کتاب تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی هوشمند با استفاده از زبان R و پلتفرم‌های ابری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی هوشمند با استفاده از زبان R و پلتفرم‌های ابری

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی تحلیل داده و اکوسیستم زبان برنامه‌نویسی R
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه یکپارچه RStudio
• 3. ساختارهای داده در R شامل بردارها ماتریس‌ها و دیتافریم‌ها
• 4. واردسازی و مدیریت داده‌ها از منابع مختلف
• 5. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام
• 6. مدیریت مقادیر گمشده و داده‌های پرت در مجموعه داده
• 7. تحلیل اکتشافی داده‌ها با استفاده از آمار توصیفی
• 8. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه ggplot2
• 9. بررسی توزیع‌های آماری و آزمون‌های فرضیه
• 10. همبستگی و تحلیل روابط بین متغیرها
• 11. مبانی یادگیری ماشین و نقش آن در پیش‌بینی
• 12. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی پیش‌بین
• 13. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 14. الگوریتم‌های رگرسیون خطی و کاربرد آن‌ها
• 15. ارزیابی دقت مدل‌های رگرسیون
• 16. الگوریتم‌های طبقه‌بندی و درخت‌های تصمیم
• 17. منطق و کاربرد جنگل‌های تصادفی
• 18. ماشین‌های بردار پشتیبان در تحلیل داده
• 19. خوشه‌بندی و تحلیل گروه‌های داده
• 20. کاهش ابعاد داده با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 21. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی
• 22. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 23. آشنایی با مفاهیم رایانش ابری و پلتفرم‌های تحلیل داده
• 24. معرفی محیط Azure Machine Learning و قابلیت‌های آن
• 25. اتصال زبان R به سرویس‌های ابری جهت پردازش داده
• 26. استقرار مدل‌های پیش‌بین در محیط‌های ابری
• 27. تولید گزارش‌های تحلیلی و داشبوردهای تعاملی
• 28. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 29. کاربردهای تحلیل پیش‌بین در مدیریت کسب‌وکارهای ایرانی
• 30. مطالعه موردی تحلیل داده‌های فروش و پیش‌بینی تقاضا
• 31. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روندهای آتی
• 32. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌نشده در بازاریابی
• 33. اعتبارسنجی متقاطع و جلوگیری از بیش‌برازش مدل
• 34. کاربرد تحلیل داده در بهبود بهره‌وری فرآیندهای سازمانی
• 35. مستندسازی و ارائه نتایج تحلیل داده‌ها به مدیران
• 36. پروژه نهایی طراحی یک سیستم پیش‌بینی هوشمند داده‌محور