دوره آموزش جامع تحلیل داده و مدل‌سازی آماری با زبان برنامه‌نویسی R همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع تحلیل داده و مدل‌سازی آماری با زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: برنامه‌نویسی برای تحلیل داده‌ها با زبان R

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معرفی زبان برنامه‌نویسی R و محیط توسعه RStudio
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط کار و مدیریت بسته‌ها در R
• 3. آشنایی با ساختار داده‌ها و انواع متغیرها در R
• 4. کار با بردارها و عملیات ریاضی بر روی آن‌ها
• 5. مدیریت ماتریس‌ها و آرایه‌ها در تحلیل داده
• 6. ساختار لیست‌ها و کاربرد آن‌ها در ذخیره‌سازی داده‌های ناهمگن
• 7. کار با دیتافریم‌ها به عنوان ستون فقرات تحلیل داده
• 8. وارد کردن داده‌ها از فایل‌های CSV و Excel
• 9. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از بسته dplyr
• 10. تغییر شکل و مرتب‌سازی داده‌ها با توابع اصلی
• 11. کار با داده‌های متنی و رشته‌ها در R
• 12. مدیریت داده‌های زمانی و تاریخ‌ها
• 13. نوشتن توابع سفارشی برای خودکارسازی تحلیل‌ها
• 14. استفاده از حلقه‌ها و ساختارهای شرطی در برنامه‌نویسی R
• 15. برنامه‌نویسی تابعی و استفاده از خانواده توابع apply
• 16. مبانی مصورسازی داده‌ها با استفاده از بسته ggplot2
• 17. ایجاد نمودارهای پراکندگی و خطی برای تحلیل روندها
• 18. رسم نمودارهای ستونی و هیستوگرام برای توزیع داده‌ها
• 19. شخصی‌سازی نمودارها، برچسب‌گذاری و مدیریت تم‌ها
• 20. تحلیل آماری توصیفی و محاسبه شاخص‌های مرکزی
• 21. بررسی پراکندگی و انحراف معیار در مجموعه‌داده‌ها
• 22. آشنایی با احتمالات و توزیع‌های آماری در R
• 23. انجام آزمون‌های فرضیه (t-test) و تحلیل نتایج
• 24. تحلیل واریانس (ANOVA) برای مقایسه گروه‌ها
• 25. کاربرد همبستگی و کوواریانس در تحلیل متغیرها
• 26. مبانی رگرسیون خطی ساده و تفسیر ضرایب
• 27. ساخت مدل‌های رگرسیون خطی چندگانه
• 28. ارزیابی دقت مدل‌های آماری و بررسی باقی‌مانده‌ها
• 29. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی داده‌ها و رگرسیون لجستیک
• 30. استفاده از R Markdown برای گزارش‌نویسی علمی
• 31. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی کدهای R
• 32. کار با داده‌های حجیم و روش‌های کارآمد در R
• 33. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با استفاده از بسته caret
• 34. اعتبارسنجی متقاطع و انتخاب مدل‌های بهینه
• 35. ترسیم نقشه‌های حرارتی و تحلیل‌های خوشه‌ای
• 36. مستندسازی پروژه‌های تحلیل داده
• 37. اصول اخلاق در تحلیل داده و صیانت از حریم خصوصی
• 38. مرور نهایی و اجرای یک پروژه جامع تحلیل آماری