, ,

کتاب راهنمای عملی استنباط علّی مبتنی بر اصول گود برای تحلیل علل

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 راهنمای عملی استنباط علّی مبتنی بر اصول گود برای تحلیل علل

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در استنباط علّی

موضوع میانی: استنباط علّی در تجزیه و تحلیل علل تأثیر استنباط علّی مبتنی بر اصول گود (Causal Inference based on Good's Principles 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. فصل ۱: مقدمه‌ای بر استنباط علّی
  • 2. فصل ۲: اهمیت استنباط علّی در علوم
  • 3. فصل ۳: مبانی نظری استنباط علّی
  • 4. فصل ۴: اصول گود: نمای کلی
  • 5. فصل ۵: تعریف متغیرهای پنهان و آشکار
  • 6. فصل ۶: مدل‌های گرافیکی علّی (DAGs)
  • 7. فصل ۷: مفهوم مداخله (Intervention)
  • 8. فصل ۸: تابع do در استنباط علّی
  • 9. فصل ۹: تفاوت بین همبستگی و علیت
  • 10. فصل ۱۰: مسائلی که استنباط علّی به آن‌ها پاسخ می‌دهد
  • 11. فصل ۱۱: کاربردهای استنباط علّی در پزشکی
  • 12. فصل ۱۲: کاربردهای استنباط علّی در اقتصاد
  • 13. فصل ۱۳: کاربردهای استنباط علّی در علوم اجتماعی
  • 14. فصل ۱۴: کاربردهای استنباط علّی در هوش مصنوعی
  • 15. فصل ۱۵: چالش‌های عملی در استنباط علّی
  • 16. فصل ۱۶: شناسایی مفروضات کلیدی در مدل‌های علّی
  • 17. فصل ۱۷: مفروضات اساسی برای شناسایی علّی
  • 18. فصل ۱۸: مفهوم Goodness of Fit برای مدل‌های علّی
  • 19. فصل ۱۹: آزمون‌های آماری در استنباط علّی
  • 20. فصل ۲۰: روش‌های مبتنی بر داده برای استنباط علّی
  • 21. فصل ۲۱: روش‌های مبتنی بر دانش برای استنباط علّی
  • 22. فصل ۲۲: استنباط علّی از داده‌های مشاهده‌ای
  • 23. فصل ۲۳: استنباط علّی از داده‌های آزمایشی
  • 24. فصل ۲۴: مفروضات لازم برای استنباط علّی از داده‌های مشاهده‌ای
  • 25. فصل ۲۵: نقش متغیرهای مخدوش‌کننده (Confounders)
  • 26. فصل ۲۶: تکنیک‌های کنترل متغیرهای مخدوش‌کننده
  • 27. فصل ۲۷: روش تطبیق (Matching)
  • 28. فصل ۲۸: روش طبقه‌بندی (Stratification)
  • 29. فصل ۲۹: روش رگرسیون (Regression)
  • 30. فصل ۳۰: روش متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables)
  • 31. فصل ۳۱: روش تفاوت در تفاوت‌ها (Difference-in-Differences)
  • 32. فصل ۳۲: استنباط علّی در حضور متغیرهای میانجی (Mediators)
  • 33. فصل ۳۳: نقش متغیرهای میانجی در زنجیره علّی
  • 34. فصل ۳۴: شناسایی و اندازه‌گیری اثرات میانجی
  • 35. فصل ۳۵: تحلیل مستقیم و غیرمستقیم
  • 36. فصل ۳۶: استنباط علّی در حضور متغیرهای تعدیل‌کننده (Moderators)
  • 37. فصل ۳۷: نقش متغیرهای تعدیل‌کننده در شدت اثرات علّی
  • 38. فصل ۳۸: شناسایی و اندازه‌گیری اثرات تعدیل‌کننده
  • 39. فصل ۳۹: استنباط علّی در داده‌های طولی (Longitudinal Data)
  • 40. فصل ۴۰: چالش‌های تحلیل داده‌های طولی
  • 41. فصل ۴۱: مدل‌های علّی برای داده‌های طولی
  • 42. فصل ۴۲: استنباط علّی در داده‌های شبکه‌ای
  • 43. فصل ۴۳: انتقال علّی در شبکه‌ها
  • 44. فصل ۴۴: شناسایی عوامل مؤثر در شبکه‌ها
  • 45. فصل ۴۵: استنباط علّی در داده‌های غیر پارامتریک
  • 46. فصل ۴۶: مزایا و معایب روش‌های غیر پارامتریک
  • 47. فصل ۴۷: الگوریتم‌های یادگیری ساختار علّی
  • 48. فصل ۴۸: الگوریتم PC
  • 49. فصل ۴۹: الگوریتم FCI
  • 50. فصل ۵۰: الگوریتم GES
  • 51. فصل ۵۱: الگوریتم‌های مبتنی بر داده‌کاوی علّی
  • 52. فصل ۵۲: استنباط علّی مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 53. فصل ۵۳: شبکه‌های عصبی علّی
  • 54. فصل ۵۴: درخت‌های تصمیم علّی
  • 55. فصل ۵۵: جنگل‌های تصادفی علّی
  • 56. فصل ۵۶: روش‌های بیزی برای استنباط علّی
  • 57. فصل ۵۷: شبکه‌های بیزی علّی
  • 58. فصل ۵۸: استنتاج بیزی در مدل‌های علّی
  • 59. فصل ۵۹: اطمینان‌پذیری (Robustness) نتایج استنباط علّی
  • 60. فصل ۶۰: تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 61. فصل ۶۱: اعتبارسنجی مدل‌های علّی
  • 62. فصل ۶۲: ارزیابی Goodness of Fit برای مدل‌های پیچیده
  • 63. فصل ۶۳: شاخص‌های تطابق در مدل‌های علّی
  • 64. فصل ۶۴: معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC)
  • 65. فصل ۶۵: تحلیل پیش‌بینی علّی
  • 66. فصل ۶۶: پیش‌بینی اثرات مداخلات
  • 67. فصل ۶۷: پیش‌بینی اثرات شبکه‌ای
  • 68. فصل ۶۸: استنباط علّی در زمان واقعی (Real-time)
  • 69. فصل ۶۹: چالش‌های استنباط علّی در داده‌های جریانی
  • 70. فصل ۷۰: سیستم‌های توصیه‌گر علّی
  • 71. فصل ۷۱: طراحی آزمایش‌های کنترل شده تصادفی (RCTs)
  • 72. فصل ۷۲: اصول طراحی RCT
  • 73. فصل ۷۳: تحلیل داده‌های RCT
  • 74. فصل ۷۴: استنباط علّی از مطالعات شبه‌آزمایشی
  • 75. فصل ۷۵: مقایسه RCT با مطالعات شبه‌آزمایشی
  • 76. فصل ۷۶: استنباط علّی در علم داده بزرگ (Big Data)
  • 77. فصل ۷۷: چالش‌های حجم، سرعت و تنوع داده
  • 78. فصل ۷۸: ابزارهای نرم‌افزاری برای استنباط علّی
  • 79. فصل ۷۹: کتابخانه‌های پایتون (CausalNex, DoWhy)
  • 80. فصل ۸۰: ابزارهای R (dagR, bnlearn)
  • 81. فصل ۸۱: پیاده‌سازی گام به گام یک تحلیل علّی
  • 82. فصل ۸۲: تعریف مسئله و سوال علّی
  • 83. فصل ۸۳: جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 84. فصل ۸۴: ساختاردهی مدل علّی (DAG)
  • 85. فصل ۸۵: انتخاب روش استنباط علّی
  • 86. فصل ۸۶: اجرای تحلیل علّی
  • 87. فصل ۸۷: تفسیر نتایج و اعتبارسنجی
  • 88. فصل ۸۸: مسائل اخلاقی در استنباط علّی
  • 89. فصل ۸۹: سوگیری (Bias) و انصاف (Fairness)
  • 90. فصل ۹۰: مسئولیت‌پذیری در مدل‌های علّی
  • 91. فصل ۹۱: پیشرفت‌های آینده در استنباط علّی
  • 92. فصل ۹۲: یادگیری ماشینی علّی قابل توضیح (Explainable Causal ML)
  • 93. فصل ۹۳: استنباط علّی تقویتی (Reinforcement Causality)
  • 94. فصل ۹۴: استنباط علّی تعمیم‌پذیر (Generalizable Causality)
  • 95. فصل ۹۵: استنباط علّی در پزشکی شخصی‌سازی شده
  • 96. فصل ۹۶: استنباط علّی برای سیاست‌گذاری
  • 97. فصل ۹۷: استنباط علّی در علوم زیستی محاسباتی
  • 98. فصل ۹۸: استنباط علّی در تجزیه و تحلیل ارتباطات
  • 99. فصل ۹۹: مروری بر ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته
  • 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی

📚 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 راهنمای عملی استنباط علّی مبتنی بر اصول گود برای تحلیل علل”

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

پیمایش به بالا