, ,

کتاب مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل آماری با R برای کاربردهای عملی

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 مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل آماری با R برای کاربردهای عملی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: علم داده با زبان برنامه‌نویسی R

🎓 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 علم داده و تحلیل آماری
  • 2. مبانی برنامه‌نویسی R
  • 3. نصب و راه‌اندازی R و RStudio
  • 4. مفاهیم اولیه R: متغیرها، انواع داده، ساختارهای داده
  • 5. بردارها، ماتریس‌ها و آرایه‌ها در R
  • 6. لیست‌ها و دیتافریم‌ها در R
  • 7. عملیات پایه‌ای بر روی دیتافریم‌ها
  • 8. خواندن و نوشتن داده‌ها در R (CSV, Excel)
  • 9. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 10. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 11. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 12. تبدیل متغیرها و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 13. انتقال و ادغام دیتافریم‌ها
  • 14. عملیات شرطی و حلقه‌ها در R
  • 15. توابع سفارشی در R
  • 16. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها
  • 17. نمودارهای پایه‌ای در R (هیستوگرام، نمودار پراکندگی)
  • 18. نمودارهای جعبه‌ای و ویولن
  • 19. نمودارهای میله‌ای و خطی
  • 20. استفاده از پکیج ggplot2 برای مصورسازی پیشرفته
  • 21. سفارشی‌سازی نمودارها در ggplot2
  • 22. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی
  • 23. محاسبه شاخص‌های مرکزی (میانگین، میانه، مد)
  • 24. محاسبه شاخص‌های پراکندگی (واریانس، انحراف معیار)
  • 25. توزیع‌های آماری رایج (نرمال، پواسون، دوجمله‌ای)
  • 26. آزمون‌های فرض آماری
  • 27. آزمون t تک‌نمونه‌ای
  • 28. آزمون t دو نمونه‌ای مستقل
  • 29. آزمون t زوجی
  • 30. آزمون کای‌دو (Chi-squared) برای استقلال
  • 31. آزمون کای‌دو برای برازش
  • 32. رگرسیون خطی ساده
  • 33. تفسیر نتایج رگرسیون خطی ساده
  • 34. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی چندگانه
  • 35. انتخاب مدل در رگرسیون خطی
  • 36. مقدمه‌ای بر تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 37. ANOVA یک‌طرفه
  • 38. ANOVA دوطرفه
  • 39. آزمون‌های تعقیبی در ANOVA
  • 40. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 41. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
  • 42. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 43. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
  • 44. متریک‌های ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 45. متریک‌های ارزیابی برای رگرسیون
  • 46. مدل‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
  • 47. تفسیر نتایج رگرسیون لجستیک
  • 48. مدل‌های طبقه‌بندی: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 49. مدل‌های طبقه‌بندی: درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
  • 50. مدل‌های طبقه‌بندی: جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 51. کاربرد جنگل‌های تصادفی در تحلیل داده
  • 52. مدل‌های طبقه‌بندی: تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 53. مدل‌های طبقه‌بندی: K-نزدیک‌ترین همسایگان (KNN)
  • 54. مدل‌های خوشه‌بندی: K-Means
  • 55. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 56. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 57. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 58. کاربرد PCA در پیش‌پردازش داده
  • 59. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 60. تجزیه و تحلیل متن با R
  • 61. پاکسازی متن و توکن‌سازی
  • 62. ساخت ماتریس سند-واژه
  • 63. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 64. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (کاربرد در R)
  • 65. معرفی پکیج‌های یادگیری عمیق در R
  • 66. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده
  • 67. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 68. شناسایی روند و فصلیت در داده‌ها
  • 69. مدل‌های ARIMA
  • 70. پیش‌بینی با مدل‌های سری زمانی
  • 71. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA)
  • 72. تکنیک‌های پیشرفته EDA
  • 73. مصورسازی داده‌های پیچیده
  • 74. استفاده از R برای گزارش‌دهی
  • 75. تولید گزارش‌های پویا با R Markdown
  • 76. مقدمه‌ای بر ابزارهای مدیریت پروژه علم داده
  • 77. اخلاق در علم داده و تحلیل آماری
  • 78. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 79. سوگیری در الگوریتم‌ها و راه‌های مقابله
  • 80. تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 81. کاربرد علم داده در حوزه‌های مختلف (مثال‌های عملی)
  • 82. تحلیل داده‌های مالی با R
  • 83. تحلیل داده‌های بازاریابی با R
  • 84. تحلیل داده‌های سلامت با R
  • 85. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی با R
  • 86. مدیریت پروژه‌های علم داده در عمل
  • 87. آماده‌سازی برای مصاحبه‌های شغلی علم داده
  • 88. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در علم داده
  • 89. پروژه عملی: تحلیل مجموعه داده واقعی
  • 90. مراحل اجرای پروژه علم داده از ابتدا تا انتها
  • 91. ارائه نتایج و یافته‌های پروژه
  • 92. نکات پیشرفته در برنامه‌نویسی R
  • 93. بهینه‌سازی کد R
  • 94. کار با پایگاه داده‌ها در R
  • 95. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (کاربرد محدود در R)
  • 96. معرفی ابزارهای همکاری در پروژه‌های علم داده
  • 97. مبانی بصری‌سازی تعاملی در R
  • 98. ساخت داشبوردهای ساده با R
  • 99. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های R
  • 100. اصول مستندسازی کد و پروژه‌ها

📚 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 مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل آماری با R برای کاربردهای عملی”

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

پیمایش به بالا