, ,

کتاب مبانی برنامه‌نویسی با زبان R برای تحلیل داده

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 برنامه‌نویسی با زبان R برای تحلیل داده

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و 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 تحلیل داده و زبان R
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط R و RStudio
  • 3. مفاهیم پایه در R: متغیرها و انواع داده
  • 4. بردارها در R: ایجاد و عملیات مقدماتی
  • 5. ماتریس‌ها در R: ساختار و محاسبات
  • 6. آرایه‌ها در R: ابعاد و دسترسی
  • 7. فهرست‌ها در R: ساختار داده‌های ناهمگن
  • 8. دیتا فریم‌ها در R: ساختار جدولی داده‌ها
  • 9. عملیات پایه‌ای بر روی دیتا فریم‌ها
  • 10. خواندن و نوشتن داده‌ها از فایل‌های CSV
  • 11. خواندن و نوشتن داده‌ها از فایل‌های اکسل
  • 12. کار با فایل‌های متنی ساده
  • 13. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 14. اتصال به پایگاه داده در R
  • 15. پرس‌وجو از پایگاه داده با SQL در R
  • 16. پاکسازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده
  • 17. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 18. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 19. تبدیل انواع داده‌ها
  • 20. اعمال شرطی در R: دستور if-else
  • 21. حلقه‌های تکرار: for loop
  • 22. حلقه‌های تکرار: while loop
  • 23. توابع در R: تعریف و فراخوانی
  • 24. پارامترهای توابع و مقادیر پیش‌فرض
  • 25. دامنه متغیرها در R
  • 26. مقدمه‌ای بر گرافیک در R
  • 27. رسم نمودار پراکندگی (Scatter Plot)
  • 28. رسم نمودار میله‌ای (Bar Plot)
  • 29. رسم نمودار خطی (Line Plot)
  • 30. رسم نمودار دایره‌ای (Pie Chart)
  • 31. رسم هیستوگرام (Histogram)
  • 32. رسم جعبه‌نمودار (Box Plot)
  • 33. تنظیمات پیشرفته نمودارها
  • 34. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری در R
  • 35. آمار توصیفی: میانگین، میانه، نما
  • 36. آمار توصیفی: واریانس و انحراف معیار
  • 37. محاسبه کوواریانس و همبستگی
  • 38. آزمون t تک‌نمونه‌ای (One-Sample t-test)
  • 39. آزمون t دو‌نمونه‌ای مستقل (Independent Samples t-test)
  • 40. آزمون t زوجی (Paired Samples t-test)
  • 41. آزمون تحلیل واریانس یک‌طرفه (One-way ANOVA)
  • 42. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی خطی
  • 43. رگرسیون خطی ساده
  • 44. تفسیر نتایج رگرسیون خطی ساده
  • 45. رگرسیون خطی چندگانه
  • 46. انتخاب مدل رگرسیون
  • 47. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 48. یادگیری بدون نظارت
  • 49. خوشه‌بندی K-Means
  • 50. تفسیر نتایج خوشه‌بندی
  • 51. یادگیری با نظارت
  • 52. طبقه‌بندی (Classification)
  • 53. مقدمه‌ای بر الگوریتم درخت تصمیم
  • 54. ساخت و ارزیابی درخت تصمیم
  • 55. مقدمه‌ای بر الگوریتم رگرسیون لجستیک
  • 56. ساخت و ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک
  • 57. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایه یادگیری عمیق
  • 58. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 59. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده
  • 60. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 61. پاکسازی و پیش‌پردازش متن
  • 62. تبدیل متن به بردار (Bag-of-Words, TF-IDF)
  • 63. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 64. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 65. شناسایی روند و فصلی بودن
  • 66. مدل‌های ARIMA
  • 67. پیش‌بینی با استفاده از سری‌های زمانی
  • 68. مقدمه‌ای بر ابزارهای گزارش‌دهی در R
  • 69. ساخت گزارش‌های تعاملی با R Markdown
  • 70. استفاده از Shiny برای ساخت داشبوردهای وب
  • 71. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی کد در R
  • 72. بهینه‌سازی مصرف حافظه
  • 73. بهینه‌سازی سرعت اجرا
  • 74. استفاده از بسته‌های موازی‌سازی
  • 75. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 76. ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 77. انتخاب ویژگی‌های مهم
  • 78. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌ها
  • 79. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 80. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 81. مقدمه‌ای بر مفاهیم اخلاق در علم داده
  • 82. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 83. سوگیری در الگوریتم‌ها و داده‌ها
  • 84. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
  • 85. مقدمه‌ای بر ابزارهای مدیریت پروژه در R
  • 86. سیستم‌های کنترل نسخه (Git)
  • 87. کار با RStudio Projects
  • 88. مقدمه‌ای بر بسته‌های پرکاربرد R
  • 89. بسته dplyr برای دستکاری داده‌ها
  • 90. بسته tidyr برای مرتب‌سازی داده‌ها
  • 91. بسته ggplot2 برای بصری‌سازی پیشرفته
  • 92. بسته caret برای مدل‌سازی و ارزیابی
  • 93. بسته Shiny برای برنامه‌های وب تعاملی
  • 94. کار با داده‌های مکانی در R
  • 95. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 96. تجسم شبکه‌ها
  • 97. تحلیل معیارهای مرکزی بودن
  • 98. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های تصویری
  • 99. بارگذاری و پردازش تصاویر
  • 100. استخراج ویژگی از تصاویر

📚 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 برنامه‌نویسی با زبان R برای تحلیل داده”

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

پیمایش به بالا