اکسپرس 24
کتاب جامع تحلیل داده و یادگیری آماری با زبان برنامه‌نویسی R (مطابق با استانداردهای تحلیل علمی)

کتاب جامع تحلیل داده و یادگیری آماری با زبان برنامه‌نویسی R (مطابق با استانداردهای تحلیل علمی)

تگ‌ها: آمار محاسباتی تحلیل آماری با R تحلیل داده داده کاوی زبان برنامه نویسی R علوم داده مدل سازی پیش بینی یادگیری آماری 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 جامع تحلیل داده و یادگیری آماری با زبان برنامه‌نویسی R (مطابق با استانداردهای تحلیل علمی)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بینی‌گر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی برنامه‌نویسی و ساختارهای داده در زبان R
  • 2. آشنایی با محیط نرم‌افزاری RStudio و مدیریت بسته‌ها
  • 3. مفاهیم پایه آمار توصیفی و تحلیل داده‌های عددی
  • 4. تجسم داده‌ها با استفاده از کتابخانه ggplot2
  • 5. آمار استنباطی و آزمون‌های فرض در تحلیل داده‌ها
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری آماری و مدل‌سازی پیش‌بینی‌گر
  • 7. ارزیابی دقت مدل و مفاهیم سوگیری و واریانس
  • 8. تبادل میان سوگیری و واریانس در مدل‌های پیش‌بینی
  • 9. رگرسیون خطی ساده و مفروضات کلاسیک آن
  • 10. رگرسیون خطی چندگانه و انتخاب متغیرهای مستقل
  • 11. روش‌های ارزیابی کیفی مدل‌های رگرسیونی
  • 12. تشخیص داده‌های پرت و اثرگذار در مدل‌سازی
  • 13. روش‌های انتخاب مدل و کاهش ابعاد داده‌ها
  • 14. رگرسیون چندجمله‌ای و مدل‌های غیرخطی
  • 15. مبانی طبقه‌بندی و رگرسیون لجستیک
  • 16. تحلیل توابع تفکیک‌کننده خطی و درجه دوم
  • 17. روش‌های طبقه‌بندی غیرپارامتریک و همسایگی k-نزدیک
  • 18. روش‌های نمونه‌گیری مجدد و اعتبارسنجی متقاطع
  • 19. بوت‌استرپینگ و کاربرد آن در تخمین پارامترها
  • 20. روش‌های انتخاب زیرمجموعه متغیرها و انقباض مدل
  • 21. رگرسیون ریج و کاربرد آن در مدیریت هم‌خطی
  • 22. رگرسیون لاسو و انتخاب ویژگی‌های مؤثر
  • 23. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 24. روش‌های مبتنی بر درخت‌های تصمیم‌گیری
  • 25. الگوریتم‌های هرس درخت برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 26. ترکیب مدل‌ها با روش بگینگ و جنگل‌های تصادفی
  • 27. الگوریتم بوستینگ و بهبود عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 28. ماشین بردار پشتیبان برای مسائل طبقه‌بندی
  • 29. کاربرد هسته‌ها در ماشین بردار پشتیبان برای داده‌های غیرخطی
  • 30. مبانی یادگیری بدون نظارت و تحلیل خوشه‌بندی
  • 31. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و روش‌های فاصله
  • 32. خوشه‌بندی k-میانگین و تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها
  • 33. تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای کاهش ابعاد بصری
  • 34. پیش‌پردازش داده‌ها و مدیریت داده‌های مفقود
  • 35. مهندسی ویژگی‌ها برای بهبود عملکرد مدل
  • 36. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی در R
  • 37. نرمال‌سازی و استانداردسازی متغیرها
  • 38. استفاده از کتابخانه Caret برای خودکارسازی مدل‌سازی
  • 39. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس اغتشاش
  • 40. منحنی مشخصه عملکرد سیستم و سطح زیر منحنی
  • 41. پیاده‌سازی مدل‌های ترکیبی در محیط R
  • 42. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روندهای داده‌ای
  • 43. مدل‌های میانگین متحرک خودبیش‌بین در تحلیل داده
  • 44. اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی در شرایط واقعی
  • 45. اخلاق در علم داده و حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 46. مستندسازی علمی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل
  • 47. پیاده‌سازی گزارش‌های پویا با استفاده از R Markdown
  • 48. بهینه‌سازی کدهای R برای تحلیل مجموعه‌داده‌های بزرگ
  • 49. مطالعه موردی تحلیل داده‌های اقتصادی در چارچوب علمی
  • 50. مطالعه موردی تحلیل داده‌های اجتماعی مبتنی بر سلامت
  • 51. پروژه نهایی تحلیل پیش‌بینی‌گر با داده‌های واقعی

📚 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.