کتاب تحلیل داده‌های مالی با زبان برنامه‌نویسی R

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های مالی با زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و تحلیل داده

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و تحلیل آماری برای امور مالی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های مالی
  • 2. نصب و راه‌اندازی R و RStudio
  • 3. آشنایی با محیط RStudio
  • 4. مبانی زبان برنامه‌نویسی R
  • 5. انواع داده‌ها در R
  • 6. ساختارهای داده‌ای: بردارها
  • 7. ساختارهای داده‌ای: ماتریس‌ها
  • 8. ساختارهای داده‌ای: آرایه‌ها
  • 9. ساختارهای داده‌ای: لیست‌ها
  • 10. ساختارهای داده‌ای: فریم‌های داده
  • 11. عملیات پایه‌ای بر روی فریم‌های داده
  • 12. دستکاری و پاکسازی داده‌ها
  • 13. فیلتر کردن داده‌ها
  • 14. مرتب‌سازی داده‌ها
  • 15. انتخاب ستون‌ها
  • 16. اضافه کردن ستون‌های جدید
  • 17. تغییر نام ستون‌ها
  • 18. ادغام فریم‌های داده
  • 19. عملیات تجمعی (Aggregation)
  • 20. کار با داده‌های سری زمانی
  • 21. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی مالی
  • 22. خواندن و نوشتن داده‌های سری زمانی
  • 23. نمودارها و بصری‌سازی داده‌ها
  • 24. نمودارهای خطی
  • 25. نمودارهای میله‌ای
  • 26. نمودارهای پراکندگی
  • 27. نمودارهای جعبه‌ای
  • 28. نمودارهای هیستوگرام
  • 29. نمودارهای شمعی (Candlestick Charts)
  • 30. مقدمه‌ای بر آمار در R
  • 31. آمار توصیفی
  • 32. محاسبه میانگین، میانه و مد
  • 33. محاسبه واریانس و انحراف معیار
  • 34. محاسبه صدک‌ها و چارک‌ها
  • 35. آزمون‌های فرض آماری
  • 36. آزمون t
  • 37. آزمون کای-دو
  • 38. تحلیل رگرسیون خطی ساده
  • 39. مقدمه‌ای بر اقتصاد سنجی مالی
  • 40. مدل‌های رگرسیون چندگانه
  • 41. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 42. تحلیل همبستگی
  • 43. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مالی
  • 44. مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی‌ها
  • 45. مدل CAPM
  • 46. مدل APT
  • 47. مدل Black-Scholes-Merton
  • 48. محاسبه ریسک پرتفوی
  • 49. بهینه‌سازی پرتفوی
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در امور مالی
  • 51. یادگیری نظارت شده
  • 52. یادگیری بدون نظارت
  • 53. طبقه‌بندی (Classification)
  • 54. رگرسیون (Regression)
  • 55. مدل‌های پیش‌بینی قیمت سهام
  • 56. مدل‌های پیش‌بینی بازده
  • 57. مدل‌های سری زمانی ARIMA
  • 58. مدل‌های GARCH
  • 59. تحلیل احساسات بازار
  • 60. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل مالی
  • 61. کار با داده‌های متنی
  • 62. استخراج ویژگی از متن
  • 63. تحلیل احساسات متن
  • 64. مقدمه‌ای بر داده‌های جایگزین (Alternative Data)
  • 65. کار با داده‌های اقتصادی کلان
  • 66. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 67. کار با APIها
  • 68. واکشی داده‌ها از منابع آنلاین
  • 69. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های API
  • 70. بصری‌سازی داده‌های API
  • 71. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مالی
  • 72. بهینه‌سازی پرتفوی با روش‌های عددی
  • 73. تحلیل حساسیت مدل‌ها
  • 74. مدیریت ریسک مالی
  • 75. مدل‌سازی ارزش در معرض ریسک (VaR)
  • 76. مدل‌سازی کسری در معرض ریسک (CVaR)
  • 77. شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 78. کاربرد شبیه‌سازی مونت کارلو در مالی
  • 79. شبیه‌سازی قیمت دارایی‌ها
  • 80. ارزیابی ابزارهای مشتقه
  • 81. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین و رمزارزها (از منظر تحلیلی)
  • 82. تحلیل داده‌های تراکنش رمزارزها
  • 83. بصری‌سازی داده‌های بلاک‌چین
  • 84. مقدمه‌ای بر ابزارهای تجاری خودکار
  • 85. ساخت ربات‌های معاملاتی ساده (با رعایت مقررات)
  • 86. ارزیابی عملکرد ربات‌های معاملاتی
  • 87. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های کلان اقتصادی
  • 88. شاخص‌های اقتصادی کلان
  • 89. رابطه شاخص‌های اقتصادی با بازارهای مالی
  • 90. کار با داده‌های بانکی مرکزی (از منظر تحلیلی)
  • 91. مقدمه‌ای بر مدیریت سرمایه‌گذاری
  • 92. تحلیل اوراق بهادار
  • 93. تحلیل سهام
  • 94. تحلیل اوراق قرضه
  • 95. مقدمه‌ای بر حسابداری مالی
  • 96. درک صورت‌های مالی
  • 97. نسبت‌های مالی کلیدی
  • 98. کاربرد R در تحلیل صورت‌های مالی
  • 99. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بیمه
  • 100. مفاهیم بیمه

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.