فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع برای مدل‌سازی با Stan

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 74,988 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع برای مدل‌سازی با Stan

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری و Stan
  • 2. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 3. مفاهیم اساسی مدل‌سازی احتمالاتی
  • 4. توزیع‌های احتمالاتی رایج در Stan
  • 5. مدل‌سازی خطی ساده با Stan
  • 6. مفاهیم بیزی و استنتاج بیزی
  • 7. پیش‌نیازهای زبان برنامه‌نویسی R برای Stan
  • 8. مقدمه‌ای بر زبان Stan
  • 9. ساختار کلی برنامه‌های Stan
  • 10. تابع log-probability در Stan
  • 11. توابع توزیع در Stan
  • 12. پارامترهای مدل و تخمین آن‌ها
  • 13. مدل‌سازی رگرسیونی خطی با Stan
  • 14. مدل‌سازی رگرسیونی لجستیک با Stan
  • 15. مدل‌سازی رگرسیونی پواسون با Stan
  • 16. مدل‌سازی رگرسیونی ناپارامتری با Stan
  • 17. رگرسیون چندسطحی در Stan
  • 18. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 19. مفاهیم priors و posteriors
  • 20. انتخاب priors مناسب
  • 21. اثرات priors بر نتایج
  • 22. روش‌های نمونه‌گیری MCMC
  • 23. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 24. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 25. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 26. الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 27. ارزیابی همگرایی زنجیره‌ها
  • 28. معیارهای ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin)
  • 29. بررسی و تحلیل نتایج MCMC
  • 30. تفسیر مقادیر posteriors
  • 31. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 32. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
  • 33. مدل‌های ARIMA در Stan
  • 34. مدل‌های حالت-فضا در Stan
  • 35. مدل‌سازی داده‌های مکانی با Stan
  • 36. مدل‌های خودهمبسته مکانی
  • 37. مدل‌های ناهمگن مکانی
  • 38. مدل‌سازی بقا با Stan
  • 39. مدل‌های کاکس با Stan
  • 40. مدل‌های بقای پارامتری
  • 41. مدل‌سازی داده‌های گسسته با Stan
  • 42. مدل‌های داده‌های شمارشی
  • 43. مدل‌های داده‌های دوگانه
  • 44. مدل‌سازی داده‌های سانسور شده با Stan
  • 45. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با Stan
  • 46. مدل‌های غیرخطی با Stan
  • 47. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با Stan
  • 48. مدل‌های گرافیکی در Stan
  • 49. استفاده از Stan برای شبیه‌سازی
  • 50. اعتبارسنجی مدل با استفاده از شبیه‌سازی
  • 51. مدل‌سازی داده‌های گمشده با Stan
  • 52. روش‌های imputation با Stan
  • 53. مدل‌سازی داده‌های ناقص با Stan
  • 54. مدل‌سازی برای داده‌های پانل با Stan
  • 55. مدل‌های پویا در Stan
  • 56. مدل‌سازی مقایسه‌ای با Stan
  • 57. استفاده از Stan در پژوهش‌های علمی
  • 58. مدل‌سازی برای علوم زیستی
  • 59. مدل‌سازی برای علوم اجتماعی
  • 60. مدل‌سازی برای اقتصاد
  • 61. مدل‌سازی برای مهندسی
  • 62. مدل‌سازی برای علوم محیطی
  • 63. مدل‌سازی برای علوم سیاسی
  • 64. مدل‌سازی برای روانشناسی
  • 65. بهینه‌سازی پارامترها در Stan
  • 66. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 67. دیباگ کردن کدهای Stan
  • 68. تکنیک‌های پیشرفته در Stan
  • 69. استفاده از Stan با زبان‌های دیگر (Python)
  • 70. توسعه بسته‌های سفارشی برای Stan
  • 71. محدودیت‌های Stan و راهکارها
  • 72. مقایسه Stan با نرم‌افزارهای دیگر
  • 73. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی آماری
  • 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌سازی
  • 75. کاربرد مدل‌سازی بیزی در سیاست‌گذاری
  • 76. مدل‌سازی پیامدهای اقتصادی
  • 77. مدل‌سازی ریسک در بیمه
  • 78. مدل‌سازی در حوزه سلامت
  • 79. مدل‌سازی پیش‌بینی در حوزه فناوری
  • 80. مدل‌سازی در حوزه آموزش
  • 81. مدل‌سازی در حوزه ارتباطات
  • 82. مدل‌سازی در حوزه مدیریت
  • 83. مدل‌سازی در حوزه بازاریابی
  • 84. مدل‌سازی در حوزه شهرسازی
  • 85. مدل‌سازی در حوزه کشاورزی
  • 86. مدل‌سازی در حوزه انرژی
  • 87. مدل‌سازی در حوزه گردشگری
  • 88. مدل‌سازی در حوزه حقوق
  • 89. مدل‌سازی در حوزه هنر
  • 90. مدل‌سازی در حوزه معماری
  • 91. مدل‌سازی در حوزه ورزش
  • 92. مدل‌سازی در حوزه حمل و نقل
  • 93. مدل‌سازی در حوزه فرهنگ
  • 94. مدل‌سازی در حوزه زبان‌شناسی
  • 95. مدل‌سازی در حوزه تاریخ
  • 96. مدل‌سازی در حوزه فلسفه
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلش‌کارت؛ تجربه‌ای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دوره‌های واجد شرایط.
مرور فاصله‌دار آمار یادگیری گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را به‌صورت مرحله‌ای دنبال کنید، فلش‌کارت‌ها را مرور کنید، دانش خود را با پرسش‌ها و آزمون‌ها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصله‌دار هوشمند
با مرور زمان‌دار، کارت‌های تازه و کارت‌های سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخ‌ها به زمان‌بندی مرورهای بعدی کمک می‌کند تا تمرین متناسب‌تری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلش‌کارت‌ها، فعالیت‌های مرور، عملکرد آزمون‌ها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشن‌تری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحله‌به‌مرحله
فصل‌ها و بخش‌های آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیده‌نشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموخته‌ها
با نکته‌های آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمون‌های پایان فصل، دانسته‌های خود را تمرین کنید و بخش‌هایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارت‌های تازه و موعد مرور کارت‌ها آماده می‌کند. شما پاسخ را ارزیابی می‌کنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم می‌شود.
دوباره
برای کارت‌هایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخ‌هایی که با دشواری به یاد آمده‌اند.
خوب
برای پاسخ‌هایی که به‌درستی به یاد آورده‌اید.
آسان
برای کارت‌هایی که پاسخ آن‌ها را به‌آسانی می‌دانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم می‌شود؛ مرور منظم می‌تواند به تثبیت آموخته‌ها کمک کند، اما به‌تنهایی تضمین‌کننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوه‌های مختلف تمرین کنید
ساختار دوره‌ها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکته‌های ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکته‌های رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه می‌شود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، می‌توانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دوره‌های در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمان‌های کوتاه
تبلت و لپ‌تاپ
برای مطالعه و مرور راحت‌تر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دوره‌های مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دوره‌هایی که امکان دریافت گواهی برای آن‌ها فعال است، می‌توانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلش‌کارت‌های فعال دوره.
✓ قبولی در آزمون‌های پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصل‌ها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخه‌های فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار می‌گیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر می‌شود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و به‌خودی‌خود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدم‌به‌قدم دانش و مهارت‌هایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه

یادگیری هوشمند، قدم‌به‌قدم

با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونه‌هایی از فضای یادگیری، فلش‌کارت‌ها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.

تصویر نمونه اول از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه دوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه سوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه چهارم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید

یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلش‌کارت‌های آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.

تگ‌ها: MCMC Stan آمار بیزی برنامه‌نویسی R تحلیل داده محاسبات آماری مدل‌سازی آماری نرم‌افزار Stan نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.