آموزش تسلط بر مدل سازی آماری: آزمون تمرینی موفقیت آمیز

Statistical Modeling Mastery: Success Exam Practice Test

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.
نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.
توضیحات دوره: مدل سازی آماری برای تجزیه و تحلیل داده ها: دستیابی به موفقیت در امتحانات با آزمون های جامع تمرین و راهنمایی های متخصص آمار توصیفی تئوری احتمال اساسی مقدمه تکنیک های تجسم داده های رگرسیون آزمون آزمون آنالیز رگرسیون چندگانه تجزیه و تحلیل واریانس (ANOVA) تجزیه و تحلیل رگرسیون لجستیک (PCA) ) یادگیری ماشینی پیشرفته تحلیل خوشه ای با آمار بیزی Scikit-learn پیش نیازها: درک اساسی آمار شامل مفاهیمی مانند میانگین، میانه، واریانس و توزیع احتمال. آشنایی با یک زبان برنامه نویسی مانند پایتون یا R، به ویژه در مدیریت داده ها و انجام عملیات اساسی.

تسلط بر مدل سازی آماری: آزمون تمرینی موفقیت آمیز

درود، جادوگران مشتاق داده! با دوره تست عملی ما، آماده شوید تا در منطقه هیجان انگیز مدل سازی ریاضی برای تجزیه و تحلیل داده ها غوطه ور شوید. چه برای اولین بار وارد مدل سازی ریاضی شوید یا در تلاش برای رشد مهارت های خود باشید، این دوره فقط برای شما طراحی شده است. ما ابزارهای مهمی مانند Scikit-learn (همچنین به عنوان sklearn شناخته می شود) در Python و R برای یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل آماری بررسی خواهیم کرد.

از طریق پرسش‌ها و پاسخ‌های جذاب، دنیای شگفت‌انگیز تجزیه و تحلیل و آمار چند متغیره را مرور خواهیم کرد تا نحوه استخراج بینش معنادار از داده‌ها را درک کنیم. هدف ما؟ استفاده از Scikit-learning برای تقویت مهارت‌های ضروری خود در سناریوهای یادگیری ماشینی، باعث می‌شود تفکر پیچیده مانند یک نسیم باشد. در این سفر یادگیری به ما بپیوندید تا جادوی پشت ابزار قدرتمند مدل‌سازی ریاضی، یادگیری ماشینی و یادگیری Scikit را پرده برداری کنیم!


طرح کلی برای مدلسازی آماری

  1. ساده:

    • آمار توصیفی

    • نظریه احتمال اولیه

    • مقدمه ای بر تحلیل رگرسیون

    • تکنیک های تجسم داده

  2. متوسط:

    • آزمایش فرضیه

    • تحلیل رگرسیون چندگانه

    • تحلیل واریانس (ANOVA)

    • تحلیل سری زمانی

  3. مجتمع:

    • رگرسیون لجستیک

    • تحلیل مؤلفه اصلی (PCA)

    • تحلیل خوشه ای

    • یادگیری ماشین پیشرفته با Scikit-learn

    • آمار بیزی


اهمیت مدل‌سازی آماری

مدل‌سازی آماری در کشف الگوها، روابط و روندها در داده‌ها بسیار مهم است. با کمی کردن عدم قطعیت و پیش‌بینی‌های مبتنی بر شواهد تجربی، تصمیم‌گیری آگاهانه را امکان‌پذیر می‌کند.

با ارائه چارچوبی برای تجزیه و تحلیل، به درک پدیده های پیچیده و هدایت استراتژی ها در زمینه های مختلف مانند علم، اقتصاد، مراقبت های بهداشتی و فراتر از آن کمک می کند. اهمیت آن در استخراج بینش های معنادار و کمک به استدلال مبتنی بر شواهد است که برای اقدامات و پیشرفت های آگاهانه بسیار مهم است.


تمرین ها و آزمونها

تست های تمرینی Practice Tests

  • مروری بر مدل سازی آماری Overview for Statistical Modeling

  • آزمون ساده به مدل سازی آماری Simple Quiz to Statistical Modeling

  • آزمون متوسط ​​تا مدل سازی آماری Intermediate Quiz to Statistical Modeling

  • آزمون پیچیده به مدل سازی آماری Complex Quiz to Statistical Modeling

نمایش نظرات

آموزش تسلط بر مدل سازی آماری: آزمون تمرینی موفقیت آمیز
جزییات دوره
آزمون یا تمرین
648
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
787
از 5
ندارد
ندارد
ندارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Faisal Zamir Faisal Zamir

من فیصل ضمیر هستم که دارای 5+ سال تجربه در زمینه آموزش طراحی وب ، توسعه وب ، زبان های برنامه نویسی و غیره در کالج ها ، آکادمی ها ، دانشگاه هستم. من می توانم از طریق آموزش های ویدئویی ، آموزش های وبلاگ ، PDF ، کلاس های آنلاین و غیره تدریس کنم. من مایل هستم که مباحث مرتبط با فناوری اطلاعات را به دانش آموزان مبتدی آموزش دهم که به آنها این امکان را می دهد که هرگونه مهارت را بیاموزند.

Python AI ML DL DS Quiz Maker Python AI ML DL DS Quiz Maker

آزمون ساز یادگیری ماشینی هوش مصنوعی پایتون