آموزش مدل‌سازی آماری پیشرفته برای متخصصین یادگیری عمیق

سرفصل ها و درس ها

مبانی تجزیه و تحلیل داده ها: بررسی انواع داده ها، گرایش های مرکزی، اقدامات Foundations of Data Analysis: Exploring Data Types, Central Tendencies,Measures

• درک انواع داده های بنیادی: عدد صحیح، رشته ای و بولی Understanding Fundamental Data Types: Integer, String, and Boolean

• ابهام زدایی از انواع داده ها: داده های کیفی و کمی توضیح داده شده است Demystifying Data Types: Qualitative and Quantitative Data Explained

انواع داده ها و گرایش های مرکزی: رونمایی از میانگین، میانه و حالت Data Types and Central Tendencies: Unveiling the Mean, Median, and Mode

• درک انواع داده ها و گرایش های مرکزی: بررسی میانگین، میانه و مد Understanding Data Types and Central Tendencies: Exploring Mean, Median, and Mod

متغیر ناوبری: اندازه گیری پراکندگی در آمار کسب و کار Navigating Variability: Measures of Dispersion in Business Statistics

• تجزیه و تحلیل عمیق اندازه گیری های پراکندگی در آمار کسب و کار In-Depth Analysis of Measures of Dispersion in Business Statistics

• Python Essentials: کاوش انواع داده ها و محاسبه گرایش های مرکزی در GC Python Essentials: Exploring Data Types and Calculating Central Tendencies in GC

تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون: نمونه گیری، توزیع یکنواخت، Z-Score، P-Value و غیره Analyzing Data with Python: Sampling, Uniform Distribution, Z-Score, P-Value etc

• کاوش توزیع یکنواخت و Z-Scores در پایتون با استفاده از Google Colab Exploring Uniform Distribution and Z-Scores in Python using Google Colab

• آزمایش فرضیه با پایتون: P-Values ​​و T-Tests در Google Colab Hypothesis Testing with Python: P-Values and T-Tests in Google Colab

• تجزیه و تحلیل داده های تجاری: فواصل اطمینان و تجزیه و تحلیل واریانس در پایتون Analyzing Business Data: Confidence Intervals and Analysis of Variance in Python

تجزیه و تحلیل ضرایب، همبستگی، علیت و غیره در پایتون آمار کسب و کار Analyzing Coefficients,Correlation,Causation etc in Business Statistics python

• تجزیه و تحلیل ضرایب، همبستگی و علیت در پایتون آمار کسب و کار Analyzing Coefficients, Correlation, and Causation in Business Statistics python

• ارزیابی مفروضات داده ها با طرح QQ و پیاده سازی فرضیه پایتون Assessing Data Assumptions with QQ Plots and Python Implementation of Hypothesis

بررسی کیفیت و الگوهای داده ها: بینش از هیستوگرام ها، CDF و غیره Exploring Data Quality and Patterns: Insights from Histograms,CDF and others etc

• کاوش در کیفیت و الگوهای داده ها: بینش از هیستوگرام ها، نمودارهای جعبه، نقاط پرت Exploring Data Quality and Patterns: Insights from Histograms,Box Plots,Outliers

• بررسی بینش های پاکسازی داده، توابع توزیع تجمعی (CDF) Exploring Data Cleaning Insights, Cumulative Distribution Functions (CDF)

پاکسازی داده ها و کاوش روابط متغیر در پایتون برای کسب و کار Data Cleaning and Exploring Variable Relationships in Python for Business Statis

• پاکسازی داده ها و کاوش روابط بین متغیرها در پایتون برای Busine Data Cleaning and Exploring Relationships Between Variables in Python for Busine

• تقویت بینش تجاری: پاکسازی داده ها و تجزیه و تحلیل همبستگی با HeatMap Enhancing Business Insights: Data Cleaning and Correlation Analysis with HeatMap

• تحلیل همبستگی با همبستگی رتبه پیرسون و اسپیرمن Correlation Analysis with Pearson and Spear-man Rank Correlation

رمزگشایی ویژگی های سری زمانی: پرده برداری از ماهیت سری های زمانی Deciphering Time Series Characteristics: Unveiling the Essence of Time Series

• کشف اسرار داده‌های سری زمانی: درک ویژگی‌های سری زمانی Unlocking the Secrets of Time Series Data: Understanding Time Series Characteris

• تجزیه سری های زمانی: باز کردن اجزا برای تجزیه و تحلیل واضح Decomposing Time Series: Unraveling the Components for Clear Analysis

تسلط بر تجزیه و تحلیل سری های زمانی: رونمایی از میانگین های متحرک، مهار ACF و PACF Mastering Time Series Analysis: Unveiling Moving Averages,Harnessing ACF&PACF

• کاوش در تجزیه و تحلیل سری های زمانی: رونمایی از میانگین های متحرک و الگوهای ACF/PACF Exploring Time Series Analysis: Unveiling Moving Averages and ACF/PACF Patterns

• تسلط بر تحلیل سری های زمانی با مدل های ARIMA: راهنمای جامع Mastering Time Series Analysis with ARIMA Models: A Comprehensive Guide

• تسلط بر تجزیه و تحلیل سری های زمانی: راز زدایی از مدل های ARIMA برای Clear and Comprehe Mastering Time Series Analysis: Demystifying ARIMA Models for Clear and Comprehe

راز زدایی از توزیع های گاوسی: تجزیه و تحلیل جامع استاتیک با py Demystifying Gaussian Distributions: A Comprehensive Analysis of Statics with py

• درک توزیع های گاوسی: تجزیه و تحلیل جامع آماری Pa Understanding Gaussian Distributions: A Comprehensive Analysis of Statistical Pa

• درک قضیه حد مرکزی (CLT) و پیامدهای آن برای Skewed Understanding the Central Limit Theorem (CLT) and Its Implications for Skewed

• بازگشایی توزیع های اریب: تحلیل گرایش مرکزی از طریق نمونه گیری Unraveling Skewed Distributions: Central Tendency Analysis Through Sampling

باز کردن بینش ها: بررسی تحلیل واریانس در تحلیل استاتیکی Unlocking Insights: Exploring Analysis of Variance in Statics Analysis

• باز کردن بینش ها: بررسی تحلیل واریانس در تحلیل استاتیکی Unlocking Insights: Exploring Analysis of Variance in Statics Analysis

• باز کردن قدرت داده ها: تجزیه و تحلیل استاتیک، مدل سازی پیش بینی، ترانسفورماتور معکوس Unlocking the Power of Data: Statics Analysis, Predictive Modeling, Reverse Tran

کشف تصادفات جاده ای انگلستان: رویکرد یادگیری عمیق سری زمانی برای ورود واضح Unraveling UK Road Accidents: A Time Series Deep Learning Approach for Clear Ins

• کشف تصادفات جاده ای انگلستان: تجزیه و تحلیل یادگیری عمیق سری زمانی با پایتون Unraveling UK Road Accidents: Time Series Deep Learning Analysis with Python

• پیش‌بینی روندهای تصادفات جاده‌ای بریتانیا در آینده: اکتشاف واضح سری‌های زمانی Predicting Future UK Road Accident Trends: A Clear Exploration of Time Series