آموزش احتمال برای آمار و علم داده

Probability for Statistics and Data Science

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: احتمال بهبود تصمیمات تجاری: مقدمه، ترکیبات، استنتاج بیزی، توزیع ها درک نظریه احتمال کشف ترکیبیات یادگیری نحوه استفاده و تفسیر نماد بیزی انواع مختلف متغیرهای توزیع را می توان دنبال کرد پیش نیازها: مطلقاً هیچ تجربه ای لازم نیست. ما از اصول اولیه شروع می کنیم و به تدریج دانش شما را تقویت می کنیم. تمایل به یادگیری و تمرین

اگر می‌خواهید در دنیای تجارت موفق باشید، احتمالاً احتمالاً اساسی‌ترین مهارتی است که باید کسب کنید. چیزی که اکثر مردم نمی دانند این است که داشتن یک طرز فکر احتمالی بسیار مهمتر از دانستن "حقایق مطلق" است.

شما قبلاً اینجا هستید، بنابراین در واقع این را می دانید.

و فرقی نمی‌کند که احتمال محض، آمار، هوش تجاری، امور مالی یا علم داده در جایی که می‌خواهید دانش احتمالی خود را به کار ببرید...

احتمال آمار و علم داده به شما کمک می کند!

این جایی است که در آن شغل خود را به سطح بعدی می‌برید - احتمال، احتمال شرطی، احتمال بیزی، و توزیع احتمال.

شاید از خود بپرسید: "هی، اما چه چیزی این دوره را بهتر از بقیه می کند؟"

Probability for Statistics and Data Science به دقت ساخته شده است تا منعکس کننده ترین مهارت هایی باشد که به شما امکان می دهد مفاهیم پیچیده احتمالی را درک و محاسبه کنید. این دوره عبارت است از:

  • به راحتی قابل درک است

  • جامع

  • عملی

  • به نکته

  • متحرک بسیار زیبا (با کیفیت فیلم شگفت انگیز)

مملو از تمرینات و منابع فراوان


همه اینها عالی است، اما در واقع چه چیزی یاد خواهید گرفت؟ احتمال. و چیزی کمتر از آن.


به‌طور دقیق‌تر، روی پیاده‌سازی مفاهیم احتمالی تجاری تمرکز می‌کنیم. این به یک دوره جامع متشکل از:

تبدیل می شود
  • یک بخش مقدماتی که شما را با اساسی ترین مفاهیم در زمینه احتمال آشنا می کند: رویداد، فضای نمونه، مکمل، مقدار مورد انتظار، واریانس، تابع توزیع احتمال

  • ما به تدریج بر دانش شما با اولین فرمول‌های قابل اجرا افزوده می‌شویم:

  • ترکیب‌ها یا قلمرو جایگشت‌ها، تغییرات و ترکیب‌ها. اینجا جایی است که قوانین حاکم بر "احتمال روزمره" را می آموزید

  • هنگامی که پس‌زمینه قوی‌تری داشتید، برای نظریه احتمال عمیق‌تر - احتمال بیزی آماده خواهید بود.

  • آیا این عبارت را دیده اید: P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B)؟ این قضیه بیز است - بنیادی ترین واحد سازنده استنتاج بیزی. پیچیده به نظر می رسد اما کمتر از 1 ساعت طول می کشد تا بفهمید نه تنها چگونه آن را بخوانید، بلکه چگونه از آن استفاده کنید و آن را ثابت کنید

  • برای رسیدن به آنجا، در مورد اتحادیه ها، تقاطع ها، مجموعه های متقابل انحصاری، مجموعه های همپوشانی، احتمال شرطی، قانون جمع، و قانون ضرب خواهید آموخت


بیشتر این موضوعات را می توان به شکلی آنلاین یافت. اما ما از این موضوع ناراحت نیستیم زیرا از کیفیت برجسته تدریسی که ارائه می کنیم مطمئن هستیم.

آنچه که ما واقعاً به آن افتخار می کنیم، چیزی است که در دوره بعدی اتفاق می افتد. توزیع ها

توزیع ها چیزی شبیه "قلب" احتمال است که در علم داده به کار می رود. ممکن است نام بسیاری از آنها را شنیده باشید، اما اینجا تنها جایی است که در آن اطلاعات دقیقی درباره بسیاری از رایج ترین توزیع ها پیدا خواهید کرد.

  • گسسته: توزیع یکنواخت، توزیع برنولی، توزیع دوجمله ای (این جایی است که بسیاری از ترکیبات قسمت های قبلی را خواهید دید)، پواسون

  • پیوسته: توزیع نرمال، توزیع نرمال استاندارد، T Student، مجذور کای، نمایی، لجستیک

ما نه تنها یک ویدیوی اختصاصی برای هر یک از آنها داریم، نحوه تعیین آنها، محل استفاده آنها، بلکه نحوه اعمال فرمولهای آنها.

در نهایت، ما یک بحث کوتاه در مورد 3 مورد از رایج‌ترین مکان‌هایی که می‌توانید در آنها به احتمال زیاد برخورد کنید، خواهیم داشت:

  • مالی

  • آمار

  • علوم داده


    اگر کافی نیست، به خاطر داشته باشید که پس از هر بخش، موارد واقعی را داریم. ما می دانیم که هیچ کس نمی خواهد تئوری خشک را بیاموزد بدون اینکه ببیند آن در موقعیت های تجاری واقعی اعمال می شود، بنابراین این نیز در دسترس است!

ما فکر می کنیم که این برای متقاعد کردن شما از نظر برنامه درسی کافی است. اما ما همچنین می دانیم که شما واقعاً به این موضوع اهمیت می دهید که WHO نیز به شما آموزش می دهد.

آموزش علاقه ماست   

ما بیش از چهار ماه سخت کار کردیم تا بهترین دوره احتمالی ممکن را ایجاد کنیم که بیشترین ارزش را برای شما داشته باشد. ما می خواهیم شما موفق شوید، به همین دلیل است که هدف این دوره تا حد امکان جذاب است. انیمیشن‌های باکیفیت، مطالب آموزشی فوق‌العاده، سوالات مسابقه، جزوه‌ها و یادداشت‌های درسی، تنها برخی از امتیازاتی هستند که به دست خواهید آورد. چه چیز دیگری؟

پشتیبانی استثنایی Q A. آره. این بخش مورد علاقه ما است - تعامل با شما در مورد موضوعات مختلفی که در مورد آنها می آموزید (و شما نیز آن را دوست خواهید داشت!)

چه چیزی این دوره را از بقیه دوره های احتمالی متفاوت می کند؟

  • تولید با کیفیت بالا - ویدیو و انیمیشن HD (این مجموعه ای از سخنرانی های خسته کننده نیست!)

  • مدرس دانا (ریاضی دان ماهری که در سطح بین المللی مسابقه داده است) که نه تنها دانش احتمالی خود را به شما می دهد، بلکه ارتباطات پیچیده بین حوزه های تخصص او - مالی و علم داده را به شما ارائه می دهد

  • جامع - ما تمام موضوعات احتمالی و مهارت‌هایی را که برای ارتقاء سطح شغلی خود نیاز دارید پوشش خواهیم داد

  • مطالعات موردی گسترده - به شما کمک می‌کند همه چیزهایی را که آموخته‌اید تقویت کنید

  • پشتیبانی استثنایی - ما این را گفتیم، اما بیایید دوباره بگوییم - اگر مفهومی را درک نمی‌کنید یا می‌خواهید به سادگی خطی را به ما بسپارید، ظرف 1 روز کاری پاسخی دریافت خواهید کرد

  • مختصر - بزرگترین سرمایه گذاری که انجام می دهید زمان خودتان است. و ما آن را هدر نخواهیم داد. تمام آموزش های ما مستقیماً سر اصل مطلب است

    هنوز متقاعد نشده اید؟

چرا به این مهارت ها نیاز دارید؟

  1. حقوق/درآمد - بیشتر کسب‌وکارها شروع به درک      مزایای اجرای تصمیمات مبتنی بر داده‌ها کرده‌اند. و همه آن‌ها روی احتمال قدم می‌گذارند. طرز فکر احتمالی قطعاً یکی از مهارت‌های غیرخودکار است که انتظار می‌رود مدیران دهه آینده داشته باشند

  2. تبلیغات و آینده ایمن - اگر احتمالات را به خوبی درک کنید، می‌توانید از کسب و کار و موقعیت‌های خود به روشی بسیار قانع‌کننده‌تر پشتیبان بگیرید، بدون اینکه از شواهد کمی استفاده کنید. نیازی به گفتن نیست، این مسیر رشد شغلی است       

  3. افق‌های جدید - احتمال مسیری برای موقعیت‌های بسیاری در هر صنعتی است. در حالی که به ندرت یک موقعیت تمام وقت است، اما امروزه برای اکثر مشاغل تجاری بسیار مهم است. و این یک جنبه خسته کننده نیست!

لطفاً به خاطر داشته باشید که این دوره با 30 روز ضمانت بازگشت وجه Udemy ارائه می شود. و چرا چنین تضمینی نمی دهید؟ ما مطمئن هستیم که این دوره ارزش زیادی را برای شما فراهم می کند.

بیایید با هم شروع به یادگیری کنیم!


سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای بر احتمال Introduction to Probability

  • دوره شامل چه مواردی می شود؟ What does the course cover?

  • فرمول احتمال چیست؟ What is the probability formula?

  • چگونه مقادیر مورد انتظار را محاسبه کنیم؟ How to compute expected values?

  • توزیع فرکانس احتمال چیست؟ What is a probability frequency distribution?

  • توزیع فرکانس احتمال چیست؟ What is a probability frequency distribution?

  • مکمل چیست؟ What is a complement?

  • مکمل چیست؟ What is a complement?

مقدمه ای بر احتمال Introduction to Probability

  • دوره شامل چه مواردی می شود؟ What does the course cover?

  • فرمول احتمال چیست؟ What is the probability formula?

  • فرمول احتمال چیست؟ What is the probability formula?

  • فرمول احتمال چیست؟ What is the probability formula?

  • چگونه مقادیر مورد انتظار را محاسبه کنیم؟ How to compute expected values?

  • چگونه مقادیر مورد انتظار را محاسبه کنیم؟ How to compute expected values?

  • چگونه مقادیر مورد انتظار را محاسبه کنیم؟ How to compute expected values?

  • توزیع فرکانس احتمال چیست؟ What is a probability frequency distribution?

  • توزیع فرکانس احتمال چیست؟ What is a probability frequency distribution?

  • مکمل چیست؟ What is a complement?

  • مکمل چیست؟ What is a complement?

ترکیبیات Combinatorics

  • چرا ترکیبات مفید هستند؟ Why are combinatorics useful?

  • چرا ترکیبات مفید هستند؟ Why are combinatorics useful?

  • چه زمانی از Permutations استفاده می کنیم؟ When do we use Permutations?

  • حل فاکتوریل Solving Factorials

  • چرا می توانیم از مقادیر خاصی بیش از یک بار استفاده کنیم؟ Why can we use certain values more than once?

  • چرا می توانیم از مقادیر خاصی بیش از یک بار استفاده کنیم؟ Why can we use certain values more than once?

  • اگر نتوانیم از مقادیر خاصی بیش از یک بار استفاده کنیم چه؟ What if we couldn't use certain values more than once?

  • محاسبه تغییرات بدون تکرار Computing Variations without Repetition

  • ترکیبات چیست و چگونه به تغییرات شباهت دارند؟ What are combinations and how are they similar to variations?

  • "تقارن" در ترکیبات چیست؟ What is "symmetry" in Combinations?

  • "تقارن" در ترکیبات چیست؟ What is "symmetry" in Combinations?

  • چگونه ترکیبی از رویدادها را با فضاهای نمونه جداگانه ترکیب کنیم؟ How do we combine combinations of events with separate sample spaces?

ترکیبیات Combinatorics

  • چرا ترکیبات مفید هستند؟ Why are combinatorics useful?

  • چرا ترکیبات مفید هستند؟ Why are combinatorics useful?

  • چرا ترکیبات مفید هستند؟ Why are combinatorics useful?

  • چرا ترکیبات مفید هستند؟ Why are combinatorics useful?

  • چه زمانی از Permutations استفاده می کنیم؟ When do we use Permutations?

  • چه زمانی از Permutations استفاده می کنیم؟ When do we use Permutations?

  • چه زمانی از Permutations استفاده می کنیم؟ When do we use Permutations?

  • حل فاکتوریل Solving Factorials

  • حل فاکتوریل Solving Factorials

  • حل فاکتوریل Solving Factorials

  • چرا می توانیم از مقادیر خاصی بیش از یک بار استفاده کنیم؟ Why can we use certain values more than once?

  • چرا می توانیم از مقادیر خاصی بیش از یک بار استفاده کنیم؟ Why can we use certain values more than once?

  • چرا می توانیم از مقادیر خاصی بیش از یک بار استفاده کنیم؟ Why can we use certain values more than once?

  • چرا می توانیم از مقادیر خاصی بیش از یک بار استفاده کنیم؟ Why can we use certain values more than once?

  • اگر نتوانیم از مقادیر خاصی بیش از یک بار استفاده کنیم چه؟ What if we couldn't use certain values more than once?

  • محاسبه تغییرات بدون تکرار Computing Variations without Repetition

  • ترکیبات چیست و چگونه به تغییرات شباهت دارند؟ What are combinations and how are they similar to variations?

  • ترکیبات چیست و چگونه به تغییرات شباهت دارند؟ What are combinations and how are they similar to variations?

  • ترکیبات چیست و چگونه به تغییرات شباهت دارند؟ What are combinations and how are they similar to variations?

  • "تقارن" در ترکیبات چیست؟ What is "symmetry" in Combinations?

  • "تقارن" در ترکیبات چیست؟ What is "symmetry" in Combinations?

  • "تقارن" در ترکیبات چیست؟ What is "symmetry" in Combinations?

  • "تقارن" در ترکیبات چیست؟ What is "symmetry" in Combinations?

  • چگونه ترکیبی از رویدادها را با فضاهای نمونه جداگانه ترکیب کنیم؟ How do we combine combinations of events with separate sample spaces?

  • چگونه ترکیبی از رویدادها را با فضاهای نمونه جداگانه ترکیب کنیم؟ How do we combine combinations of events with separate sample spaces?

  • چگونه ترکیبی از رویدادها را با فضاهای نمونه جداگانه ترکیب کنیم؟ How do we combine combinations of events with separate sample spaces?

  • شانس برنده شدن یک بلیط در لاتاری چقدر است؟ What is the chance of a single ticket winning the lottery?

  • شانس برنده شدن یک بلیط در لاتاری چقدر است؟ What is the chance of a single ticket winning the lottery?

  • شانس برنده شدن در لاتاری چقدر است؟ What is the chance of winning the lottery?

  • شانس برنده شدن در لاتاری چقدر است؟ What is the chance of winning the lottery?

  • خلاصه ای از ترکیبات A Summary of Combinatorics

  • خلاصه ای از ترکیبات A Summary of Combinatorics

  • مثال عملی: ترکیبیات Practical Example: Combinatorics

  • مثال عملی: ترکیبیات Practical Example: Combinatorics

استنتاج بیزی Bayesian Inference

  • مجموعه چیست؟ What is a set?

  • دو رویداد چگونه می توانند با یکدیگر تعامل داشته باشند؟ What are the different ways two events can interact with one another?

  • محل تلاقی مجموعه های A و B چقدر است؟ What is the intersection of sets A and B?

  • اتحاد مجموعه های A و B چیست؟ What is the union of sets A and B?

  • آیا همه مکمل ها متقابلاً منحصر به فرد هستند؟ Are all complements mutually exclusive?

  • آیا همه مکمل ها متقابلاً منحصر به فرد هستند؟ Are all complements mutually exclusive?

  • وابسته بودن دو رویداد به چه معناست؟ What does it mean to for two events to be dependent?

  • وابسته بودن دو رویداد به چه معناست؟ What does it mean to for two events to be dependent?

  • تفاوت بین P(A|B) و P(B|A) چیست؟ What is the difference between P(A|B) and P(B|A)?

  • چگونه قانون افزودنی را اعمال کنیم؟ How do we apply the additive rule?

  • چگونه قانون افزودنی را اعمال کنیم؟ How do we apply the additive rule?

  • چگونه فرمول قانون ضرب را بدست آوریم؟ How do we derive the Multiplication Rule formula?

  • چگونه فرمول قانون ضرب را تفسیر کنیم؟ How do we interpret the Multiplication Rule Formula?

استنتاج بیزی Bayesian Inference

  • مجموعه چیست؟ What is a set?

  • مجموعه چیست؟ What is a set?

  • مجموعه چیست؟ What is a set?

  • دو رویداد چگونه می توانند با یکدیگر تعامل داشته باشند؟ What are the different ways two events can interact with one another?

  • دو رویداد چگونه می توانند با یکدیگر تعامل داشته باشند؟ What are the different ways two events can interact with one another?

  • دو رویداد چگونه می توانند با یکدیگر تعامل داشته باشند؟ What are the different ways two events can interact with one another?

  • محل تلاقی مجموعه های A و B چقدر است؟ What is the intersection of sets A and B?

  • محل تلاقی مجموعه های A و B چقدر است؟ What is the intersection of sets A and B?

  • محل تلاقی مجموعه های A و B چقدر است؟ What is the intersection of sets A and B?

  • اتحاد مجموعه های A و B چیست؟ What is the union of sets A and B?

  • اتحاد مجموعه های A و B چیست؟ What is the union of sets A and B?

  • اتحاد مجموعه های A و B چیست؟ What is the union of sets A and B?

  • آیا همه مکمل ها متقابلاً منحصر به فرد هستند؟ Are all complements mutually exclusive?

  • آیا همه مکمل ها متقابلاً منحصر به فرد هستند؟ Are all complements mutually exclusive?

  • وابسته بودن دو رویداد به چه معناست؟ What does it mean to for two events to be dependent?

  • وابسته بودن دو رویداد به چه معناست؟ What does it mean to for two events to be dependent?

  • وابسته بودن دو رویداد به چه معناست؟ What does it mean to for two events to be dependent?

  • وابسته بودن دو رویداد به چه معناست؟ What does it mean to for two events to be dependent?

  • تفاوت بین P(A|B) و P(B|A) چیست؟ What is the difference between P(A|B) and P(B|A)?

  • تفاوت بین P(A|B) و P(B|A) چیست؟ What is the difference between P(A|B) and P(B|A)?

  • تفاوت بین P(A|B) و P(B|A) چیست؟ What is the difference between P(A|B) and P(B|A)?

  • احتمال شرطی در زندگی واقعی Conditional Probability in Real-Life

  • احتمال شرطی در زندگی واقعی Conditional Probability in Real-Life

  • چگونه قانون افزودنی را اعمال کنیم؟ How do we apply the additive rule?

  • چگونه قانون افزودنی را اعمال کنیم؟ How do we apply the additive rule?

  • چگونه قانون افزودنی را اعمال کنیم؟ How do we apply the additive rule?

  • چگونه قانون افزودنی را اعمال کنیم؟ How do we apply the additive rule?

  • چگونه فرمول قانون ضرب را بدست آوریم؟ How do we derive the Multiplication Rule formula?

  • چگونه فرمول قانون ضرب را تفسیر کنیم؟ How do we interpret the Multiplication Rule Formula?

  • چه زمانی از قضیه بیز در زندگی واقعی استفاده می کنیم؟ When do we use Bayes' Theorem in Real Life?

  • چه زمانی از قضیه بیز در زندگی واقعی استفاده می کنیم؟ When do we use Bayes' Theorem in Real Life?

  • قضیه بیز Bayes' Theorem

  • قضیه بیز Bayes' Theorem

  • مثال عملی: استنتاج بیزی Practical Example: Bayesian Inference

  • مثال عملی: استنتاج بیزی Practical Example: Bayesian Inference

توزیع ها Distributions

  • توزیع احتمال چیست؟ What is a probability distribution?

  • توزیع احتمال چیست؟ What is a probability distribution?

  • دو نوع اصلی توزیع بر اساس نوع داده ای که داریم چیست؟ What are the two main types of distributions based on the type of data we have?

  • توزیع یکنواخت گسسته چیست؟ What is the Discrete Uniform Distribution?

  • توزیع یکنواخت گسسته چیست؟ What is the Discrete Uniform Distribution?

  • توزیع برنولی چیست؟ What is the Bernoulli Distribution?

  • توزیع برنولی چیست؟ What is the Bernoulli Distribution?

  • توزیع دوجمله ای چیست؟ What is the Binomial Distribution?

  • توزیع پواسون چیست؟ What is the Poisson Distribution?

  • توزیع پواسون چیست؟ What is the Poisson Distribution?

  • توزیع مداوم چیست؟ What is a Continuous Distribution?

  • توزیع نرمال چیست؟ What is a Normal Distribution?

  • توزیع T دانشجویی چیست؟ What is a Student's T Distribution?

  • توزیع T دانشجویی چیست؟ What is a Student's T Distribution?

  • توزیع Chi-Squared چیست؟ What is a Chi-Squared Distribution?

  • توزیع نمایی چیست؟ What is an Exponential Distribution?

  • توزیع لجستیک چیست؟ What is the Logistic Distribution?

  • توزیع لجستیک چیست؟ What is a Logistic Distribution?

  • مثال عملی: توزیع ها Practical Example: Distributions

توزیع ها Distributions

  • توزیع احتمال چیست؟ What is a probability distribution?

  • توزیع احتمال چیست؟ What is a probability distribution?

  • دو نوع اصلی توزیع بر اساس نوع داده ای که داریم چیست؟ What are the two main types of distributions based on the type of data we have?

  • دو نوع اصلی توزیع بر اساس نوع داده ای که داریم چیست؟ What are the two main types of distributions based on the type of data we have?

  • دو نوع اصلی توزیع بر اساس نوع داده ای که داریم چیست؟ What are the two main types of distributions based on the type of data we have?

  • توزیع های گسسته و ویژگی های آنها Discrete Distributions and their characteristics.

  • توزیع های گسسته و ویژگی های آنها Discrete Distributions and their characteristics.

  • توزیع های گسسته و ویژگی های آنها. Discrete Distributions and Their Characteristics.

  • توزیع های گسسته و ویژگی های آنها. Discrete Distributions and Their Characteristics.

  • توزیع یکنواخت گسسته چیست؟ What is the Discrete Uniform Distribution?

  • توزیع یکنواخت گسسته چیست؟ What is the Discrete Uniform Distribution?

  • توزیع یکنواخت گسسته چیست؟ What is the Discrete Uniform Distribution?

  • توزیع یکنواخت گسسته چیست؟ What is the Discrete Uniform Distribution?

  • توزیع برنولی چیست؟ What is the Bernoulli Distribution?

  • توزیع برنولی چیست؟ What is the Bernoulli Distribution?

  • توزیع برنولی چیست؟ What is the Bernoulli Distribution?

  • توزیع برنولی چیست؟ What is the Bernoulli Distribution?

  • توزیع دوجمله ای چیست؟ What is the Binomial Distribution?

  • توزیع دوجمله ای چیست؟ What is the Binomial Distribution?

  • توزیع دوجمله ای چیست؟ What is the Binomial Distribution?

  • توزیع پواسون چیست؟ What is the Poisson Distribution?

  • توزیع پواسون چیست؟ What is the Poisson Distribution?

  • توزیع مداوم چیست؟ What is a Continuous Distribution?

  • توزیع مداوم چیست؟ What is a Continuous Distribution?

  • توزیع مداوم چیست؟ What is a Continuous Distribution?

  • توزیع نرمال چیست؟ What is a Normal Distribution?

  • توزیع نرمال چیست؟ What is a Normal Distribution?

  • توزیع نرمال چیست؟ What is a Normal Distribution?

  • استاندارد کردن یک توزیع عادی Standardizing a Normal Distribution

  • استاندارد کردن یک توزیع عادی Standardizing a Normal Distribution

  • چگونه یک توزیع عادی را استاندارد کنیم؟ How do we Standardize a Normal Distribution?

  • چگونه یک توزیع عادی را استاندارد کنیم؟ How do we Standardize a Normal Distribution?

  • توزیع T دانشجویی چیست؟ What is a Student's T Distribution?

  • توزیع T دانشجویی چیست؟ What is a Student's T Distribution?

  • توزیع Chi Squared چیست؟ What is a Chi Squared Distribution?

  • توزیع Chi Squared چیست؟ What is a Chi Squared Distribution?

  • توزیع Chi-Squared چیست؟ What is a Chi-Squared Distribution?

  • توزیع نمایی چیست؟ What is an Exponential Distribution?

  • توزیع نمایی چیست؟ What is an Exponential Distribution?

  • توزیع نمایی چیست؟ What is an Exponential Distribution?

  • توزیع لجستیک چیست؟ What is the Logistic Distribution?

  • توزیع لجستیک چیست؟ What is a Logistic Distribution?

  • مثال عملی: توزیع ها Practical Example: Distributions

اتصال به سایر زمینه ها Tie-ins to Other Fields

اتصال به سایر زمینه ها Tie-ins to Other Fields

  • پیوند با امور مالی Tie-ins to Finance

  • پیوند با امور مالی Tie-ins to Finance

  • پیوند با آمار Tie-ins to Statistics

  • پیوند با آمار Tie-ins to Statistics

  • پیوند با علم داده Tie-ins to Data Science

  • پیوند با علم داده Tie-ins to Data Science

نمایش نظرات

آموزش احتمال برای آمار و علم داده
جزییات دوره
3.5 hours
46
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
12,506
4.4 از 5
دارد
دارد
دارد
365 Careers
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

365 Careers 365 Careers

ایجاد فرصت برای دانشجویان علوم داده و مالی