اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل داده‌های کاربردی با مدل‌های رگرسیون در پایتون (Linear & Logistic)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های کاربردی با مدل‌های رگرسیون در پایتون (Linear & Logistic)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینانه و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل داده و نقش آمار در علوم داده
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 3. کار با کتابخانه‌های پانداس و نامپای در تحلیل داده
• 4. مصورسازی داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های مت پلات لیب و سی‌بورن
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 6. پاک‌سازی داده‌ها و استانداردسازی متغیرها
• 7. آشنایی با مفاهیم پایه در آمار استنباطی
• 8. بررسی همبستگی و کوواریانس بین متغیرها
• 9. مفهوم رگرسیون خطی ساده و کاربردهای آن
• 10. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده در پایتون
• 11. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با استفاده از معیارهای خطا
• 12. بررسی مفروضات مدل رگرسیون خطی کلاسیک
• 13. تحلیل رگرسیون چندگانه و تفسیر ضرایب
• 14. روش‌های انتخاب ویژگی در مدل‌سازی پیش‌بینانه
• 15. تشخیص و مدیریت داده‌های پرت در رگرسیون
• 16. بررسی هم‌خطی چندگانه و تأثیر آن بر مدل
• 17. کاربرد رگرسیون خطی در پیش‌بینی متغیرهای پیوسته
• 18. مفهوم رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 19. تفاوت‌های بنیادی رگرسیون خطی و لجستیک
• 20. تابع سیگموئید و نقش آن در مدل‌سازی احتمالات
• 21. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک در پایتون
• 22. بررسی ماتریس درهم‌ریختگی و شاخص‌های ارزیابی طبقه‌بندی
• 23. کاربرد منحنی‌های دقت و فراخوانی در مدل‌های طبقه‌بندی
• 24. تحلیل منحنی مشخصه عملکرد سیستم در رگرسیون لجستیک
• 25. تنظیم پارامترهای مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
• 26. روش‌های منظم‌سازی در رگرسیون ریج و لاسو
• 27. کاربرد رگرسیون در تحلیل داده‌های اقتصادی و بازاریابی
• 28. تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از مدل‌های رگرسیونی
• 29. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی مدل
• 30. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینانه با تنظیم ابرپارامترها
• 31. تفسیر خروجی‌های مدل برای تصمیم‌گیری سازمانی
• 32. ارائه گزارش‌های تحلیلی مبتنی بر مدل‌های آماری
• 33. اخلاق در تحلیل داده و رعایت حریم خصوصی در پردازش اطلاعات
• 34. پروژه عملی: پیش‌بینی قیمت مسکن با رگرسیون خطی
• 35. پروژه عملی: طبقه‌بندی مشتریان با رگرسیون لجستیک
• 36. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینانه در پروژه‌های واقعی
• 37. مسیر پیشرفت در یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های پیشرفته