کتاب Pseudo-Sample Matching: از داده‌های محدود RCT تا تصمیمات سودآور با دقت بالا
, ,

کتاب Pseudo-Sample Matching: از داده‌های محدود RCT تا تصمیمات سودآور با دقت بالا

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000014009 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 Pseudo-Sample Matching: از داده‌های محدود RCT تا تصمیمات سودآور با دقت بالا

موضوع کلی: علم داده کاربردی برای بهینه‌سازی تصمیمات کسب‌وکار

موضوع میانی: بهبود اثربخشی آزمایش‌های کنترل‌شده (RCT) با روش‌های تلفیق داده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی علم داده برای تصمیم‌گیری کسب‌وکار
  • 2. آشنایی با آزمایش‌های کنترل‌شده تصادفی (RCT) و کاربردهای آن
  • 3. محدودیت‌های RCT: هزینه، زمان و مسائل اخلاقی
  • 4. سوگیری در RCT: انواع و علل ایجاد آن
  • 5. مقدمه‌ای بر داده‌های مشاهده‌ای: منابع و ویژگی‌ها
  • 6. مزایای داده‌های مشاهده‌ای در مقایسه با RCT
  • 7. مقدمه‌ای بر تلفیق داده‌ها: تعریف و اهداف
  • 8. چالش‌های تلفیق داده‌ها: ناهمگنی، سوگیری و مقیاس
  • 9. Pseudo-Sample Matching (PSM): مفهوم و منطق اصلی
  • 10. مزایای PSM در مقایسه با روش‌های تلفیق داده سنتی
  • 11. کاربردهای PSM در بهینه‌سازی تصمیمات کسب‌وکار
  • 12. تشریح مقاله علمی "Augmenting Limited and Biased RCTs through Pseudo-Sample Matching-Based Observational Data Fusion Method"
  • 13. درک عمیق مفاهیم کلیدی مقاله
  • 14. معماری کلی روش PSM پیشنهادی در مقاله
  • 15. مراحل اصلی پیاده‌سازی PSM: یک نمای کلی
  • 16. آماده‌سازی داده‌های RCT: پاکسازی، پیش‌پردازش و ویژگی‌سازی
  • 17. آماده‌سازی داده‌های مشاهده‌ای: پاکسازی، پیش‌پردازش و ویژگی‌سازی
  • 18. انتخاب متغیرهای مناسب برای Matching
  • 19. معیارهای انتخاب متغیر: مرتبط بودن، در دسترس بودن و عدم همخطی
  • 20. روش‌های مختلف Matching: Nearest Neighbor، Propensity Score Matching
  • 21. انتخاب روش Matching مناسب با توجه به ویژگی‌های داده
  • 22. محاسبه Propensity Score: مدل‌های رگرسیونی و یادگیری ماشین
  • 23. ارزیابی کیفیت Propensity Score: توزیع، تعادل و سوگیری
  • 24. ایجاد Pseudo-Samples از داده‌های مشاهده‌ای
  • 25. استفاده از Propensity Score برای Weighting داده‌های مشاهده‌ای
  • 26. تخمین وزن‌های PSM: روش‌های مختلف و محاسبات
  • 27. ارزیابی کیفیت Pseudo-Samples: مقایسه با داده‌های RCT
  • 28. بررسی تعادل ویژگی‌ها بین Pseudo-Samples و داده‌های RCT
  • 29. تشخیص و رفع عدم تعادل: تنظیم وزن‌ها و انتخاب متغیرها
  • 30. ترکیب داده‌های RCT و Pseudo-Samples: رویکردهای مختلف
  • 31. استفاده از رگرسیون با وزن‌های PSM برای تخمین اثرات
  • 32. تخمین اثرات درمانی با استفاده از داده‌های تلفیقی
  • 33. روش‌های ارزیابی اثربخشی تلفیق داده‌ها
  • 34. محاسبه خطای استاندارد اثرات تخمین‌زده شده
  • 35. بررسی حساسیت نتایج نسبت به فرضیات مدل
  • 36. تحلیل زیرگروه‌ها: بررسی اثرات در زیرگروه‌های مختلف
  • 37. مقابله با داده‌های گمشده: روش‌های Imputation و تحلیل Sensitivity
  • 38. درک اهمیت همبستگی در تلفیق داده‌ها
  • 39. پردازش داده‌های پرت و تشخیص ناهنجاری
  • 40. استفاده از روش‌های کاهش ابعاد برای بهبود عملکرد PSM
  • 41. مقایسه PSM با روش‌های Matching دیگر: Propensity Score Matching, Coarsened Exact Matching
  • 42. مقایسه PSM با روش‌های تلفیق داده دیگر: Meta-Analysis، Bayesian Methods
  • 43. تلفیق PSM با سایر روش‌های تلفیق داده
  • 44. کاربرد PSM برای حل مسائل Causality
  • 45. استفاده از PSM برای Inference در داده‌های پیچیده
  • 46. مبانی نرم‌افزاری پیاده‌سازی PSM: R، Python
  • 47. آشنایی با کتابخانه‌های R و Python برای PSM
  • 48. پیاده‌سازی PSM با استفاده از کتابخانه MatchIt در R
  • 49. پیاده‌سازی PSM با استفاده از کتابخانه Scikit-learn در Python
  • 50. تولید Pseudo-Samples با استفاده از کدنویسی در Python
  • 51. ارزیابی PSM با استفاده از معیارهای مختلف در R و Python
  • 52. بهینه‌سازی کد برای افزایش سرعت و کارایی PSM
  • 53. نکات و ترفندهای پیاده‌سازی PSM در دنیای واقعی
  • 54. مطالعه موردی 1: بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی با PSM
  • 55. مطالعه موردی 2: بهبود نرخ تبدیل وب‌سایت با PSM
  • 56. مطالعه موردی 3: ارزیابی اثرات سیاست‌های جدید با PSM
  • 57. مطالعه موردی 4: شخصی‌سازی پیشنهادات محصول با PSM
  • 58. مطالعه موردی 5: پیش‌بینی ریزش مشتری با PSM
  • 59. چالش‌های پیاده‌سازی PSM در مقیاس بزرگ
  • 60. مقابله با سوگیری انتخاب در داده‌های مشاهده‌ای
  • 61. تأثیر حجم نمونه بر دقت نتایج PSM
  • 62. استفاده از PSM در محیط‌های دینامیک و متغیر
  • 63. به‌روزرسانی مدل‌های PSM با داده‌های جدید
  • 64. ارزیابی عملکرد PSM در طول زمان
  • 65. پیاده‌سازی PSM در ابر: AWS، Azure، GCP
  • 66. مقایسه ابزارهای ابری برای پیاده‌سازی PSM
  • 67. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پیاده‌سازی PSM
  • 68. مسائل اخلاقی در استفاده از PSM
  • 69. تفسیر نتایج PSM برای ذینفعان کسب‌وکار
  • 70. ارائه نتایج PSM به شکل بصری و قابل فهم
  • 71. مستندسازی فرآیند PSM برای شفافیت و تکرارپذیری
  • 72. ساخت داشبورد برای نظارت بر عملکرد PSM
  • 73. آینده PSM: روندها و نوآوری‌های جدید
  • 74. یادگیری ماشین و PSM: ترکیب دو رویکرد
  • 75. استفاده از یادگیری عمیق برای بهبود Matching
  • 76. تقویت PSM با تکنیک‌های افزایش داده
  • 77. PSM و هوش مصنوعی: آینده تصمیم‌گیری داده‌محور
  • 78. تلفیق PSM با سایر روش‌های یادگیری ماشین
  • 79. ارزیابی ریسک و عدم قطعیت در تصمیم‌گیری با PSM
  • 80. تعیین آستانه‌های اطمینان برای تصمیم‌گیری
  • 81. استفاده از تحلیل حساسیت برای ارزیابی ریسک
  • 82. بررسی محدودیت‌های روش PSM
  • 83. خطاهای رایج در پیاده‌سازی PSM و راه‌های اجتناب از آن‌ها
  • 84. جمع‌بندی نکات کلیدی دوره
  • 85. منابع بیشتر برای یادگیری PSM
  • 86. پرسش و پاسخ و بحث آزاد
  • 87. مرور مطالب و رفع اشکال
  • 88. آماده‌سازی برای استفاده از PSM در پروژه‌های واقعی
  • 89. ارائه پروژه توسط دانشجویان و بازخورد اساتید
  • 90. ارزیابی نهایی دوره
  • 91. گام‌های بعدی برای حرفه‌ای شدن در PSM
  • 92. صدور گواهی پایان دوره
  • 93. شبکه‌سازی با سایر متخصصان PSM
  • 94. آینده شغلی در حوزه PSM
  • 95. به‌روز ماندن با آخرین تحولات PSM

📚 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 Pseudo-Sample Matching: از داده‌های محدود RCT تا تصمیمات سودآور با دقت بالا”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا