, ,

کتاب تحلیل داده‌های پیچیده با GLM و MCMC: یک راهنمای عملی گام به گام و تحلیلی

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 تحلیل داده‌های پیچیده با GLM و MCMC: یک راهنمای عملی گام به گام و تحلیلی

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

موضوع میانی: استنتاج مبتنی بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)

🎓 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 مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 2. مبانی رگرسیون خطی کلاسیک
  • 3. توزیع‌های احتمال رایج در GLM (گوسی، برنولی، پواسون)
  • 4. تابع پیوند و نقش آن در GLM
  • 5. مدل‌های رگرسیون لجستیک برای داده‌های دودویی
  • 6. مدل‌های رگرسیون پواسون برای داده‌های شمارشی
  • 7. مدل‌های رگرسیون گاما برای داده‌های مثبت و ناهمگن
  • 8. مدل‌های رگرسیون بتا برای نسبت‌ها و درصدها
  • 9. مقدمه‌ای بر روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 10. مبانی نمونه‌گیری مونت کارلو
  • 11. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 12. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 13. نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 14. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 15. معیارهای ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 16. کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای MCMC (JAGS, Stan, PyMC)
  • 17. پیاده‌سازی GLM با استفاده از MCMC
  • 18. مدل‌سازی آماری در محیط‌های علمی و پژوهشی
  • 19. اهمیت مدل‌سازی آماری در تحلیل داده‌های پیچیده
  • 20. مبانی اندازه‌گیری عدم قطعیت در مدل‌های آماری
  • 21. تفاوت رویکردهای بیزی و فراوانی‌گرا در مدل‌سازی
  • 22. مزایای رویکرد بیزی در مدل‌سازی
  • 23. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله مراتبی
  • 24. مدل‌های خطی سلسله مراتبی
  • 25. رگرسیون سلسله مراتبی برای داده‌های گروهی
  • 26. مدل‌های MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 27. کاربرد MCMC در تخمین پارامترهای مدل‌های پیچیده
  • 28. مدل‌سازی ناهمگنی در داده‌ها با MCMC
  • 29. تحلیل داده‌های طولی با GLM و MCMC
  • 30. مدل‌های مختلط برای داده‌های طولی
  • 31. تحلیل بقا با استفاده از مدل‌های GLM
  • 32. مدل‌های کاکس (Cox Proportional Hazards)
  • 33. تفسیر ضرایب در مدل‌های بقا
  • 34. کاربرد MCMC در مدل‌های بقا
  • 35. تحلیل داده‌های مکانی با GLM و MCMC
  • 36. مدل‌های رگرسیون مکانی
  • 37. مدل‌های خودرگرسیو مکانی (CAR)
  • 38. مدل‌های خودهمبسته مکانی (SAR)
  • 39. کاربرد MCMC در مدل‌های مکانی
  • 40. تحلیل داده‌های شبکه‌ای با GLM و MCMC
  • 41. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی
  • 42. مدل‌های شبکه‌ای بیزی
  • 43. کاربرد MCMC در مدل‌های شبکه‌ای
  • 44. مدل‌سازی ساختار ارتباطی با MCMC
  • 45. تحلیل سری‌های زمانی با GLM و MCMC
  • 46. مدل‌های ARIMA و GARCH
  • 47. مدل‌های فضایی-زمانی
  • 48. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 49. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های GLM و MCMC
  • 50. ارزیابی عملکرد مدل پیش‌بینی
  • 51. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 52. بهینه‌سازی مدل‌های GLM و MCMC
  • 53. تکنیک‌های انتخاب مدل
  • 54. تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده
  • 55. تجسم نتایج مدل‌های GLM و MCMC
  • 56. نمودارهای پیش‌بینی و بازه‌های اطمینان
  • 57. نمودارهای توزیع پسین پارامترها
  • 58. کاربرد GLM و MCMC در علوم زیستی
  • 59. مدل‌سازی داده‌های ژنومیک
  • 60. تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک
  • 61. کاربرد GLM و MCMC در علوم اجتماعی
  • 62. تحلیل داده‌های پیمایشی
  • 63. مدل‌سازی رفتار رای‌دهندگان
  • 64. کاربرد GLM و MCMC در علوم اقتصادی
  • 65. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 66. تحلیل بازارهای مالی
  • 67. کاربرد GLM و MCMC در مهندسی
  • 68. مدل‌سازی قابلیت اطمینان
  • 69. تحلیل داده‌های حسگرها
  • 70. کاربرد GLM و MCMC در محیط زیست
  • 71. مدل‌سازی آلودگی هوا
  • 72. تحلیل داده‌های تغییرات اقلیمی
  • 73. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های پیچیده
  • 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 75. شفافیت در مدل‌سازی
  • 76. مسئولیت‌پذیری در نتایج آماری
  • 77. مباحث پیشرفته در GLM
  • 78. تعمیم مدل‌های خطی به مدل‌های غیرخطی
  • 79. مدل‌های افزایشی (Additive Models)
  • 80. مدل‌های افزودنی تعمیم‌یافته (GAM)
  • 81. کاربرد MCMC در GAM
  • 82. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 83. روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 84. روش‌های کاهش واریانس
  • 85. ارزیابی و بهبود کارایی MCMC
  • 86. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 87. مدل‌های یادگیری عمیق با رویکرد بیزی
  • 88. کاربرد MCMC در شبکه‌های عصبی
  • 89. تکنیک‌های تنظیم مدل‌های پیچیده
  • 90. تنظیم مدل برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 91. تنظیم مدل برای جلوگیری از کم‌برازش (Underfitting)
  • 92. بررسی حساسیت مدل به مفروضات
  • 93. تحلیل سناریوهای مختلف
  • 94. ارزیابی تاثیر عدم قطعیت ورودی‌ها
  • 95. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outliers)
  • 96. روش‌های شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 97. تأثیر داده‌های پرت بر نتایج مدل
  • 98. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 99. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده
  • 100. مدل‌سازی مستقیم داده‌های گمشده با MCMC

📚 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 تحلیل داده‌های پیچیده با GLM و MCMC: یک راهنمای عملی گام به گام و تحلیلی”

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

پیمایش به بالا