پی سی دانلود - r

این دوره با معرفی سریع و اجمالی رابط کاربری R Studio آغاز می‌شود. سپس، شرکت‌کنندگان بلافاصله با یک فایل داده واقعی کار را شروع می‌کنند. در این بخش، یک روال غربالگری داده، شامل بازرسی توزیع متغیرها با استفاده از نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام‌ها، بررسی متغیرهای رشته‌ای ناخواسته (Chr)، شمارش مقادیر گمشده (NA) و موارد دیگر، به صورت گام به گام به آنان آموزش داده می‌شود. پس از آن، به برخی از تحلیل‌های بنیادی داده، مانند جداول فراوانی همراه با فراوانی‌ها و درصد ستونی، آمار توصیفی برای تمامی مشاهدات و زیرگروه‌ها به صورت جداگانه، جداول توافقی با فراوانی‌ها و درصدهای ستونی، و همبستگی‌های پیرسون با حذف مقادیر گمشده به صورت لیستی و زوجی پرداخته می‌شود. در ادامه، نحوه وارد کردن و صادر کردن انواع فایل‌ها مانند R, RData, RDS, Excel, CSV, SAV و PNG به R Studio آموزش داده می‌شود. در نهایت، دوره با آموزش مهارت‌های ویرایش داده، از جمله مرتب‌سازی مجدد و حذف متغیرها (ستون‌ها) یا مشاهدات (ردیف‌ها) و شمارش مقادیر گمشده (NA) در داخل مشاهدات، به پایان می‌رسد. همچنین، محاسبه میانگین‌ها و مجموع‌ها بر روی متغیرها با و بدون مقادیر گمشده نیز پوشش داده می‌شود.
در دوره آموزشی R Studio - A Crash Course با تحلیل داده و کار با نرم‌افزار R Studio آشنا خواهید شد.

در این دوره، دانش‌پذیران با دموهای گام به گام و هدایت‌شده، اعتماد به نفس خود را برای یادگیری مهارت‌های بنیادی افزایش می‌دهند. به جای حفظ کردن فرمول‌های ریاضی پیچیده یا یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی جدید، تکنیک‌های یادگیری ماشین به صورت مفهومی تشریح می‌شوند تا فراگیران دقیقا درک کنند که این تکنیک‌ها چگونه و چرا کار می‌کنند. با دنبال کردن مثال‌های ساده و بصری و تعامل با مدل‌های کاربرپسند مبتنی بر اکسل، شرکت‌کنندگان می‌توانند موضوعاتی مانند رگرسیون خطی و لجستیک، درخت‌های تصمیم، کا-نزدیک‌ترین همسایه‌ها (KNN)، نایو بیز، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل احساسات را بدون نیاز به نوشتن حتی یک خط کد یاد بگیرند. در بخش ۱ این دوره، شرکت‌کنندگان با گردش کار یادگیری ماشین و تکنیک‌های رایج برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های خام جهت تحلیل آشنا می‌شوند. همچنین، با استفاده از جداول فراوانی، هیستوگرام‌ها و نمودارهای توزیع، تحلیل تک‌متغیره را بررسی خواهند کرد و سپس به ابزارهای تحلیل چندمتغیره مانند نقشه‌های حرارتی، نمودارهای ویولن و جعبه‌ای، نمودارهای پراکندگی و همبستگی خواهند پرداخت.
در دوره آموزشی Machine Learning & Data Science: The Complete Visual Guide با مفاهیم و تکنیک‌های یادگیری ماشین و علم داده آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، دانش کاملی را در زمینه زبان برنامه‌نویسی R و کاربردهای آن در علم داده در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. این دوره با مبانی و مفاهیم اساسی R آغاز شده و به تدریج به موضوعات پیشرفته‌تری مانند دستکاری داده‌ها، ساختارهای داده، توابع، تحلیل داده‌ها، آمار توصیفی و تصویرسازی داده‌ها با استفاده از GGPLOT2 می‌پردازد. این دوره شامل تمرینات عملی، مطالعات موردی و پنج پروژه عملی است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در حل مسائل واقعی علم داده تقویت کنند. هدف این دوره، آماده‌سازی افراد برای ورود به بازار کار به عنوان متخصصان علم داده با دانش و مهارت‌های لازم است.
در دوره آموزشی R Programming Ninja Course 2025:Data Science with 5 Projects با مفاهیم و ابزارهای مورد نیاز برای علم داده با استفاده از زبان برنامه نویسی R 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.

R، یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و علم داده‌ها است، که بر اساس زبان‌های اس و اسکیم پیاده‌سازی شده است. این نرم‌افزار متن باز، تحت اجازه‌ نامه عمومی همگانی گنو عرضه شده و به رایگان قابل دسترس است. نرم افزار R اکثر زمینه های آمار کاربردی مانند تحلیل سری های زمانی، رگرسیون خطی و غیر خطی، آزمون فرض های کلاسیک، کدگذاری، خوشه بندی و ... را پوشش می دهد و همچنین نرم‌ افزار قدرتمندی برای ایجاد اشکال گرافیکی و نمودارهاست.
R، حاوی محدودهٔ گسترده‌ای از تکنیک‌های آماری (از جمله: مدل‌سازی خطی و غیرخطی، آزمون‌های کلاسیک آماری و ...) و قابلیت‌های گرافیکی است. در محیط R، کدهای سی، سی++ و فورترن قابلیت اتصال و فراخوانی هنگام اجرای برنامه را دارند و کاربران خبره می‌توانند توسط کدهای سی، مستقیماً اشیا R را تغییر دهند. گرچه نرم‌افزار R اغلب به منظور انجام محاسبات آماری به کار می‌رود، این نرم‌افزار قابل به کارگیری در محاسبات ماتریسی است و در این زمینه، همپای نرم‌افزارهایی چون اُکتاو و نسخهٔ تجاری آن متلب (MATLAB) است.

R، یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و علم داده‌ها است، که بر اساس زبان‌های اس و اسکیم پیاده‌سازی شده است. این نرم‌افزار متن باز، تحت اجازه‌نامه عمومی همگانی گنو عرضه شده و به رایگان قابل دسترس است. زبان اس بجز R، توسط شرکت Insightful، در نرم‌افزار تجاری اس‌پلاس نیز پیاده‌سازی شده است. اگرچه دستورات اس‌پلاس و R بسیار شبیه است لیکن این دو نرم‌افزار دارای هسته‌های متمایزی می‌باشند. R، حاوی محدودهٔ گسترده‌ای از تکنیک‌های آماری (از جمله: مدل‌سازی خطی و غیرخطی، آزمون‌های کلاسیک آماری، تحلیل سری‌های زمانی، رده‌بندی، خوشه‌بندی و غیره) و قابلیت‌های گرافیکی است. در محیط R، کدهای سی، سی++ و فورترن قابلیت اتصال و فراخوانی هنگام اجرای برنامه را دارند و کاربران خبره می‌توانند توسط کدهای سی، مستقیماً اشیا R را تغییر دهند. گرچه R اغلب به منظور انجام محاسبات آماری به کار می‌رود، این نرم‌افزار قابل به کارگیری در محاسبات ماتریسی است و در این زمینه، همپای نرم‌افزارهایی چون اُکتاو و نسخهٔ تجاری آن متلب (MATLAB) است. R، همچنین نرم‌افزار قدرتمندی برای ایجاد اشکال گرافیکی و نمودارهاست.
در دوره آموزشی Predictive Analytics using R 3.5 با آموزش تحلیل پیش بینی کننده با زبان آر اشنا خواهید شد.