دوره داده‌کاوی پیشرفته با رویکرد آماری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره داده‌کاوی پیشرفته با رویکرد آماری

موضوع کلی: آمار و داده‌کاوی

موضوع میانی: اصول آماری برای داده‌کاوی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و آمار: مروری بر مفاهیم کلیدی
• 2. آمار توصیفی برای داده‌کاوی: خلاصه‌سازی و تجسم داده‌ها
• 3. احتمالات و توزیع‌های احتمال: مبانی نظری
• 4. متغیرهای تصادفی و توابع توزیع
• 5. نمونه‌برداری و استنباط آماری: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 6. آزمون فرضیه‌ها: اصول و کاربردها
• 7. تحلیل واریانس (ANOVA): مقایسه میانگین‌ها
• 8. رگرسیون خطی ساده: مدل‌سازی رابطه بین متغیرها
• 9. رگرسیون خطی چندگانه: مدل‌سازی پیچیده‌تر
• 10. ارزیابی مدل رگرسیون: معیارهای ارزیابی و تشخیص مشکلات
• 11. رگرسیون لجستیک: پیش‌بینی متغیرهای دسته‌ای
• 12. درخت‌های تصمیم‌گیری: اصول و الگوریتم‌ها
• 13. جنگل تصادفی (Random Forest): بهبود دقت و پایداری
• 14. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): مبانی و کاربردها
• 15. خوشه‌بندی K-Means: گروه‌بندی داده‌ها
• 16. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی: روش‌ها و ارزیابی
• 17. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA): کاهش ابعاد داده‌ها
• 18. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection): روش‌های آماری
• 19. سری‌های زمانی: تحلیل و پیش‌بینی
• 20. مدل‌های سری زمانی ARIMA: کاربردها در داده‌کاوی
• 21. تحلیل بقا (Survival Analysis): مدل‌سازی زمان تا وقوع رویداد
• 22. تحلیل داده‌های گسسته: مدل‌های شمارش و مدل‌های پواسون
• 23. تحلیل Bayesian: مقدمه‌ای و کاربردها
• 24. مدل‌های گرافیکی: شبکه‌های بیزی و کاربردهای آن‌ها
• 25. روش‌های نمونه‌گیری مجدد (Resampling Methods): بوت‌استرپ و Jackknife
• 26. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation): ارزیابی مدل‌های داده‌کاوی
• 27. انتخاب ویژگی (Feature Selection): روش‌های آماری
• 28. مهندسی ویژگی (Feature Engineering): ایجاد ویژگی‌های جدید
• 29. تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability): درک تصمیمات مدل
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 31. داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data): روش‌های مقابله
• 32. متا-یادگیری (Meta-Learning): یادگیری از داده‌های مختلف
• 33. تحلیل متن با رویکرد آماری: مدل‌های موضوعی (Topic Modeling)
• 34. تحلیل شبکه‌های اجتماعی: شاخص‌های آماری
• 35. کاربردهای داده‌کاوی در حوزه‌های مختلف: پزشکی، مالی، بازاریابی
• 36. اخلاق در داده‌کاوی: ملاحظات و چالش‌ها