کتاب جامع تحلیل و مصورسازی دادهها با زبان R: از مقدمات تا تصمیمگیری دادهمحور در کسبوکار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره جامع تحلیل و مصورسازی دادهها با زبان R: از مقدمات تا تصمیمگیری دادهمحور در کسبوکار
موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری
موضوع میانی: تحلیل دادههای کمی و مدلسازی آماری با نرمافزار R
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. آشنایی با محیط برنامهنویسی R و نصب ابزارهای مورد نیاز
- 2. مدیریت پروژه و ساختار فایلها در محیط RStudio
- 3. مفاهیم پایه متغیرها و انواع دادهها در زبان R
- 4. کار با بردارها و ماتریسها در تحلیلهای عددی
- 5. ساختار دادههای دیتافریم و وارد کردن فایلهای اکسل و CSV
- 6. اصول تمیزسازی دادهها با بسته Tidyverse
- 7. فیلتر کردن و انتخاب زیرمجموعههای داده
- 8. مرتبسازی و تغییر نام ستونها در دیتاست
- 9. ایجاد متغیرهای جدید و محاسبات ریاضی بر روی ستونها
- 10. کار با دادههای مفقود و مدیریت مقادیر تهی
- 11. تجمیع دادهها و گروهبندی برای تحلیلهای آماری
- 12. ادغام و اتصال جداول دادهای با استفاده از توابع Join
- 13. مقدمهای بر مصورسازی دادهها با بسته ggplot2
- 14. رسم نمودارهای پراکندگی برای تحلیل همبستگی
- 15. رسم نمودارهای ستونی و میلهای برای مقایسه دادههای دستهای
- 16. تحلیل توزیع دادهها با استفاده از نمودارهای هیستوگرام و جعبهای
- 17. تنظیمات ظاهری نمودارها و افزودن برچسبهای راهنما
- 18. تحلیل سریهای زمانی و روند تغییرات دادهها
- 19. مفاهیم آمار توصیفی و شاخصهای مرکزی
- 20. محاسبه انحراف معیار و واریانس در تحلیلهای آماری
- 21. آزمونهای فرض آماری در محیط R
- 22. تحلیل همبستگی پیرسون و اسپیرمن
- 23. مقدمهای بر مدلسازی رگرسیون خطی ساده
- 24. ارزیابی دقت مدلهای رگرسیون و تحلیل باقیماندهها
- 25. مدلسازی رگرسیون چندگانه برای پیشبینی متغیرها
- 26. کاربرد مدلهای رگرسیون لجستیک در تصمیمگیری
- 27. اصول دستهبندی دادهها و مفاهیم خوشهبندی
- 28. کار با دادههای متنی و تحلیلهای اولیه متنی
- 29. ایجاد گزارشهای پویا با استفاده از R Markdown
- 30. خودکارسازی گزارشگیری برای تصمیمگیریهای کسبوکار
- 31. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل دادهها
- 32. کاربرد تحلیل داده در بهینهسازی فرآیندهای سازمانی
- 33. استفاده از توابع شخصیسازی شده برای تحلیلهای تکراری
- 34. بررسی ساختارهای کنترلی و حلقهها در برنامهنویسی R
- 35. نمایش داشبوردهای تعاملی با استفاده از Shiny
- 36. نکات پیشرفته در بهینهسازی کد برای دادههای حجیم
- 37. خروجی گرفتن و اشتراکگذاری نتایج تحلیلها
- 38. مرور پروژههای عملی و تحلیلهای دادهمحور کسبوکار
تگها:
Data Science
R Programming
تحلیل آماری
تحلیل داده با R
زبان برنامهنویسی R
علم داده
مدلسازی آماری
مصورسازی دادهها
هوش تجاری
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.