اکسپرس 24
کتاب کار با داده‌های بزرگ با MCMCpack: چالش‌ها و راهکارها

کتاب کار با داده‌های بزرگ با MCMCpack: چالش‌ها و راهکارها

تگ‌ها: MCMCpack آمار بیزی بسته MCMCpack تحلیل آماری چالش های داده کاوی داده های بزرگ روش های مونت کارلو مدل سازی آماری نمونه برداری مارکوف

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 کار با داده‌های بزرگ با MCMCpack: چالش‌ها و راهکارها

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

موضوع میانی: MCMCpack package

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ و کاربردهای آن
  • 2. آشنایی با روش‌های نمونه‌برداری مونت‌کارلو
  • 3. مفاهیم پایه زنجیره‌های مارکوف
  • 4. الگوریتم Metropolis-Hastings و پیاده‌سازی آن
  • 5. الگوریتم Gibbs Sampling و کاربردها
  • 6. مدل‌های گرافیکی و استنتاج بیزی
  • 7. بسته MCMCpack در R: معرفی و نصب
  • 8. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل با MCMCpack
  • 9. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با MCMCpack
  • 10. مدل‌های رگرسیونی سلسله مراتبی
  • 11. مدل‌های ترکیبی (Mixture Models) با MCMCpack
  • 12. مدل‌های انتخاب متغیر (Variable Selection)
  • 13. برآورد پارامترهای مدل‌های پیچیده
  • 14. تشخیص هم‌خطی در مدل‌های رگرسیونی
  • 15. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 16. روش‌های تشخیصی برای ارزیابی همگرایی
  • 17. تأثیر انتخاب Prior بر نتایج MCMC
  • 18. انتخاب Prior غیرآگاهی‌بخش (Non-Informative Prior)
  • 19. انتخاب Prior آگاهی‌بخش (Informative Prior)
  • 20. تحلیل حساسیت به Prior
  • 21. مقایسه مدل‌ها با استفاده از Bayes Factor
  • 22. اعتبارسنجی مدل و ارزیابی برازش
  • 23. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های MCMC
  • 24. کاربرد MCMCpack در مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 25. مدل‌های ARMA و ARIMA با MCMCpack
  • 26. مدل‌های GARCH و تحلیل نوسانات
  • 27. مدل‌سازی داده‌های مکانی با MCMCpack
  • 28. مدل‌های Kriging و Interpolation
  • 29. مدل‌سازی داده‌های بقا (Survival Analysis)
  • 30. مدل‌های Proportional Hazards
  • 31. مدل‌سازی داده‌های گسسته با MCMCpack
  • 32. مدل‌های Poisson Regression
  • 33. مدل‌های Logistic Regression
  • 34. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با MCMCpack
  • 35. مدل‌های Negative Binomial Regression
  • 36. مدل‌سازی داده‌های چندمتغیره با MCMCpack
  • 37. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis)
  • 38. تحلیل تمایز خطی (Linear Discriminant Analysis)
  • 39. مدل‌سازی داده‌های نامنظم (Missing Data)
  • 40. روش‌های Imputation با استفاده از MCMC
  • 41. بهینه‌سازی کد MCMC برای افزایش سرعت
  • 42. استفاده از پردازش موازی در MCMC
  • 43. کاربرد MCMCpack در بیوانفورماتیک
  • 44. مدل‌سازی بیان ژن با استفاده از MCMC
  • 45. تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 46. کاربرد MCMCpack در اقتصادسنجی
  • 47. مدل‌سازی مالی با استفاده از MCMC
  • 48. پیش‌بینی بازار سهام
  • 49. کاربرد MCMCpack در علوم اجتماعی
  • 50. مدل‌سازی رفتار انسان
  • 51. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 52. چالش‌های محاسباتی در MCMC
  • 53. غلبه بر مشکلات مقیاس‌پذیری
  • 54. استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته MCMC
  • 55. روش‌های Hamiltonian Monte Carlo
  • 56. روش‌های Sequential Monte Carlo
  • 57. مدل‌سازی سلسله مراتبی بیزی با MCMCpack
  • 58. مدل‌های چندسطحی
  • 59. مدل‌سازی داده‌های طولی (Longitudinal Data)
  • 60. کاربرد MCMCpack در کنترل کیفیت
  • 61. تحلیل قابلیت اطمینان
  • 62. مدل‌سازی فرآیندهای تولید
  • 63. بررسی موردی: تحلیل داده‌های فروش خرده‌فروشی
  • 64. بررسی موردی: پیش‌بینی ترافیک شهری
  • 65. بررسی موردی: مدل‌سازی بیماری‌های همه‌گیر
  • 66. اشتباهات رایج در MCMC و نحوه اجتناب از آنها
  • 67. آینده MCMCpack و توسعه‌های آتی

📚 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.