فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل داده با بسته‌های آماری در IBM PC: از مبانی تا کاربرد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده با بسته‌های آماری در IBM PC: از مبانی تا کاربرد

موضوع کلی: مهارت‌های نرم‌افزاری در علوم داده

موضوع میانی: استفاده از بسته‌های آماری برای تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با دوره: تحلیل داده با بسته‌های آماری در IBM PC
• 2. مقدمه‌ای بر علوم داده و اهمیت تحلیل آماری
• 3. مروری بر بسته‌های آماری موجود در دهه 80 و 90
• 4. آشنایی با سخت‌افزار IBM PC و الزامات نرم‌افزاری
• 5. نصب و راه‌اندازی نرم‌افزارهای آماری (مثلاً SPSS، SAS، و غیره)
• 6. مروری بر رابط کاربری نرم‌افزارهای آماری (منوها، نوار ابزار، و غیره)
• 7. مدیریت فایل‌ها و داده‌ها: وارد کردن، صادر کردن، و ذخیره داده‌ها
• 8. ساختار داده‌ها: انواع متغیرها (اسمی، ترتیبی، فاصله‌ای، نسبی)
• 9. تنظیمات اولیه نرم‌افزار و شخصی‌سازی
• 10. ایجاد و مدیریت مجموعه داده‌ها (Data Sets)
• 11. مرور اولیه بر دستورات و سینتکس نرم‌افزارهای آماری
• 12. آشنایی با مفهوم متغیرها و نحوه تعریف آن‌ها
• 13. ایجاد، تغییر و حذف متغیرها
• 14. کار با برچسب‌ها (Labels) و مقادیر گمشده (Missing Values)
• 15. نحوه ورود داده‌ها به صورت دستی
• 16. وارد کردن داده‌ها از فایل‌های متنی (Text Files)
• 17. وارد کردن داده‌ها از صفحات گسترده (Spreadsheets)
• 18. ادغام و ترکیب مجموعه‌ داده‌ها (Merge and Append)
• 19. فیلتر کردن و انتخاب زیرمجموعه‌های داده‌ها
• 20. مرتب‌سازی داده‌ها (Sort)
• 21. محاسبات مقدماتی: جمع، میانگین، انحراف معیار و غیره
• 22. آمار توصیفی (Descriptive Statistics)
• 23. محاسبه فراوانی (Frequencies) و جداول توزیع فراوانی
• 24. محاسبه شاخص‌های گرایش مرکزی (میانگین، میانه، مد)
• 25. محاسبه شاخص‌های پراکندگی (واریانس، انحراف معیار، دامنه)
• 26. نمودارهای اولیه: هیستوگرام، نمودار میله‌ای، نمودار دایره‌ای
• 27. آزمون‌های نرمال بودن داده‌ها
• 28. شناسایی داده‌های پرت (Outliers)
• 29. اصول اولیه استنباط آماری (Statistical Inference)
• 30. فاصله اطمینان (Confidence Intervals)
• 31. آزمون فرض (Hypothesis Testing)
• 32. آزمون t برای یک نمونه
• 33. آزمون t برای دو نمونه مستقل
• 34. آزمون t برای نمونه‌های زوجی (Paired Samples)
• 35. آزمون کای-دو (Chi-Square Test)
• 36. آزمون همبستگی (Correlation)
• 37. ضریب همبستگی پیرسون (Pearson Correlation)
• 38. ضریب همبستگی اسپیرمن (Spearman Correlation)
• 39. رگرسیون خطی ساده (Simple Linear Regression)
• 40. تفسیر ضرایب رگرسیون
• 41. ارزیابی مدل رگرسیون
• 42. رگرسیون چندگانه (Multiple Regression)
• 43. انتخاب متغیرها در رگرسیون
• 44. تحلیل واریانس (ANOVA) یک‌طرفه
• 45. تحلیل واریانس (ANOVA) دوطرفه
• 46. آزمون‌های تعقیبی (Post-Hoc Tests)
• 47. آشنایی با طراحی آزمایش‌ها (Experimental Design)
• 48. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (Generalized Linear Models)
• 49. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
• 50. تحلیل بقا (Survival Analysis)
• 51. تحلیل عاملی (Factor Analysis)
• 52. خوشه‌بندی (Cluster Analysis)
• 53. آنالیز سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
• 54. استفاده از ماکروها و دستورات سفارشی
• 55. برنامه‌نویسی در محیط نرم‌افزار آماری
• 56. آشنایی با بسته‌های آماری تخصصی (مانند SPSS Advanced Statistics)
• 57. تحلیل داده‌های طبقه‌ای
• 58. تحلیل داده‌های پیمایشی
• 59. مدیریت و پردازش داده‌های بزرگ
• 60. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی آماری (R و Python)
• 61. وارد کردن داده‌ها از سایر نرم‌افزارها (Excel, CSV, SQL)
• 62. روش‌های تجسم داده‌ها (Data Visualization)
• 63. تولید گزارش‌های آماری
• 64. ارائه و تفسیر نتایج
• 65. آزمون‌های ناپارامتری (Non-parametric Tests)
• 66. آزمون ویلکاکسون (Wilcoxon Test)
• 67. آزمون کروسکال-والیس (Kruskal-Wallis Test)
• 68. آزمون من-ویتنی (Mann-Whitney U Test)
• 69. کاربرد آمار در تحقیقات بازاریابی
• 70. کاربرد آمار در علوم اجتماعی
• 71. کاربرد آمار در پزشکی
• 72. کاربرد آمار در اقتصاد
• 73. کاربرد آمار در مهندسی
• 74. کاربرد آمار در بیولوژی
• 75. استفاده از توابع و فرمول‌ها در نرم‌افزارهای آماری
• 76. بهینه‌سازی محاسبات و سرعت اجرای کدها
• 77. عیب‌یابی و رفع خطاها در نرم‌افزار
• 78. مدیریت حافظه و منابع سیستم
• 79. امنیت داده‌ها و حفظ حریم خصوصی
• 80. آشنایی با مفاهیم اعتبار و پایایی
• 81. مروری بر کتابخانه‌ها و بسته‌های الحاقی نرم‌افزارهای آماری
• 82. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های واقعی (Real Data Analysis)
• 83. تمرین عملی: انجام پروژه‌های تحلیل داده
• 84. بهره‌وری و راهکارهای افزایش سرعت کار
• 85. معرفی منابع و کتاب‌های مرجع
• 86. به‌روزرسانی نرم‌افزارها و یادگیری نسخه‌های جدید
• 87. چالش‌ها و مشکلات رایج در تحلیل داده‌ها
• 88. اخلاق در تحلیل داده‌ها
• 89. آینده تحلیل داده‌ها و نقش هوش مصنوعی
• 90. جمع‌بندی و مرور کلی دوره
• 91. ارائه پروژه نهایی و جمع‌بندی دوره
• 92. ارزیابی دوره و جمع‌آوری بازخورد
• 93. معرفی دوره‌های پیشرفته‌تر در علوم داده
• 94. مروری بر فرصت‌های شغلی در حوزه علوم داده
• 95. پایان دوره و آرزوی موفقیت