دوره راهنمای جامع روش‌های MCMC برای تحلیلگران داده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع روش‌های MCMC برای تحلیلگران داده

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

موضوع میانی: علوم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی احتمال و آمار برای تحلیل داده
• 2. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری
• 3. مفاهیم اولیه زنجیره‌های مارکوف
• 4. فضای حالت و انتقال در زنجیره‌های مارکوف
• 5. توزیع ایستای زنجیره‌های مارکوف
• 6. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
• 7. اصل مونت کارلو برای تقریب انتگرال
• 8. کاربرد روش‌های مونت کارلو در آمار
• 9. معرفی روش‌های MCMC
• 10. هدف از روش‌های MCMC
• 11. تفاوت MCMC با روش‌های نمونه‌گیری مستقیم
• 12. الگوریتم نمونه‌گیری از طریق رد (Rejection Sampling)
• 13. محدودیت‌های نمونه‌گیری از طریق رد
• 14. الگوریتم نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
• 15. محدودیت‌های نمونه‌گیری اهمیت
• 16. مقدمه ای بر MCMC در عمل
• 17. مفهوم تابع چگالی احتمال پسین (Posterior PDF)
• 18. هدف اصلی در استنباط بیزی
• 19. چالش‌های محاسبه توزیع پسین
• 20. نقش MCMC در استنباط بیزی
• 21. الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
• 22. مراحل الگوریتم متروپولیس-هستینگز
• 23. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Function)
• 24. تنظیم پارامترهای الگوریتم متروپولیس-هستینگز
• 25. الگوریتم نمونه‌گیری گیبز (Gibbs Sampling)
• 26. شرایط استفاده از نمونه‌گیری گیبز
• 27. مراحل الگوریتم نمونه‌گیری گیبز
• 28. مزایا و معایب نمونه‌گیری گیبز
• 29. مقایسه الگوریتم متروپولیس-هستینگز و گیبز
• 30. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
• 31. مدل‌های رگرسیون بیزی
• 32. استنباط پارامترها در مدل‌های رگرسیون بیزی
• 33. تحلیل سری‌های زمانی با MCMC
• 34. مدل‌های ARIMA بیزی
• 35. تحلیل داده‌های فضایی با MCMC
• 36. مدل‌های مکانی بیزی
• 37. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
• 38. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
• 39. مدل‌های خوشه‌بندی بیزی
• 40. تحلیل شبکه‌های بیزی با MCMC
• 41. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی احتمالی
• 42. ساخت و تحلیل شبکه‌های بیزی
• 43. استفاده از MCMC برای استنتاج در شبکه‌های بیزی
• 44. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
• 45. معیارهای بصری همگرایی (Trace Plots)
• 46. معیارهای آماری همگرایی (Gelman-Rubin, Geweke)
• 47. تشخیص واگرایی در الگوریتم‌های MCMC
• 48. تنظیم پارامترها برای بهبود همگرایی
• 49. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
• 50. روش‌های نمونه‌گیری موازی
• 51. روش‌های بهبود سرعت همگرایی
• 52. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
• 53. استفاده از MCMC در آمار مالی
• 54. مدل‌سازی ریسک با MCMC
• 55. پیش‌بینی بازده دارایی‌ها با MCMC
• 56. کاربرد MCMC در علوم پزشکی
• 57. تحلیل داده‌های بالینی با MCMC
• 58. مدل‌سازی بقا با MCMC
• 59. استفاده از MCMC در علوم اجتماعی
• 60. تحلیل داده‌های نظرسنجی با MCMC
• 61. مدل‌سازی رفتار با MCMC
• 62. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای MCMC
• 63. معرفی نرم‌افزار Stan
• 64. نوشتن مدل در Stan
• 65. اجرای الگوریتم‌های MCMC در Stan
• 66. معرفی نرم‌افزار PyMC3
• 67. نوشتن مدل در PyMC3
• 68. اجرای الگوریتم‌های MCMC در PyMC3
• 69. معرفی نرم‌افزار JAGS
• 70. نوشتن مدل در JAGS
• 71. اجرای الگوریتم‌های MCMC در JAGS
• 72. مقایسه نرم‌افزارهای MCMC
• 73. انتخاب نرم‌افزار مناسب برای پروژه
• 74. مثال‌های عملی MCMC در R
• 75. مثال‌های عملی MCMC در Python
• 76. بررسی مثال‌های کاربردی در حوزه‌های مختلف
• 77. مدل‌سازی اقتصاد سنجی بیزی
• 78. تحلیل داده‌های اقتصادی با MCMC
• 79. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
• 80. جستجوی فضای پارامتر با MCMC
• 81. بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده با MCMC
• 82. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
• 83. نمونه‌گیری ترکیبی (Coupled MCMC)
• 84. روش‌های نمونه‌گیری از طریق تغییر پارامتر
• 85. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های بزرگ
• 86. چالش‌های MCMC در داده‌های حجیم
• 87. راهکارهای MCMC برای داده‌های بزرگ
• 88. مقدمه‌ای بر تفسیر نتایج MCMC
• 89. تفسیر توزیع پسین پارامترها
• 90. ارزیابی عدم قطعیت در نتایج
• 91. مدل‌سازی پیش‌بینی با MCMC
• 92. تولید نمونه‌های پیش‌بینی
• 93. ارزیابی عملکرد مدل پیش‌بینی
• 94. نکات مهم در پیاده‌سازی MCMC
• 95. اشتباهات رایج در استفاده از MCMC
• 96. راهنمایی برای پروژه‌های MCMC
• 97. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده MCMC