهشگران: در رشته‌های آمار، علوم کامپیوتر، ریاضیات، اقتصاد، علوم اجتماعی، پزشکی، و هر حوزه‌ای که با داده‌های طبقه‌ای سر و کار دارد.
  • تحلیلگران داده (Data Analysts) و دانشمندان داده (Data Scientists): که به دنبال تسلط بر یکی از مهم‌ترین ابزارهای تحلیل داده هستند.
  • محققان بازار و کارشناسان بازاریابی: که نیاز دارند رفتار مشتریان و روندهای بازار را با دقت بیشتری تحلیل کنند.
  • مدیران و تصمیم‌گیرندگان: که می‌خواهند نتایج تحلیل‌های آماری را بهتر درک کرده و تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.
  • هر کسی که علاقه‌مند به درک عمیق‌تر داده‌های واقعی و نحوه مدل‌سازی آن‌هاست.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

گذراندن این دوره، مزایای قابل توجهی برای شما به همراه خواهد داشت:

  • تسلط عملی و نظری: شما با دانش عمیقی از مبانی و تکنیک‌های تحلیل داده‌های طبقه‌ای مجهز خواهید شد.
  • افزایش مهارت‌های تحلیلی: توانایی شما در تفسیر و مدل‌سازی انواع داده‌های طبقه‌ای به طور چشمگیری ارتقا می‌یابد.
  • کاربرد در دنیای واقعی: مفاهیم آموخته شده مستقیماً در پروژه‌های واقعی و تصمیم‌گیری‌های تجاری کاربرد دارند.
  • اعتماد به نفس در تحلیل: با درک عمیق مباحث، با اطمینان بیشتری با داده‌های پیچیده روبرو خواهید شد.
  • ارتقاء شغلی: تسلط بر تحلیل داده‌های طبقه‌ای یک مهارت بسیار ارزشمند و مورد تقاضا در بازار کار است.
  • آشنایی با مرجع علمی: این دوره شما را با رویکردها و روش‌های مطرح شده در کتاب "Categorical Data Analysis" آشنا می‌کند.

سرفصل‌های جامع دوره: ۱۰۰ گام تا تسلط

این دوره با پوشش بیش از ۱۰۰ سرفصل دقیق و کاربردی، شما را از مفاهیم پایه تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌های مدل‌سازی هدایت می‌کند. در اینجا تنها به بخشی از این سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

  • مقدمه‌ای بر انواع داده‌ها و اهمیت داده‌های طبقه‌ای
  • توزیع‌های احتمالی برای داده‌های طبقه‌ای (دوجمله‌ای، چند جمله‌ای، پواسون و...)
  • مفاهیم اساسی در تحلیل داده‌های طبقه‌ای: جداول توافقی، استقلال، همگنی
  • آزمون‌های کای‌دو (Chi-squared) برای آزمون استقلال و همگنی
  • اندازه‌گیری رابطه در جداول توافقی: ضریب همبستگی، معیارهای قدرت انجمن
  • مدل‌های رگرسیون لجستیک: مبانی، تفسیر ضرایب، ارزیابی مدل
  • رگرسیون لجستیک چندگانه و بررسی اثرات تعاملی
  • مدل‌های رگرسیون برای داده‌های ترتیبی (Ordinal Logistic Regression)
  • مدل‌های رگرسیون برای داده‌های اسمی چندگانه (Nominal Logistic Regression)
  • مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • توزیع پواسون و مدل‌های رگرسیون برای داده‌های شمارشی
  • مدل‌های رگرسیون برای داده‌های بیش از حد پراکنده (Overdispersed Count Data)
  • مقدمه‌ای بر تحلیل بقا (Survival Analysis) و داده‌های طبقه‌ای
  • مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ساختاری (Structural Equation Modeling)
  • تحلیل عاملی تاییدی (Confirmatory Factor Analysis) برای سازه‌های طبقه‌ای
  • مدل‌سازی مسیر (Path Modeling) با متغیرهای طبقه‌ای
  • روش‌های نمونه‌گیری و تصحیح در تحلیل داده‌های طبقه‌ای
  • بررسی مشکلات رایج در تحلیل داده‌های طبقه‌ای و راه‌های مقابله با آن‌ها
  • کاربردهای عملی تحلیل داده‌های طبقه‌ای در حوزه‌های مختلف
  • و ده‌ها موضوع تخصصی و کاربردی دیگر که برای تسلط کامل ضروری هستند.

با ثبت‌نام در این دوره، شما نه تنها یک مجموعه آموزشی ارزشمند را دریافت می‌کنید، بلکه در یک مسیر یادگیری حرفه‌ای و عمیق قرار می‌گیرید که مهارت‌های شما را در تحلیل داده‌های طبقه‌ای به سطح بالاتری ارتقا خواهد داد.

همین الان ثبت‌نام کنید و آینده داده‌محور خود را بسازید!

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.