فلش‌کارت‌های آموزشی استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های پیچیده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 74,988 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 استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های پیچیده

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری با Stan
  • 2. نصب و راه‌اندازی Stan و ابزارهای مرتبط
  • 3. مبانی احتمالات و آمار برای مدل‌سازی
  • 4. مفاهیم کلیدی در مدل‌های بیزی
  • 5. ساختار مدل‌های بیزی در Stan
  • 6. توابع چگالی احتمال و توابع درست‌نمایی
  • 7. تعریف پیشین‌ها و توزیع‌های پیشین
  • 8. فرآیند نمونه‌گیری مارکوف زنجیره‌ای (MCMC)
  • 9. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 10. الگوریتم گیبس
  • 11. مبانی نمونه‌گیری از طریق زنجیره مونت کارلو با تبدیل (NUTS)
  • 12. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 13. ساختار بلوک‌های مدل در Stan (parameters, model, generated quantities)
  • 14. تعریف متغیرهای پارامتر و محدودیت‌های آن‌ها
  • 15. نوشتن بلوک model برای تعریف توزیع‌های پیشین و درست‌نما
  • 16. استفاده از بلوک generated quantities برای محاسبات پسین
  • 17. مثال‌های ساده مدل‌سازی خطی در Stan
  • 18. مدل رگرسیون خطی بیزی
  • 19. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
  • 20. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 21. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 22. استفاده از ترسیم‌های تشخیصی (trace plots, density plots)
  • 23. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی
  • 24. مدل‌سازی رگرسیون پواسون بیزی
  • 25. مدل‌سازی رگرسیون منفی دوجمله‌ای بیزی
  • 26. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله مراتبی
  • 27. مزایای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 28. ساختار مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 29. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای رگرسیون خطی
  • 30. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای رگرسیون لجستیک
  • 31. مدل‌سازی اثرات تصادفی (Random Effects)
  • 32. مدل‌سازی اثرات ثابت (Fixed Effects)
  • 33. مدل‌سازی اثرات مختلط (Mixed Effects)
  • 34. مدل‌سازی سری زمانی با Stan
  • 35. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 36. مدل‌های حالت فضا (State-Space Models)
  • 37. مدل‌سازی خودرگرسیون (AR)
  • 38. مدل‌سازی میانگین متحرک (MA)
  • 39. مدل‌سازی خودرگرسیون میانگین متحرک (ARMA)
  • 40. مدل‌سازی خودرگرسیون میانگین متحرک یکپارچه (ARIMA)
  • 41. مدل‌سازی سری زمانی با استفاده از Stan
  • 42. مدل‌سازی حالت فضا با Stan
  • 43. مدل‌سازی پیش‌بینی در سری زمانی
  • 44. مدل‌سازی داده‌های مکانی با Stan
  • 45. مبانی آمار مکانی
  • 46. مدل‌های رگرسیون مکانی
  • 47. مدل‌سازی نقاط داده مکانی
  • 48. مدل‌سازی نواحی مکانی
  • 49. مدل‌سازی خودهمبستگی مکانی
  • 50. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای با Stan
  • 51. مبانی تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 52. مدل‌سازی روابط در شبکه‌ها
  • 53. مدل‌سازی وابستگی در شبکه‌ها
  • 54. مدل‌سازی شبکه‌های پیچیده
  • 55. مدل‌سازی داده‌های بقا (Survival Data)
  • 56. مبانی تحلیل بقا
  • 57. منحنی کاپلان-مایر
  • 58. مدل‌های کاکس (Cox Proportional Hazards)
  • 59. مدل‌های بقای پارامتری
  • 60. مدل‌سازی بقا با Stan
  • 61. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی (Categorical Data)
  • 62. مدل‌های لاگ-خطی (Log-Linear Models)
  • 63. مدل‌های گرافیکی (Graphical Models)
  • 64. مدل‌سازی روابط بین متغیرهای طبقه‌بندی
  • 65. مدل‌سازی داده‌های پویا (Dynamic Data)
  • 66. مدل‌های مارکوف پنهان (Hidden Markov Models)
  • 67. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی
  • 68. مدل‌سازی تغییرات در طول زمان
  • 69. مدل‌سازی داده‌های پانل (Panel Data)
  • 70. مدل‌های اثرات ثابت برای داده‌های پانل
  • 71. مدل‌های اثرات تصادفی برای داده‌های پانل
  • 72. مدل‌سازی داده‌های پانل پویا
  • 73. مدل‌سازی داده‌های چندسطحی (Multilevel Data)
  • 74. همانند مدل‌های سلسله مراتبی
  • 75. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای (Clustered Data)
  • 76. مدل‌سازی داده‌های با ساختار پیچیده
  • 77. بهینه‌سازی مدل‌ها در Stan
  • 78. جستجو و بهینه‌سازی پارامترها
  • 79. تکنیک‌های پیشرفته در Stan
  • 80. استفاده از Stan برای مدل‌های پیشرفته
  • 81. مدل‌سازی معادلات ساختاری با Stan
  • 82. مدل‌سازی عوامل پنهان (Latent Variables)
  • 83. مدل‌سازی تعاملات پیچیده
  • 84. مدل‌سازی پیش‌بینی‌های پیچیده
  • 85. اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 86. مقایسه مدل‌ها
  • 87. تفسیر پیشرفته نتایج مدل‌سازی بیزی
  • 88. ارتباط با نرم‌افزارهای آماری دیگر
  • 89. کاربرد Stan در تحقیقات علمی
  • 90. کاربرد Stan در علوم پزشکی
  • 91. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
  • 92. کاربرد Stan در مهندسی
  • 93. کاربرد Stan در اقتصاد
  • 94. کاربرد Stan در داده‌کاوی
  • 95. کاربرد Stan در یادگیری ماشین
  • 96. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌ها
  • 97. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 98. شفافیت در مدل‌سازی
  • 99. تفسیر صحیح نتایج آماری
  • 100. پرهیز از سوءتفسیر نتایج
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلش‌کارت؛ تجربه‌ای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دوره‌های واجد شرایط.
مرور فاصله‌دار آمار یادگیری گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را به‌صورت مرحله‌ای دنبال کنید، فلش‌کارت‌ها را مرور کنید، دانش خود را با پرسش‌ها و آزمون‌ها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصله‌دار هوشمند
با مرور زمان‌دار، کارت‌های تازه و کارت‌های سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخ‌ها به زمان‌بندی مرورهای بعدی کمک می‌کند تا تمرین متناسب‌تری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلش‌کارت‌ها، فعالیت‌های مرور، عملکرد آزمون‌ها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشن‌تری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحله‌به‌مرحله
فصل‌ها و بخش‌های آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیده‌نشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموخته‌ها
با نکته‌های آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمون‌های پایان فصل، دانسته‌های خود را تمرین کنید و بخش‌هایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارت‌های تازه و موعد مرور کارت‌ها آماده می‌کند. شما پاسخ را ارزیابی می‌کنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم می‌شود.
دوباره
برای کارت‌هایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخ‌هایی که با دشواری به یاد آمده‌اند.
خوب
برای پاسخ‌هایی که به‌درستی به یاد آورده‌اید.
آسان
برای کارت‌هایی که پاسخ آن‌ها را به‌آسانی می‌دانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم می‌شود؛ مرور منظم می‌تواند به تثبیت آموخته‌ها کمک کند، اما به‌تنهایی تضمین‌کننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوه‌های مختلف تمرین کنید
ساختار دوره‌ها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکته‌های ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکته‌های رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه می‌شود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، می‌توانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دوره‌های در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمان‌های کوتاه
تبلت و لپ‌تاپ
برای مطالعه و مرور راحت‌تر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دوره‌های مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دوره‌هایی که امکان دریافت گواهی برای آن‌ها فعال است، می‌توانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلش‌کارت‌های فعال دوره.
✓ قبولی در آزمون‌های پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصل‌ها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخه‌های فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار می‌گیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر می‌شود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و به‌خودی‌خود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدم‌به‌قدم دانش و مهارت‌هایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه

یادگیری هوشمند، قدم‌به‌قدم

با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونه‌هایی از فضای یادگیری، فلش‌کارت‌ها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.

تصویر نمونه اول از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه دوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه سوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه چهارم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید

یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلش‌کارت‌های آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.