اکسپرس 24
کتاب مدل‌سازی داده‌ها با رویکردهای آماری نوین

کتاب مدل‌سازی داده‌ها با رویکردهای آماری نوین

تگ‌ها: تحلیل آماری تحلیل داده داده‌کاوی روش‌های ترکیبی رویکردهای آماری نوین مدل‌سازی آماری مدل‌سازی پیشرفته مدل‌سازی داده مهندسی داده یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 مدل‌سازی داده‌ها با رویکردهای آماری نوین

موضوع کلی: مهندسی داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: مدل‌سازی داده‌ها و روش‌های آماری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و تحلیل آماری
  • 2. اهمیت مدل‌سازی داده‌ها در تصمیم‌گیری
  • 3. مفاهیم پایه در آماری و یادگیری ماشین
  • 4. انواع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
  • 6. مدیریت داده‌های گمشده
  • 7. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 8. مهندسی ویژگی: خلق و انتخاب ویژگی
  • 9. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 10. مصورسازی داده‌ها برای درک بهتر
  • 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری
  • 12. مدل‌های خطی ساده و رگرسیون خطی
  • 13. مفروضات مدل رگرسیون خطی
  • 14. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
  • 15. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 16. مقدمه‌ای بر روش‌های انسمبل
  • 17. تقویت (Boosting) و Bagging
  • 18. درختان تصمیم (Decision Trees)
  • 19. الگوریتم AdaBoost
  • 20. الگوریتم Gradient Boosting
  • 21. الگوریتم XGBoost
  • 22. الگوریتم LightGBM
  • 23. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 24. کاربرد SVM در طبقه‌بندی
  • 25. کاربرد SVM در رگرسیون
  • 26. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 27. معماری شبکه‌های عصبی
  • 28. تابع فعال‌سازی و پس‌انتشار خطا
  • 29. آموزش و تنظیم مدل‌های شبکه‌های عصبی
  • 30. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
  • 31. مدل‌های ARIMA
  • 32. تشخیص و مدل‌سازی روند و فصلی بودن
  • 33. پیش‌بینی با مدل‌های سری زمانی
  • 34. ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 35. مقدمه‌ای بر مدل‌های خوشه‌بندی
  • 36. الگوریتم K-Means
  • 37. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 38. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 39. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 40. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 41. کاربرد PCA در مصورسازی داده‌ها
  • 42. تحلیل افتراق‌ساز خطی (LDA)
  • 43. مقدمه‌ای بر روش‌های استنتاج آماری
  • 44. آزمون فرض آماری
  • 45. p-value و سطح معنی‌داری
  • 46. فاصله اطمینان
  • 47. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 48. مدل‌های پواسون
  • 49. مدل‌های گاما
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 51. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 52. یادگیری سیاست (Policy Learning)
  • 53. یادگیری ارزش (Value Learning)
  • 54. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی
  • 55. شبکه‌های بیزی
  • 56. کاربرد شبکه‌های بیزی در استنتاج
  • 57. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری برای داده‌های فضایی
  • 58. کاربرد مدل‌های آماری در تحلیل داده‌های شهری
  • 59. مدل‌سازی توزیع مکانی پدیده‌ها
  • 60. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری برای داده‌های شبکه‌ای
  • 61. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 62. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی احتمالات شرطی
  • 63. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 64. استنتاج بیزی
  • 65. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری چندسطحی
  • 66. کاربرد مدل‌های چندسطحی در علوم اجتماعی
  • 67. مدل‌سازی داده‌های سلسله مراتبی
  • 68. مقدمه‌ای بر روش‌های آماری پیشرفته در اقتصاد
  • 69. مدل‌سازی اقتصاد سنجی
  • 70. کاربرد مدل‌های آماری در تحلیل بازارهای مالی
  • 71. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری در علوم زیستی
  • 72. مدل‌سازی داده‌های ژنتیکی
  • 73. کاربرد مدل‌های آماری در اپیدمیولوژی
  • 74. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری در علوم محیط زیست
  • 75. مدل‌سازی آلودگی هوا
  • 76. کاربرد مدل‌های آماری در پیش‌بینی بلایای طبیعی
  • 77. مقدمه‌ای بر مصورسازی پیشرفته داده‌ها
  • 78. مصورسازی تعاملی
  • 79. کاربرد ابزارهای مصورسازی پیشرفته
  • 80. مقدمه‌ای بر ارزیابی و انتخاب مدل
  • 81. معیارهای ارزیابی مدل
  • 82. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 83. انتخاب بهترین مدل
  • 84. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 85. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 86. اهمیت تفسیرپذیری در کاربردهای عملی
  • 87. مقدمه‌ای بر چالش‌های داده‌های بزرگ
  • 88. معماری‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 89. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ
  • 90. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 91. حریم خصوصی داده‌ها
  • 92. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 93. مسئولیت‌پذیری در علم داده
  • 94. مروری بر روندها و آینده مهندسی داده و تحلیل آماری

📚 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.