کتاب آموزش کاربردی زبان برنامه‌نویسی R در تحلیل داده‌های آماری و پژوهشی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی زبان برنامه‌نویسی R در تحلیل داده‌های آماری و پژوهشی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: برنامه‌نویسی تخصصی برای تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و تاریخچه زبان برنامه‌نویسی R در علوم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه یکپارچه RStudio
• 3. ساختار داده‌ها و انواع متغیرها در R
• 4. کار با بردارها و عملیات برداری
• 5. آرایه‌ها و ماتریس‌ها در تحلیل‌های عددی
• 6. مدیریت لیست‌ها و کاربرد آن‌ها در ذخیره‌سازی داده‌های ناهمگن
• 7. کار با دیتافریم‌ها و وارد کردن داده از فایل‌های خارجی
• 8. فراخوانی و مدیریت بسته‌های نرم‌افزاری در R
• 9. مبانی برنامه‌نویسی ساختاریافته و دستورات شرطی
• 10. حلقه‌ها و تکرار در فرآیندهای تحلیل داده
• 11. توابع و برنامه‌نویسی تابعی در R
• 12. مدیریت خطاها و اشکال‌زدایی در کدنویسی
• 13. کار با داده‌های متنی و رشته‌ها
• 14. کار با تاریخ و زمان در پایگاه‌های داده
• 15. فیلتر کردن و انتخاب زیرمجموعه‌های داده
• 16. تغییر شکل و مرتب‌سازی داده‌ها با ابزارهای استاندارد
• 17. تجمیع داده‌ها و محاسبات گروهی
• 18. ادغام و اتصال مجموعه‌های داده مختلف
• 19. مفاهیم آماری توصیفی و شاخص‌های مرکزی
• 20. محاسبه واریانس و انحراف معیار در مجموعه‌های داده
• 21. تحلیل همبستگی و کوواریانس بین متغیرها
• 22. مبانی مصورسازی داده‌ها با بسته پایه گرافیکی
• 23. رسم نمودارهای پراکندگی و میله‌ای
• 24. مدیریت رنگ‌ها و محورها در نمودارهای آماری
• 25. توزیع‌های احتمالی در R و کاربرد آن‌ها
• 26. شبیه‌سازی اعداد تصادفی و توزیع‌های نرمال
• 27. استنباط آماری و آزمون‌های فرض پارامتریک
• 28. آزمون‌های مقایسه میانگین و تحلیل واریانس
• 29. اصول رگرسیون خطی ساده در مدل‌سازی داده‌ها
• 30. بررسی مفروضات رگرسیون و تحلیل باقی‌مانده‌ها
• 31. رگرسیون چندگانه و تفسیر ضرایب مدل
• 32. اعتبارسنجی مدل‌های آماری و بررسی برازش
• 33. کاربرد R در تحلیل‌های پژوهشی و گزارش‌نویسی علمی
• 34. تولید گزارش‌های پویا با استفاده از R Markdown
• 35. خروجی گرفتن و اشتراک‌گذاری تحلیل‌ها در قالب‌های استاندارد
• 36. بهینه‌سازی کدهای R برای کار با مجموعه‌های داده بزرگ
• 37. آشنایی با محیط‌های محاسبات موازی در R
• 38. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و صیانت از داده‌های پژوهشی
• 39. پروژه عملی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی در محیط R