اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش کاربردی نظریه احتمالات با زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده‌های آماری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی نظریه احتمالات با زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده‌های آماری

موضوع کلی: علوم داده و آمار محاسباتی

موضوع میانی: تحلیل احتمالات و مدل‌سازی ریاضی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی ریاضیات و منطق در علوم داده
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل آماری
• 3. مفاهیم پایه در نظریه مجموعه‌ها و فضای نمونه
• 4. تعریف احتمالات کلاسیک و رویکردهای احتمالی
• 5. قوانین پایه احتمال و اصول شمارش
• 6. احتمال شرطی و قضیه ضرب
• 7. استقلال رویدادها در مدل‌سازی آماری
• 8. قضیه بیز و کاربرد آن در استنتاج آماری
• 9. متغیرهای تصادفی گسسته و توابع توزیع احتمال
• 10. امید ریاضی و خواص آن در مدل‌سازی
• 11. واریانس و انحراف معیار در توزیع‌های گسسته
• 12. توزیع برنولی و دوجمله‌ای در پایتون
• 13. توزیع فوق‌هندسی و توزیع پواسون
• 14. متغیرهای تصادفی پیوسته و تابع چگالی احتمال
• 15. توزیع یکنواخت و کاربردهای آن
• 16. توزیع نرمال و اهمیت آن در تحلیل داده
• 17. توزیع نمایی و کاربرد در تحلیل زمان انتظار
• 18. توزیع‌های گاما و بتا در مدل‌سازی آماری
• 19. توابع توزیع تجمعی و کاربرد در شبیه‌سازی
• 20. توزیع‌های چندمتغیره و کوواریانس
• 21. همبستگی خطی و تحلیل روابط بین متغیرها
• 22. قانون اعداد بزرگ و همگرایی آماری
• 23. قضیه حد مرکزی و اهمیت آن در استنتاج
• 24. نمونه‌گیری تصادفی و توزیع‌های نمونه‌برداری
• 25. توزیع تی‌استیودنت و کاربرد در تحلیل داده‌های کوچک
• 26. توزیع کای‌دو و آزمون‌های نیکویی برازش
• 27. توزیع اف و تحلیل واریانس
• 28. مبانی تخمین نقطه‌ای و پارامترهای آماری
• 29. روش حداکثر درست‌نمایی در پایتون
• 30. بازه اطمینان و تحلیل دقت تخمین
• 31. مفاهیم پایه در آزمون فرض آماری
• 32. آزمون فرض برای میانگین جامعه
• 33. آزمون‌های مقایسه‌ای برای دو جامعه آماری
• 34. تحلیل واریانس یک‌طرفه
• 35. مبانی تحلیل رگرسیون خطی ساده
• 36. رگرسیون خطی چندگانه و پیاده‌سازی با کتابخانه‌های علمی
• 37. ارزیابی مدل‌های رگرسیونی و تحلیل خطا
• 38. مقدمه‌ای بر فرآیندهای تصادفی
• 39. زنجیره‌های مارکوف و کاربرد در مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
• 40. شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای حل مسائل احتمالی
• 41. تولید اعداد تصادفی و تحلیل توزیع‌ها در پایتون
• 42. کاربرد احتمالات در یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های واقعی