دوره جامع تحلیل داده‌ها و استنتاج آماری با استفاده از پایتون (مبتنی بر مدل‌های علمی و کاربردی) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده‌ها و استنتاج آماری با استفاده از پایتون (مبتنی بر مدل‌های علمی و کاربردی)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: یادگیری ماشین و آمار کاربردی با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در علم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 3. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های تحلیل داده در پایتون
• 4. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های خام
• 5. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر مفقود
• 6. مبانی نظری آمار توصیفی و شاخص‌های مرکزی
• 7. تحلیل پراکندگی و انحراف معیار در مجموعه‌داده‌ها
• 8. تصویرسازی داده‌ها با استفاده از کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 9. مفاهیم پایه نظریه احتمال و فضای نمونه
• 10. قوانین احتمال شرطی و قضیه بیز
• 11. متغیرهای تصادفی گسسته و توابع توزیع احتمال
• 12. متغیرهای تصادفی پیوسته و توزیع نرمال
• 13. توزیع‌های نمونه‌گیری و قضیه حد مرکزی
• 14. مبانی استنتاج آماری و برآوردگرها
• 15. فاصله‌های اطمینان و تفسیر نتایج آماری
• 16. مبانی آزمون فرض آماری و مقادیر پی
• 17. آزمون‌های تی استیودنت برای مقایسه میانگین‌ها
• 18. تحلیل واریانس برای مقایسه گروه‌های متعدد
• 19. تحلیل همبستگی و کوواریانس بین متغیرها
• 20. مبانی رگرسیون خطی ساده در پایتون
• 21. ارزیابی مدل‌های رگرسیون و تحلیل باقیمانده‌ها
• 22. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و دسته‌بندی مسائل
• 23. الگوریتم رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی داده‌ها
• 24. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 25. روش‌های کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 26. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کا-میانگین
• 27. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 28. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای بهبود مدل
• 29. تنظیم فراپارامترها برای بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 30. کاربرد تحلیل داده در تصمیم‌گیری‌های اقتصادی و مدیریتی
• 31. اخلاق در علم داده و حفظ حریم خصوصی کاربران
• 32. پروژه نهایی تحلیل داده‌های واقعی و گزارش‌دهی علمی