سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد کامپایلر Stan در تحلیل داده‌های پیچیده با روش‌های MCMC

کتاب کاربرد کامپایلر Stan در تحلیل داده‌های پیچیده با روش‌های MCMC

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 کاربرد کامپایلر Stan در تحلیل داده‌های پیچیده با روش‌های MCMC

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

موضوع میانی: کامپایلر Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های پیچیده
  • 2. مبانی احتمالات و آمار در تحلیل داده
  • 3. مفاهیم زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 4. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 5. نصب و پیکربندی Stan
  • 6. ساختار کلی مدل در Stan
  • 7. تعریف متغیرهای مدل
  • 8. تابع درست‌نمایی در Stan
  • 9. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 10. نمونه‌برداری از توزیع پسین
  • 11. الگوریتم‌های MCMC در Stan: NUTS
  • 12. نحوه نوشتن مدل‌های ساده در Stan
  • 13. مثال: رگرسیون خطی ساده
  • 14. مثال: مدل‌های سری زمانی ساده
  • 15. مثال: مدل‌های طبقه‌بندی
  • 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله مراتبی
  • 17. مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 18. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در اقتصاد
  • 19. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در علوم اجتماعی
  • 20. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در زیست‌شناسی
  • 21. اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
  • 22. تشخیص همگرایی زنجیره‌ها
  • 23. معیارهای تشخیص همگرایی (Gelman-Rubin)
  • 24. بررسی کیفیت نمونه‌ها
  • 25. تحلیل حساسیت مدل
  • 26. بهینه‌سازی مدل‌های Stan
  • 27. نکات پیشرفته در نوشتن مدل‌ها
  • 28. مدل‌های خطای متغیر
  • 29. مدل‌های پنهان مارکوف
  • 30. مدل‌های فضایی
  • 31. مدل‌های گرافی احتمالی
  • 32. مدل‌های بیزی شبکه‌های عصبی
  • 33. کاربرد Stan در یادگیری ماشین
  • 34. یادگیری عمیق بیزی با Stan
  • 35. پردازش زبان طبیعی با Stan
  • 36. بینایی ماشین با Stan
  • 37. کاربرد Stan در علوم مالی
  • 38. مدل‌سازی ریسک اعتباری با Stan
  • 39. مدل‌سازی بازده سهام با Stan
  • 40. مدل‌سازی قیمت‌گذاری اختیار معامله با Stan
  • 41. کاربرد Stan در علوم پزشکی
  • 42. مدل‌سازی داده‌های بالینی با Stan
  • 43. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک با Stan
  • 44. مدل‌سازی ژنتیک جمعیت با Stan
  • 45. کاربرد Stan در علوم محیطی
  • 46. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی با Stan
  • 47. مدل‌سازی آلودگی هوا با Stan
  • 48. مدل‌سازی منابع آب با Stan
  • 49. کاربرد Stan در علوم مهندسی
  • 50. تحلیل قابلیت اطمینان با Stan
  • 51. بهینه‌سازی سیستم‌ها با Stan
  • 52. مدل‌سازی داده‌های فیزیکی با Stan
  • 53. مقدمه‌ای بر زبان R برای Stan
  • 54. نوشتن اسکریپت‌های R برای Stan
  • 55. بسته‌های R برای کار با Stan
  • 56. تجسم نتایج Stan با R
  • 57. کاربرد Stan در نرم‌افزار MATLAB
  • 58. نوشتن کد MATLAB برای Stan
  • 59. بسته‌های MATLAB برای کار با Stan
  • 60. تجسم نتایج Stan با MATLAB
  • 61. مقدمه‌ای بر زبان Python برای Stan
  • 62. نوشتن کد Python برای Stan
  • 63. بسته‌های Python برای کار با Stan
  • 64. تجسم نتایج Stan با Python
  • 65. مدیریت داده‌ها برای مدل‌سازی با Stan
  • 66. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 67. پاکسازی داده‌ها
  • 68. تبدیل داده‌ها
  • 69. ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 70. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 71. معیارهای ارزیابی مدل
  • 72. اعتبارسنجی متقابل
  • 73. تنظیم ابرپارامترها
  • 74. انتخاب بهترین مدل
  • 75. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
  • 76. ارائه نتایج به ذینفعان
  • 77. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
  • 78. حریم خصوصی داده‌ها
  • 79. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 80. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
  • 81. آینده تحلیل داده‌های پیچیده
  • 82. روندهای نوظهور در MCMC
  • 83. نقش هوش مصنوعی در MCMC
  • 84. چالش‌های آینده در Stan
  • 85. کاربرد Stan در تحقیقات علمی
  • 86. انتشار نتایج تحقیقات با Stan
  • 87. همکاری در پروژه‌های تحقیقاتی با Stan
  • 88. توسعه بسته‌های جدید برای Stan
  • 89. آموزش و یادگیری Stan
  • 90. منابع یادگیری پیشرفته Stan
  • 91. انجمن‌های کاربری Stan
  • 92. حل مشکلات رایج در Stan
  • 93. مطالعات موردی پیشرفته Stan
  • 94. پروژه‌های عملی با Stan
  • 95. ارائه پروژه‌های پایانی
  • 96. گزارش‌دهی فنی
  • 97. مستندسازی کد
  • 98. بهبود کارایی مدل‌های Stan

📚 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.