آموزش آمار برای علم داده: حل مسائل واقعی دنیای داده - آخرین آپدیت
دانلود Statistics for Data Science: Solve Real World Data Problems.
آیا به دنبال ورود به دنیای علم داده و تحلیل دادهها هستید؟ تسلط بر آمار یک ضرورت است، نه یک گزینه! این دوره با استفاده از مطالعات موردی واقعی، تصاویر بصری قدرتمند و مثالهای پایتون گام به گام، رویکردی تازه و کاربردی به آمار ارائه میدهد تا هر مفهوم را به راحتی درک کنید.
به دوره آمار برای علم داده: حل مسائل واقعی با دادههای واقعی خوش آمدید. دورهای که ایدههای انتزاعی آماری را به مهارتهای ملموسی تبدیل میکند که میتوانید در علم داده، هوش تجاری، یادگیری ماشین و تحقیقات از آنها استفاده کنید.
این دوره فقط تئوری نیست. شما با استفاده از مجموعههای داده واقعی و کتابخانههای پایتون مانند Statsmodels، تکنیکهای آماری را به صورت عملی به کار میبرید و از همان ابتدا تجربه کسب میکنید. چه درک توزیع دادهها، مقایسه گروهها، اندازهگیری روابط یا ساخت مدلهای رگرسیون، از طریق انجام دادن، یاد میگیرید.
آیا به دنبال یک شغل در علم داده، تحلیل دادهها یا یادگیری ماشین هستید؟ آیا برای درک مفاهیم اصلی آماری یا نحوه استفاده از آنها در مجموعههای داده واقعی با مشکل مواجه هستید؟ این دوره جامع، آمار برای علم داده: مطالعات موردی آماری، راهنمای کامل شما برای تسلط بر آمار مورد نیاز برای نقشهای علم داده مدرن است.
چه مبتدی باشید و چه به دنبال تقویت پایه آماری خود هستید، این دوره عملی و مثال محور، شما را از طریق مطالعات موردی واقعی و مثالهای کاربردی هدایت میکند که یادگیری آمار را هم جذاب و هم مؤثر میسازد. دیگر خبری از تئوری خشک نیست، فقط مفاهیم ضروری که مستقیماً بر روی دادههای واقعی اعمال میشوند.
آنچه خواهید آموخت:
- درک انواع مختلف دادهها: دستهای، عددی و نحوه اندازهگیری آنها.
- تسلط بر تکنیکهای تجسم داده (نمودارهای میلهای، نمودارهای خطی، نمودارهای دایرهای، هیستوگرامها، نمودارهای جعبهای و موارد دیگر).
- درک اندازهگیریهای آماری کلیدی مانند میانگین، میانه، مد، واریانس و انحراف معیار.
- تجزیه و تحلیل تمایل مرکزی، پراکنش و دادههای پرت برای خلاصه و تفسیر مؤثر دادهها.
- اندازهگیری روابط با استفاده از همبستگیها، کوواریانس و نقشههای حرارتی.
- غواصی عمیق در آزمون فرضیه با کاربردهای دنیای واقعی تستهای t، آزمونهای خی دو و موارد دیگر.
- یادگیری نحوه پیادهسازی مدلهای رگرسیون خطی و تفسیر مقادیر p، ضرایب و مقادیر R-squared.
- استفاده از Statsmodels، یک کتابخانه قدرتمند پایتون، برای انجام تجزیه و تحلیل آماری و مدلسازی در پروژههای خود.
چرا باید در این دوره شرکت کنید؟
آمار بنیان علم داده است. بدون درک روشنی از اصول آماری، اعتماد، تفسیر یا انتقال نتایج خود برایتان دشوار خواهد بود. این دوره هر آنچه را که نیاز دارید در اختیارتان قرار میدهد:
- توضیحات واضح از مفاهیم کلیدی.
- آموزشهای گام به گام با استفاده از پایتون و Statsmodels.
- یادگیری مبتنی بر مطالعه موردی - یاد بگیرید چگونه دادههای واقعی را تجزیه و تحلیل کنید.
- منابع قابل دانلود، آزمونها و خلاصهها برای تقویت یادگیری شما.
- طراحی شده برای مطالعه خودآموز با سخنرانیهای کوتاه و جذاب.
محتوای دوره شامل:
مقدمهای بر آمار برای علم داده
- داده چیست؟ درک نمودارها و جداول.
- نقش آمار در علم داده.
تکنیکهای تجسم داده
- مروری بر ابزارهای تجسم.
- نحوه استفاده از نمودارهای میلهای، خطی، دایرهای، هیستوگرام و جعبهای.
- تجزیه و تحلیل مؤثر توزیع دادهها.
اصول تجزیه و تحلیل داده
- معیارهای تمایل مرکزی (میانگین، میانه، مد).
- پراکنش داده (دامنه، IQR، انحراف معیار).
- تشخیص و تجزیه و تحلیل دادههای پرت.
درک روابط داده
- همبستگیها و نقشههای حرارتی.
- محاسبه کوواریانس و تفسیر تغییرپذیری.
آزمون فرضیه و استنتاج آماری
- مفاهیم کلیدی: فرضیه صفر در مقابل فرضیه جایگزین.
- تستهای t یک نمونهای، دو نمونهای، جفت شده.
- آزمون خی دو برای استقلال.
- اهمیت آماری و مقادیر p به زبان ساده توضیح داده شده است.
تجزیه و تحلیل رگرسیون با Statsmodels
- ساخت مدلهای رگرسیون خطی.
- درک ضرایب، باقیماندهها، R-squared.
- استفاده از رگرسیون برای پیشبینی و بینش.
در اینجا چیزی است که بررسی خواهید کرد:
- داستانسرایی بصری با دادهها - یاد بگیرید چگونه نمودارهای میلهای، نمودارهای خطی، نمودارهای دایرهای، هیستوگرامها، نمودارهای جعبهای و نمودارهای توزیع ایجاد و تفسیر کنید که بینشها را به وضوح و قدرتمندانه منتقل میکنند.
- خلاصهسازی دادهها با آمار - به معیارهای تمایل مرکزی و پراکنش بپردازید، دادههای پرت را کشف کنید و مجموعههای داده را به روشهای معنادار توصیف کنید.
- یافتن روابط در دادهها - از نقشههای حرارتی و ماتریسهای همبستگی برای کشف نحوه تعامل متغیرها استفاده کنید. کوواریانس و ریاضیات پشت روابط را درک کنید.
- آزمون آماری که اهمیت دارد - فراتر از تئوری با آزمون فرضیه بروید: تستهای t یک نمونهای، دو نمونهای، جفت شده و آزمونهای خی دو. یاد بگیرید که چگونه نتیجهگیریهای قابل اعتمادی از دادههای خود بگیرید.
- مدلسازی پیشبینی با رگرسیون - مدلهای رگرسیون خطی را با استفاده از Statsmodels بسازید و ارزیابی کنید. ضرایب، مقادیر p، باقیماندهها و نحوه ارزیابی دقت یک مدل با R-squared را درک کنید.
هر بخش با دقت طراحی شده است تا به شما در ایجاد غریزه داده دنیای واقعی کمک کند. با درسهای ویدیویی کوتاه و متمرکز، راهنماهای بصری و تمرینهای کدنویسی، به سرعت از یادگیری به کاربرد میروید.
و بله، همه چیز از ابتدا آموزش داده میشود - نیازی نیست که یک نابغه ریاضی یا یک استاد آمار باشید. اگر میتوانید پایتون را به صورت ابتدایی بنویسید و در مورد نحوه عملکرد دادهها کنجکاو هستید، آماده رفتن هستید.
چه چیزی این دوره را متمایز میکند؟
- این دوره عملی و کاربردی است: شما فقط به تماشای سخنرانیها نمینشینید، بلکه دادهها را کدنویسی، تجسم و آزمایش میکنید.
- این دوره برای کاربردهای علم داده طراحی شده است: تمام مثالها از مسائل واقعی و جریانهای کاری علم داده گرفته شدهاند.
- این دوره سریع است اما برای مبتدیان مناسب است: مفاهیم به درسهای کوچک تقسیم میشوند که میتوانید به راحتی هضم کنید و هر زمان که بخواهید دوباره مرور کنید.
در پایان این دوره، با اطمینان:
- هر مجموعه داده را با ابزار آماری تجزیه و تحلیل خواهید کرد.
- دادهها را برای کشف الگوها و روندها تجسم خواهید کرد.
- با استفاده از آزمونهای فرضیه، تصمیمات مبتنی بر داده خواهید گرفت.
- نتایج را با مدلهای رگرسیون پیشبینی خواهید کرد.
- یک پایه قوی برای یادگیری ماشین پیشرفته خواهید ساخت.
اگر میخواهید به نوعی از متخصصان داده تبدیل شوید که نه تنها با دادهها کار میکند، بلکه به طور عمیق آن را درک میکند - این دوره برای شماست.
امروز به ما بپیوندید و شروع به ساختن طرز فکر آماری کنید که هر دانشمند داده به آن نیاز دارد.
اگر میخواهید من نیز تولید کنم، به من اطلاع دهید:
- یک اسکریپت ویدیویی تبلیغاتی جذاب.
- تبلیغات متنی با نرخ تبدیل بالا برای فیس بوک، اینستاگرام یا لینکدین.
- یک نسخه متناسب با کاربران Kaggle یا دانشجویان بوت کمپ.
من اینجا هستم تا به موفقیت این دوره کمک کنم!
مقدمه Introduction
-
مقدمه Introduction
-
داده، نمودار و چارت چیست؟ What are data, graphs and charts.
آمار برای مصورسازی داده Sataistics For Data Visualization
-
مروری بر مصورسازی داده Data visulaization Overview
-
مصورسازی داده - نمودار میلهای Data Visualization - Bar Chart
-
مصورسازی داده - نمودار خطی Data Visualization - Line Chart
-
مصورسازی داده - نمودار دایرهای Data Visualization - Pie Chart
-
مصورسازی داده - هیستوگرام Data Visualization - Histogram
-
مصورسازی داده - نمودار جعبهای Data Visualization - Box Plot
-
مصورسازی داده - توزیع داده Data Visualization - Distribution of Data
آمار برای تحلیل داده Statistics For Data Analysis
-
تمایل مرکزی و معیارهای مرکز داده Central Tendency & Measures of Data Center.
-
پراکندگی و معیارهای پراکندگی داده Spread & Measures of Data Spread.
-
آمار خلاصه و دادههای پرت Summary Statistics & Outliers.
معیارهای روابط و تغییرپذیری بین ویژگیهای یک مجموعه داده Measures of Relationships and Variability between A Dataset Features.
-
همبستگی و نقشههای حرارتی Correlations & Heatmaps.
-
محاسبه کوواریانس Computing Covariance.
آمار برای علم داده با Statsmodels Statistics for Data Science with Statsmodels
-
مقدمهای بر Statsmodels Introduction to Statsmodels
-
کاوش مجموعههای داده با آمار توصیفی Exploring Datasets with Descriptive Statistics
-
مبانی آزمون فرضیه - مفهوم آزمون فرضیه Hypothesis Testing Essentials - Concept of Hypothesis Testing
-
مبانی آزمون فرضیه - آزمونهای تی تک نمونهای و دو نمونهای Hypothesis Testing Essentials - One-sample and two-sample t-tests
-
مبانی آزمون فرضیه - آزمون تی زوجی Hypothesis Testing Essentials - Paired t-test
-
مبانی آزمون فرضیه - آزمون خی دو برای استقلال Hypothesis Testing Essentials - Chi-Square test for independence
-
مدل رگرسیون خطی OLS، تحلیل باقیمانده، ضرایب، مقدار-P، R-squared Linear Regression OLS model, Residual Analysis,Coefficients, P-Values, R-squared
-
رگرسیون خطی چندگانه با statsmodels - گسترش به پیشبینیکنندههای چندگانه Multiple Linear Regression with statsmodels - Expanding to Multiple Predictors
-
مدیریت چند خطی بودن در رگرسیون خطی چندگانه با statsmodels VIF Handling Multicollinearity in Multiple Linear Regression with statsmodels VIF
جایزه Bonus
-
متشکرم. Thanks.
https://donyad.com/d/f4a87c
Tamer Ahmed
توسعه دهنده حرفه ای و دانشمند داده عاشق تدریس هستند. با بیش از 50000 دانشجوی خوشحال در دوره های من ثبت نام می کنند. در این روزها فناوری و برنامه نویسی به روح زندگی ما تبدیل شده اند ، بنابراین یادگیری کدنویسی برای همه بسیار مهم است. من یک برنامه نویس و دانشمند داده هستم ، من به بسیاری از زبانهای برنامه نویسی مانند پایتون ، SQL ، R ، جاوا تسلط دارم ، همچنین با ابزارهایی مانند Excel ، Tableau ، Jupyter Notebook ، Unity ، Unreal و R Studio نیز تجربه خوبی دارم. اشتیاق فراوان به آموزش فناوری و به اشتراک گذاشتن دانش با جامعه. یادگیری مادام العمر نوعی آموزش خودآموز است که بر رشد شخصی متمرکز است. در حالی که هیچ تعریف استانداردی از یادگیری مادام العمر وجود ندارد ، اما به طور کلی منظور از یادگیری است که در خارج از یک م instسسه رسمی آموزشی مانند مدرسه ، دانشگاه یا دوره های آنلاین آموزش شرکت ها اتفاق می افتد. من هر ماه دوره های خود را به روز می کنم تا بخش های جدیدی را به انتخاب خود اضافه کنم تا انتظارات شما را برآورده کنم.
نمایش نظرات