پی سی دانلود - آمار

این دوره آموزشی به معرفی مفاهیم و تکنیک‌های کلیدی یادگیری ماشین می‌پردازد و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R، مجموعه ابزارهای tidyverse و بسته mlr را آموزش می‌دهد. شرکت‌کنندگان در این دوره با روش‌های مختلف پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب ویژگی، ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون آشنا خواهند شد. همچنین، نحوه استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها برای درک بهتر نتایج مدل‌ها و ارائه آن‌ها به مخاطبان غیرمتخصص مورد بررسی قرار می‌گیرد. این دوره برای افرادی که به دنبال کسب مهارت‌های عملی در زمینه یادگیری ماشین و استفاده از R برای تحلیل داده‌های پیچیده هستند، طراحی شده است. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا با استفاده از ابزارهای قدرتمند R، مسائل واقعی دنیای کسب‌وکار را با رویکردهای یادگیری ماشین حل کنند.
در دوره آموزشی Machine Learning with R, the tidyverse, and mlr. Video Edition با مفاهیم و ابزارهای یادگیری ماشین در محیط R آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی یک برنامه فشرده و عملی است که شرکت‌کنندگان را در طول 21 روز از طریق پیاده‌سازی 21 پروژه کلیدی در حوزه‌های مختلف علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی راهنمایی می‌کند. هدف این دوره، توسعه مهارت‌های فنی شرکت‌کنندگان و ایجاد یک نمونه کار قوی و متنوع است که توانایی‌های آن‌ها را در حل مسائل واقعی با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته نشان دهد. هر پروژه به گونه‌ای طراحی شده است که یک مفهوم یا تکنیک خاص را پوشش دهد و شرکت‌کنندگان را قادر سازد تا به تدریج دانش و تجربه خود را در زمینه‌هایی نظیر پیش‌بینی سری‌های زمانی، تحلیل مشتری، مدل‌سازی ریسک، تحلیل احساسات، سیستم‌های توصیه‌گر، پیش‌بینی فرسایش، مدل‌سازی قیمت‌گذاری، تشخیص تهدیدات سایبری، تشخیص تقلب، پیش‌بینی مصرف انرژی و ترافیک، تحلیل ارزش طول عمر مشتری، تحلیل بازار سهام، پردازش زبان طبیعی، تحلیل سبد بازار، پیش‌بینی خطر سلامت و روند بازار مسکن، ساخت سیستم‌های معاملات خودکار، پیش‌بینی تقاضا و ساخت عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری تقویتی بپردازند. این رویکرد عملی تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان نه تنها مفاهیم نظری را درک می‌کنند، بلکه قادر به اعمال آن‌ها در پروژه‌های ملموس و قابل ارائه نیز خواهند بود.
در دوره آموزشی 21 data science portfolio projects in 21 days با کاربردهای متنوع و عملی علم داده و یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

دوره "آمار و آزمون فرضیه برای علم داده" یک دوره جامع یودمی است که شرکت‌کنندگان را با دانش آماری و مهارت‌های تحلیل داده‌ای که برای موفقیت در حوزه علم داده حیاتی هستند، توانمند می‌سازد. این دوره با هدف ارائه درکی عمیق از نقش محوری آمار در استخراج بینش‌های داده‌محور و شکل‌دهی به درک ما از اطلاعات طراحی شده است. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان مهارت‌های ضروری پایتون را برای دستکاری و بصری‌سازی مؤثر داده‌ها فرا خواهند گرفت. این شامل توانایی طبقه‌بندی داده‌ها برای آماده‌سازی تحلیل‌های معنادار، و خلاصه‌سازی داده‌ها با استفاده از معیارهایی نظیر میانگین، میانه و مد است. همچنین، شرکت‌کنندگان با مفاهیم تغییرپذیری داده‌ها مانند دامنه، واریانس و انحراف معیار آشنا می‌شوند و روابط بین متغیرها را با استفاده از همبستگی و کوواریانس درک می‌کنند. این دوره به بررسی شکل و توزیع داده‌ها با استفاده از تکنیک‌هایی مانند چارک‌ها و صدک‌ها می‌پردازد و روش‌های استانداردسازی داده‌ها و محاسبه نمرات Z را آموزش می‌دهد. بخش قابل توجهی از دوره به نظریه احتمالات و کاربردهای عملی آن اختصاص دارد؛ از جمله پایه‌ریزی محاسبات احتمالات با نظریه مجموعه‌ها، بررسی احتمال رخدادها تحت شرایط خاص، و کشف قدرت احتمال بیزی در سناریوهای واقعی. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود مسائل پیچیده شمارش را به راحتی حل کنند و با مفهوم متغیرهای تصادفی و نقش آن‌ها در احتمال آشنا شوند. در نهایت، این دوره به بررسی توزیع‌های احتمالی مختلف و کاربردهای آن‌ها می‌پردازد و بینشی جامع در مورد ابزارهای آماری ضروری برای تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد.
در دوره آموزشی Statistics and Hypothesis Testing for Data science با مفاهیم کلیدی آمار و احتمال برای تحلیل داده‌ها آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای علاقه‌مندان به داده‌های زمان-تا-رخداد، به ویژه تحلیل بقا، طراحی شده است. شرکت‌کنندگان در این دوره با تکنیک‌های ضروری مورد استفاده در تحقیقات پزشکی، سلامت عمومی و علوم اجتماعی آشنا می‌شوند. هدف اصلی این دوره، تجهیز دانشجویان به درک نظری و مهارت‌های عملی لازم برای انجام تحلیل بقا با اطمینان کامل و با استفاده از نرم‌افزار R است. این دوره با هدف بررسی دنیای داده‌های زمان-تا-رخداد، به خصوص تحلیل بقا، و تسلط بر تکنیک‌های ضروری مورد استفاده در تحقیقات پزشکی، سلامت عمومی و علوم اجتماعی آماده شده است. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا هم درک نظری و هم مهارت‌های عملی مورد نیاز برای انجام تحلیل بقا با استفاده از R را با اطمینان کامل کسب کنند. این دوره برای دانشجویان، محققان و متخصصان داده‌ها طراحی شده است. شرکت‌کنندگان در این دوره با مفاهیم کلیدی تحلیل بقا، از سانسور و توابع بقا گرفته تا مدل‌های پیشرفته مانند رگرسیون خطرات متناسب کاکس، آشنا خواهند شد. هدف این دوره تنها آموزش تئوری نیست، بلکه کاربرد آن در پروژه‌ها و مجموعه داده‌های واقعی نیز مورد تاکید قرار می‌گیرد. لام نگوین یک مربی متعهد و تحلیلگر داده باتجربه است که پیشینه قوی در بیوتکنولوژی، زیست‌شناسی، و تحلیل و مدل‌سازی آماری دارد. او دارای مدرک دکترا و کارشناسی ارشد از دانشگاه فلیندرز است و مدارک تکمیلی از دانشگاه ماهیدول، دانشگاه اوزاکا و دانشگاه علم هانوی (VNU) نیز دارد. لام به عنوان مدرس، همکار پژوهشی و مشاور در پروژه‌های تحقیقاتی دانشگاهی و کاربردی در استرالیا و آسیا فعالیت کرده است.
در دوره آموزشی The Complete Survival Analysis Course in R با تحلیل داده‌های زمان-تا-رخداد و مدل‌های آماری مرتبط با آن آشنا خواهید شد.

این بوت کمپ جامع علوم داده برای افرادی طراحی شده است که می‌خواهند حرفه خود را در زمینه علوم داده آغاز کنند یا مهارت‌های فعلی خود را ارتقا دهند. این برنامه آموزشی با در نظر گرفتن آخرین تحولات هوش مصنوعی در سال 2025 به روز شده است و یک رویکرد گام به گام و عملی را برای یادگیری تمام مفاهیم و ابزارهای کلیدی مورد نیاز برای موفقیت در این حوزه ارائه می‌دهد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مبانی علوم داده، از جمله آمار، ریاضیات، و برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهند شد. آن‌ها یاد خواهند گرفت که چگونه داده‌ها را جمع‌آوری، پاکسازی، و آماده کنند، و همچنین چگونه از تکنیک‌های مختلف تجسم داده برای به دست آوردن بینش‌های ارزشمند استفاده کنند. این دوره همچنین مباحث پیشرفته‌تری مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، و پردازش زبان طبیعی را پوشش می‌دهد.
در دوره آموزشی The Data Science Course: Complete Data Science Bootcamp 2025 با تمام مراحل و ابزارهای مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک متخصص علوم داده آشنا خواهید شد.

این دوره توسط فردی طراحی شده است که دارای مدارک کارشناسی، کارشناسی ارشد، و دکترا در رشته‌های روانشناسی و علوم اعصاب است و بیش از یک دهه تجربه کار با دانشجویان دانشگاهی، به ویژه دانشجویان علوم اجتماعی، دارد. هدف اصلی از طراحی این دوره، پوشش دادن اکثر تحلیل‌های آماری است که دانشجویان معمولاً در طول دوران تحصیل خود با آن‌ها روبرو می‌شوند. برای هر یک از تحلیل‌ها، فراگیران راهنمایی‌های گام‌به‌گام و واضحی در مورد زمان استفاده از آن‌ها، نحوه وارد کردن داده‌ها، چگونگی بررسی مفروضات، نحوه اجرای آزمون، نحوه ایجاد نمودار، نحوه تفسیر نتایج، و نحوه گزارش نتایج به سبک APA دریافت خواهند کرد. با کسب این دانش، فراگیران یک گام از همتایان دانشگاهی خود جلوتر خواهند بود.
در دوره آموزشی SPSS Masterclass: A Comprehensive Course for Uni Students با تحلیل‌های آماری رایج و نحوه استفاده از نرم‌افزار SPSS آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، یک برنامه گام به گام برای تبدیل شدن به یک متخصص تحلیل داده ماهر است. شرکت کنندگان با مفاهیم اساسی تحلیل داده شروع کرده و به تدریج مهارت‌های پیشرفته در کار با ابزارهایی مانند Python، SQL و Power BI را فرا می‌گیرند. تاکید اصلی دوره بر یادگیری عملی از طریق پروژه‌های واقعی و مطالعات موردی است که شرکت کنندگان را قادر می‌سازد تا دانش خود را در سناریوهای تجاری به کار گیرند. علاوه بر مهارت‌های فنی، این دوره راهنمایی‌های ارزشمندی در زمینه آماده سازی برای مصاحبه‌های شغلی و ساخت رزومه ارائه می‌دهد تا شرکت کنندگان بتوانند با اطمینان وارد بازار کار شوند. هدف نهایی این دوره، تربیت متخصصان تحلیل داده‌ای است که نه تنها درک عمیقی از تئوری دارند، بلکه قادر به حل مسائل پیچیده داده محور در دنیای واقعی هستند.
در دوره آموزشی Complete Data Analyst Masterclass 2025 با تحلیل داده، ابزارهای مرتبط و آمادگی شغلی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی یک مقدمه جامع و عملی بر کتابخانه NumPy در پایتون است که برای محاسبات عددی و علم داده ضروری می‌باشد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با ساختار و عملکرد آرایه‌های NumPy، نحوه ایجاد و دستکاری آن‌ها، عملیات برداری، روش‌های آماری و کاربرد NumPy در تجزیه و تحلیل داده‌ها آشنا خواهند شد و یاد خواهند گرفت که چگونه NumPy با سایر کتابخانه‌های علم داده در پایتون تعامل دارد.
در دوره آموزشی Python Numpy For Data Science با مفاهیم و کاربردهای کتابخانه NumPy در علم داده آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مبانی زبان برنامه‌نویسی پایتون آغاز کرده و به تدریج آن‌ها را با مفاهیم پیشرفته‌تر مانند برنامه‌نویسی شیءگرا آشنا می‌سازد. در ادامه، دوره به آموزش کتابخانه‌های حیاتی NumPy و Pandas می‌پردازد که ابزارهای قدرتمندی برای دستکاری، پردازش و تحلیل کارآمد داده‌ها در پایتون هستند. شرکت‌کنندگان یاد خواهند گرفت که چگونه با مجموعه‌های داده بزرگ کار کنند، داده‌های از دست رفته را مدیریت نمایند و محاسبات پیچیده را انجام دهند. علاوه بر این، دوره به معرفی کتابخانه Polars می‌پردازد و مزایای آن را در مقایسه با Pandas، به ویژه در زمینه سرعت و عملکرد در کار با داده‌های حجیم، مورد بررسی قرار می‌دهد. بخش مهم دیگری از این دوره به آموزش تکنیک‌های مصورسازی داده با استفاده از کتابخانه‌های Seaborn و Matplotlib اختصاص دارد. شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای ایجاد انواع نمودارها و تصاویر بصری جذاب و گویا را کسب خواهند کرد تا بتوانند داستان‌های نهفته در داده‌ها را به طور موثرتری 전달 کنند. همچنین، آشنایی با Git و اصول کنترل نسخه به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا به طور موثرتری تغییرات کد خود را مدیریت کرده و در پروژه‌های تیمی همکاری نمایند. در نهایت، دوره با آموزش نحوه ساخت داشبوردهای تعاملی با استفاده از Streamlit و Matplotlib به اوج خود می‌رسد. شرکت‌کنندگان یک پروژه عملی و کاربردی را با استفاده از داده‌های واقعی ایجاد کرده و نحوه استقرار آن را برای نمایش به کارفرمایان یا مشتریان بالقوه فرا خواهند گرفت. در طول این دوره، تمرین‌ها و تکالیف عملی متعددی برای تثبیت یادگیری و کسب تجربه عملی در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌گیرد.
در دوره آموزشی Python Data Analyst Bootcamp: Process, Analyze & Visualize با ابزارها و تکنیک‌های مورد نیاز برای تحلیل و مصورسازی داده‌ها با استفاده از پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت کنندگان را از مبانی برنامه نویسی پایتون تا مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین راهنمایی می کند. در این دوره، شرکت کنندگان ابتدا یک پایه قوی در برنامه نویسی پایتون، شامل ساختار داده ها و توابع، به دست می آورند و سپس با استفاده از کتابخانه های قدرتمند پایتون مانند NumPy، Pandas و Matplotlib، نحوه دستکاری و مصورسازی موثر داده ها را فرا می گیرند. بخش قابل توجهی از دوره به آماده سازی داده ها اختصاص دارد و شرکت کنندگان مهارت های لازم برای پاک‌سازی داده ها، مدیریت داده های از دست رفته و شناسایی داده های پرت را کسب می کنند. علاوه بر این، اصول و تکنیک های تحلیل اکتشافی داده ها به طور کامل پوشش داده می شود و شرکت کنندگان یاد می گیرند چگونه با استفاده از روش های آماری و ابزارهای مصورسازی، بینش های ارزشمندی از داده ها استخراج کنند.
در دوره آموزشی Data Science Mastery: Journey into Machine Learning با برنامه نویسی پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.