کتاب استفاده از Stan for Advanced Analysis
, ,

کتاب استفاده از Stan for Advanced Analysis

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000103375 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 استفاده از Stan for Advanced Analysis

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

🎓 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 زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 2. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 3. آشنایی با مفاهیم مدل‌سازی آماری بیزی
  • 4. مبانی احتمال و آمار در مدل‌سازی بیزی
  • 5. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 6. مفهوم درست‌نمایی
  • 7. استفاده از Stan برای مدل‌های خطی ساده
  • 8. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی
  • 9. تفسیر نتایج رگرسیون بیزی
  • 10. کار با داده‌های سری زمانی در Stan
  • 11. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 12. مدل‌های حالت فضا در Stan
  • 13. مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 14. رگرسیون سلسله مراتبی
  • 15. مدل‌های اثرات مختلط
  • 16. مدل‌های لجستیک بیزی
  • 17. رگرسیون لجستیک با Stan
  • 18. کاربرد در مسائل طبقه‌بندی
  • 19. مدل‌های پواسون بیزی
  • 20. مدل‌سازی داده‌های شمارشی
  • 21. کاربرد در تحلیل رویدادها
  • 22. مدل‌های بقا در Stan
  • 23. مدل کاکس با Stan
  • 24. مبانی بقا و طول عمر
  • 25. مدل‌سازی داده‌های مکانی
  • 26. مدل‌های رگرسیون مکانی
  • 27. کاربرد در تحلیل‌های جغرافیایی
  • 28. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 29. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 30. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 31. بهینه‌سازی و انتخاب مدل
  • 32. معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC)
  • 33. اعتبارسنجی متقابل
  • 34. تنظیم پارامترهای مدل
  • 35. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 36. نمودارهای Trace Plot
  • 37. تحلیل سری زمانی MCMC
  • 38. اندازه‌گیری عدم قطعیت
  • 39. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 40. تفسیر گاما و بتای توزیع‌ها
  • 41. مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 42. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 43. ارزیابی دقت پیش‌بینی
  • 44. کاربرد در علوم اقتصادی
  • 45. مدل‌سازی تقاضا
  • 46. تحلیل ریسک مالی
  • 47. کاربرد در علوم زیستی
  • 48. مدل‌سازی رشد جمعیت
  • 49. تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 50. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 51. تحلیل داده‌های نظرسنجی
  • 52. مدل‌سازی رفتار رای‌دهندگان
  • 53. کاربرد در علوم مهندسی
  • 54. مدل‌سازی قابلیت اطمینان
  • 55. تحلیل داده‌های ارتعاشی
  • 56. مقدمه‌ای بر Stan Math Library
  • 57. توابع احتمال در Stan
  • 58. توابع توزیع سفارشی
  • 59. ساخت مدل‌های سفارشی در Stan
  • 60. استفاده از بلوک‌های `transformed data` و `generated quantities`
  • 61. بهینه‌سازی کد Stan
  • 62. نکات پیشرفته در برنامه‌نویسی Stan
  • 63. مدیریت حافظه در Stan
  • 64. استفاده از Stan با R
  • 65. ادغام Stan با پایتون
  • 66. استفاده از Stan با Julia
  • 67. دیباگ کردن مدل‌های Stan
  • 68. تکنیک‌های پیشرفته MCMC
  • 69. نمونه‌گیری با اهمیت
  • 70. روش‌های MCMC موازی
  • 71. مدل‌های بیزی پیشرفته
  • 72. مدل‌های شبکه‌ای بیزی
  • 73. مدل‌های عامل پنهان
  • 74. روش‌های بیزی برای داده‌های گمشده
  • 75. کاربرد در یادگیری ماشین
  • 76. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 77. ماشین‌های بردار پشتیبان بیزی
  • 78. مدل‌های بیزی برای داده‌های حجیم
  • 79. پردازش موازی در Stan
  • 80. استفاده از GPU در Stan
  • 81. مدل‌سازی بیزی در مقیاس بزرگ
  • 82. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی بیزی
  • 83. تفسیر نتایج در بستر علمی
  • 84. مستندسازی مدل‌های بیزی
  • 85. اشتراک‌گذاری مدل‌ها و کد
  • 86. آینده مدل‌سازی بیزی و Stan
  • 87. کاربرد در تحقیقات علمی
  • 88. پروژه‌های عملی با Stan
  • 89. تحلیل داده‌های واقعی
  • 90. ارائه نتایج مدل‌سازی
  • 91. مباحث تکمیلی در آمار بیزی

📚 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 استفاده از Stan for Advanced Analysis”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا