سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل داده‌های نجومی با R: از مبانی تا کاربردهای نوین

کتاب تحلیل داده‌های نجومی با R: از مبانی تا کاربردهای نوین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های نجومی با R: از مبانی تا کاربردهای نوین

موضوع کلی: علم داده و آمار

موضوع میانی: روش‌های آماری پیشرفته در علوم

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. در ادامه 100 سرفصل پیشنهادی برای دوره آموزشی "تحلیل داده‌های نجومی با R: از مبانی تا کاربردهای نوین" ارائه شده است:
  • 2. مقدمه‌ای بر علم داده و نجوم
  • 3. نصب و پیکربندی R و RStudio برای تحلیل نجومی
  • 4. مبانی زبان R: انواع داده‌ها، متغیرها و عملگرها
  • 5. ساختارهای داده‌ای در R: بردارها، ماتریس‌ها و آرایه‌ها
  • 6. کار با داده‌های جدولی: دیتا فریم‌ها و لیست‌ها
  • 7. وارد کردن و مدیریت داده‌های نجومی (CSV, FITS, VOTable)
  • 8. بصری‌سازی داده‌های نجومی: نمودارهای پراکندگی و خطی
  • 9. نمودارهای هیستوگرام و چگالی برای داده‌های نجومی
  • 10. نمودارهای جعبه‌ای و ویولن برای مقایسه توزیع‌ها
  • 11. نقشه‌های آسمان و بصری‌سازی دو بعدی و سه بعدی
  • 12. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی در نجوم
  • 13. محاسبه شاخص‌های مرکزی: میانگین، میانه و مد
  • 14. محاسبه شاخص‌های پراکندگی: واریانس، انحراف معیار و دامنه
  • 15. توزیع‌های آماری رایج در نجوم (نرمال، پواسون، دوجمله‌ای)
  • 16. تخمین پارامترها: حداکثر درستنمایی (Maximum Likelihood Estimation)
  • 17. تخمین پارامترها: روش گشتاورها (Method of Moments)
  • 18. مقدمه‌ای بر آمار استنباطی
  • 19. آزمون فرض آماری: مفاهیم پایه
  • 20. آزمون t تک نمونه‌ای برای میانگین داده‌های نجومی
  • 21. آزمون t دو نمونه‌ای برای مقایسه میانگین دو گروه نجومی
  • 22. آزمون فرض برای واریانس: آزمون کای دو و آزمون F
  • 23. تحلیل واریانس یک طرفه (One-way ANOVA) برای مقایسه چندین گروه
  • 24. تحلیل واریانس دو طرفه (Two-way ANOVA) با اثرات متقابل
  • 25. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی ساده
  • 26. برازش مدل رگرسیون خطی به داده‌های نجومی
  • 27. تفسیر ضرایب رگرسیون و معناداری آنها
  • 28. تشخیص و رفع مشکلات در رگرسیون خطی (همبستگی، ناهمسانی واریانس)
  • 29. بسط رگرسیون به مدل‌های چندگانه (Multiple Linear Regression)
  • 30. انتخاب بهترین مدل رگرسیون (معیارهای AIC, BIC)
  • 31. رگرسیون چندجمله‌ای برای مدل‌سازی روابط غیرخطی
  • 32. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (Generalized Linear Models - GLMs)
  • 33. رگرسیون لجستیک برای داده‌های طبقه‌بندی شده نجومی
  • 34. مدل پواسون برای داده‌های شمارشی نجومی (مانند تعداد ستاره‌ها در یک ناحیه)
  • 35. مدل نمایی برای داده‌های بقا در نجوم
  • 36. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 37. کاربرد مدل‌های مختلط برای داده‌های سلسله مراتبی در نجوم
  • 38. مقدمه‌ای بر روش‌های ناپارامتری
  • 39. آزمون ویلکاکسون رتبه جمعی (Wilcoxon Rank-Sum Test)
  • 40. آزمون کروسکال-والیس (Kruskal-Wallis Test)
  • 41. همبستگی ناپارامتری: ضریب اسپیرمن و کندال
  • 42. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری و شبیه‌سازی
  • 43. نمونه‌گیری تصادفی ساده و طبقه‌بندی شده
  • 44. شبیه‌سازی مونت کارلو برای تخمین احتمال
  • 45. روش بوت استرپ (Bootstrap) برای تخمین واریانس و فواصل اطمینان
  • 46. کاربرد بوت استرپ در تخمین پارامترهای نجومی
  • 47. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی (Clustering)
  • 48. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی داده‌های ستاره‌ای
  • 49. خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 50. ارزیابی کیفیت خوشه‌ها در نجوم
  • 51. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 52. تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA)
  • 53. کاربرد PCA در کشف الگوهای پنهان در داده‌های طیفی
  • 54. تحلیل ممیزهای تفکیک‌پذیر (Independent Component Analysis - ICA)
  • 55. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی در نجوم
  • 56. تحلیل سری‌های زمانی نجومی با استفاده از مدل‌های ARIMA
  • 57. شناسایی دوره‌ها و روندها در داده‌های نجومی متغیر
  • 58. کاربرد فیلتر کالمن (Kalman Filter) برای تخمین حالت در سری‌های زمانی
  • 59. مقدمه‌ای بر روش‌های بیزی (Bayesian Methods)
  • 60. مبانی استنتاج بیزی: توزیع پیشین، درستنما و پسین
  • 61. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی ساده با استفاده از R
  • 62. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای بیزی در R (مانند rstanarm, brms)
  • 63. کاربرد مدل‌های بیزی در تخمین پارامترهای کیهان‌شناسی
  • 64. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 65. طبقه‌بندی کننده‌های نزدیکترین همسایه (K-Nearest Neighbors - KNN)
  • 66. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
  • 67. درختان تصمیم (Decision Trees)
  • 68. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 69. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 70. کاربرد یادگیری ماشین در طبقه‌بندی کهکشان‌ها
  • 71. کاربرد یادگیری ماشین در شناسایی سیارات فراخورشیدی
  • 72. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 73. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه (Multi-Layer Perceptrons)
  • 74. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks - CNNs)
  • 75. کاربرد CNNs در پردازش تصاویر نجومی
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 77. معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق برای داده‌های نجومی
  • 78. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 79. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل تلسکوپ‌ها
  • 80. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) در نجوم
  • 81. ابزارهای کار با داده‌های بزرگ در R (مانند data.table, dplyr)
  • 82. مقدمه‌ای بر پردازش موازی و توزیع شده در R
  • 83. کاربرد R در ادغام داده‌ها از منابع مختلف
  • 84. مقدمه‌ای بر روش‌های آماری پیشرفته برای داده‌های فضایی
  • 85. مدل‌سازی داده‌های فضایی با استفاده از توابع همبستگی فضایی
  • 86. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های غیرنرمال و پرت (Outlier Detection)
  • 87. روش‌های مبتنی بر فاصله برای تشخیص داده‌های پرت
  • 88. روش‌های مبتنی بر مدل برای تشخیص داده‌های پرت
  • 89. مقدمه‌ای بر تحلیل مؤلفه‌های علّی (Causal Inference)
  • 90. مقدمه‌ای بر استنتاج آماری در حضور عدم قطعیت
  • 91. روش‌های مدل‌سازی عدم قطعیت در داده‌های نجومی
  • 92. مقدمه‌ای بر روش‌های آماری برای داده‌های با کیفیت پایین
  • 93. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های نجومی
  • 94. مدیریت مقادیر گمشده در مجموعه داده‌های نجومی
  • 95. تکنیک‌های برون‌یابی و درون‌یابی برای داده‌های ستاره‌ای
  • 96. مقدمه‌ای بر استفاده از R برای انجام شبیه‌سازی‌های اخترفیزیکی
  • 97. تولید داده‌های شبیه‌سازی شده برای تست مدل‌ها
  • 98. کاربرد R در تحلیل نتایج شبیه‌سازی‌های اخترفیزیکی
  • 99. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته در آمار نجومی
  • 100. رگرسیون غیرپارامتری در نجوم

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.