, ,

کتاب مبانی پیش‌بینی و مدل‌سازی با ابزارهای کامپیوتری

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 مبانی پیش‌بینی و مدل‌سازی با ابزارهای کامپیوتری

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و تحلیل داده

موضوع میانی: ابزارهای پیش‌بینی و مدل‌سازی 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 پیش‌بینی و مدل‌سازی داده
  • 2. مبانی تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 3. مفهوم پیش‌بینی در علوم کامپیوتر
  • 4. تاریخچه ابزارهای پیش‌بینی کامپیوتری
  • 5. انواع مدل‌های پیش‌بینی
  • 6. مدل‌های رگرسیونی خطی ساده
  • 7. مدل‌های رگرسیونی خطی چندگانه
  • 8. مفهوم واریانس و کوواریانس
  • 9. مفاهیم آماری پایه در پیش‌بینی
  • 10. توزیع‌های آماری پرکاربرد
  • 11. توزیع نرمال و کاربردهای آن
  • 12. توزیع پواسون و کاربردهای آن
  • 13. توزیع دوجمله‌ای و کاربردهای آن
  • 14. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای تحلیل داده
  • 15. نصب و راه‌اندازی نرم‌افزار آماری
  • 16. آشنایی با محیط کاربری نرم‌افزار
  • 17. ورود و مدیریت داده‌ها در نرم‌افزار
  • 18. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 19. شناسایی داده‌های پرت و حذف آن‌ها
  • 20. مدیریت داده‌های گمشده
  • 21. تبدیل و استانداردسازی داده‌ها
  • 22. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 23. نمودارهای توزیع داده‌ها
  • 24. نمودارهای پراکندگی
  • 25. نمودارهای سری زمانی
  • 26. محاسبه آماره‌های توصیفی
  • 27. ضریب همبستگی و تفسیر آن
  • 28. آشنایی با مدل‌های سری زمانی
  • 29. مدل‌های میانگین متحرک (MA)
  • 30. مدل‌های خودرگرسیونی (AR)
  • 31. مدل‌های ARMA
  • 32. مدل‌های ARIMA
  • 33. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینی غیرخطی
  • 34. شبکه‌های عصبی مصنوعی برای پیش‌بینی
  • 35. کاربرد شبکه‌های عصبی در سری زمانی
  • 36. مدل‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 37. مدل‌های تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 38. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 39. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 40. میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 41. ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)
  • 42. میانگین خطای مطلق (MAE)
  • 43. شاخص آماری R-squared
  • 44. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 45. تکنیک‌های تقسیم داده‌ها
  • 46. آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 47. تنظیم ابرپارامترهای مدل‌ها
  • 48. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARIMA
  • 49. پیاده‌سازی مدل‌های ARIMA در نرم‌افزار
  • 50. انتخاب مرتبه مدل ARIMA
  • 51. تشخیص ایستایی سری زمانی
  • 52. آزمون دیکی-فولر
  • 53. آزمون فیلیپس-پرون
  • 54. تحلیل خودهمبستگی (ACF)
  • 55. تحلیل خودهمبستگی جزئی (PACF)
  • 56. مدل‌سازی سری زمانی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 57. کاربرد رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی
  • 58. کاربرد ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 59. کاربرد مدل‌های بیزی
  • 60. مدل‌سازی داده‌های ترافیک شبکه
  • 61. پیش‌بینی تقاضای محصولات
  • 62. پیش‌بینی قیمت سهام (با چارچوب قانونی)
  • 63. پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 64. مدل‌سازی داده‌های آب و هوا
  • 65. تحلیل و پیش‌بینی داده‌های مالی (با رعایت مقررات)
  • 66. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
  • 67. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 68. امنیت داده‌ها در پردازش
  • 69. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 70. شباهت‌ها و تفاوت‌های یادگیری ماشین و آمار
  • 71. کاربرد داده‌کاوی در پیش‌بینی
  • 72. فرایند کلی داده‌کاوی
  • 73. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 74. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 75. مدل‌سازی پیش‌بینی در کلان داده (Big Data)
  • 76. مقدمه‌ای بر ابزارهای متن‌باز برای پیش‌بینی
  • 77. کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 78. کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 79. کتابخانه Statsmodels برای مدل‌های آماری
  • 80. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری عمیق
  • 81. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 82. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 83. کاربرد LSTM در پیش‌بینی سری زمانی
  • 84. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینی چندمتغیره
  • 85. مدل‌های VAR (Vector Autoregression)
  • 86. مدل‌سازی داده‌های اقتصادی چند شاخصه
  • 87. ارزیابی و انتخاب نهایی مدل پیش‌بینی
  • 88. مستندسازی فرایند پیش‌بینی
  • 89. ارائه نتایج پیش‌بینی
  • 90. کاربرد عملی پیش‌بینی در کسب و کار
  • 91. مدیریت ریسک با استفاده از پیش‌بینی
  • 92. بهینه‌سازی فرایندها با پیش‌بینی
  • 93. تصمیم‌گیری استراتژیک مبتنی بر پیش‌بینی
  • 94. آینده پیش‌بینی و مدل‌سازی داده

📚 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 مبانی پیش‌بینی و مدل‌سازی با ابزارهای کامپیوتری”

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

پیمایش به بالا