کتاب کاوش و تحلیل داده‌های بیسبال با R: از مفاهیم آماری تا پیش‌بینی نتایج
, ,

کتاب کاوش و تحلیل داده‌های بیسبال با R: از مفاهیم آماری تا پیش‌بینی نتایج

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000007277 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب کاوش و تحلیل داده‌های بیسبال با R: از مفاهیم آماری تا پیش‌بینی نتایج

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: تحلیل آماری با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با دوره: کاوش و تحلیل داده‌های بیسبال با R
  • 2. مقدمه‌ای بر بیسبال و داده‌های آن
  • 3. نصب و راه‌اندازی R و RStudio
  • 4. آشنایی با R: متغیرها، انواع داده‌ها و عملگرها
  • 5. مبانی R: توابع، بسته‌ها و کتابخانه‌ها
  • 6. وارد کردن و بررسی داده‌های بیسبال
  • 7. مروری بر پایگاه‌داده‌های بیسبال و منابع آن‌ها
  • 8. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
  • 9. آشنایی با ساختارهای داده در R: بردارها، ماتریس‌ها و داده‌فریم‌ها
  • 10. کار با داده‌فریم‌ها: انتخاب، فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها
  • 11. آمار توصیفی: محاسبه میانگین، میانه، انحراف معیار و غیره
  • 12. تجسم داده‌ها با ggplot2: نمودارهای پراکندگی، هیستوگرام و نمودارهای میله‌ای
  • 13. تجسم داده‌ها: نمودارهای جعبه‌ای و نمودارهای violin
  • 14. تجزیه و تحلیل داده‌های سالانه بازیکنان (batting, pitching)
  • 15. شاخص‌های عملکرد بازیکنان (OPS, ERA, WHIP, و غیره)
  • 16. تحلیل روند عملکرد بازیکنان در طول زمان
  • 17. بررسی رابطه بین شاخص‌های مختلف عملکرد
  • 18. آشنایی با مفاهیم احتمال و توزیع‌های آماری
  • 19. توزیع‌های آماری مهم: نرمال، پواسون و دوجمله‌ای
  • 20. آزمون‌های فرض آماری: t-test، chi-squared test و ANOVA
  • 21. کاربرد آزمون‌های آماری در تحلیل داده‌های بیسبال
  • 22. تحلیل ارتباط بین متغیرها: همبستگی و رگرسیون
  • 23. رگرسیون خطی ساده: مدل‌سازی رابطه بین دو متغیر
  • 24. رگرسیون چندگانه: مدل‌سازی با چندین متغیر
  • 25. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: معیار R-squared و غیره
  • 26. تشخیص و رفع مشکلات مدل‌های رگرسیون
  • 27. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده‌ها و یادگیری ماشین
  • 28. یادگیری ماشین: طبقه‌بندی و پیش‌بینی
  • 29. مدل‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
  • 30. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، دقت و فراخوان
  • 31. مدل‌های درختی تصمیم‌گیری
  • 32. درخت‌های تصمیم‌گیری: ساخت، آموزش و ارزیابی
  • 33. جنگل‌های تصادفی
  • 34. جنگل‌های تصادفی: پیاده‌سازی و تنظیم
  • 35. بهینه‌سازی مدل‌ها: اعتبار سنجی متقابل (cross-validation)
  • 36. اعتبار سنجی متقابل: روش‌های مختلف
  • 37. استفاده از بسته‌های caret و mlr در R
  • 38. پیش‌بینی برد و باخت تیم‌ها
  • 39. پیش‌بینی امتیازدهی بازیکنان
  • 40. تحلیل تأثیر عوامل مختلف بر عملکرد تیم
  • 41. تحلیل بازی‌های لیگ برتر بیسبال (MLB)
  • 42. بررسی استراتژی‌های بازی
  • 43. تحلیل sabermetrics: استفاده از آمار پیشرفته در بیسبال
  • 44. آشنایی با مفهوم wOBA و wRC+
  • 45. تحلیل ارزش بازیکنان (WAR)
  • 46. تحلیل داده‌های استراتژیک (مانند دزدی پایگاه)
  • 47. تحلیل داده‌های توپ و ضربه (pitch tracking)
  • 48. آشنایی با داده‌های Statcast
  • 49. استفاده از داده‌های Statcast برای تحلیل
  • 50. پیش‌بینی پرتاب‌ها (pitch prediction)
  • 51. ارزیابی تأثیر آب و هوا بر عملکرد
  • 52. مدل‌سازی سری‌های زمانی در بیسبال
  • 53. تحلیل داده‌های تاریخچه بازی‌ها
  • 54. خوشه‌بندی بازیکنان بر اساس عملکرد
  • 55. بهینه‌سازی ترکیب تیم (lineup optimization)
  • 56. شناسایی استعدادهای جوان
  • 57. پیش‌بینی بازیکنان آینده‌دار (prospect evaluation)
  • 58. استفاده از شبکه‌های عصبی در تحلیل بیسبال
  • 59. مقدمه‌ای بر داده‌های بی‌درنگ (real-time data)
  • 60. تحلیل داده‌های لحظه‌ای بازی (in-game analysis)
  • 61. توسعه داشبوردهای تعاملی برای تجسم داده‌ها
  • 62. استفاده از Shiny برای ایجاد برنامه‌های تعاملی
  • 63. گزارش‌دهی و ارائه نتایج تحلیل
  • 64. ایجاد گزارش‌های حرفه‌ای با R Markdown
  • 65. استفاده از Git و GitHub برای مدیریت پروژه
  • 66. همکاری در پروژه‌های تحلیل داده
  • 67. تکنیک‌های پیشرفته تجسم داده‌ها
  • 68. بهبود تجسم‌ها برای تأثیرگذاری بیشتر
  • 69. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی بیسبال در R
  • 70. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در بیسبال
  • 71. بررسی روابط بین بازیکنان و تیم‌ها
  • 72. تحلیل تأثیر رسانه‌های اجتماعی بر بیسبال
  • 73. استفاده از متن‌کاوی در تحلیل بیسبال
  • 74. تحلیل نظرات و احساسات هواداران
  • 75. بهبود کیفیت داده‌ها و رفع خطاهای احتمالی
  • 76. جمع‌آوری و مدیریت داده‌های بزرگ
  • 77. مقیاس‌پذیری و عملکرد در R
  • 78. بهینه‌سازی کد R برای سرعت بیشتر
  • 79. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی (feature engineering)
  • 80. انتخاب ویژگی‌ها و کاهش ابعاد
  • 81. مقایسه و انتخاب بهترین مدل‌ها
  • 82. مدل‌های ترکیبی (ensemble methods)
  • 83. کاربرد یادگیری تقویتی در بیسبال
  • 84. تحلیل بازی‌های فانتزی بیسبال
  • 85. بررسی استراتژی‌های فانتزی بیسبال
  • 86. آمار و احتمالات پیشرفته
  • 87. آشنایی با زنجیره‌های مارکوف
  • 88. مدل‌سازی با استفاده از زنجیره‌های مارکوف
  • 89. تحلیل ریسک در بیسبال
  • 90. بررسی تأثیر مصدومیت‌ها بر عملکرد
  • 91. پیش‌بینی ارزش سهام تیم‌های بیسبال
  • 92. اخلاق در تحلیل داده‌های بیسبال
  • 93. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی تحلیلگران داده بیسبال
  • 94. مروری بر منابع و مقالات علمی در زمینه تحلیل بیسبال
  • 95. نکات پایانی و جمع‌بندی دوره
  • 96. ارائه پروژه پایانی
  • 97. آینده‌ی تحلیل داده در بیسبال
  • 98. نقش هوش مصنوعی در بیسبال
  • 99. سؤالات متداول و پاسخ‌ها
  • 100. جمع‌بندی و خداحافظی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کاوش و تحلیل داده‌های بیسبال با R: از مفاهیم آماری تا پیش‌بینی نتایج”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا