کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی پیش‌بینی

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 مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی پیش‌بینی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

🎓 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. مبانی ریاضیات برای مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 2. مفاهیم اولیه آمار توصیفی
  • 3. نمودارهای توصیفی و تفسیر آن‌ها
  • 4. مقدمه‌ای بر توزیع‌های احتمال
  • 5. توزیع‌های گسسته پرتکرار
  • 6. توزیع‌های پیوسته پرتکرار
  • 7. مفهوم و کاربرد امید ریاضی و واریانس
  • 8. قضایای حد مرکزی و اهمیت آن
  • 9. مقدمه‌ای بر استنباط آماری
  • 10. برآوردگرهای نقطه‌ای و فاصله‌ای
  • 11. آزمون فرض آماری: اصول و روش‌ها
  • 12. آزمون فرضیه برای میانگین یک جامعه
  • 13. آزمون فرضیه برای نسبت یک جامعه
  • 14. آزمون فرضیه برای واریانس یک جامعه
  • 15. آزمون t و کاربردهای آن
  • 16. تحلیل واریانس یک‌طرفه (ANOVA)
  • 17. تحلیل واریانس دوطرفه
  • 18. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی ساده
  • 19. برآورد پارامترها در رگرسیون خطی
  • 20. آزمون فرض در رگرسیون خطی
  • 21. فاصله‌های اطمینان در رگرسیون خطی
  • 22. پیش‌بینی و تفسیر نتایج رگرسیون ساده
  • 23. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی چندگانه
  • 24. انتخاب متغیر در رگرسیون چندگانه
  • 25. ارزیابی مدل رگرسیون چندگانه
  • 26. مفاهیم هم‌خطی (Multicollinearity)
  • 27. آزمون فرض برای ضرایب رگرسیون چندگانه
  • 28. پیش‌بینی در مدل رگرسیون چندگانه
  • 29. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 30. رگرسیون لجستیک برای داده‌های دودویی
  • 31. رگرسیون پواسون برای داده‌های شمارشی
  • 32. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی
  • 33. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 34. تحلیل عامل (Factor Analysis)
  • 35. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 36. انواع مدل‌های پیش‌بینی
  • 37. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 38. معیارهای ارزیابی مدل: MSE, RMSE, MAE
  • 39. معیارهای ارزیابی مدل: R-squared
  • 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 41. اعتبارسنجی K-Fold
  • 42. نکات کلیدی در انتخاب مدل
  • 43. مدل‌های سری زمانی: مفاهیم پایه
  • 44. ایستایی (Stationarity) در سری‌های زمانی
  • 45. خودهمبستگی (Autocorrelation) و خودهمبستگی جزئی (PACF)
  • 46. مدل‌های ARIMA
  • 47. پارامترهای مدل ARIMA (p, d, q)
  • 48. برآورد و شناسایی مدل ARIMA
  • 49. پیش‌بینی با مدل‌های ARIMA
  • 50. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینی غیرخطی
  • 51. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 52. معماری شبکه‌های عصبی
  • 53. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 54. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 55. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 56. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 57. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی
  • 58. مقدمه‌ای بر درختان تصمیم
  • 59. الگوریتم‌های درخت تصمیم (ID3, C4.5, CART)
  • 60. تقسیم‌بندی داده‌ها در درختان تصمیم
  • 61. قیود و هرس درختان تصمیم
  • 62. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 63. نحوه ساخت و عملکرد جنگل‌های تصادفی
  • 64. ارزیابی مدل جنگل تصادفی
  • 65. مقدمه‌ای بر تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 66. الگوریتم‌های Boosting (AdaBoost, XGBoost)
  • 67. تنظیم پارامترها در مدل‌های Boosting
  • 68. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 69. کاربرد SVM در رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 70. انتخاب هسته (Kernel) در SVM
  • 71. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی پیشرفته
  • 72. مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 73. مدل‌های پیش‌بینی با داده‌های پانل
  • 74. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در مدل‌سازی
  • 75. الگوریتم‌های بهینه‌سازی گسسته
  • 76. الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیوسته
  • 77. کاربرد بهینه‌سازی در انتخاب پارامتر مدل
  • 78. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی اقتصادی مبتنی بر داده
  • 79. مدل‌های اقتصادی سری زمانی (VAR, VECM)
  • 80. مدل‌های اقتصادسنجی برای پیش‌بینی
  • 81. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مالی
  • 82. مدل‌های پیش‌بینی بازده دارایی
  • 83. مدل‌های پیش‌بینی نوسانات (Volatility)
  • 84. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ریسک
  • 85. مدل‌سازی ارزش در معرض ریسک (VaR)
  • 86. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 87. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی عملیاتی
  • 88. مدل‌سازی تقاضا و پیش‌بینی فروش
  • 89. مدل‌سازی موجودی و مدیریت زنجیره تأمین
  • 90. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده‌های مکانی-زمانی
  • 91. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینی در علوم زیستی
  • 92. مدل‌سازی پیش‌بینی در حوزه‌های مهندسی
  • 93. مقدمه‌ای بر اخلاق در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 94. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 95. مسئولیت‌پذیری در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 96. مقدمه‌ای بر ابزارهای نرم‌افزاری مدل‌سازی
  • 97. کاربرد Python در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 98. کاربرد R در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 99. مقدمه‌ای بر پروژه‌های عملی مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 100. مطالعات موردی موفق در مدل‌سازی پیش‌بینی

📚 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.