کتاب داده‌های گمشده: راهکارهای عملی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره داده‌های گمشده: راهکارهای عملی

موضوع کلی: مبانی و مفاهیم علوم داده

موضوع میانی: پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. یافتن و مدیریت داده‌های از دست رفته
• 2. مقدمه‌ای بر داده‌های گمشده و اهمیت آن‌ها
• 3. علل بروز داده‌های گمشده در مجموعه‌های داده
• 4. انواع الگوهای داده‌های گمشده: MCAR، MAR، MNAR
• 5. شناسایی الگوهای داده‌های گمشده در عمل
• 6. تأثیر داده‌های گمشده بر نتایج تحلیل
• 7. روش‌های حذف داده‌های گمشده: لیست ویز، حذف جفتی
• 8. مزایا و معایب حذف داده‌های گمشده
• 9. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده: میانگین، میانه، مد
• 10. جایگزینی داده‌های گمشده با استفاده از رگرسیون
• 11. جایگزینی داده‌های گمشده با استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 12. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده با در نظر گرفتن روابط بین متغیرها
• 13. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده با استفاده از روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
• 14. ارزیابی عملکرد روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده
• 15. مقایسه روش‌های مختلف جایگزینی داده‌های گمشده
• 16. روش‌های پیشرفته جایگزینی داده‌های گمشده: K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
• 17. جایگزینی داده‌های گمشده در داده‌های سری زمانی
• 18. جایگزینی داده‌های گمشده در داده‌های مکانی
• 19. جایگزینی داده‌های گمشده در داده‌های تصویر
• 20. جایگزینی داده‌های گمشده در داده‌های متنی
• 21. جایگزینی داده‌های گمشده با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 22. مدل‌سازی عدم قطعیت در داده‌های گمشده
• 23. بررسی تأثیر اندازه نمونه بر روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده
• 24. انتخاب روش مناسب جایگزینی داده‌های گمشده بر اساس نوع داده
• 25. استفاده از داده‌های گمشده به عنوان یک متغیر در تحلیل
• 26. روش‌های گزارش‌دهی داده‌های گمشده در نتایج تحلیل
• 27. ابزارهای نرم‌افزاری برای مدیریت داده‌های گمشده: SPSS، R، Python
• 28. مدیریت داده‌های گمشده در پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 29. مدیریت داده‌های گمشده در پایگاه‌های داده NoSQL
• 30. جلوگیری از بروز داده‌های گمشده در جمع‌آوری داده‌ها
• 31. طراحی پرسشنامه‌ها برای کاهش داده‌های گمشده
• 32. استانداردهای مربوط به مدیریت داده‌های گمشده
• 33. اخلاق در مدیریت داده‌های گمشده
• 34. مطالعه موردی: مدیریت داده‌های گمشده در یک پروژه تحقیقاتی
• 35. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های بزرگ (Big Data)
• 36. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده در داده‌های پنلی
• 37. ارزیابی کیفیت داده‌های جایگزین شده
• 38. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های نظرسنجی
• 39. تکنیک‌های پیشرفته برای تشخیص و رفع داده‌های پرت
• 40. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای داده‌های گمشده
• 41. جایگزینی داده‌های گمشده با استفاده از روش‌های مبتنی بر ماتریس
• 42. جایگزینی داده‌های گمشده در داده‌های چندرسانه‌ای
• 43. بررسی اثرات داده‌های گمشده بر دقت مدل‌های پیش‌بینی
• 44. روش‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های جایگزینی داده‌های گمشده
• 45. مدیریت داده‌های گمشده در محیط‌های ابری