کتاب آموزش کاربردی نظریه احتمالات با زبان برنامهنویسی پایتون برای تحلیل دادههای آماری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی نظریه احتمالات با زبان برنامهنویسی پایتون برای تحلیل دادههای آماری
موضوع کلی: علوم داده و آمار محاسباتی
موضوع میانی: تحلیل احتمالات و مدل‌سازی ریاضی
📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی ریاضیات و منطق در علوم داده
- 2. آشنایی با محیط برنامهنویسی پایتون برای تحلیل آماری
- 3. مفاهیم پایه در نظریه مجموعه‌ها و فضای نمونه
- 4. تعریف احتمالات کلاسیک و رویکردهای احتمالی
- 5. قوانین پایه احتمال و اصول شمارش
- 6. احتمال شرطی و قضیه ضرب
- 7. استقلال رویدادها در مدل‌سازی آماری
- 8. قضیه بیز و کاربرد آن در استنتاج آماری
- 9. متغیرهای تصادفی گسسته و توابع توزیع احتمال
- 10. امید ریاضی و خواص آن در مدل‌سازی
- 11. واریانس و انحراف معیار در توزیع‌های گسسته
- 12. توزیع برنولی و دوجمله‌ای در پایتون
- 13. توزیع فوق‌هندسی و توزیع پواسون
- 14. متغیرهای تصادفی پیوسته و تابع چگالی احتمال
- 15. توزیع یکنواخت و کاربردهای آن
- 16. توزیع نرمال و اهمیت آن در تحلیل داده
- 17. توزیع نمایی و کاربرد در تحلیل زمان انتظار
- 18. توزیع‌های گاما و بتا در مدل‌سازی آماری
- 19. توابع توزیع تجمعی و کاربرد در شبیه‌سازی
- 20. توزیع‌های چندمتغیره و کوواریانس
- 21. همبستگی خطی و تحلیل روابط بین متغیرها
- 22. قانون اعداد بزرگ و همگرایی آماری
- 23. قضیه حد مرکزی و اهمیت آن در استنتاج
- 24. نمونه‌گیری تصادفی و توزیع‌های نمونه‌برداری
- 25. توزیع تی‌استیودنت و کاربرد در تحلیل دادههای کوچک
- 26. توزیع کای‌دو و آزمون‌های نیکویی برازش
- 27. توزیع اف و تحلیل واریانس
- 28. مبانی تخمین نقطه‌ای و پارامترهای آماری
- 29. روش حداکثر درست‌نمایی در پایتون
- 30. بازه اطمینان و تحلیل دقت تخمین
- 31. مفاهیم پایه در آزمون فرض آماری
- 32. آزمون فرض برای میانگین جامعه
- 33. آزمون‌های مقایسه‌ای برای دو جامعه آماری
- 34. تحلیل واریانس یک‌طرفه
- 35. مبانی تحلیل رگرسیون خطی ساده
- 36. رگرسیون خطی چندگانه و پیاده‌سازی با کتابخانه‌های علمی
- 37. ارزیابی مدل‌های رگرسیونی و تحلیل خطا
- 38. مقدمه‌ای بر فرآیندهای تصادفی
- 39. زنجیره‌های مارکوف و کاربرد در مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
- 40. شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای حل مسائل احتمالی
- 41. تولید اعداد تصادفی و تحلیل توزیع‌ها در پایتون
- 42. کاربرد احتمالات در یادگیری ماشین و تحلیل دادههای واقعی
تگ‌ها:
آمار محاسباتی
احتمالات در پایتون
برنامهنویسی پایتون
تحلیل آماری
تحلیل داده با پایتون
ریاضیات کاربردی
علوم داده
مدل‌سازی ریاضی
نظریه احتمالات
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.