, ,

کتاب R در یک نگاه: راهنمای جامع و کاربردی برای تحلیل‌گران داده

299,999 تومان399,000 تومان

R در یک نگاه: راهنمای جامع و کاربردی برای تحلیل‌گران داده | آموزش تحلیل داده با R R در یک نگاه: راهنمای جامع و کاربردی برای تحلیل‌گران داده تحلیل داده را به زبان R، سریع و کارآمد بیاموزید! دنیای امروز…

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: R در یک نگاه: راهنمای جامع و کاربردی برای تحلیل‌گران داده

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: برنامه‌نویسی R برای تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. بخش اول: مبانی و شروع کار با R**
  • 2. مقدمه‌ای بر R: چرا R را انتخاب کنیم؟
  • 3. نصب R و RStudio: راهنمای گام به گام
  • 4. آشنایی با محیط RStudio: کنسول، اسکریپت، پلات و فایل‌ها
  • 5. اولین جلسه با R: اجرای دستورات و نوشتن اسکریپت
  • 6. R به عنوان یک ماشین حساب قدرتمند
  • 7. متغیرها و عملگر تخصیص (Assignment)
  • 8. انواع داده‌های پایه: عددی، کاراکتری و منطقی
  • 9. مقدمه‌ای بر بردارها (Vectors): سنگ بنای R
  • 10. ایجاد بردارها با توابع `c()`, `seq()` و `rep()`
  • 11. عملیات ریاضی بر روی بردارها (Vectorized Operations)
  • 12. اندیس‌گذاری و استخراج زیرمجموعه از بردارها
  • 13. فیلتر کردن بردارها با استفاده از عبارات منطقی
  • 14. مقادیر گمشده (Missing Values): کار با NA و NULL
  • 15. دریافت راهنما در R: توابع `?`، `help()` و `??`
  • 16. محیط کاری (Workspace) و تاریخچه دستورات
  • 17. نصب و بارگذاری پکیج‌ها: `install.packages()` و `library()`
  • 18. آشنایی با توابع و آرگومان‌های آن‌ها
  • 19. استفاده از پروژه‌های RStudio برای مدیریت کارها
  • 20. بخش دوم: ساختارهای داده در R**
  • 21. ماتریس‌ها (Matrices): ایجاد و ویژگی‌ها
  • 22. عملیات جبری بر روی ماتریس‌ها
  • 23. اندیس‌گذاری و انتخاب زیرمجموعه از ماتریس‌ها
  • 24. آرایه‌ها (Arrays): ساختارهای چندبعدی
  • 25. لیست‌ها (Lists): نگهداری انواع داده‌های مختلف
  • 26. ایجاد و نام‌گذاری اعضای لیست
  • 27. دسترسی به اعضای لیست با `$`, `[[ ]]` و `[ ]`
  • 28. دیتافریم‌ها (Data Frames): ساختار اصلی برای تحلیل داده
  • 29. ایجاد دیتافریم به صورت دستی
  • 30. بررسی ساختار دیتافریم: `str()`, `summary()`, `head()`
  • 31. انتخاب سطرها و ستون‌ها در دیتافریم
  • 32. افزودن و حذف ستون‌ها از دیتافریم
  • 33. فاکتورها (Factors): مدیریت داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 34. کار با سطوح (Levels) در فاکتورها
  • 35. تبدیل انواع ساختارهای داده به یکدیگر
  • 36. بخش سوم: ورود و خروج داده‌ها**
  • 37. مدیریت مسیر کاری (Working Directory)
  • 38. خواندن فایل‌های CSV با `read.csv`
  • 39. نوشتن دیتافریم در فایل‌های CSV با `write.csv`
  • 40. خواندن فایل‌های متنی با جداکننده (Delimited Files)
  • 41. خواندن فایل‌های اکسل با پکیج `readxl`
  • 42. ذخیره و بارگذاری اشیاء R با `save()` و `load()`
  • 43. مقدمه‌ای بر اتصال به پایگاه‌های داده (Databases)
  • 44. خواندن داده از وب‌سایت‌ها
  • 45. کار با داده‌های با فرمت JSON
  • 46. وارد کردن داده از نرم‌افزارهای آماری دیگر (SPSS, Stata)
  • 47. بخش چهارم: مبانی برنامه‌نویسی در R**
  • 48. دستورات شرطی: `if`, `else` و `else if`
  • 49. تابع برداری `ifelse()` برای شروط ساده
  • 50. حلقه‌های تکرار: کار با `for`
  • 51. حلقه‌های تکرار: کار با `while`
  • 52. اجتناب از حلقه‌ها: خانواده توابع `apply`
  • 53. نوشتن اولین تابع سفارشی (Custom Function)
  • 54. آرگومان‌ها و مقادیر بازگشتی در توابع
  • 55. تعریف آرگومان‌های پیش‌فرض برای توابع
  • 56. مفهوم دامنه متغیرها (Variable Scope)
  • 57. مدیریت خطا با `tryCatch`
  • 58. ابزارهای اشکال‌زدایی (Debugging) در R
  • 59. بردارسازی (Vectorization): فلسفه اصلی R
  • 60. بخش پنجم: پاکسازی و آماده‌سازی داده با Tidyverse**
  • 61. مقدمه‌ای بر Tidyverse و مفهوم داده‌های مرتب (Tidy Data)
  • 62. اپراتور پایپ (%>%) و قدرت زنجیره‌نویسی
  • 63. انتخاب ستون‌ها با `dplyr::select()`
  • 64. فیلتر کردن سطرها با `dplyr::filter()`
  • 65. مرتب‌سازی داده‌ها با `dplyr::arrange()`
  • 66. ایجاد ستون‌های جدید با `dplyr::mutate()`
  • 67. خلاصه‌سازی داده‌ها با `dplyr::summarise()`
  • 68. گروه‌بندی داده‌ها با `dplyr::group_by()`
  • 69. ترکیب قدرتمند `group_by()` و `summarise()`
  • 70. تغییر شکل داده: از عریض به طویل با `tidyr::pivot_longer()`
  • 71. تغییر شکل داده: از طویل به عریض با `tidyr::pivot_wider()`
  • 72. ادغام دیتافریم‌ها: `inner_join` و `left_join`
  • 73. ادغام دیتافریم‌ها: `right_join` و `full_join`
  • 74. کار با رشته‌های متنی با پکیج `stringr`
  • 75. کار با فاکتورها با پکیج `forcats`
  • 76. کار با تاریخ و زمان با پکیج `lubridate`
  • 77. بخش ششم: مصورسازی داده‌ها**
  • 78. مقدمه‌ای بر رسم نمودار در R: گرافیک پایه (Base R)
  • 79. رسم هیستوگرام و نمودار جعبه‌ای (Boxplot) در گرافیک پایه
  • 80. رسم نمودار پراکندگی (Scatter Plot) در گرافیک پایه
  • 81. آشنایی با `ggplot2` و گرامر گرافیک‌ها
  • 82. ساخت نمودار لایه به لایه: `ggplot()`, `aes()` و `geom`
  • 83. انواع `geom`های پرکاربرد: `geom_point`, `geom_line`, `geom_bar`
  • 84. سفارشی‌سازی ظاهر نمودار: رنگ، اندازه و شکل
  • 85. رسم نمودارهای چندگانه با `facet_wrap()` و `facet_grid()`
  • 86. تنظیمات محورها، عناوین و راهنمای نمودار (Legend)
  • 87. اصلاح و سفارشی‌سازی تم (Theme) نمودار
  • 88. ذخیره نمودارها با کیفیت بالا با `ggsave()`
  • 89. نمودارهای تعاملی (Interactive) با `plotly`
  • 90. بخش هفتم: تحلیل‌های آماری**
  • 91. آمار توصیفی: میانگین، میانه، انحراف معیار
  • 92. محاسبه همبستگی (Correlation) و کوواریانس
  • 93. توزیع‌های احتمال در R
  • 94. آزمون‌های فرض آماری: مقدمه‌ای بر آزمون t
  • 95. آزمون t برای نمونه‌های مستقل و وابسته
  • 96. تحلیل واریانس یک‌طرفه (One-Way ANOVA)
  • 97. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی خطی با تابع `lm()`
  • 98. ایجاد و برازش مدل رگرسیون خطی ساده
  • 99. تفسیر خروجی مدل: ضرایب، R-squared و مقادیر p
  • 100. مدل رگرسیون خطی چندگانه





R در یک نگاه: راهنمای جامع و کاربردی برای تحلیل‌گران داده | آموزش تحلیل داده با R


R در یک نگاه: راهنمای جامع و کاربردی برای تحلیل‌گران داده

تحلیل داده را به زبان R، سریع و کارآمد بیاموزید!

دنیای امروز، دنیای داده‌هاست. و برای موفقیت در این دنیا، نیاز به ابزارهایی دارید که بتوانید این داده‌ها را تحلیل کنید، از آن‌ها بینش استخراج کنید و بر اساس آن تصمیمات بهتری بگیرید. دوره آموزشی “R در یک نگاه” دقیقاً به همین منظور طراحی شده است. این دوره، یک راهنمای جامع و کاربردی برای یادگیری برنامه نویسی R و تحلیل داده است که شما را از یک مبتدی مطلق، به یک تحلیل‌گر داده ماهر تبدیل می‌کند.

با الهام از کتاب پرطرفدار “R in a Nutshell: A Desktop Quick Reference”، این دوره آموزشی، دانش مورد نیاز شما را به صورت ساختاریافته و قابل فهم ارائه می‌دهد. تمرکز ما بر یادگیری عملی و کاربردی است، به طوری که شما بتوانید بلافاصله پس از اتمام هر بخش از دوره، آموخته‌های خود را در پروژه‌های واقعی به کار ببرید.

درباره دوره R در یک نگاه

دوره “R در یک نگاه: راهنمای جامع و کاربردی برای تحلیل‌گران داده” یک دوره جامع و عملی است که به شما کمک می‌کند تا از صفر تا صد، با زبان برنامه نویسی R و کاربردهای آن در تحلیل داده آشنا شوید. این دوره با پوشش دادن طیف گسترده‌ای از مباحث، از مفاهیم پایه ای زبان R گرفته تا تکنیک های پیشرفته تحلیل داده و یادگیری ماشین، شما را برای ورود به دنیای حرفه ای تحلیل داده آماده می‌کند. محتوای دوره به گونه‌ای طراحی شده است که هم برای افراد مبتدی که هیچ پیش‌زمینه‌ای در برنامه نویسی ندارند، و هم برای افرادی که با سایر زبان‌های برنامه نویسی آشنا هستند، مناسب باشد.

بر خلاف رویکردهای تئوری‌محور، این دوره بر یادگیری عملی و کاربردی تاکید دارد. شما در طول دوره، با انجام پروژه‌های واقعی و حل تمرین‌های متنوع، مهارت‌های خود را در تحلیل داده با R تقویت خواهید کرد. همچنین، با استفاده از مثال‌های عملی برگرفته از دنیای واقعی، خواهید آموخت که چگونه از R برای حل مسائل مختلف در حوزه‌های گوناگون استفاده کنید. این دوره به شما کمک می کند مفاهیم پیچیده را به راحتی درک کنید و مهارت های خود را برای حل مسائل دنیای واقعی به کار گیرید، درست همانطور که کتاب “R in a Nutshell” در قالب یک راهنمای سریع و در دسترس، به متخصصان کمک می‌کند.

موضوعات کلیدی دوره

  • مقدمه‌ای بر زبان R و محیط RStudio
  • انواع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای در R
  • عملگرها و توابع پایه ای در R
  • خواندن و نوشتن داده ها در R
  • پاکسازی و آماده سازی داده ها
  • تجزیه و تحلیل آماری توصیفی
  • مصورسازی داده ها با استفاده از ggplot2
  • آزمون های آماری
  • مدل سازی رگرسیون
  • یادگیری ماشین با R (مقدماتی و پیشرفته)
  • کار با داده های بزرگ
  • گزارش نویسی و ارائه نتایج تحلیل
  • بهینه سازی کد R و افزایش کارایی
  • ایجاد بسته های R
  • استفاده از R در محیط های ابری

مخاطبان دوره چه کسانی هستند؟

این دوره برای طیف وسیعی از افراد مناسب است، از جمله:

  • دانشجویان و فارغ التحصیلان رشته های آمار، ریاضی، علوم کامپیوتر، اقتصاد و سایر رشته های مرتبط
  • تحلیلگران داده و دانشمندان داده ای که به دنبال یادگیری یا بهبود مهارت های خود در R هستند
  • متخصصان بازاریابی، فروش، منابع انسانی و سایر حوزه هایی که به تحلیل داده ها نیاز دارند
  • افرادی که به دنبال تغییر شغل و ورود به دنیای پررونق تحلیل داده هستند
  • محققان و پژوهشگرانی که برای انجام تحلیل های آماری پیچیده به R نیاز دارند

چرا این دوره را بگذرانیم؟

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

  • یادگیری عملی و کاربردی: تمرکز اصلی دوره بر یادگیری عملی و کاربردی است و شما با انجام پروژه‌های واقعی، مهارت‌های خود را تقویت خواهید کرد.
  • پوشش جامع مباحث: این دوره طیف گسترده‌ای از مباحث، از مفاهیم پایه ای تا تکنیک های پیشرفته را پوشش می‌دهد.
  • مدرسان مجرب: مدرسان دوره، متخصصان با تجربه در حوزه تحلیل داده هستند و دانش و تجربیات خود را با شما به اشتراک خواهند گذاشت.
  • پشتیبانی کامل: شما در طول دوره از پشتیبانی کامل مدرسان و تیم پشتیبانی برخوردار خواهید بود و می‌توانید سوالات خود را مطرح کنید.
  • دسترسی مادام العمر: پس از ثبت نام در دوره، به تمامی محتوای آموزشی به صورت مادام العمر دسترسی خواهید داشت.
  • فرصت های شغلی بهتر: با یادگیری R، فرصت های شغلی بهتری در حوزه تحلیل داده خواهید داشت.
  • تصمیم گیری های آگاهانه تر: با استفاده از تحلیل داده ها، می توانید تصمیم گیری های آگاهانه تر و موثرتری در کسب و کار و زندگی خود داشته باشید.
  • الهام از کتاب معتبر: ساختار و رویکرد آموزشی دوره با الهام از کتاب “R in a Nutshell” طراحی شده است که یک مرجع معتبر و شناخته شده در بین متخصصان R است.

سرفصل‌های جامع دوره (بیش از 100 سرفصل)

دوره “R در یک نگاه” شامل بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی است که شما را به یک تحلیل‌گر داده ماهر تبدیل می‌کند. در زیر تنها بخشی از این سرفصل‌ها را مشاهده می‌کنید:

  • بخش اول: مبانی R
    • نصب و راه اندازی R و RStudio
    • مقدمه ای بر محیط RStudio
    • انواع داده ها (عددی، رشته ای، منطقی)
    • متغیرها و تخصیص مقادیر
    • عملگرهای حسابی، منطقی و رابطه ای
    • توابع پایه ای (mean, sum, sd, …)
    • ساختارهای داده ای (بردار، ماتریس، لیست، دیتا فریم)
    • اندیس گذاری و دسترسی به عناصر
    • وارد کردن داده ها از فایل های CSV، Excel، text
    • صادر کردن داده ها به فایل
  • بخش دوم: پاکسازی و آماده سازی داده ها
    • شناسایی و مدیریت داده های گمشده (NA)
    • حذف داده های تکراری
    • تبدیل انواع داده ها
    • فیلتر کردن داده ها بر اساس شرایط
    • مرتب سازی داده ها
    • ادغام و پیوست داده ها (merge, join)
    • تغییر نام ستون ها
    • ایجاد ستون های جدید بر اساس ستون های موجود
    • تبدیل متغیرهای پیوسته به دسته ای
    • نرمال سازی داده ها
  • بخش سوم: تحلیل آماری توصیفی
    • محاسبه آماره های توصیفی (میانگین، میانه، انحراف معیار، واریانس، …)
    • رسم هیستوگرام
    • رسم نمودار جعبه ای
    • رسم نمودار پراکندگی
    • رسم نمودار میله ای
    • رسم نمودار دایره ای
    • محاسبه ضریب همبستگی
    • بررسی رابطه بین متغیرها
  • بخش چهارم: مصورسازی داده ها با ggplot2
    • مقدمه ای بر ggplot2
    • ساختار گرامر گرافیک
    • ایجاد نمودارهای مختلف با ggplot2
    • سفارشی سازی نمودارها (رنگ، اندازه، برچسب، …)
    • اضافه کردن لایه ها به نمودار
    • ایجاد نمودارهای تعاملی
  • بخش پنجم: آزمون های آماری
    • آزمون فرضیه
    • آزمون t-test
    • آزمون ANOVA
    • آزمون Chi-squared
    • آزمون های ناپارامتری
  • بخش ششم: مدل سازی رگرسیون
    • رگرسیون خطی ساده
    • رگرسیون خطی چندگانه
    • رگرسیون لجستیک
    • ارزیابی مدل های رگرسیونی
    • انتخاب متغیرها در مدل رگرسیونی
  • بخش هفتم: یادگیری ماشین با R
    • مقدمه ای بر یادگیری ماشین
    • روش های یادگیری نظارت شده
    • روش های یادگیری غیر نظارت شده
    • تقسیم داده ها به مجموعه آموزشی و آزمایشی
    • ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
    • انتخاب بهترین مدل
  • بخش هشتم: پروژه های عملی
    • تحلیل داده های فروش
    • تحلیل داده های بازاریابی
    • تحلیل داده های منابع انسانی
    • تحلیل داده های مالی
    • تحلیل داده های سلامت

همین حالا در دوره “R در یک نگاه” ثبت نام کنید و گامی بزرگ در جهت تبدیل شدن به یک تحلیل‌گر داده حرفه‌ای بردارید!

ثبت نام در دوره


📚 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

  • ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
  • پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
  • کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
  • کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
  • کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
  • کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
    — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
    — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
    — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
  • کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
    — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
  • کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
    — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

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


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
  • در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
  • اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نوع پلن دوره

تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه, تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه + ویدیوها و پادکست های فارسی توضیحی کتاب ها

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب R در یک نگاه: راهنمای جامع و کاربردی برای تحلیل‌گران داده”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا