اکسپرس 24
کتاب تحلیل پیش‌بینی با Maple: از مبانی تا کاربرد عملی

کتاب تحلیل پیش‌بینی با Maple: از مبانی تا کاربرد عملی

تگ‌ها: Maple آمار پیش‌بینی تحلیل پیش‌بینانه تحلیل داده داده‌کاوی علم داده مدل‌سازی آماری میپل یادگیری ماشین

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 تحلیل پیش‌بینی با Maple: از مبانی تا کاربرد عملی

موضوع کلی: علم داده و تحلیل پیش‌بینی‌کننده

موضوع میانی: مدل‌سازی آماری و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینی
  • 2. آمار توصیفی و اکتشافی داده‌ها
  • 3. تصویرسازی داده‌ها با Maple
  • 4. مفاهیم احتمال و توزیع‌های آماری
  • 5. آزمون فرضیه‌ها
  • 6. رگرسیون خطی ساده
  • 7. رگرسیون خطی چندگانه
  • 8. ارزیابی مدل‌های رگرسیونی
  • 9. انتخاب متغیر در مدل‌های رگرسیونی
  • 10. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 11. رگرسیون لجستیک
  • 12. مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 13. پیش‌بینی با مدل‌های سری زمانی
  • 14. روش‌های هموارسازی نمایی
  • 15. معرفی یادگیری ماشین
  • 16. یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
  • 17. رگرسیون درختی (Decision Tree Regression)
  • 18. طبقه‌بندی با درخت تصمیم (Decision Tree Classification)
  • 19. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 20. خوشه‌بندی K-Means
  • 21. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 22. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 23. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 24. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 25. روش‌های اصلی مولفه‌ها (PCA)
  • 26. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 27. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
  • 28. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی
  • 29. مدل‌سازی با استفاده از Maple
  • 30. بهینه‌سازی مدل‌ها در Maple
  • 31. تحلیل حساسیت مدل
  • 32. پیش‌بینی مبتنی بر سناریو
  • 33. مدل‌سازی ریسک با Maple
  • 34. تحلیل بقا (Survival Analysis)
  • 35. مدل‌سازی پواسون (Poisson Regression)
  • 36. تحلیل داده‌های مکانی (Spatial Data Analysis)
  • 37. تحلیل متون و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 38. پیش‌بینی تقاضا با Maple
  • 39. مدل‌سازی مالی با Maple
  • 40. تحلیل داده‌های بازار سهام
  • 41. پیش‌بینی نرخ ارز
  • 42. تحلیل رفتار مشتری
  • 43. مدل‌سازی زنجیره تامین
  • 44. بهینه‌سازی موجودی با Maple
  • 45. کنترل کیفیت آماری
  • 46. تحلیل داده‌های بیمه
  • 47. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 48. پیش‌بینی شکست تجهیزات
  • 49. تحلیل داده‌های پزشکی
  • 50. تشخیص بیماری با یادگیری ماشین
  • 51. تحلیل داده‌های کشاورزی
  • 52. پیش‌بینی عملکرد محصولات کشاورزی
  • 53. تحلیل داده‌های هواشناسی
  • 54. پیش‌بینی آب و هوا
  • 55. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی
  • 56. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 57. پیش‌بینی روندها در شبکه‌های اجتماعی
  • 58. تحلیل بازاریابی دیجیتال
  • 59. بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی
  • 60. مدل‌سازی داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 61. کاربرد Maple در داده‌های بزرگ
  • 62. تحلیل داده‌های حسگرها (Sensor Data Analysis)
  • 63. پیش‌بینی با استفاده از داده‌های IoT
  • 64. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 65. اخلاق در تحلیل پیش‌بینی
  • 66. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج
  • 67. کاربرد عملی تحلیل پیش‌بینی در صنعت
  • 68. مطالعه موردی: پیش‌بینی فروش
  • 69. مطالعه موردی: پیش‌بینی تقاضای برق
  • 70. مطالعه موردی: پیش‌بینی ترافیک شهری
  • 71. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 72. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی

📚 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.