کتاب حل مسائل پیچیده آماری با PyMC

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 حل مسائل پیچیده آماری با PyMC

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

موضوع میانی: PyMC3 / PyMC

🎓 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 مدل‌سازی احتمالاتی و آماری
  • 2. مبانی احتمال و آمار در علم داده
  • 3. معرفی کتابخانه PyMC
  • 4. نصب و راه‌اندازی PyMC
  • 5. مفاهیم پایه‌ای مدل‌سازی در PyMC
  • 6. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
  • 7. توزیع‌های گسسته رایج در PyMC
  • 8. توزیع‌های پیوسته رایج در PyMC
  • 9. ساخت مدل‌های آماری ساده
  • 10. مشاهده داده‌ها و برازش مدل
  • 11. استنتاج بیزی: مفاهیم کلیدی
  • 12. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 13. پیش‌بینی و توزیع پسین
  • 14. روش‌های نمونه‌برداری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 15. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 16. الگوریتم هَستینگز-متروپولیس
  • 17. ارزیابی کیفیت نمونه‌گیری MCMC
  • 18. شاخص‌های همگرایی مدل (R-hat, ESS)
  • 19. تجسم نتایج مدل بیزی
  • 20. توزیع‌های پیشین (Prior Distributions)
  • 21. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 22. توزیع‌های پیشین غیرمطلع (Uninformative Priors)
  • 23. توزیع‌های پیشین مطلع (Informative Priors)
  • 24. مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی
  • 25. رگرسیون خطی در PyMC
  • 26. تفسیر ضرایب رگرسیون بیزی
  • 27. پیش‌بینی در مدل رگرسیون خطی
  • 28. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی
  • 29. رگرسیون لجستیک برای داده‌های دودویی
  • 30. کاربرد رگرسیون لجستیک در PyMC
  • 31. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی
  • 32. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 33. مدل‌های حالت-فضا (State-Space Models)
  • 34. کاربرد مدل‌های سری زمانی در PyMC
  • 35. مدل‌سازی داده‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 36. مفاهیم مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 37. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در PyMC
  • 38. مزایای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 39. مدل‌سازی داده‌های مکانی بیزی
  • 40. مقدمه‌ای بر آمار فضایی
  • 41. مدل‌سازی داده‌های مکانی با PyMC
  • 42. کاربرد مدل‌های مکانی
  • 43. مدل‌سازی بقا (Survival Analysis) بیزی
  • 44. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا
  • 45. مدل‌های کاکس بیزی
  • 46. کاربرد تحلیل بقا در PyMC
  • 47. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 48. مبانی شبکه‌های بیزی
  • 49. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی با PyMC
  • 50. کاربرد شبکه‌های بیزی
  • 51. مدل‌سازی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 52. انواع توزیع‌ها در GLM
  • 53. پیاده‌سازی GLM در PyMC
  • 54. تفسیر نتایج GLM
  • 55. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده (Predictive Modeling)
  • 56. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 57. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 58. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 59. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outlier Detection)
  • 60. روش‌های شناسایی داده‌های پرت
  • 61. مدل‌سازی با در نظر گرفتن داده‌های پرت
  • 62. مدل‌سازی مبتنی بر عامل (Agent-Based Modeling)
  • 63. مفاهیم مدل‌سازی مبتنی بر عامل
  • 64. پیاده‌سازی مدل‌های مبتنی بر عامل در PyMC
  • 65. کاربرد مدل‌های مبتنی بر عامل
  • 66. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده
  • 67. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 68. مدل‌سازی انتشار اطلاعات
  • 69. مدل‌سازی سیستم‌های زیستی
  • 70. بهینه‌سازی مدل‌ها با PyMC
  • 71. یافتن مقادیر بهینه پارامترها
  • 72. استفاده از PyMC برای بهینه‌سازی
  • 73. بررسی حساسیت مدل
  • 74. مدل‌سازی پویایی سیستم‌ها
  • 75. کاربرد مدل‌سازی پویایی در اقتصاد
  • 76. مدل‌سازی پویایی در محیط زیست
  • 77. مدل‌سازی پویایی در سلامت
  • 78. روش‌های پیشرفته نمونه‌برداری MCMC
  • 79. الگوریتم HMC (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 80. الگوریتم NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 81. مزایا و معایب الگوریتم‌های پیشرفته
  • 82. مدل‌سازی پیشرفته با PyMC
  • 83. مدل‌سازی برای داده‌های حجیم
  • 84. مدل‌سازی برای داده‌های ناقص
  • 85. مدل‌سازی با در نظر گرفتن عدم قطعیت
  • 86. روش‌های مقایسه مدل‌ها
  • 87. معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC)
  • 88. اعتبارسنجی متقابل بیزی
  • 89. تفسیر و ارائه نتایج مدل‌های بیزی
  • 90. نوشتن گزارش‌های علمی
  • 91. ارائه نتایج به مخاطبان غیرمتخصص
  • 92. کاربرد PyMC در تحقیقات علمی
  • 93. کاربرد PyMC در حوزه سلامت
  • 94. کاربرد PyMC در حوزه اقتصاد
  • 95. کاربرد PyMC در حوزه علوم اجتماعی
  • 96. کاربرد PyMC در حوزه مهندسی
  • 97. مدل‌سازی آماری با رعایت چارچوب‌های اسلامی
  • 98. ملاحظات شرعی در مدل‌سازی داده‌ها
  • 99. مدل‌سازی اقتصادی با رعایت عقود اسلامی
  • 100. مدل‌سازی آماری در حوزه بانکی بدون ربا

📚 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.