فلش‌کارت‌های آموزشی تنظیمات پیشرفته برای مدل‌سازی در 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 تنظیمات پیشرفته برای مدل‌سازی در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R برای مدل‌سازی آماری
  • 2. نصب و راه‌اندازی R و RStudio
  • 3. مفاهیم پایه‌ای R: متغیرها، انواع داده و ساختارها
  • 4. عملیات ریاضی و منطقی در R
  • 5. کار با بردارها و ماتریس‌ها
  • 6. کار با لیست‌ها و دیتافریم‌ها
  • 7. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی تابعی در R
  • 8. نوشتن توابع سفارشی در R
  • 9. مدیریت داده‌ها: خواندن و نوشتن فایل‌ها (CSV, Excel)
  • 10. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 11. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 12. تبدیلات داده و مهندسی ویژگی
  • 13. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری
  • 14. مفاهیم رگرسیون خطی ساده
  • 15. اجرای رگرسیون خطی ساده در R
  • 16. تفسیر نتایج رگرسیون خطی ساده
  • 17. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی چندگانه
  • 18. اجرای رگرسیون خطی چندگانه در R
  • 19. تفسیر نتایج رگرسیون خطی چندگانه
  • 20. تشخیص و رفع مشکلات در رگرسیون خطی (هم‌خطی، ناهمسانی واریانس)
  • 21. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 22. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک
  • 23. اجرای رگرسیون لجستیک در R
  • 24. تفسیر نتایج رگرسیون لجستیک
  • 25. مدل‌های سری زمانی (مقدماتی)
  • 26. مفاهیم اصلی مدل‌های سری زمانی
  • 27. مدل‌های ARIMA
  • 28. اجرای مدل‌های ARIMA در R
  • 29. تفسیر نتایج مدل‌های ARIMA
  • 30. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 31. مدل‌های اثرات ثابت و تصادفی
  • 32. اجرای مدل‌های سلسله‌مراتبی در R
  • 33. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار Stan
  • 34. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 35. زبان مدل‌سازی Stan: مفاهیم پایه
  • 36. بلوک‌های اصلی در مدل‌های Stan (data, parameters, model, generated quantities)
  • 37. تعریف متغیرهای مدل در Stan
  • 38. نوشتن توابع سفارشی در Stan
  • 39. مفاهیم توزیع‌های احتمال در Stan
  • 40. توزیع‌های پیشین (Prior Distributions) و انتخاب آن‌ها
  • 41. توزیع‌های پسین (Posterior Distributions)
  • 42. روش‌های نمونه‌برداری در Stan (MCMC)
  • 43. اجرای مدل‌های ساده در Stan
  • 44. مدل رگرسیون خطی در Stan
  • 45. مدل رگرسیون لجستیک در Stan
  • 46. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 47. مدل‌سازی داده‌های طولی در Stan
  • 48. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای در Stan
  • 49. بررسی همگرایی زنجیره‌های مارکوف در Stan
  • 50. معیارهای ارزیابی مدل در Stan (Rhat, ESS)
  • 51. تجسم نتایج مدل Stan
  • 52. کدهای نمونه برای مدل‌های پیشرفته در Stan
  • 53. مدل‌سازی پیش‌بینی در Stan
  • 54. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای مدل‌های Stan
  • 55. مدل‌سازی داده‌های شمارشی (Poisson, Negative Binomial) در Stan
  • 56. مدل‌سازی داده‌های دودویی (Bernoulli, Binomial) در Stan
  • 57. مدل‌سازی داده‌های ترتیبی (Ordered Logistic) در Stan
  • 58. مدل‌سازی مدل‌های مخلوط (Mixed-Effects Models)
  • 59. کاربرد مدل‌سازی در علوم اجتماعی
  • 60. کاربرد مدل‌سازی در اقتصاد
  • 61. کاربرد مدل‌سازی در پزشکی و بهداشت
  • 62. کاربرد مدل‌سازی در علوم محیط زیست
  • 63. کاربرد مدل‌سازی در مهندسی
  • 64. کاربرد مدل‌سازی در علوم داده
  • 65. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی در Stan
  • 66. نوشتن کدهای بهینه برای Stan
  • 67. اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
  • 68. تکنیک‌های پیشرفته در Stan
  • 69. مدل‌سازی پویایی سیستم‌ها در Stan
  • 70. مدل‌سازی شبکه در Stan
  • 71. مدل‌سازی فضایی در Stan
  • 72. مدل‌سازی داده‌های تصویری در Stan
  • 73. مدل‌سازی داده‌های متنی در Stan
  • 74. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با Stan
  • 75. مقایسه Stan با سایر نرم‌افزارهای آماری
  • 76. کار با داده‌های بزرگ در Stan
  • 77. نکات مهم در گزارش‌دهی نتایج مدل‌سازی
  • 78. اخلاق در مدل‌سازی آماری
  • 79. امنیت داده‌ها در مدل‌سازی
  • 80. حریم خصوصی در مدل‌سازی آماری
  • 81. مدل‌سازی آماری مبتنی بر شواهد
  • 82. اصول مدل‌سازی آماری در نظام سلامت
  • 83. قوانین و مقررات مربوط به مدل‌سازی داده‌ها در ایران
  • 84. ملاحظات شرعی در مدل‌سازی آماری
  • 85. استانداردهای فنی در مدل‌سازی آماری
  • 86. راهنمای جامع استفاده از R و Stan برای پژوهشگران
  • 87. مدل‌سازی پیشرفته سری‌های زمانی با Stan
  • 88. مدل‌سازی داده‌های بقا با Stan
  • 89. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی با Stan
  • 90. مدل‌سازی یادگیری تقویتی با Stan
  • 91. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی با Stan
  • 92. مدل‌سازی مدل‌های پنهان مارکوف با Stan
  • 93. مدل‌سازی مدل‌های گرافیکی با Stan
  • 94. کاربرد هوش مصنوعی در مدل‌سازی آماری
  • 95. مدل‌سازی و تحلیل داده‌های کلان (Big Data)
  • 96. مقدمه‌ای بر مباحث نوین در مدل‌سازی آماری
  • 97. پایان‌نامه و پروژه‌های کاربردی با Stan
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 آمار پیشرفته پکیج Stan تنظیمات Stan مدل‌سازی آماری مدل‌سازی بیزی نرم‌افزار آماری نمونه‌گیری مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.