کتاب تحلیل داده‌های کاربردی با پایتون؛ از همبستگی تا استنتاج علی در تصمیم‌گیری‌های مدیریتی و پژوهشی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های کاربردی با پایتون؛ از همبستگی تا استنتاج علی در تصمیم‌گیری‌های مدیریتی و پژوهشی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: استنتاج علی و مدل‌سازی پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی علوم داده و جایگاه تفکر آماری در مدیریت
  • 2. مرور کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
  • 3. آماده‌سازی داده‌ها و پاک‌سازی نویزهای آماری
  • 4. درک مفهوم همبستگی و محدودیت‌های آن در تحلیل‌های مدیریتی
  • 5. تفاوت بنیادین میان همبستگی و علیت در پژوهش‌های کاربردی
  • 6. مفهوم سوگیری در انتخاب داده‌ها و تأثیر آن بر تصمیم‌گیری
  • 7. تجسم داده‌ها به عنوان ابزاری برای شناسایی الگوهای اولیه
  • 8. مبانی احتمالات شرطی و قضایای پایه در تحلیل داده
  • 9. معرفی مدل‌های رگرسیون خطی و مفروضات کلاسیک آن
  • 10. بررسی خطاهای پیش‌بینی و شاخص‌های ارزیابی مدل
  • 11. مفهوم متغیرهای مخدوش‌کننده در طراحی آزمایش‌های علمی
  • 12. معرفی گراف‌های جهت‌دار بدون چرخه برای مدل‌سازی روابط علی
  • 13. شناسایی مسیرهای علی و مسدودسازی مسیرهای غیرمستقیم
  • 14. مفهوم مداخله و تفاوت آن با مشاهده در تحلیل‌های آماری
  • 15. معیار در پشتیبان و اهمیت آن در شناسایی تأثیر علی
  • 16. روش‌های تطبیق نمرات تمایل برای کاهش سوگیری در داده‌های مشاهده‌ای
  • 17. تکنیک‌های وزن‌دهی معکوس احتمال برای تخمین اثرات علی
  • 18. تحلیل مدل‌های رگرسیون چندمتغیره برای کنترل عوامل مزاحم
  • 19. مفهوم متغیرهای ابزاری و کاربرد آن در شرایط فقدان آزمایش تصادفی
  • 20. آزمون‌های حساسیت برای ارزیابی استحکام نتایج علی
  • 21. تحلیل ناپیوستگی در رگرسیون جهت ارزیابی سیاست‌های مدیریتی
  • 22. تفاوت‌های تحلیل داده‌های مقطعی و سری‌های زمانی در پیش‌بینی
  • 23. روش‌های تفاوت در تفاوت برای سنجش اثرات برنامه‌های توسعه‌ای
  • 24. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در مدل‌سازی‌های پیش‌بینی
  • 25. تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده و اهمیت آن در تصمیم‌گیری سازمانی
  • 26. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی در شرایط عدم قطعیت محیطی
  • 27. شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای تحلیل ریسک و سناریوهای مدیریتی
  • 28. اصول اخلاقی در تحلیل داده و رعایت حریم خصوصی کاربران
  • 29. مستندسازی فرآیند تحلیل و ارائه گزارش‌های مدیریتی مبتنی بر شواهد
  • 30. یکپارچه‌سازی تحلیل‌های علی در سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری سازمانی
تگ‌ها: Causal Inference استنباط علّی پایتون در علوم داده تحلیل آماری با پایتون تحلیل داده تصمیم‌گیری داده‌محور علوم داده مدل‌سازی پیش‌بینی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.