سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کار با امولاتورهای BBC Micro برای آموزش مفاهیم تجزیه و تحلیل داده

کتاب کار با امولاتورهای BBC Micro برای آموزش مفاهیم تجزیه و تحلیل داده

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 کار با امولاتورهای BBC Micro برای آموزش مفاهیم تجزیه و تحلیل داده

موضوع کلی: برنامه‌نویسی و مدیریت داده در بی‌بی‌سی میکرومپیوتر

موضوع میانی: ابزارهای شبیه‌سازی و امولاسیون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کامپیوترهای BBC Micro و کاربردهای آموزشی
  • 2. آشنایی با امولاتورهای BBC Micro و نصب و راه‌اندازی آن‌ها
  • 3. مبانی برنامه‌نویسی به زبان BASIC در BBC Micro
  • 4. مروری بر ساختار داده‌ها در BASIC
  • 5. مفهوم متغیرها و انواع داده در BASIC
  • 6. دستورات شرطی (IF...THEN...ELSE) در BASIC
  • 7. حلقه‌های تکرار (FOR...NEXT, WHILE...WEND) در BASIC
  • 8. کار با آرایه‌ها (Arrays) در BASIC
  • 9. رویه‌ها (Procedures) و توابع (Functions) در BASIC
  • 10. مدیریت فایل‌ها در BASIC (خواندن و نوشتن)
  • 11. مقدمه‌ای بر تجزیه و تحلیل داده
  • 12. اهمیت تجزیه و تحلیل داده در آموزش
  • 13. تعریف داده، اطلاعات و دانش
  • 14. انواع داده‌ها (کمی، کیفی، گسسته، پیوسته)
  • 15. جمع‌آوری داده‌ها با استفاده از BBC Micro
  • 16. ذخیره‌سازی داده‌ها در امولاتور BBC Micro
  • 17. ساختاردهی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل
  • 18. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 19. شناسایی داده‌های پرت (Outliers)
  • 20. تکنیک‌های ساده آماری در BASIC
  • 21. محاسبه میانگین، میانه و مد با BASIC
  • 22. محاسبه واریانس و انحراف معیار با BASIC
  • 23. نمودارهای ساده در BASIC (مانند هیستوگرام)
  • 24. کار با کتابخانه‌های گرافیکی BASIC برای نمایش داده
  • 25. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایگاه داده
  • 26. طراحی جداول ساده برای ذخیره داده
  • 27. رابطه بین جداول (کلید اصلی و خارجی)
  • 28. نمونه‌سازی پایگاه داده برای داده‌های آموزشی
  • 29. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده در امولاتور
  • 30. تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به پیشرفت تحصیلی
  • 31. تحلیل عملکرد دانش‌آموزان در دروس مختلف
  • 32. شناسایی الگوهای یادگیری با داده‌های BBC Micro
  • 33. پیش‌بینی نتایج یادگیری بر اساس داده‌های گذشته
  • 34. تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌ها
  • 35. نمودارهای خطی برای نمایش روندها
  • 36. نمودارهای میله‌ای برای مقایسه
  • 37. نمودارهای دایره‌ای برای نمایش نسبت‌ها
  • 38. کاربرد نمودارهای آماری در تحلیل داده‌های آموزشی
  • 39. بصری‌سازی داده‌های مربوط به مشارکت دانش‌آموزان
  • 40. تحلیل داده‌های مربوط به فعالیت‌های کلاسی
  • 41. شناسایی عوامل مؤثر بر انگیزه یادگیری
  • 42. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده برای تمرین
  • 43. مقدمه‌ای بر تحلیل رگرسیون خطی ساده
  • 44. تفسیر ضرایب رگرسیون
  • 45. ارزیابی مدل رگرسیون
  • 46. کاربرد رگرسیون در پیش‌بینی نتایج آموزشی
  • 47. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده در BASIC
  • 48. تحلیل داده‌های مربوط به زمان صرف شده برای مطالعه
  • 49. تأثیر متغیرهای مختلف بر نتایج آزمون
  • 50. مقدمه‌ای بر تحلیل همبستگی
  • 51. محاسبه ضریب همبستگی پیرسون
  • 52. تفسیر ضریب همبستگی
  • 53. کاربرد همبستگی در شناسایی روابط بین متغیرها
  • 54. تحلیل همبستگی بین نمرات دروس مختلف
  • 55. تحلیل همبستگی بین مشارکت و نمره
  • 56. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین
  • 57. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
  • 58. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی (Classification)
  • 59. الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (K-NN)
  • 60. پیاده‌سازی K-NN در BASIC (محدود)
  • 61. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی (Clustering)
  • 62. الگوریتم K-Means
  • 63. پیاده‌سازی K-Means در BASIC (محدود)
  • 64. کاربرد خوشه‌بندی در گروه‌بندی دانش‌آموزان
  • 65. تحلیل داده‌های مربوط به میزان استفاده از منابع آموزشی
  • 66. شناسایی الگوهای رفتاری در استفاده از امولاتور
  • 67. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 68. مفاهیم پایه در تحلیل سری‌های زمانی
  • 69. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در داده‌های آموزشی
  • 70. نمایش روند تغییرات نمرات در طول زمان
  • 71. تحلیل داده‌های مربوط به حضور و غیاب
  • 72. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 73. قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 74. الگوریتم Apriori (مقدماتی)
  • 75. کاربرد قوانین وابستگی در کشف ارتباط بین مفاهیم
  • 76. تحلیل داده‌های مربوط به انتخاب دروس
  • 77. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های تجزیه و تحلیل داده
  • 78. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 79. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 80. اهمیت اعتبار سنجی (Validation)
  • 81. استفاده از داده‌های تست برای ارزیابی مدل
  • 82. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها (مقدماتی)
  • 83. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) (مفهومی)
  • 84. کاربرد PCA در ساده‌سازی داده‌های پیچیده
  • 85. اخلاق در تجزیه و تحلیل داده‌های آموزشی
  • 86. حفظ حریم خصوصی داده‌های دانش‌آموزان
  • 87. مسئولیت‌پذیری در استفاده از نتایج تجزیه و تحلیل
  • 88. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی تجزیه و تحلیل داده
  • 89. توسعه پروژه‌های کوچک تجزیه و تحلیل داده
  • 90. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده تجزیه و تحلیل داده در آموزش
  • 91. کاربرد ابزارهای مدرن تحلیل داده (اشاره)
  • 92. نکات تکمیلی برای برنامه‌نویسی در BASIC
  • 93. اشکال‌زدایی (Debugging) برنامه‌های BASIC
  • 94. بهینه‌سازی کد BASIC برای عملکرد بهتر
  • 95. نکات پیشرفته در کار با امولاتورها
  • 96. ذخیره و بازیابی وضعیت امولاتور
  • 97. انتقال داده بین امولاتور و سیستم عامل میزبان
  • 98. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری پیشرفته (اشاره)
  • 99. مفاهیم احتمالات در تجزیه و تحلیل داده (اشاره)
  • 100. کاربرد ابزارهای تحلیل داده در محیط‌های آموزشی رسمی

📚 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.