سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Stan در Python: راهنمای کاربردی برای محققان و تحلیلگران

کتاب Stan در Python: راهنمای کاربردی برای محققان و تحلیلگران

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 Stan در Python: راهنمای کاربردی برای محققان و تحلیلگران

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: ادغام Stan با R، Python و سایر زبان‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات زبان پایتون برای تحلیل داده
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
  • 3. آشنایی با ساختارهای داده پایه در پایتون (لیست، تاپل، دیکشنری، مجموعه)
  • 4. عملگرها و عبارات در پایتون
  • 5. ساختارهای کنترلی: شرط‌ها و حلقه‌ها
  • 6. توابع در پایتون: تعریف و فراخوانی
  • 7. ماژول‌ها و بسته‌های پایتون
  • 8. کار با فایل‌ها: خواندن و نوشتن
  • 9. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های علم داده در پایتون
  • 10. نصب و آشنایی با کتابخانه NumPy
  • 11. عملیات پایه‌ای با آرایه‌های NumPy
  • 12. عملیات ریاضی و آماری با NumPy
  • 13. اندیس‌گذاری و برش‌دهی در آرایه‌های NumPy
  • 14. تغییر شکل و تغییر ابعاد آرایه‌های NumPy
  • 15. عملیات منطقی و مقایسه‌ای در NumPy
  • 16. آشنایی با کتابخانه Pandas
  • 17. ساختارهای داده Pandas: Series و DataFrame
  • 18. خواندن و نوشتن داده‌ها با Pandas (CSV, Excel)
  • 19. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها در DataFrame
  • 20. عملیات پایه‌ای با DataFrame (خلاصه آماری، اطلاعات کلی)
  • 21. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data) در Pandas
  • 22. تلفیق و ادغام DataFrameها
  • 23. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها با Pandas
  • 24. عملیات زمانی (Time Series) در Pandas
  • 25. مقدمه‌ای بر کتابخانه Matplotlib برای مصورسازی
  • 26. رسم نمودارهای خطی و پراکندگی
  • 27. رسم نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
  • 28. تنظیمات پیشرفته نمودارها (عنوان، برچسب‌ها، رنگ‌ها)
  • 29. رسم چندین نمودار در یک شکل
  • 30. نمودارهای دایره‌ای و نمودارهای جعبه‌ای
  • 31. مصورسازی داده‌های سه‌بعدی با Matplotlib
  • 32. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn برای مصورسازی پیشرفته
  • 33. نمودارهای آماری با Seaborn
  • 34. نمودارهای توزیع داده‌ها (Distribution Plots)
  • 35. نمودارهای دسته‌بندی (Categorical Plots)
  • 36. نمودارهای ماتریسی و همبستگی (Matrix Plots)
  • 37. مقدمه‌ای بر آمار استنباطی
  • 38. مفاهیم پایه آمار توصیفی
  • 39. توزیع‌های آماری مهم (نرمال، یکنواخت)
  • 40. آزمون فرض آماری (Hypothesis Testing)
  • 41. مفهوم p-value و سطح معناداری
  • 42. آزمون t تک‌نمونه‌ای (One-Sample t-test)
  • 43. آزمون t دو نمونه‌ای مستقل (Independent Samples t-test)
  • 44. آزمون t زوجی (Paired Samples t-test)
  • 45. آزمون تحلیل واریانس یک‌طرفه (One-Way ANOVA)
  • 46. آزمون کای‌دو (Chi-Squared Test)
  • 47. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی
  • 48. مدل رگرسیون خطی ساده
  • 49. تفسیر ضرایب رگرسیون
  • 50. ارزیابی مدل رگرسیون (R-squared)
  • 51. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی چندگانه
  • 52. انتخاب متغیر در مدل‌های رگرسیون
  • 53. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 54. تجزیه سری زمانی به مولفه‌های اصلی
  • 55. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی
  • 56. اعتبارسنجی مدل‌های سری زمانی
  • 57. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 58. انواع یادگیری ماشین (نظارت‌شده، بدون نظارت)
  • 59. مراحل پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 60. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 61. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (دقت، صحت، بازیابی)
  • 62. ارزیابی مدل‌های رگرسیون (MSE, RMSE)
  • 63. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 64. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 65. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
  • 66. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
  • 67. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 68. الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (K-Nearest Neighbors - KNN)
  • 69. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 70. K-Means Clustering
  • 71. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 72. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 73. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 74. تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA)
  • 75. کاربرد PCA در علم داده
  • 76. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 77. توکن‌سازی و پاکسازی متن
  • 78. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 79. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 80. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 81. معماری پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 82. تابع فعال‌سازی و پس‌انتشار خطا
  • 83. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 84. مفاهیم عامل، محیط، پاداش
  • 85. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 86. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 87. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 88. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 89. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 90. سوگیری در الگوریتم‌ها و داده‌ها
  • 91. کاربرد علم داده در پژوهش‌های علمی
  • 92. کاربرد علم داده در حوزه اقتصاد و بانکداری اسلامی
  • 93. کاربرد علم داده در حوزه سلامت و پزشکی
  • 94. کاربرد علم داده در حوزه مدیریت و برنامه‌ریزی
  • 95. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی در پایتون
  • 96. تحلیل داده‌های واقعی با استفاده از ابزارهای پایتون
  • 97. ارائه نتایج و گزارش‌دهی آماری
  • 98. مبانی امنیت داده‌ها در تحلیل
  • 99. اصول برنامه‌نویسی پاک و خوانا در پایتون
  • 100. تکنیک‌های اشکال‌زدایی (Debugging) در پایتون

📚 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.