اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کار با داده‌های بزرگ با MCMCpack: چالش‌ها و راهکارها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کار با داده‌های بزرگ با MCMCpack: چالش‌ها و راهکارها

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: MCMCpack package

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ و کاربردهای آن
• 2. آشنایی با روش‌های نمونه‌برداری مونت‌کارلو
• 3. مفاهیم پایه زنجیره‌های مارکوف
• 4. الگوریتم Metropolis-Hastings و پیاده‌سازی آن
• 5. الگوریتم Gibbs Sampling و کاربردها
• 6. مدل‌های گرافیکی و استنتاج بیزی
• 7. بسته MCMCpack در R: معرفی و نصب
• 8. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل با MCMCpack
• 9. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با MCMCpack
• 10. مدل‌های رگرسیونی سلسله مراتبی
• 11. مدل‌های ترکیبی (Mixture Models) با MCMCpack
• 12. مدل‌های انتخاب متغیر (Variable Selection)
• 13. برآورد پارامترهای مدل‌های پیچیده
• 14. تشخیص هم‌خطی در مدل‌های رگرسیونی
• 15. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های مارکوف
• 16. روش‌های تشخیصی برای ارزیابی همگرایی
• 17. تأثیر انتخاب Prior بر نتایج MCMC
• 18. انتخاب Prior غیرآگاهی‌بخش (Non-Informative Prior)
• 19. انتخاب Prior آگاهی‌بخش (Informative Prior)
• 20. تحلیل حساسیت به Prior
• 21. مقایسه مدل‌ها با استفاده از Bayes Factor
• 22. اعتبارسنجی مدل و ارزیابی برازش
• 23. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های MCMC
• 24. کاربرد MCMCpack در مدل‌سازی سری‌های زمانی
• 25. مدل‌های ARMA و ARIMA با MCMCpack
• 26. مدل‌های GARCH و تحلیل نوسانات
• 27. مدل‌سازی داده‌های مکانی با MCMCpack
• 28. مدل‌های Kriging و Interpolation
• 29. مدل‌سازی داده‌های بقا (Survival Analysis)
• 30. مدل‌های Proportional Hazards
• 31. مدل‌سازی داده‌های گسسته با MCMCpack
• 32. مدل‌های Poisson Regression
• 33. مدل‌های Logistic Regression
• 34. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با MCMCpack
• 35. مدل‌های Negative Binomial Regression
• 36. مدل‌سازی داده‌های چندمتغیره با MCMCpack
• 37. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis)
• 38. تحلیل تمایز خطی (Linear Discriminant Analysis)
• 39. مدل‌سازی داده‌های نامنظم (Missing Data)
• 40. روش‌های Imputation با استفاده از MCMC
• 41. بهینه‌سازی کد MCMC برای افزایش سرعت
• 42. استفاده از پردازش موازی در MCMC
• 43. کاربرد MCMCpack در بیوانفورماتیک
• 44. مدل‌سازی بیان ژن با استفاده از MCMC
• 45. تحلیل داده‌های ژنتیکی
• 46. کاربرد MCMCpack در اقتصادسنجی
• 47. مدل‌سازی مالی با استفاده از MCMC
• 48. پیش‌بینی بازار سهام
• 49. کاربرد MCMCpack در علوم اجتماعی
• 50. مدل‌سازی رفتار انسان
• 51. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 52. چالش‌های محاسباتی در MCMC
• 53. غلبه بر مشکلات مقیاس‌پذیری
• 54. استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته MCMC
• 55. روش‌های Hamiltonian Monte Carlo
• 56. روش‌های Sequential Monte Carlo
• 57. مدل‌سازی سلسله مراتبی بیزی با MCMCpack
• 58. مدل‌های چندسطحی
• 59. مدل‌سازی داده‌های طولی (Longitudinal Data)
• 60. کاربرد MCMCpack در کنترل کیفیت
• 61. تحلیل قابلیت اطمینان
• 62. مدل‌سازی فرآیندهای تولید
• 63. بررسی موردی: تحلیل داده‌های فروش خرده‌فروشی
• 64. بررسی موردی: پیش‌بینی ترافیک شهری
• 65. بررسی موردی: مدل‌سازی بیماری‌های همه‌گیر
• 66. اشتباهات رایج در MCMC و نحوه اجتناب از آنها
• 67. آینده MCMCpack و توسعه‌های آتی