آمار کاربردی حل مسئله دنیای واقعی
Applied Statistics Real World Problem Solving
آمار کاربردی: حل مسئله دنیای واقعی یک دوره جامع است که برای تجهیز شما به ابزارها و تکنیک های آماری مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل داده های دنیای واقعی و تصمیم گیری آگاهانه طراحی شده است. چه یک تحلیلگر کسب و کار، چه دانشمند داده، یا صرفاً به دنبال تقویت مهارت های تجزیه و تحلیل داده های خود باشید، این دوره پایه محکمی در زمینه آمار کاربردی در اختیار شما قرار می دهد.
موضوعات کلیدی تحت پوشش:
مقدمه‌ای بر آمار کسب‌وکار: اصول اولیه انواع داده‌ها و ارتباط آنها در کسب‌وکار، همراه با تفاوت‌های بین داده‌های کمی و کیفی را درک کنید.
معیارهای گرایش مرکزی: در مورد میانگین، میانه، و حالت و اهمیت آنها در خلاصه کردن داده ها بیاموزید.
اندازه‌گیری‌های پراکندگی: انحراف استاندارد، انحراف میانگین و انحراف چندک را برای درک تنوع داده‌ها بررسی کنید.
توزیع ها و قضیه حد مرکزی: در انواع مختلف توزیع ها غوطه ور شوید و اهمیت قضیه حد مرکزی را درک کنید.
نمونه‌برداری و Z-Scores: مفاهیم نمونه‌گیری از توزیع یکنواخت و محاسبه امتیاز Z را درک کنید.
آزمون فرضیه: درباره مقادیر p، آزمون فرضیه، آزمون‌های t، فواصل اطمینان، و ANOVA اطلاعات کسب کنید.
همبستگی: ضریب همبستگی پیرسون و مزایا و چالش های آن را مطالعه کنید.
مفاهیم پیشرفته آماری: بین همبستگی و علیت تفاوت قائل شوید و آزمایش فرضیه عمیق را انجام دهید.
تمیز کردن و پیش پردازش داده ها: تکنیک های اصلی برای تمیز کردن و پیش پردازش داده ها، همراه با ترسیم هیستوگرام و تشخیص نقاط پرت.
تجزیه و تحلیل آماری و تجسم: داده ها را با آمار خلاصه خلاصه کنید، روابط بین متغیرها را با استفاده از نمودارهای زوجی تجسم کنید، و با استفاده از نقشه های حرارتی همبستگی های بالا را مدیریت کنید.
آنچه به دست خواهید آورد:
مهارت‌های عملی: تکنیک‌های آماری را برای مشکلات دنیای واقعی به کار ببرید و در زمینه حرفه‌ای خود تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده بگیرید.
درک پیشرفته: درک عمیقی از مفاهیم آماری، از معیارهای اساسی گرایش مرکزی تا آزمون فرضیه های پیشرفته، ایجاد کنید.
تجربه عملی: در تمرین‌ها و پروژه‌های عملی شرکت کنید تا دانش خود را تقویت کنید و تجربه عملی کسب کنید.
این دوره برای چه کسانی است:
تحلیلگران کسب و کار: به دنبال افزایش مهارت های تجزیه و تحلیل داده های خود هستند.
دانشمندان داده: به دنبال استفاده از تکنیک های آماری برای حل مسائل پیچیده.
دانش‌آموزان و افراد حرفه‌ای: علاقه‌مند به تسلط بر آمارهای کاربردی برای پیشرفت شغلی هستند.
پیش نیازها:
درک پایه ای از ریاضیات: بدون نیاز به تجربه قبلی در برنامه نویسی.
علاقه به تجزیه و تحلیل داده ها: علاقه شدید به یادگیری نحوه تجزیه و تحلیل و تفسیر موثر داده ها.
در پایان این دوره، شما به مهارت‌ها و دانشی برای مقابله با مشکلات داده‌های واقعی با استفاده از آمار کاربردی مجهز خواهید شد. همین حالا ثبت نام کنید و اولین قدم را برای مهارت در تجزیه و تحلیل آماری بردارید!
مقدمه ای بر آمار کسب و کار Introduction to Business Statistics
-
مقدمه ای بر انواع داده ها و آمار کسب و کار Introduction to Data Types and Business Statistics
-
داده های کمی در مقابل کیفی: یک تحلیل مقایسه ای Quantitative vs Qualitative Data: A Comparative Analysis
-
معیارهای گرایش مرکزی: میانگین، میانه و حالت Measures of Central Tendency: Mean, Median, and Mode
اقدامات پراکندگی و توزیع Measures of Dispersion and Distributions
-
درک معیارهای پراکندگی Understanding Measures of Dispersion
-
مقدمه ای بر توزیع ها و قضیه حد مرکزی Introduction to Distributions and the Central Limit Theorem
-
نمونه گیری و Z-Scores Sampling and Z-Scores
آزمون فرضیه و همبستگی Hypothesis Testing and Correlation
-
آزمون فرضیه و تفسیر P-Value Hypothesis Testing and P-Value Interpretation
-
آزمون های تی، فواصل اطمینان و ANOVA T-tests, Confidence Intervals, and ANOVA
-
ضریب همبستگی پیرسون توضیح داده شد Pearson Correlation Coefficient Explained
مفاهیم پیشرفته آماری Advanced Statistical Concepts
-
آزمون فرضیه های پیشرفته و تحلیل همبستگی Advanced Hypothesis Testing and Correlation Analysis
-
تکنیک های پاکسازی و پیش پردازش داده ها Data Cleaning and Preprocessing Techniques
-
تجسم داده ها با هیستوگرام ها و نمودارهای جعبه Visualizing Data with Histograms and Box Plots
تجزیه و تحلیل آماری و تجسم Statistical Analysis and Visualization
-
آمار خلاصه و روابط متغیر Summary Statistics and Variable Relationships
-
همبستگی و نمودارهای زوجی Correlation and Pair Plots
-
مدیریت همبستگی بالا و استفاده از نقشه های حرارتی Handling High Correlation and Using Heat Maps
-
تمرینات عملی: همبستگی پیرسون و آزمون فرضیه Practical Exercises: Pearson Correlation and Hypothesis Testing
Udemy (یودمی)
یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.
https://donyad.com/d/f39f7c
Akhil Vydyula
Full Stack Data Scientist
سلام!
اسم من Akhil Vydyula است، من یک دانشمند داده هستم
من قبلاً روی تجزیه و تحلیل داده های BFSI کار کرده بودم و مهارت های مدل سازی برای نظارت بر چرخه تمام عمر توسعه و اجرا. او دارای توانایی قوی است.
قابلیت بحث در مورد داده ها، مهندسی ویژگی، توسعه الگوریتم، آموزش مدل و پیاده سازی.
مهارت ها و شایستگی ها
دانش و تجربه تخصصی با برنامه نویسی C/C++/python و SQL.
باید قادر به یادگیری و اجرای سریع و موثر فناوری های جدید باشد.
مهارت های ریاضی عالی، مهارت های منطقی حل مسئله .
شرکت فعال در هکاتون ها در پلتفرم های مختلف و نوشتن وبلاگ در رسانه.
مهارت های فنی
یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP)، Computer Vision، Regression، Multi Label
Classification.Transfer Learning، Transformers، Ensembles، Stacking Classifiers.AutoML، SQL، Python، Keras، Pandas، NumPy، Seaborn، Matplotlib، Clustering، Systems Recommendation ,تحلیل سری زمانی.
نمایش نظرات