دوره جامع تحلیل داده و آمار کاربردی با پایتون برای یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده و آمار کاربردی با پایتون برای یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: آمار و احتمالات کاربردی در تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی آمار و نقش آن در یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم پایه در جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها
• 3. کار با کتابخانه‌های اصلی تحلیل داده در پایتون
• 4. تحلیل اکتشافی داده‌ها و مصورسازی مقدماتی
• 5. شاخص‌های مرکزی و پراکندگی در توزیع داده‌ها
• 6. احتمالات پایه و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی
• 7. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمالی گسسته
• 8. توزیع‌های احتمالی پیوسته و کاربرد در توزیع نرمال
• 9. قضیه حد مرکزی و اهمیت آن در آمار استنباطی
• 10. نمونه‌گیری و روش‌های برآورد آماری
• 11. تخمین‌گرهای نقطه‌ای و بازه‌ای
• 12. مبانی آزمون فرض آماری
• 13. سطح معناداری و خطاهای نوع اول و دوم
• 14. آزمون‌های مقایسه میانگین‌ها و واریانس‌ها
• 15. همبستگی و تحلیل روابط بین متغیرها
• 16. رگرسیون خطی ساده و تحلیل ضرایب
• 17. رگرسیون چندگانه و ارزیابی مدل
• 18. مفاهیم پایه یادگیری ماشین و نقش آمار در آن
• 19. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 20. نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌ها
• 21. کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 22. مفاهیم پایه در خوشه‌بندی داده‌ها
• 23. ارزیابی دقت مدل‌های یادگیری ماشین
• 24. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌سازی
• 25. مبانی یادگیری نظارت‌شده و دسته‌بندی
• 26. تحلیل واریانس برای مقایسه مدل‌ها
• 27. استفاده از آمار بیزی در یادگیری ماشین
• 28. مدل‌های احتمالی در طبقه‌بندی متن
• 29. کاربرد آمار در تحلیل سری‌های زمانی
• 30. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با روش‌های آماری
• 31. مفاهیم عدم قطعیت در مدل‌های پیش‌بینی
• 32. روش‌های نمونه‌گیری مجدد و بوت‌استرپ
• 33. تحلیل داده‌های پرت و مدیریت آن‌ها
• 34. کاربرد آمار در سیستم‌های توصیه‌گر
• 35. اخلاق در تحلیل داده و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 36. پروژه نهایی تحلیل داده و پیاده‌سازی مدل آماری