, ,

کتاب درک عمیق‌تر علل با قدرت مدل‌سازی علّی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 درک عمیق‌تر علل با قدرت مدل‌سازی علّی

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در استنباط علّی

موضوع میانی: استنباط علّی در تجزیه و تحلیل علل تأثیر مدل‌های علّی بر درک (Causal Models Impact on Understanding Cause Analysis)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: قدرت مدل‌سازی علّی
  • 2. فصل اول: تعریف علیت چیست؟
  • 3. فصل دوم: چرا علیت مهم است؟
  • 4. فصل سوم: تمایز بین همبستگی و علیت
  • 5. فصل چهارم: سوگیری‌های رایج در استنتاج علّی
  • 6. فصل پنجم: معیارهای اساسی برای سنجش علیت
  • 7. فصل ششم: رویکردهای سنتی در مدل‌سازی علّی
  • 8. فصل هفتم: مدل‌های ساختاری علّی (SCMs)
  • 9. فصل هشتم: گراف‌های جهت‌دار غیرمدور (DAGs)
  • 10. فصل نهم: معرفی متغیرهای پنهان در SCMs
  • 11. فصل دهم: مسیرهای علّی و مفاهیم آن‌ها
  • 12. فصل یازدهم: اثرات مستقیم و غیرمستقیم
  • 13. فصل دوازدهم: شناسایی علّی در SCMs
  • 14. فصل سیزدهم: قوانین اساسی برای شناسایی
  • 15. فصل چهاردهم: ابزارهای گرافیکی برای شناسایی
  • 16. فصل پانزدهم: معرفی مدل‌های تصادفی علّی
  • 17. فصل شانزدهم: تفاوت مدل‌های تصادفی با SCMs
  • 18. فصل هفدهم: مدل‌سازی علّی در سیستم‌های پویا
  • 19. فصل هجدهم: معادلات ساختاری (SEMs) در تحلیل علّی
  • 20. فصل نوزدهم: انواع مدل‌های SEMs
  • 21. فصل بیستم: پارامترهای مدل SEM و تفسیر آن‌ها
  • 22. فصل بیست و یکم: برازش مدل SEM با داده‌ها
  • 23. فصل بیست و دوم: آزمون‌های نیکویی برازش در SEM
  • 24. فصل بیست و سوم: مفاهیم واسطه‌گری و میانجی‌گری
  • 25. فصل بیست و چهارم: نقش واسطه‌ها در زنجیره‌های علّی
  • 26. فصل بیست و پنجم: اندازه‌گیری و آزمون اثرات واسطه‌ای
  • 27. فصل بیست و ششم: مفاهیم تعدیل‌گری و تعامل
  • 28. فصل بیست و هفتم: نقش تعدیل‌گرها در روابط علّی
  • 29. فصل بیست و هشتم: آزمون اثرات تعدیل‌گری
  • 30. فصل بیست و نهم: مدل‌سازی علّی برای داده‌های پانل
  • 31. فصل سی: مزایای داده‌های پانل برای تحلیل علّی
  • 32. فصل سی و یکم: مدل‌های اثرات ثابت و تصادفی در داده‌های پانل
  • 33. فصل سی و دوم: مدل‌سازی علّی برای داده‌های سری زمانی
  • 34. فصل سی و سوم: آزمون هم‌انباشتگی (Cointegration)
  • 35. فصل سی و چهارم: مدل‌های تصحیح خطا (ECM)
  • 36. فصل سی و پنجم: مدل‌سازی علّی در علوم اجتماعی
  • 37. فصل سی و ششم: کاربردهای SCMs در جامعه‌شناسی
  • 38. فصل سی و هفتم: تحلیل علّی در روانشناسی
  • 39. فصل سی و هشتم: مدل‌سازی علّی در اقتصاد
  • 40. فصل سی و نهم: کاربردهای مدل‌های ساختاری در اقتصاد
  • 41. فصل چهلم: مدل‌سازی علّی در سیاست‌گذاری عمومی
  • 42. فصل چهل و یکم: ارزیابی اثرات مداخلات
  • 43. فصل چهل و دوم: پیش‌بینی و سناریوپردازی علّی
  • 44. فصل چهل و سوم: مدل‌سازی علّی در علوم پزشکی
  • 45. فصل چهل و چهارم: شناسایی عوامل خطر بیماری
  • 46. فصل چهل و پنجم: تحلیل بقا و علیت
  • 47. فصل چهل و ششم: مدل‌سازی علّی در یادگیری ماشین
  • 48. فصل چهل و هفتم: جعبه سیاه در مقابل جعبه سفید
  • 49. فصل چهل و هشتم: شبکه‌های عصبی علّی
  • 50. فصل چهل و نهم: شناسایی علّی با استفاده از داده‌های آزمایشی
  • 51. فصل پنجاهم: طراحی آزمایش‌های تصادفی کنترل‌شده (RCTs)
  • 52. فصل پنجاه و یکم: محدودیت‌های RCTs
  • 53. فصل پنجاه و دوم: شناسایی علّی با استفاده از داده‌های مشاهده‌ای
  • 54. فصل پنجاه و سوم: متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables)
  • 55. فصل پنجاه و چهارم: معرفی مفهوم متغیرهای ابزاری
  • 56. فصل پنجاه و پنجم: شرایط لازم برای متغیر ابزاری خوب
  • 57. فصل پنجاه و ششم: روش‌های تخمین با متغیرهای ابزاری
  • 58. فصل پنجاه و هفتم: رگرسیون ناپیوستگی (Regression Discontinuity – RD)
  • 59. فصل پنجاه و هشتم: منطق اصلی RD
  • 60. فصل پنجاه و نهم: طراحی مناسب برای RD
  • 61. فصل شصتم: متغیرهای تعدیل‌کننده مصنوعی (Synthetic Controls)
  • 62. فصل شصت و یکم: ایده اصلی روش Synthetic Controls
  • 63. فصل شصت و دوم: ساخت واحد کنترل مصنوعی
  • 64. فصل شصت و سوم: تحلیل حساسیت و اعتبار سنجی
  • 65. فصل شصت و چهارم: روش‌های غیرپارامتریک در تحلیل علّی
  • 66. فصل شصت و پنجم: درختان تصمیم علّی
  • 67. فصل شصت و ششم: جنگل‌های تصادفی علّی
  • 68. فصل شصت و هفتم: مدل‌سازی علّی در محیط‌های پیچیده
  • 69. فصل شصت و هشتم: شبکه‌های پیچیده و علیت
  • 70. فصل شصت و نهم: شبیه‌سازی و مدل‌سازی علّی
  • 71. فصل هفتادم: رویکردهای مبتنی بر عامل (Agent-Based Models)
  • 72. فصل هفتاد و یکم: استنتاج علّی در شبکه‌های اجتماعی
  • 73. فصل هفتاد و دوم: انتشار اطلاعات و اثرات علّی
  • 74. فصل هفتاد و سوم: مفاهیم آماری پیشرفته در علیت
  • 75. فصل هفتاد و چهارم: تصحیح برای خطای اندازه‌گیری
  • 76. فصل هفتاد و پنجم: مشکلات داده‌های گمشده و علیت
  • 77. فصل هفتاد و ششم: مدل‌سازی علّی برای داده‌های با ابعاد بالا
  • 78. فصل هفتاد و هفتم: انتخاب متغیر و کاهش ابعاد علّی
  • 79. فصل هفتاد و هشتم: آزمون‌های فرضیه در مورد روابط علّی
  • 80. فصل هفتاد و نهم: فاصله اطمینان برای اثرات علّی
  • 81. فصل هشتادم: تفسیر نتایج علّی در عمل
  • 82. فصل هشتاد و یکم: ارتباط دادن علیت با سیاست‌گذاری
  • 83. فصل هشتاد و دوم: چالش‌های اخلاقی در استنتاج علّی
  • 84. فصل هشتاد و سوم: شفافیت در مدل‌سازی علّی
  • 85. فصل هشتاد و چهارم: تعمیم‌پذیری نتایج علّی
  • 86. فصل هشتاد و پنجم: اعتبار سنجی خارجی مدل‌های علّی
  • 87. فصل هشتاد و ششم: مقایسه رویکردهای مختلف مدل‌سازی علّی
  • 88. فصل هشتاد و هفتم: کدام روش برای چه مشکلی؟
  • 89. فصل هشتاد و هشتم: نرم‌افزارهای کاربردی برای مدل‌سازی علّی
  • 90. فصل هشتاد و نهم: معرفی ابزارهای مفید
  • 91. فصل نودم: تمرین‌های عملی با داده‌های واقعی
  • 92. فصل نود و یکم: حل مسائل پیچیده علّی
  • 93. فصل نود و دوم: تحقیقات آینده در زمینه علیت
  • 94. فصل نود و سوم: جهت‌گیری‌های نوین در مدل‌سازی علّی
  • 95. فصل نود و چهارم: تلفیق روش‌ها و رویکردها
  • 96. فصل نود و پنجم: هوش مصنوعی و آینده علیت
  • 97. فصل نود و ششم: یادگیری تقویتی و کشف علّی
  • 98. فصل نود و هفتم: ملاحظات فلسفی در مورد علیت
  • 99. فصل نود و هشتم: چالش‌های مفهومی و نظری
  • 100. فصل نود و نهم: جمع‌بندی و نگاه به آینده

📚 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 درک عمیق‌تر علل با قدرت مدل‌سازی علّی”

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

پیمایش به بالا