کتاب تسلط بر تحلیل و مدل‌سازی داده‌های تقویمی و زمانی با زبان برنامه‌نویسی R با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر تحلیل و مدل‌سازی داده‌های تقویمی و زمانی با زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: مدیریت و پردازش داده‌های زمانی در محیط برنامه‌نویسی R

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با ساختار داده‌های زمانی در زبان برنامه‌نویسی R
• 2. معرفی بسته‌های پایه و استاندارد مدیریت زمان
• 3. کار با کلاس‌های Date و POSIXct در R
• 4. نحوه‌ی تبدیل رشته‌های متنی به فرمت‌های زمانی استاندارد
• 5. شناسایی و مدیریت مقادیر گم‌شده در سری‌های زمانی
• 6. استفاده از بسته lubridate برای ساده‌سازی عملیات زمانی
• 7. استخراج اجزای زمان شامل سال ماه روز و ساعت
• 8. کار با مناطق زمانی و مدیریت اختلاف ساعت‌ها در محاسبات
• 9. محاسبه فواصل زمانی و اختلاف بین دو تاریخ
• 10. استفاده از کلاس‌های Period و Duration در محاسبات زمانی
• 11. مدیریت بازه‌های زمانی تکرارشونده و تقویم‌های کاری
• 12. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها بر اساس برچسب‌های زمانی
• 13. تغییر مقیاس زمانی داده‌ها از طریق تجمیع
• 14. تکنیک‌های گرد کردن و کف‌گیری زمان در داده‌های خام
• 15. کار با داده‌های تقویم شمسی در محیط R و تبدیل تاریخ‌ها
• 16. ادغام و اتصال مجموعه‌داده‌ها با استفاده از ستون‌های زمانی
• 17. نمایش گرافیکی داده‌های زمانی با استفاده از ggplot2
• 18. ترسیم نمودارهای روند و تغییرات در طول زمان
• 19. مدیریت سری‌های زمانی نامنظم و پر کردن شکاف‌های زمانی
• 20. تحلیل دوره‌ای و شناسایی الگوهای فصلی در داده‌ها
• 21. استفاده از بسته xts برای مدیریت داده‌های زمانی چندمتغیره
• 22. کار با ساختار داده‌های zoo برای تحلیل‌های آماری
• 23. تولید توالی‌های زمانی منظم و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی
• 24. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های زمانی با فرمت‌های بهینه
• 25. بهینه‌سازی عملکرد کدها در پردازش حجم بالای داده‌های زمانی
• 26. تحلیل آماری مقدماتی بر روی داده‌های زمانی
• 27. کاربرد تحلیل‌های زمانی در گزارش‌های مدیریتی و مالی
• 28. رفع خطاهای رایج در کار با فرمت‌های تاریخ و زمان
• 29. پیاده‌سازی توابع سفارشی برای محاسبات تقویمی خاص
• 30. پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی با استفاده از ابزارهای آماری در R