اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل داده‌های کاربردی با پایتون؛ از همبستگی تا استنتاج علی در تصمیم‌گیری‌های مدیریتی و پژوهشی

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های کاربردی با پایتون؛ از همبستگی تا استنتاج علی در تصمیم‌گیری‌های مدیریتی و پژوهشی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: استنتاج علی و مدل‌سازی پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی علوم داده و جایگاه تفکر آماری در مدیریت
  • 2. مرور کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
  • 3. آماده‌سازی داده‌ها و پاک‌سازی نویزهای آماری
  • 4. درک مفهوم همبستگی و محدودیت‌های آن در تحلیل‌های مدیریتی
  • 5. تفاوت بنیادین میان همبستگی و علیت در پژوهش‌های کاربردی
  • 6. مفهوم سوگیری در انتخاب داده‌ها و تأثیر آن بر تصمیم‌گیری
  • 7. تجسم داده‌ها به عنوان ابزاری برای شناسایی الگوهای اولیه
  • 8. مبانی احتمالات شرطی و قضایای پایه در تحلیل داده
  • 9. معرفی مدل‌های رگرسیون خطی و مفروضات کلاسیک آن
  • 10. بررسی خطاهای پیش‌بینی و شاخص‌های ارزیابی مدل
  • 11. مفهوم متغیرهای مخدوش‌کننده در طراحی آزمایش‌های علمی
  • 12. معرفی گراف‌های جهت‌دار بدون چرخه برای مدل‌سازی روابط علی
  • 13. شناسایی مسیرهای علی و مسدودسازی مسیرهای غیرمستقیم
  • 14. مفهوم مداخله و تفاوت آن با مشاهده در تحلیل‌های آماری
  • 15. معیار در پشتیبان و اهمیت آن در شناسایی تأثیر علی
  • 16. روش‌های تطبیق نمرات تمایل برای کاهش سوگیری در داده‌های مشاهده‌ای
  • 17. تکنیک‌های وزن‌دهی معکوس احتمال برای تخمین اثرات علی
  • 18. تحلیل مدل‌های رگرسیون چندمتغیره برای کنترل عوامل مزاحم
  • 19. مفهوم متغیرهای ابزاری و کاربرد آن در شرایط فقدان آزمایش تصادفی
  • 20. آزمون‌های حساسیت برای ارزیابی استحکام نتایج علی
  • 21. تحلیل ناپیوستگی در رگرسیون جهت ارزیابی سیاست‌های مدیریتی
  • 22. تفاوت‌های تحلیل داده‌های مقطعی و سری‌های زمانی در پیش‌بینی
  • 23. روش‌های تفاوت در تفاوت برای سنجش اثرات برنامه‌های توسعه‌ای
  • 24. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در مدل‌سازی‌های پیش‌بینی
  • 25. تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده و اهمیت آن در تصمیم‌گیری سازمانی
  • 26. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی در شرایط عدم قطعیت محیطی
  • 27. شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای تحلیل ریسک و سناریوهای مدیریتی
  • 28. اصول اخلاقی در تحلیل داده و رعایت حریم خصوصی کاربران
  • 29. مستندسازی فرآیند تحلیل و ارائه گزارش‌های مدیریتی مبتنی بر شواهد
  • 30. یکپارچه‌سازی تحلیل‌های علی در سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری سازمانی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Causal Inference استنباط علّی پایتون در علوم داده تحلیل آماری با پایتون تحلیل داده تصمیم‌گیری داده‌محور علوم داده مدل‌سازی پیش‌بینی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.