اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی آماری با نرم‌افزار R

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی آماری با نرم‌افزار R

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: آمار کاربردی و احتمالات در پژوهش‌های علمی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و اهداف تحلیل داده‌های آماری در پژوهش‌های علمی
• 2. آشنایی با محیط نرم‌افزار آر و نصب بسته‌های آماری
• 3. انواع داده‌ها و مقیاس‌های اندازه‌گیری در تحلیل‌های علمی
• 4. روش‌های ورود و فراخوانی داده‌ها در نرم‌افزار آر
• 5. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام
• 6. مرور کلی بر آمار توصیفی و شاخص‌های مرکزی
• 7. محاسبه شاخص‌های پراکندگی و چولگی داده‌ها
• 8. تصویرسازی داده‌ها با استفاده از نمودارهای پایه
• 9. اصول ترسیم نمودارهای تحلیلی با بسته جی‌جی‌پلات
• 10. مفاهیم بنیادی احتمال در تحلیل‌های آماری
• 11. توزیع‌های احتمال گسسته و کاربرد آن‌ها
• 12. توزیع نرمال و اهمیت آن در استنباط آماری
• 13. روش‌های نمونه‌گیری و نقش توزیع‌های نمونه‌برداری
• 14. تخمین نقطه‌ای و بازه‌های اطمینان
• 15. مبانی آزمون فرض آماری و سطح معنی‌داری
• 16. آزمون‌های مقایسه میانگین برای یک و دو گروه مستقل
• 17. آزمون‌های تی‌زوجی در تحلیل داده‌های وابسته
• 18. تحلیل واریانس یک‌طرفه و کاربردهای آن در مقایسه گروه‌ها
• 19. بررسی مفروضات آزمون‌های پارامتریک و آزمون‌های نرمال بودن
• 20. آزمون‌های ناپارامتریک در تحلیل داده‌های غیرنرمال
• 21. همبستگی پیرسون و اسپیرمن برای تحلیل روابط بین متغیرها
• 22. مبانی رگرسیون خطی ساده و برازش مدل
• 23. استنباط در رگرسیون خطی و تحلیل باقیمانده‌ها
• 24. رگرسیون خطی چندگانه و انتخاب متغیرهای تاثیرگذار
• 25. روش‌های تشخیص هم‌خطی و تاثیر آن در مدل‌سازی
• 26. مبانی مدل‌های رگرسیون لجستیک برای داده‌های طبقه‌بندی شده
• 27. تحلیل داده‌های دسته‌ای و جداول توافقی
• 28. کاربرد آزمون کای‌اسکوئر در تحلیل روابط متغیرهای کیفی
• 29. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی در پژوهش‌های کاربردی
• 30. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مولفه‌های اصلی
• 31. مفاهیم خوشه‌بندی داده‌ها و الگوریتم‌های پایه
• 32. اعتبارسنجی مدل‌های آماری و روش‌های بازنمونه‌گیری
• 33. گزارش‌نویسی علمی و مستندسازی تحلیل‌ها با آر-مارک‌داون
• 34. اخلاق در پژوهش‌های آماری و صیانت از داده‌ها
• 35. کاربرد آمار در تحلیل داده‌های حوزه‌های علوم پایه و پزشکی
• 36. تفسیر نتایج آماری و نگارش یافته‌های پژوهشی
• 37. بهینه‌سازی کدهای آر برای تحلیل مجموعه‌های داده بزرگ
• 38. خطایابی و مدیریت داده‌های مفقود در تحلیل‌های آماری
• 39. مدیریت پروژه‌های داده‌محور با استفاده از کنترل نسخه
• 40. جمع‌بندی و مسیرهای پیشرفته در علوم داده و آمار کاربردی