سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ارتقای مهارت‌های دستکاری و تفسیر داده‌ها در تحلیل آماری

کتاب ارتقای مهارت‌های دستکاری و تفسیر داده‌ها در تحلیل آماری

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 ارتقای مهارت‌های دستکاری و تفسیر داده‌ها در تحلیل آماری

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: مهارت‌های تحلیل و تفسیر داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و تحلیل آماری
  • 2. مبانی دستکاری داده‌ها
  • 3. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 4. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 5. رسیدگی به داده‌های پرت
  • 6. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 7. تبدیل متغیرها
  • 8. ایجاد متغیرهای جدید
  • 9. استفاده از توابع آماری پایه
  • 10. محاسبه معیارهای مرکزی (میانگین، میانه، مد)
  • 11. محاسبه معیارهای پراکندگی (واریانس، انحراف معیار)
  • 12. محاسبه چارک‌ها و دامنه میان چارکی
  • 13. همبستگی و کوواریانس
  • 14. مبانی تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 15. مصورسازی داده‌ها: نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
  • 16. مصورسازی داده‌ها: نمودارهای پراکندگی
  • 17. مصورسازی داده‌ها: نمودارهای جعبه‌ای
  • 18. مصورسازی داده‌ها: نمودارهای خطی
  • 19. مصورسازی داده‌ها: نقشه‌ها و نمودارهای حرارتی
  • 20. تفسیر نتایج مصورسازی
  • 21. مبانی مدل‌سازی آماری
  • 22. رگرسیون خطی ساده
  • 23. تفسیر ضرایب رگرسیون
  • 24. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
  • 25. رگرسیون خطی چندگانه
  • 26. انتخاب بهترین مدل رگرسیون
  • 27. مبانی آزمون فرض آماری
  • 28. مفهوم p-value
  • 29. خطای نوع اول و دوم
  • 30. آزمون t تک‌نمونه‌ای
  • 31. آزمون t دو نمونه‌ای مستقل
  • 32. آزمون t زوجی
  • 33. تحلیل واریانس یک‌طرفه (ANOVA)
  • 34. تفسیر نتایج ANOVA
  • 35. مبانی رگرسیون لجستیک
  • 36. کاربرد رگرسیون لجستیک در طبقه‌بندی
  • 37. تفسیر ضرایب رگرسیون لجستیک
  • 38. ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک
  • 39. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 40. شناسایی روند و فصلیت
  • 41. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ساده سری زمانی
  • 42. مبانی خوشه‌بندی
  • 43. الگوریتم K-Means
  • 44. تفسیر نتایج خوشه‌بندی
  • 45. مبانی کاهش ابعاد
  • 46. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 47. تفسیر نتایج PCA
  • 48. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 49. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 50. مبانی طبقه‌بندی
  • 51. درختان تصمیم
  • 52. مبانی رگرسیون
  • 53. شبکه‌های عصبی مقدماتی
  • 54. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 55. تحلیل احساسات
  • 56. استخراج کلمات کلیدی
  • 57. مقدمه‌ای بر کلان داده‌ها
  • 58. مفاهیم Big Data
  • 59. ابزارهای مرتبط با کلان داده‌ها
  • 60. مبانی مهندسی ویژگی
  • 61. ساخت ویژگی‌های ترکیبی
  • 62. انتخاب ویژگی
  • 63. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 64. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 65. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 67. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 68. مبانی یادگیری انتقالی
  • 69. کاربرد یادگیری انتقالی در مسائل مختلف
  • 70. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 71. قوانین انجمنی
  • 72. مفاهیم پیش‌بینی در داده‌کاوی
  • 73. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 74. مقدمه‌ای بر مصورسازی تعاملی
  • 75. ابزارهای مصورسازی تعاملی
  • 76. کاربرد داشبوردهای مدیریتی
  • 77. اصول طراحی داشبوردهای موثر
  • 78. مبانی اخلاق در علم داده
  • 79. حریم خصوصی داده‌ها
  • 80. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 81. مسئولیت‌پذیری در علم داده
  • 82. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
  • 83. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا
  • 84. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
  • 85. آینده علم داده و تحلیل اطلاعات
  • 86. روندهای نوظهور در تحلیل داده
  • 87. مهارت‌های لازم برای تحلیلگران داده آینده
  • 88. پروژه‌های عملی در تحلیل داده
  • 89. مطالعه موردی ۱: تحلیل داده‌های فروش
  • 90. مطالعه موردی ۲: تحلیل داده‌های مشتری
  • 91. مطالعه موردی ۳: تحلیل داده‌های سلامت
  • 92. مطالعه موردی ۴: تحلیل داده‌های مالی
  • 93. مطالعه موردی ۵: تحلیل داده‌های شبکه اجتماعی
  • 94. ارتقای مهارت‌های حل مسئله با داده
  • 95. تفکر انتقادی در تحلیل داده
  • 96. توسعه مهارت‌های ارتباطی برای تحلیلگران داده
  • 97. ارائه موثر نتایج تحلیل داده
  • 98. کارگاه عملی: پیاده‌سازی مدل‌های آماری
  • 99. کارگاه عملی: ساخت داشبورد
  • 100. کارگاه عملی: تحلیل داده‌های واقعی

📚 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.