, ,

کتاب مدیریت و تحلیل داده‌های گمشده 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 مدیریت و تحلیل داده‌های گمشده با R

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: روش‌های پیشرفته تحلیل داده

🎓 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 داده‌های گمشده در تحلیل آماری
  • 2. شناسایی انواع داده‌های گمشده
  • 3. میزان شیوع داده‌های گمشده
  • 4. اثرات داده‌های گمشده بر تحلیل‌ها
  • 5. روش‌های ساده برخورد با داده‌های گمشده
  • 6. حذف ردیفی (Listwise Deletion)
  • 7. حذف جفتی (Pairwise Deletion)
  • 8. میانگین‌گیری جایگزین (Mean Imputation)
  • 9. روش‌های پیشرفته‌تر جایگزینی
  • 10. جایگزینی با میانه (Median Imputation)
  • 11. جایگزینی با مد (Mode Imputation)
  • 12. جایگزینی با مقدار ثابت
  • 13. مقدمه‌ای بر روش‌های آماری جایگزینی
  • 14. رگرسیون برای جایگزینی داده‌های گمشده
  • 15. جایگزینی با استفاده از مدل‌های رگرسیون خطی
  • 16. جایگزینی با استفاده از مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 17. مقدمه‌ای بر روش‌های چندگانه جایگزینی (Multiple Imputation)
  • 18. مفاهیم پایه در چندگانه جایگزینی
  • 19. مزایای چندگانه جایگزینی
  • 20. چالش‌های چندگانه جایگزینی
  • 21. مراحل اجرای چندگانه جایگزینی
  • 22. تولید مقادیر جایگزین چندگانه
  • 23. تخمین پارامترها با داده‌های جایگزین شده
  • 24. ترکیب نتایج از مجموعه داده‌های جایگزین شده
  • 25. روش‌های چندگانه جایگزینی مبتنی بر رگرسیون
  • 26. چندگانه جایگزینی مبتنی بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GAMLSS)
  • 27. چندگانه جایگزینی مبتنی بر مدل‌های رگرسیون چندگانه
  • 28. چندگانه جایگزینی مبتنی بر مدل‌های درختی (Tree-based MI)
  • 29. چندگانه جایگزینی مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان (SVM-based MI)
  • 30. چندگانه جایگزینی مبتنی بر مدل‌های فاکتور پنهان (Latent Factor MI)
  • 31. چندگانه جایگزینی در R: بسته mice
  • 32. نصب و بارگذاری بسته mice
  • 33. توابع اصلی بسته mice
  • 34. پارامترهای کلیدی در تابع `mi()`
  • 35. انتخاب الگوریتم جایگزینی مناسب
  • 36. تنظیم تعداد مقادیر جایگزین (m)
  • 37. تنظیم تعداد تکرار الگوریتم (maxit)
  • 38. تنظیم میزان تصادفی بودن (seed)
  • 39. بررسی همگرایی الگوریتم جایگزینی
  • 40. روش‌های بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 41. نمودارهای سری زمانی مقادیر جایگزین
  • 42. نمودارهای تراکم مقادیر جایگزین
  • 43. روش‌های کمی برای ارزیابی همگرایی
  • 44. شاخص‌های آماری برای ارزیابی همگرایی
  • 45. اجرای چندگانه جایگزینی با داده‌های واقعی
  • 46. مثال عملی ۱: جایگزینی داده‌های گمشده در مجموعه داده‌ای اقتصادی
  • 47. مثال عملی ۲: جایگزینی داده‌های گمشده در مجموعه داده‌ای پزشکی
  • 48. مثال عملی ۳: جایگزینی داده‌های گمشده در مجموعه داده‌ای نظرسنجی
  • 49. تحلیل داده‌ها پس از چندگانه جایگزینی
  • 50. تخمین پارامترهای مدل با `with()`
  • 51. ترکیب نتایج با `pool()`
  • 52. تفسیر نتایج ترکیبی
  • 53. انجام آزمون‌های آماری پس از جایگزینی
  • 54. رگرسیون خطی با داده‌های جایگزین شده
  • 55. رگرسیون لجستیک با داده‌های جایگزین شده
  • 56. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با داده‌های جایگزین شده
  • 57. تحلیل واریانس (ANOVA) با داده‌های جایگزین شده
  • 58. آزمون‌های ناپارامتری با داده‌های جایگزین شده
  • 59. ملاحظات عملی در اجرای چندگانه جایگزینی
  • 60. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های سری زمانی
  • 61. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های پانلی
  • 62. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های مکانی
  • 63. مقایسه روش‌های مختلف جایگزینی
  • 64. ارزیابی عملکرد روش‌ها بر اساس معیارهای آماری
  • 65. انتخاب بهترین روش جایگزینی برای یک مسئله خاص
  • 66. محدودیت‌های روش‌های چندگانه جایگزینی
  • 67. روش‌های پیشرفته‌تر و نوظهور در مدیریت داده‌های گمشده
  • 68. یادگیری عمیق برای جایگزینی داده‌های گمشده
  • 69. شبکه‌های عصبی مولد تخاصمی (GANs) برای جایگزینی
  • 70. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای داده‌های سری زمانی گمشده
  • 71. کاربرد داده‌های گمشده در یادگیری ماشین
  • 72. تأثیر داده‌های گمشده بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 73. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 74. جایگزینی داده‌های گمشده در طبقه‌بندی
  • 75. جایگزینی داده‌های گمشده در رگرسیون (ماشین لرنینگ)
  • 76. جایگزینی داده‌های گمشده در خوشه‌بندی
  • 77. جایگزینی داده‌های گمشده در مدل‌های پیش‌بینی
  • 78. بسته‌های R دیگر برای مدیریت داده‌های گمشده
  • 79. بسته `missForest`
  • 80. بسته `amelia`
  • 81. بسته `VIM`
  • 82. بسته `imputeTS`
  • 83. کاربرد بسته‌های مختلف در سناریوهای متفاوت
  • 84. خلاصه‌ای از رویکردهای موجود
  • 85. انتخاب استراتژی مناسب بر اساس ویژگی‌های داده
  • 86. تصمیم‌گیری در مورد حذف یا جایگزینی داده‌ها
  • 87. اهمیت مستندسازی فرآیند مدیریت داده‌های گمشده
  • 88. ارزیابی حساسیت نتایج به روش جایگزینی
  • 89. توصیه‌های نهایی برای تحلیلگران داده
  • 90. آینده پژوهش در حوزه داده‌های گمشده
  • 91. بررسی تطبیق با قوانین و مقررات کشور
  • 92. رعایت اصول اخلاقی در تحلیل داده‌ها
  • 93. ضمانت صحت و اعتبار نتایج آماری
  • 94. ملاحظات امنیتی در مدیریت داده‌ها

📚 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 مدیریت و تحلیل داده‌های گمشده با R”

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

پیمایش به بالا