کتاب آموزش جامع کدنویسی و تحلیل داده‌های آماری با زبان برنامه‌نویسی R با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع کدنویسی و تحلیل داده‌های آماری با زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: مدیریت، پردازش و مصورسازی داده‌ها با نرم‌افزار R

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی محیط برنامه‌نویسی و نصب نرم‌افزار R
• 2. آشنایی با محیط یکپارچه توسعه RStudio
• 3. انواع داده‌ها و ساختارهای پایه در زبان R
• 4. کار با بردارها و محاسبات برداری
• 5. مدیریت ماتریس‌ها و آرایه‌های چندبعدی
• 6. کار با لیست‌ها و ساختارهای داده‌ای پیچیده
• 7. وارد کردن داده‌ها از فایل‌های متنی و اکسل
• 8. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام
• 9. فیلتر کردن و انتخاب زیرمجموعه‌های داده
• 10. مدیریت مقادیر گمشده و داده‌های پرت
• 11. تغییر نام و اصلاح ساختار ستون‌های داده
• 12. ادغام و اتصال مجموعه‌های داده مختلف
• 13. کار با بسته‌های کاربردی و کتابخانه‌های تخصصی
• 14. مبانی برنامه‌نویسی تابعی در محیط R
• 15. استفاده از حلقه‌ها و ساختارهای کنترلی
• 16. نوشتن توابع سفارشی برای تحلیل داده
• 17. تحلیل توصیفی متغیرهای کمی و کیفی
• 18. محاسبه شاخص‌های مرکزی و پراکندگی
• 19. استفاده از بسته‌ی ggplot2 برای رسم نمودار
• 20. ترسیم نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
• 21. ایجاد نمودارهای پراکنش برای تحلیل همبستگی
• 22. مدیریت رنگ‌ها و تم‌های بصری در نمودارها
• 23. اصول طراحی داشبوردهای داده‌ای ساده
• 24. کار با تاریخ و زمان در تحلیل‌های آماری
• 25. کار با داده‌های متنی و پردازش رشته‌ها
• 26. آشنایی با تست‌های آماری پایه
• 27. اجرای آزمون‌های فرض در محیط R
• 28. مدل‌سازی رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 29. ارزیابی دقت مدل‌های آماری
• 30. تکنیک‌های نمونه‌گیری و شبیه‌سازی داده
• 31. کار با بسته‌ی dplyr برای دستکاری داده‌ها
• 32. بهینه‌سازی کدهای R برای تحلیل‌های حجیم
• 33. خروجی گرفتن از گزارش‌های تحلیل داده
• 34. مبانی مستندسازی کدها و تحلیل‌ها
• 35. آشنایی با محیط R Markdown برای گزارش‌نویسی
• 36. رسم نمودارهای پیشرفته برای داده‌های سری زمانی
• 37. تحلیل واریانس و مقایسه میانگین گروه‌ها
• 38. کار با داده‌های طبقه‌بندی شده و جداول توافقی
• 39. اعتبارسنجی مدل‌های آماری و بررسی باقی‌مانده‌ها
• 40. مدیریت حافظه و عملکرد در پردازش داده‌ها
• 41. اصول اخلاق در تحلیل و ارائه نتایج آماری