سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی تفکر آماری و ساخت مدل‌های پیش‌بینانه در کسب‌وکار

کتاب مبانی تفکر آماری و ساخت مدل‌های پیش‌بینانه در کسب‌وکار

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 مبانی تفکر آماری و ساخت مدل‌های پیش‌بینانه در کسب‌وکار

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینانه با رویکرد آماری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر تفکر آماری و علم داده
  • 2. مفاهیم پایه آمار توصیفی
  • 3. انواع داده ها و مقیاس های اندازه گیری
  • 4. نمایش گرافیکی داده ها
  • 5. شاخص های مرکزی و پراکندگی
  • 6. مقدمه ای بر آمار استنباطی
  • 7. نمونه و جامعه آماری
  • 8. توزیع های آماری رایج
  • 9. توزیع نرمال و کاربردهای آن
  • 10. مقدمه ای بر آزمون فرض آماری
  • 11. مفهوم p-value و سطح معنی داری
  • 12. آزمون های t تک نمونه ای و دو نمونه ای
  • 13. آزمون تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 14. مقدمه ای بر رگرسیون خطی ساده
  • 15. مفهوم همبستگی و رگرسیون
  • 16. تفسیر ضرایب رگرسیون
  • 17. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
  • 18. مقدمه ای بر رگرسیون خطی چندگانه
  • 19. انتخاب متغیر در مدل های رگرسیون
  • 20. مقدمه ای بر رگرسیون لجستیک
  • 21. کاربرد رگرسیون لجستیک در طبقه بندی
  • 22. مبانی مدل سازی پیش بینانه
  • 23. چرخه عمر مدل سازی پیش بینانه
  • 24. جمع آوری و آماده سازی داده ها
  • 25. پاکسازی داده ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 26. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 27. تکنیک های کاهش ابعاد
  • 28. تحلیل مؤلفه های اصلی (PCA)
  • 29. تجزیه و تحلیل تشخیص (LDA)
  • 30. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 31. انواع الگوریتم های یادگیری ماشین
  • 32. یادگیری با نظارت و بدون نظارت
  • 33. مقدمه ای بر الگوریتم های طبقه بندی
  • 34. درخت تصمیم
  • 35. قانون انتخاب بهترین شکاف در درخت تصمیم
  • 36. روش های تقویتی: بوستینگ و بگینگ
  • 37. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 38. شبکه های عصبی مصنوعی
  • 39. مقدمه ای بر الگوریتم های رگرسیون
  • 40. مدل های پیش بینی سری زمانی
  • 41. مفهوم واریانس، بایاس و بیش برازش
  • 42. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 43. معیارهای ارزیابی مدل های طبقه بندی
  • 44. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)
  • 45. امتیاز F1 و منحنی ROC
  • 46. معیارهای ارزیابی مدل های رگرسیون
  • 47. خطای میانگین مربعات (MSE) و جذر آن (RMSE)
  • 48. خطای میانگین قدر مطلق (MAE)
  • 49. ضریب تعیین (R-squared)
  • 50. مقدمه ای بر تحلیل اکتشافی داده ها (EDA)
  • 51. شناسایی الگوها و روندها در داده ها
  • 52. تجزیه و تحلیل خوشه‌ای (Clustering)
  • 53. الگوریتم K-Means
  • 54. مقدمه ای بر تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 55. کاربرد مدل های پیش بینانه در بازاریابی
  • 56. پیش بینی رفتار مشتری
  • 57. بخش بندی مشتریان
  • 58. پیش بینی ریزش مشتری (Churn Prediction)
  • 59. کاربرد مدل های پیش بینانه در مالی
  • 60. پیش بینی قیمت سهام
  • 61. مدیریت ریسک اعتباری
  • 62. تشخیص تقلب
  • 63. کاربرد مدل های پیش بینانه در تولید
  • 64. پیش بینی تقاضا
  • 65. بهینه سازی موجودی
  • 66. نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه
  • 67. کاربرد مدل های پیش بینانه در سلامت
  • 68. تشخیص بیماری
  • 69. پیش بینی شیوع بیماری
  • 70. شخصی سازی درمان
  • 71. مقدمه ای بر اخلاق در علم داده
  • 72. سوگیری در الگوریتم ها
  • 73. حریم خصوصی داده ها
  • 74. مسئولیت پذیری در مدل سازی
  • 75. مقدمه ای بر ابزارها و زبان های برنامه نویسی
  • 76. پایتون برای علم داده
  • 77. کتابخانه های NumPy و Pandas
  • 78. کتابخانه های Scikit-learn و Matplotlib
  • 79. مقدمه ای بر SQL برای تحلیل داده ها
  • 80. استفاده از توابع آماری در SQL
  • 81. تجسم داده ها با ابزارهای BI
  • 82. کاربرد Power BI در تحلیل کسب و کار
  • 83. کاربرد Tableau در تحلیل کسب و کار
  • 84. روش های پیشرفته در مدل سازی پیش بینانه
  • 85. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 86. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 87. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 88. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 89. مدل سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 90. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 91. سیستم های توصیه گر (Recommender Systems)
  • 92. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 93. کاربرد در بهینه سازی فرآیندها
  • 94. مقدمه ای بر یادگیری نیمه نظارتی
  • 95. ترکیب مدل های مختلف (Ensemble Methods)
  • 96. تکنیک های Stackin و Blending
  • 97. مقدمه ای بر داده های حجیم (Big Data)
  • 98. پلتفرم های داده های حجیم
  • 99. مقدمه ای بر مهندسی داده (Data Engineering)
  • 100. طراحی پایگاه داده های تحلیلی

📚 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.