دوره تحلیل داده‌های کاربردی با زبان R: پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی و رگرسیون در کسب‌وکار و پژوهش همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های کاربردی با زبان R: پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی و رگرسیون در کسب‌وکار و پژوهش

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و تحلیل رگرسیون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل داده و جایگاه زبان برنامه‌نویسی R در علوم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط نرم‌افزاری R و RStudio
• 3. آشنایی با ساختار داده‌ها و مدیریت متغیرها در R
• 4. فراخوانی و پیش‌پردازش داده‌های خام از منابع مختلف
• 5. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود در مجموعه داده‌ها
• 6. تحلیل‌های توصیفی و شاخص‌های مرکزی در زبان R
• 7. مصورسازی داده‌ها با استفاده از بسته ggplot2
• 8. مبانی احتمالات و توزیع‌های آماری در تحلیل داده
• 9. استنباط آماری و آزمون فرضیه‌ها در R
• 10. مفهوم همبستگی و تحلیل ارتباط بین متغیرها
• 11. مبانی رگرسیون خطی ساده و مفروضات آن
• 12. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده در R و تفسیر خروجی‌ها
• 13. ارزیابی دقت مدل‌های رگرسیون با استفاده از شاخص‌های خطا
• 14. رگرسیون خطی چندگانه و انتخاب متغیرهای مستقل
• 15. بررسی هم‌خطی چندگانه در مدل‌های رگرسیون
• 16. تحلیل باقی‌مانده‌ها برای سنجش اعتبار مدل
• 17. استفاده از متغیرهای مجازی در مدل‌سازی رگرسیون
• 18. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی متغیرهای طبقه‌بندی‌شده
• 19. بررسی نسبت شانس و تفسیر ضرایب در مدل لجستیک
• 20. روش‌های انتخاب مدل و کاهش ابعاد در تحلیل داده
• 21. کاربرد رگرسیون در پیش‌بینی تقاضای بازار
• 22. مدل‌سازی سری‌های زمانی برای تحلیل روندها
• 23. استفاده از مدل‌های خودهمبسته در پیش‌بینی داده‌های زمانی
• 24. معرفی درخت‌های تصمیم برای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
• 25. پیاده‌سازی و هرس کردن درخت‌های تصمیم در R
• 26. مبانی یادگیری ماشین و تفکیک داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
• 27. اعتبارسنجی متقاطع برای بهبود پایداری مدل
• 28. مواجهه با بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌سازی
• 29. کاربرد تحلیل رگرسیون در مدیریت ریسک کسب‌وکار
• 30. تجزیه و تحلیل خوشه‌ای و طبقه‌بندی داده‌ها
• 31. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی با تنظیم هایپرپارامترها
• 32. گزارش‌نویسی و ارائه نتایج تحلیل با R Markdown
• 33. اخلاق در تحلیل داده و رعایت حریم خصوصی در پروژه‌های سازمانی
• 34. مستندسازی کدهای R برای توسعه‌پذیری و تکرارپذیری
• 35. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی کاربردی با داده‌های واقعی