, ,

کتاب تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی پیش‌بینی با R

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 داده‌ها و مدل‌سازی پیش‌بینی با R

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: علم داده و یادگیری ماشین

🎓 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. مبانی تحلیل داده در R
  • 2. مقدمه‌ای بر زبان R و محیط توسعه آن
  • 3. نصب و پیکربندی R و RStudio
  • 4. انواع داده‌ها و ساختارهای داده در R
  • 5. عملیات پایه بر روی بردارها و ماتریس‌ها
  • 6. کار با دیتافریم‌ها و لیست‌ها
  • 7. مقدمه‌ای بر آماره توصیفی
  • 8. محاسبه شاخص‌های مرکزی و پراکندگی
  • 9. نمودارهای آماری مقدماتی (هیستوگرام، نمودار جعبه‌ای)
  • 10. مقدمه‌ای بر آمار استنباطی
  • 11. آزمون فرض آماری
  • 12. مفاهیم احتمال و توزیع‌های احتمال
  • 13. توزیع نرمال و کاربردهای آن
  • 14. توزیع‌های گسسته (دوجمله‌ای، پواسون)
  • 15. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی ساده
  • 16. تخمین پارامترها در رگرسیون خطی
  • 17. آزمون فرض برای ضرایب رگرسیون
  • 18. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
  • 19. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی چندگانه
  • 20. انتخاب متغیر در رگرسیون
  • 21. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 22. رگرسیون لجستیک برای داده‌های طبقه‌ای
  • 23. کاربرد رگرسیون لجستیک در تحلیل داده
  • 24. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 25. اجزای اصلی سری‌های زمانی (روند، فصلی، نویز)
  • 26. مدل‌های ARIMA برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 27. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های سری زمانی
  • 28. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 29. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 30. مفاهیم ارزیابی مدل (دقت، صحت، بازیابی)
  • 31. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 32. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 33. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های دسته‌بندی
  • 34. رگرسیون لجستیک به عنوان الگوریتم دسته‌بندی
  • 35. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 36. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
  • 37. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 38. الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (KNN)
  • 39. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 40. الگوریتم K-Means
  • 41. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 42. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 43. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 44. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 45. کاربرد PCA در تحلیل داده
  • 46. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 47. پیش‌پردازش متن در R
  • 48. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 49. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 51. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 52. کاربرد MLP در مسائل دسته‌بندی و رگرسیون
  • 53. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 54. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 55. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 56. کاربرد RNN در پردازش دنباله‌ها
  • 57. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 58. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 59. کاربرد یادگیری تقویتی در مسائل تصمیم‌گیری
  • 60. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
  • 61. الگوریتم‌های بهینه‌سازی پایه
  • 62. کاربرد بهینه‌سازی در مدل‌سازی
  • 63. مقدمه‌ای بر داده‌های کلان (Big Data)
  • 64. ابزارها و تکنیک‌های کار با داده‌های کلان
  • 65. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
  • 66. تحلیل داده‌های حسگرها در IoT
  • 67. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین و کاربردهای آن
  • 68. امنیت داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 69. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
  • 70. تولید متن با مدل‌های زبانی بزرگ
  • 71. تولید تصویر با مدل‌های مولد
  • 72. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 73. سوگیری در الگوریتم‌ها و راهکارهای آن
  • 74. حریم خصوصی داده‌ها و مقررات مربوطه
  • 75. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 76. انطباق مدل‌های پیش‌بینی با مقررات
  • 77. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در حوزه سلامت
  • 78. تحلیل داده‌های پزشکی با R
  • 79. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص بیماری
  • 80. مدل‌سازی پیش‌بینی ریسک بیماری
  • 81. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در حوزه مالی
  • 82. تحلیل داده‌های بازار سهام
  • 83. مدل‌سازی پیش‌بینی قیمت سهام
  • 84. تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
  • 85. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 86. تحلیل الگوهای ارتباطی کاربران
  • 87. پیش‌بینی رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی
  • 88. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در حوزه کشاورزی
  • 89. تحلیل داده‌های هواشناسی و خاک
  • 90. مدل‌سازی پیش‌بینی عملکرد محصولات کشاورزی
  • 91. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در حوزه آموزش
  • 92. تحلیل عملکرد تحصیلی دانشجویان
  • 93. پیش‌بینی ریزش تحصیلی دانشجویان
  • 94. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در حوزه محیط زیست
  • 95. تحلیل داده‌های آلودگی هوا
  • 96. مدل‌سازی پیش‌بینی وقوع بلایای طبیعی
  • 97. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در حوزه گردشگری
  • 98. تحلیل رفتار گردشگران
  • 99. پیش‌بینی تقاضا برای مقاصد گردشگری
  • 100. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در حوزه ترافیک

📚 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 داده‌ها و مدل‌سازی پیش‌بینی با R”

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

پیمایش به بالا