دوره تنظیمات پیشرفته برای نمونه‌گیری در Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

1,990,000 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 497,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تنظیمات پیشرفته برای نمونه‌گیری در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R
  • 2. نصب و پیکربندی R و RStudio
  • 3. آشنایی با ساختارهای داده در R (بردارها، ماتریس‌ها، دیتافریم‌ها)
  • 4. عملیات پایه با داده‌ها در R
  • 5. توابع و بسته‌های R
  • 6. نوشتن توابع سفارشی در R
  • 7. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری
  • 8. مفاهیم پایه احتمال
  • 9. توزیع‌های احتمالی گسسته
  • 10. توزیع‌های احتمالی پیوسته
  • 11. آمار توصیفی در R
  • 12. مصورسازی داده‌ها در R
  • 13. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری
  • 14. انواع روش‌های نمونه‌گیری
  • 15. مقدمه‌ای بر بسترهای مدل‌سازی آماری
  • 16. معرفی نرم‌افزار Stan
  • 17. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 18. آشنایی با زبان Stan
  • 19. نحو پایه در Stan
  • 20. انواع داده در Stan
  • 21. متغیرها و عملگرها در Stan
  • 22. ساختارهای کنترلی در Stan (دستورات شرطی)
  • 23. ساختارهای کنترلی در Stan (حلقه‌ها)
  • 24. تعریف مدل‌های ساده در Stan
  • 25. فرمول‌بندی مدل‌های آماری برای Stan
  • 26. مدل خطی ساده در Stan
  • 27. مدل خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
  • 28. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 29. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 30. مدل‌های اثرات ثابت و تصادفی
  • 31. مدل‌های چندسطحی در Stan
  • 32. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 33. نمونه‌گیری در Stan: مفاهیم پایه
  • 34. روش‌های نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 35. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 36. الگوریتم هَستینگز-متروپلیس (Metropolis-Hastings)
  • 37. الگوریتم نمونه‌گیرالیفوی (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 38. الگوریتم نمونه‌گیرالیفوی با گام تصادفی (No-U-Turn Sampler - NUTS)
  • 39. تنظیمات پیشرفته برای نمونه‌گیری در Stan
  • 40. تنظیم تعداد زنجیره‌ها (Chains)
  • 41. تنظیم طول زنجیره‌ها (Iterations)
  • 42. تنظیم مرحله گرم‌سازی (Warm-up)
  • 43. تنظیم گام‌های HMC (stepsize)
  • 44. تنظیم تعداد گام‌های HMC (n_leapfrog)
  • 45. تنظیم آستانه انرژی (energy_threshold)
  • 46. تنظیم پارامترهای مربوط به NUTS
  • 47. تنظیمات مربوط به تشخیص همگرایی (Convergence Diagnostics)
  • 48. معیار R-hat
  • 49. نمودارهای Trace Plot
  • 50. نمودارهای Autocorrelation Plot
  • 51. روش‌های بصری بررسی همگرایی
  • 52. روش‌های کمی بررسی همگرایی
  • 53. تنظیمات مربوط به دقت محاسباتی
  • 54. تنظیمات مربوط به مدیریت حافظه
  • 55. تنظیمات مربوط به استفاده از پردازنده‌های چندگانه (Parallel Computing)
  • 56. تنظیمات مربوط به خروجی‌های Stan
  • 57. ذخیره‌سازی نتایج نمونه‌گیری
  • 58. فرمت‌های خروجی Stan
  • 59. خواندن خروجی‌های Stan در R
  • 60. تحلیل نتایج مدل‌های Stan
  • 61. تفسیر پارامترهای مدل
  • 62. محاسبه فواصل اطمینان
  • 63. انجام پیش‌بینی با مدل
  • 64. ارزیابی برازش مدل (Model Fit Assessment)
  • 65. شاخص‌های برازش مدل
  • 66. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 67. اعتبارسنجی پیش‌بینانه (Posterior Predictive Checks)
  • 68. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی در Stan
  • 69. مدل‌های ARIMA در Stan
  • 70. مدل‌های حالت-فضا (State-Space Models) در Stan
  • 71. مدل‌سازی داده‌های مکانی در Stan
  • 72. مدل‌های اثرات فضایی در Stan
  • 73. مدل‌سازی داده‌های گسسته در Stan
  • 74. مدل‌های لجستیک سلسله‌مراتبی در Stan
  • 75. مدل‌های پواسون سلسله‌مراتبی در Stan
  • 76. مدل‌سازی داده‌های بقا در Stan
  • 77. مدل‌های کاکس (Cox Models) در Stan
  • 78. استفاده از Stan برای بهینه‌سازی
  • 79. تنظیمات پیشرفته برای بهینه‌سازی در Stan
  • 80. کاربرد Stan در مدل‌سازی بیزی
  • 81. مفاهیم پایه مدل‌سازی بیزی
  • 82. قضیه بیز
  • 83. توزیع پیشین (Prior Distribution)
  • 84. توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 85. توزیع درست‌نمایی (Likelihood Distribution)
  • 86. روش‌های تخمین توزیع پسین
  • 87. مزایای مدل‌سازی بیزی
  • 88. کاربرد عملی مدل‌سازی بیزی
  • 89. بررسی حساسیت به توزیع پیشین
  • 90. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 91. نمونه‌سازی پیشین (Prior Predictive Sampling)
  • 92. نمونه‌سازی پسین (Posterior Predictive Sampling)
  • 93. مدل‌سازی داده‌های ناقص (Missing Data) در Stan
  • 94. استراتژی‌های برخورد با داده‌های ناقص
  • 95. روش‌های imputation در Stan
  • 96. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outlier Detection) در Stan
  • 97. روش‌های شناسایی داده‌های پرت
  • 98. مدل‌سازی داده‌های تودرتو (Nested Data) در Stan
  • 99. مدل‌های چند سطحی برای داده‌های تودرتو
  • 100. مقدمه‌ای بر تحلیل عاملی در Stan
✦ مجموعه ویژه یادگیری

یک دوره، چند مسیر برای یادگیری بهتر

کتاب‌های آموزشی، محتوای صوتی و تصویری و دسترسی به سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مجموعه‌ای برای مطالعه، تمرین و تثبیت آموخته‌ها.

📚 محتوای متنی 🎧 صوت و ویدیو 🧠 مرور هوشمند

محتویات بسته آموزشی

مجموعه‌ای از منابع برای شیوه‌های مختلف یادگیری
📚
کتاب نکته‌های خودمانی
نسخه PDF با زبان ساده، روان و کاربردی برای یادگیری راحت‌تر مفاهیم.
PDF · بیان ساده
📘
کتاب نکته‌های رسمی فارسی
نسخه PDF با نگارش استاندارد، بیان دقیق و رویکرد علمی.
PDF · نگارش رسمی
❓
کتاب پرسش و پاسخ تشریحی
نسخه PDF برای مرور مفاهیم و آشنایی با پاسخ‌های توضیحی.
PDF · یادگیری مفهومی
✅
کتاب پرسش‌های چهارگزینه‌ای
نسخه PDF برای تمرین، سنجش آموخته‌ها و آمادگی بیشتر.
PDF · تمرین و سنجش
🎧
پادکست‌های صوتی فارسی
محتوای صوتی برای یادگیری و مرور مطالب در زمان‌های مختلف.
محتوای صوتی
🎬
ویدیوهای آموزشی فارسی
محتوای ویدیویی برای تکمیل تجربه یادگیری و درک بهتر مطالب.
محتوای ویدیویی
💻
اکانت سامانه آنلاین فلش‌کارت
دسترسی به نرم‌افزار آنلاین فلش‌کارت ویژه این دوره برای تمرین و مرور مطالب.
دسترسی آنلاین
🎓
گواهی پایان دوره
امکان دریافت گواهی پس از تکمیل فعالیت‌های لازم در سامانه و طی مراحل تأیید.
پس از تکمیل شرایط
💾
بسته فیزیکی روی فلش مموری
این محصول به‌صورت فلش مموری حاوی فایل‌های آموزشی، محتوای صوتی و ویدیویی ارائه می‌شود.
تحویل فیزیکی
نکته: استفاده از سامانه آنلاین فلش‌کارت به اتصال اینترنت نیاز دارد؛ محتوای قابل استفاده آفلاین به نوع فایل‌های موجود در بسته بستگی دارد.
SMART LEARNING

🌐 سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مرور هدفمند و هوشمند

اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلش‌کارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.

به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.

🧠
مرور زمان‌بندی‌شده
📈
پیگیری پیشرفت
🔄
تمرین و تکرار هدفمند
📚 حجم آموزشی دوره
هزاران
فلش‌کارت آموزشی، به‌صورت تقریبی
۶۰ ساعت
مدت‌زمان معادل برآوردشده آموزشی

مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.

🏅

گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین

گواهی فارسی و انگلیسی · لینک اختصاصی · QR Code

پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.

⚖️ توضیح مهم درباره گواهی پایان دوره

این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.

تجربه‌ای کامل‌تر برای مطالعه، تمرین و یادگیری
express24.ir

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.