کتاب راهنمای جامع برای کار با Stan

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 راهنمای جامع برای کار با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

🎓 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 نرم‌افزار Stan
  • 2. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 3. آشنایی با زبان Stan
  • 4. ساختار مدل در Stan
  • 5. انواع توزیع‌های احتمالی در Stan
  • 6. تعریف متغیرهای مشاهده‌شده
  • 7. تعریف پارامترهای مدل
  • 8. توابع کمکی در Stan
  • 9. روش‌های نمونه‌گیری در Stan (MCMC)
  • 10. الگوریتم هامیلتونی مونت کارلو (HMC)
  • 11. الگوریتم نمونه‌گیر گرافی متغیر (NUTS)
  • 12. ارزیابی همگرایی مدل
  • 13. شاخص‌های ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 14. تشخیص واگرایی مدل
  • 15. تشخیص خطاهای رایج در Stan
  • 16. اعتبارسنجی مدل با داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 17. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 18. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 19. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) در Stan
  • 20. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته سلسله‌مراتبی
  • 21. مدل‌های سری زمانی در Stan
  • 22. مدل‌های فضای حالت در Stan
  • 23. مدل‌های رگرسیون لجستیک در Stan
  • 24. مدل‌های رگرسیون پواسون در Stan
  • 25. مدل‌های بقا در Stan
  • 26. مدل‌های انتخاب گسسته در Stan
  • 27. مدل‌های خوشه‌بندی در Stan
  • 28. مدل‌های عامل پنهان در Stan
  • 29. مدل‌های شبکه‌ای در Stan
  • 30. مدل‌های فضایی در Stan
  • 31. مدل‌های استنباط بیزی برای داده‌های حجیم
  • 32. استفاده از Stan با R
  • 33. استفاده از Stan با Python
  • 34. استفاده از Stan با Julia
  • 35. مدیریت داده‌ها برای Stan
  • 36. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 37. نمایش گرافیکی نتایج Stan
  • 38. ترسیم نمودارهای توزیع پیشین و پسین
  • 39. ترسیم نمودارهای سری زمانی
  • 40. ترسیم نمودارهای پراکندگی
  • 41. ترسیم نمودارهای باقی‌مانده
  • 42. تفسیر نتایج مدل
  • 43. محاسبه احتمالات پیش‌بینی
  • 44. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 45. مقایسه مدل‌ها با معیارهای بیزی
  • 46. مقایسه مدل‌ها با آزمون‌های فرضیه
  • 47. روش‌های پیشرفته نمونه‌گیری
  • 48. نمونه‌گیری با اهمیت
  • 49. نمونه‌گیری از طریق زنجیره مارکوف
  • 50. روش‌های بهینه‌سازی در Stan
  • 51. بهینه‌سازی با گرادیان
  • 52. بهینه‌سازی بدون گرادیان
  • 53. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
  • 54. کاربرد Stan در اقتصاد
  • 55. کاربرد Stan در پزشکی
  • 56. کاربرد Stan در علوم محیط زیست
  • 57. کاربرد Stan در مهندسی
  • 58. کاربرد Stan در زیست‌شناسی
  • 59. کاربرد Stan در علوم داده
  • 60. کاربرد Stan در یادگیری ماشین
  • 61. مدل‌سازی داده‌های ناقص
  • 62. مدل‌سازی داده‌های گمشده
  • 63. مدل‌سازی داده‌های با کیفیت پایین
  • 64. مدل‌سازی داده‌های پرت
  • 65. مدل‌سازی داده‌های غیرنرمال
  • 66. مدل‌سازی داده‌های وابسته
  • 67. مدل‌سازی داده‌های فضایی-زمانی
  • 68. طراحی آزمایش‌ها با استفاده از Stan
  • 69. بهینه‌سازی طراحی آزمایش
  • 70. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 71. تحلیل عدم قطعیت
  • 72. ارتباطات در Stan
  • 73. استفاده از توابع سفارشی در Stan
  • 74. بهینه‌سازی کد Stan
  • 75. دیباگ کردن مدل‌های Stan
  • 76. مستندسازی مدل‌های Stan
  • 77. اشتراک‌گذاری مدل‌های Stan
  • 78. کار با کتابخانه‌های مرتبط با Stan
  • 79. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری
  • 80. مفاهیم کلیدی استنباط بیزی
  • 81. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 82. قضیه بیز
  • 83. انتخاب مدل مناسب
  • 84. ارزیابی کیفیت مدل
  • 85. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R
  • 86. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Python
  • 87. ساختارهای داده در Stan
  • 88. عملگرهای ریاضی در Stan
  • 89. دستورات شرطی در Stan
  • 90. حلقه‌ها در Stan
  • 91. توابع در Stan
  • 92. ماژول‌ها و بسته‌ها در Stan
  • 93. مدیریت حافظه در Stan
  • 94. رفع اشکال در Stan
  • 95. بهینه‌سازی کارایی در Stan
  • 96. پروژه‌های نمونه با Stan
  • 97. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 98. تحلیل داده‌های پزشکی با Stan
  • 99. تحلیل داده‌های اقتصادی با Stan
  • 100. تحلیل داده‌های اجتماعی با Stan

📚 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.