اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی اصول و مبانی علم داده: از تحلیل آماری تا مدل‌سازی پیش‌بینانه با رویکرد کاربردی

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و مبانی علم داده: از تحلیل آماری تا مدل‌سازی پیش‌بینانه با رویکرد کاربردی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل آماری داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و تعاریف علم داده در بستر کسب‌وکارهای مدرن
  • 2. نقش تحلیل‌گر داده در سازمان‌های داده‌محور
  • 3. مفاهیم پایه در آمار توصیفی و شاخص‌های مرکزی
  • 4. تحلیل پراکندگی داده‌ها و انحراف معیار
  • 5. احتمالات پایه و کاربرد آن در تصمیم‌گیری‌های داده‌محور
  • 6. توزیع‌های آماری و اهمیت آن‌ها در مدل‌سازی
  • 7. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام
  • 8. مدیریت داده‌های مفقود و نویز در مجموعه‌های آموزشی
  • 9. روش‌های نمونه‌گیری و استنباط آماری
  • 10. آزمون فرضیه و کاربرد آن در تحلیل‌های علمی
  • 11. همبستگی و علیت در تحلیل‌های آماری
  • 12. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و دسته‌بندی مسائل
  • 13. آموزش الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 14. رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی روندها
  • 15. رگرسیون لجستیک و مدل‌سازی احتمالات طبقه‌بندی
  • 16. درخت‌های تصمیم و استخراج قوانین منطقی
  • 17. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی و کاربرد در خوشه‌بندی
  • 18. ماشین بردار پشتیبان و تحلیل مرزهای تصمیم
  • 19. کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینانه
  • 21. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌سازی
  • 22. بیش‌برازش و کم‌برازش در یادگیری ماشین
  • 23. مفاهیم مقدماتی یادگیری بدون نظارت
  • 24. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و الگوریتم کی-میانگین
  • 25. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی داده‌های وابسته به زمان
  • 26. استخراج ویژگی‌ها و مهندسی داده برای بهبود دقت مدل
  • 27. معرفی ابزارهای متن‌باز در تحلیل داده
  • 28. کاربرد زبان برنامه‌نویسی پایتون در علوم داده
  • 29. کار با کتابخانه‌های تحلیل داده و محاسبات عددی
  • 30. مصورسازی داده‌ها و انتقال مفاهیم آماری
  • 31. طراحی داشبوردهای مدیریتی برای گزارش‌دهی هوشمند
  • 32. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و صیانت از حریم خصوصی
  • 33. امنیت داده‌ها و رعایت استانداردهای ملی در ذخیره‌سازی
  • 34. تحلیل داده‌های بزرگ و مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 35. مطالعه موردی در تحلیل داده‌های اقتصادی و بازار
  • 36. کاربرد علم داده در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 37. تحلیل داده‌های اجتماعی با رعایت موازین فرهنگی و ملی
  • 38. مدل‌سازی هوشمند در سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری
  • 39. ارائه نتایج تحلیل به مدیران و ذی‌نفعان
  • 40. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی و علم داده در ایران
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Data Science آمار کاربردی تحلیل آماری تحلیل داده‌ها داده‌کاوی علم داده علوم داده مدل‌سازی پیش‌بینانه هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.