کتاب پیاده‌سازی کاربردی روش‌های پژوهش علمی و تحلیل داده‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 پیاده‌سازی کاربردی روش‌های پژوهش علمی و تحلیل داده‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: روش‌شناسی پژوهش‌های کمی و تحلیل آماری با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی روش‌شناسی علمی و جایگاه داده در پژوهش
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای تحلیل داده
  • 3. مقدمه‌ای بر ساختارهای داده در کتابخانه نامپای
  • 4. مدیریت و دستکاری داده‌ها با کتابخانه پانداز
  • 5. آشنایی با انواع متغیرها و مقیاس‌های اندازه‌گیری
  • 6. پیش‌پردازش داده‌های خام و پاک‌سازی نویزها
  • 7. مدیریت داده‌های مفقود و مقادیر پرت در مجموعه‌های آماری
  • 8. نمایش بصری داده‌ها با استفاده از کتابخانه مت‌پلات‌لیب
  • 9. تحلیل‌های توصیفی و شاخص‌های مرکزی
  • 10. بررسی پراکندگی داده‌ها و انحراف معیار
  • 11. مفهوم توزیع‌های آماری و کاربرد آن‌ها در پژوهش
  • 12. آزمون‌های فرض آماری و مبانی استنباط
  • 13. بررسی همبستگی بین متغیرها در تحلیل‌های کمی
  • 14. مبانی رگرسیون خطی ساده و کاربرد آن در پیش‌بینی
  • 15. رگرسیون خطی چندگانه و تحلیل عوامل مؤثر
  • 16. تحلیل واریانس و مقایسه میانگین گروه‌ها
  • 17. آشنایی با آزمون‌های ناپارامتریک در تحلیل داده
  • 18. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در پژوهش‌های علمی
  • 19. روش‌های دسته‌بندی داده‌ها با استفاده از سایکیت‌لرن
  • 20. خوشه‌بندی داده‌ها و تحلیل اکتشافی الگوها
  • 21. اعتبارسنجی مدل‌های آماری و ارزیابی عملکرد
  • 22. کاهش ابعاد داده‌ها با روش تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 23. اخلاق در پژوهش و صیانت از داده‌های علمی
  • 24. طراحی آزمایش و نمونه‌گیری در پژوهش‌های میدانی
  • 25. روش‌های مستندسازی کدها و گزارش‌نویسی علمی
  • 26. تفسیر نتایج آماری و نگارش یافته‌های پژوهشی
  • 27. آشنایی با کتابخانه‌های پیشرفته بصری‌سازی داده
  • 28. تحلیل سری‌های زمانی در پژوهش‌های اقتصادی
  • 29. بررسی علیت در تحلیل‌های داده‌محور
  • 30. اصول گزارش‌دهی شفاف و تکرارپذیری در علوم داده
تگ‌ها: Data Science برنامه‌نویسی علمی پایتون برای پژوهش تحلیل آماری با پایتون تحلیل داده‌ها تحلیل هوشمند داده‌ها روش تحقیق کمی علم داده متدولوژی پژوهش علمی یادگیری ماشین کاربردی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.