پی سی دانلود - statistics

این دوره آموزشی جامع برای کسانی طراحی شده است که به دنبال یادگیری کامل نحوه ساخت مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک در نرم‌افزار R Studio هستند. پس از اتمام این دوره، دانشجویان قادر خواهند بود مشکلات کسب‌وکار را که با استفاده از تکنیک‌های رگرسیون خطی و لجستیک قابل حل هستند، شناسایی کنند. همچنین، آن‌ها توانایی ایجاد و تحلیل نتایج این مدل‌ها را در R Studio خواهند داشت. هدف این دوره، فراهم کردن یک پایه محکم برای تمرین، بحث و درک مفاهیم یادگیری ماشین است. به تمام شرکت‌کنندگان این دوره گواهینامه قابل تأیید اتمام دوره اعطا می‌شود. این دوره به ویژه برای مدیران کسب‌وکار، مدیران اجرایی، یا دانشجویانی که می‌خواهند یادگیری ماشین را برای حل مشکلات واقعی کسب‌وکار به کار ببرند، مفید است. این دوره با آموزش محبوب‌ترین تکنیک یادگیری ماشین، یعنی رگرسیون خطی، به آن‌ها یک پایه قوی می‌دهد. این دوره تمام مراحل لازم برای حل یک مشکل کسب‌وکار با استفاده از رگرسیون خطی را پوشش می‌دهد. در حالی که بسیاری از دوره‌ها فقط بر روی نحوه اجرای تحلیل تمرکز می‌کنند، این دوره بر اهمیت مراحل قبل و بعد از تحلیل نیز تأکید دارد. قبل از تحلیل، آماده‌سازی داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها بسیار مهم است. پس از تحلیل نیز، دانشجویان می‌آموزند که چگونه کیفیت مدل خود را ارزیابی و نتایج را تفسیر کنند تا بتوانند به کسب‌وکار خود کمک کنند.
در دوره آموزشی Linear Regression and Logistic Regression using R Studio با تکنیک‌های رگرسیون خطی و لجستیک در یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

MedCalc یک نرم افزار کامل و مفید است که برای تجزیه تحلیل و انجام محاسبات آماری مورد نیاز در علوم طبیعی طراحی شده است. این نرم افزار دارای رابط کاربری سریع، کاربر پسند و قابل اطمینانی است و ابزارهای جامعی نیز در این زمینه به شما ارائه می دهد. MedCalc دارای spreadsheet های یکپارچه ای است که می توان آن ها را تا بیش از 100000 سطر پیکربندی نمود و پس از جمع آوری و ثبت اطلاعات آماری می توانید در نهایت از آن ها گراف تهیه کنید. ورودی MedCalc می تواند فایل هایی از برنامه های Excel, SPSS, DBase و Lotus و یا فایل هایی با فرمت های SYLK, DIF یا text باشد. همچنین این برنامه شامل ابزارهایی برای آنالیز های ROC curves و پلات Bland & Altman و رگرسیون Passing و Bablok و Deming برای انجام مطالعات و تحقیقات در زمینه نسبت هاست.

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 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.