دوره تسلط بر مصاحبه‌های تخصصی یادگیری ماشین با رویکرد حل مسئله در R همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر مصاحبه‌های تخصصی یادگیری ماشین با رویکرد حل مسئله در R

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین (Data Science & Machine Learning)

موضوع میانی: تحلیل داده و مدل‌سازی آماری با زبان برنامه‌نویسی R

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محیط برنامه‌نویسی R و بسته‌های آماری پایه
• 2. آشنایی با ساختارهای داده‌ای در R برای تحلیل داده
• 3. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌ها با کتابخانه Tidyverse
• 4. کار با مقادیر مفقود و مدیریت داده‌های پرت در R
• 5. مصورسازی اکتشافی داده‌ها با استفاده از ggplot2
• 6. مفاهیم آماری پایه در تحلیل داده و استنباط آماری
• 7. توزیع‌های احتمالی و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی
• 8. آزمون فرضیه و مقایسه میانگین‌ها در محیط R
• 9. تحلیل همبستگی و روابط بین متغیرها
• 10. رگرسیون خطی ساده و بررسی مفروضات کلاسیک
• 11. رگرسیون چندگانه و تفسیر ضرایب مدل
• 12. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیونی با معیارهای خطا
• 13. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین نظارت‌شده
• 14. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 15. اعتبارسنجی متقاطع برای بهینه‌سازی مدل
• 16. رگرسیون لجستیک و طبقه‌بندی باینری
• 17. ماتریس درهم‌ریختگی و شاخص‌های ارزیابی طبقه‌بندی
• 18. منحنی ROC و دقت مدل‌های طبقه‌بندی
• 19. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی در R
• 20. درخت‌های تصمیم و تفسیر قوانین طبقه‌بندی
• 21. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی و یادگیری تجمعی
• 22. الگوریتم‌های تقویت گرادیان در R
• 23. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 24. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و الگوریتم K-means
• 25. مفاهیم یادگیری ماشین بدون ناظر
• 26. تنظیم ابرپارامترها با استفاده از Caret
• 27. مدیریت داده‌های نامتوازن در مسائل طبقه‌بندی
• 28. مهندسی ویژگی‌ها برای بهبود دقت مدل
• 29. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی با R
• 30. بهینه‌سازی کدهای R برای تحلیل داده‌های حجیم
• 31. تشریح پرسش‌های متداول الگوریتمی در مصاحبه‌های یادگیری ماشین
• 32. تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی در کدهای R
• 33. حل مسائل بهینه‌سازی با استفاده از بسته Optim
• 34. استفاده از مدل‌های تعمیم‌یافته خطی
• 35. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین با بسته DALEX
• 36. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پایه با Keras در R
• 37. آمادگی برای سوالات مفهومی در حوزه آمار کاربردی
• 38. سناریوهای حل مسئله در یادگیری ماشین برای مصاحبه‌ها
• 39. ارائه نتایج تحلیل داده و گزارش‌دهی حرفه‌ای
• 40. اخلاق در علم داده و حفظ حریم خصوصی کاربران بر اساس قوانین جاری