, ,

کتاب تحلیل داده‌های پیچیده با GLM و MCMC: یک راهنمای عملی گام به گام

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 تحلیل داده‌های پیچیده با GLM و MCMC: یک راهنمای عملی گام به گام

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

موضوع میانی: استنتاج مبتنی بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)

🎓 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. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 2. مفاهیم آماری پایه برای GLM
  • 3. توزیع‌های احتمالی رایج در GLM
  • 4. تابع پیوند و نقش آن در GLM
  • 5. مدل رگرسیون لجستیک: مبانی و کاربردها
  • 6. تفسیر ضرایب در مدل رگرسیون لجستیک
  • 7. ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک: معیارهای مناسب
  • 8. مدل رگرسیون پواسون برای داده‌های شمارشی
  • 9. کاربرد رگرسیون پواسون در تحلیل داده‌ها
  • 10. مدل رگرسیون گاما برای داده‌های مثبت و ناهمگن
  • 11. مبانی زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 12. الگوریتم‌های MCMC: Metropolis-Hastings
  • 13. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 14. مزایا و معایب MCMC
  • 15. پیاده‌سازی MCMC با استفاده از نرم‌افزارهای آماری
  • 16. مقدمه‌ای بر بسته `rstanarm` در R
  • 17. استفاده از `rstanarm` برای برازش مدل‌های GLM بیزی
  • 18. مدل‌سازی بیزی با `rstanarm`
  • 19. مقدمه‌ای بر بسته `brms` در R
  • 20. قدرت انعطاف‌پذیری `brms` برای مدل‌سازی پیچیده
  • 21. ساخت مدل‌های GLM بیزی با `brms`
  • 22. مدل‌سازی توزیع‌های غیرمعمول با MCMC
  • 23. مدل‌سازی داده‌های پرت با رویکرد بیزی
  • 24. مدل‌سازی اثرات ثابت و تصادفی در GLM بیزی
  • 25. مدل‌های سلسله‌مراتبی و چندسطحی با MCMC
  • 26. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در تحلیل داده‌ها
  • 27. مدل‌سازی داده‌های طولی با MCMC
  • 28. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای با MCMC
  • 29. تحلیل داده‌های بقا با استفاده از GLM بیزی
  • 30. مدل کاکس بیزی برای داده‌های بقا
  • 31. مدل‌های بقا با توزیع‌های غیر پارامتری
  • 32. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته مختلط (GLMM)
  • 33. کاربرد GLMM در تحلیل داده‌های با ساختار سلسله‌مراتبی
  • 34. برازش GLMM با استفاده از MCMC
  • 35. مدل‌سازی اثرات متقابل در GLMM
  • 36. ارزیابی و مقایسه مدل‌های GLMM
  • 37. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی با GLM
  • 38. مدل‌های ARMA و ARIMA
  • 39. کاربرد GLM در مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 40. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی
  • 41. مقدمه‌ای بر مدل‌های فضایی
  • 42. کاربرد GLM در تحلیل داده‌های فضایی
  • 43. مدل‌سازی گوسی فضایی با MCMC
  • 44. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 45. کاربرد GLM در تحلیل داده‌های شبکه‌ای
  • 46. مدل‌سازی انتخاب با استفاده از GLM
  • 47. مدل‌سازی رگرسیون چندگانه با GLM
  • 48. مدل‌سازی رگرسیون ترتیبی با GLM
  • 49. کاربرد GLM در تحلیل داده‌های نظرسنجی
  • 50. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های پزشکی
  • 51. کاربرد GLM در مدل‌سازی ریسک بیماری
  • 52. مدل‌سازی داده‌های بالینی با MCMC
  • 53. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های اقتصادی
  • 54. کاربرد GLM در مدل‌سازی تقاضا
  • 55. مدل‌سازی پیش‌بینی اقتصادی با MCMC
  • 56. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های زیست‌محیطی
  • 57. کاربرد GLM در مدل‌سازی آلودگی
  • 58. مدل‌سازی داده‌های آب و هوایی با MCMC
  • 59. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های علوم اجتماعی
  • 60. کاربرد GLM در مدل‌سازی رفتار
  • 61. مدل‌سازی داده‌های آموزشی با MCMC
  • 62. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های مهندسی
  • 63. کاربرد GLM در مدل‌سازی قابلیت اطمینان
  • 64. مدل‌سازی داده‌های صنعتی با MCMC
  • 65. مقدمه‌ای بر روش‌های پیشرفته MCMC
  • 66. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 67. بررسی حساسیت به پیشین‌ها در مدل‌های بیزی
  • 68. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 69. مقایسه مدل‌های بیزی و فریکونتیست
  • 70. نکات عملی در پیاده‌سازی GLM و MCMC
  • 71. اشکال‌زدایی در مدل‌های بیزی
  • 72. تفسیر نتایج مدل‌های پیچیده
  • 73. ارتباط GLM و MCMC با یادگیری ماشین
  • 74. کاربرد GLM در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 75. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 76. کاربرد مدل‌های گرافیکی در تحلیل داده
  • 77. مدل‌سازی داده‌های چندمتغیره با GLM
  • 78. کاربرد GLM در تحلیل عاملی
  • 79. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ساختاری
  • 80. کاربرد GLM در معادلات ساختاری
  • 81. مبانی شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 82. کاربرد شبیه‌سازی در اعتبارسنجی مدل
  • 83. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ
  • 84. چالش‌های تحلیل داده‌های بزرگ با GLM و MCMC
  • 85. راهکارهای بهینه‌سازی در MCMC
  • 86. کاربرد GLM در مدل‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 87. مقدمه‌ای بر شبکه‌های بیزی
  • 88. کاربرد شبکه‌های بیزی در تحلیل داده
  • 89. مبانی رگرسیون ناپارامتری
  • 90. کاربرد GLM در مدل‌سازی اثرات غیرخطی
  • 91. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 92. کاربرد GLM در مدل‌سازی پیش‌بینی دقیق
  • 93. مقدمه‌ای بر روش‌های تنظیمی در GLM
  • 94. کاربرد GLM در مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا
  • 95. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA)
  • 96. نقش EDA در توسعه مدل‌های GLM
  • 97. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی استنباطی
  • 98. کاربرد GLM در استنتاج آماری
  • 99. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سببی
  • 100. کاربرد GLM در تحلیل علیت

📚 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 تحلیل داده‌های پیچیده با GLM و MCMC: یک راهنمای عملی گام به گام”

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

پیمایش به بالا