Course catalog

Course duration

Course provider

Topic

Categories

Showing 321-340 of 555 items.

coursera تحلیل کاربردی شبکه های اجتماعی در پایتون (Mitalearn-332891)

  • 3 hours 43 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Daniel Romero
درباره این دوره:

این دوره از طریق آموزش با استفاده از کتابخانه NetworkX زبان آموز را با تجزیه و تحلیل شبکه آشنا می کند. این دوره با درک اینکه تحلیل شبکه چیست و انگیزه هایی برای اینکه چرا ممکن است پدیده ها را به عنوان شبکه مدل سازی کنیم آغاز می شود. هفته دوم مفهوم اتصال و استحکام شبکه را معرفی می کند. هفته سوم راه های اندازه گیری اهمیت یا مرکزیت یک گره در یک شبکه را بررسی خواهد کرد. هفته آخر سیر تکامل شبکه‌ها در طول زمان را بررسی می‌کند و مدل‌های تولید شبکه و مشکل پیش‌بینی لینک را پوشش می‌دهد. این دوره باید بعد از: مقدمه ای بر علم داده در پایتون، نقشه برداری کاربردی، نمودار و نمایش داده ها در پایتون، و یادگیری ماشین کاربردی در پایتون گذرانده شود.

coursera تحلیل مالی سناریوها و تصمیمات (Mitalearn-288572)

  • 4 hours 6 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Gies College of Business, University of Illinois
درباره این دوره:

این دوره بر اتخاذ و اجرای یک ذهنیت تحلیلی مالی در هنگام تصمیم گیری سازمانی و تجزیه و تحلیل سناریو تمرکز دارد. این دوره با مروری بر دیدگاه "داخلی" سازمان آغاز می شود، که در آن مفاهیم اساسی، از جمله اهمیت نحوه سازماندهی اطلاعات هزینه برای سناریوهای مختلف تصمیم گیری را خواهید آموخت. سپس در مورد تجزیه و تحلیل سناریو، از جمله تجزیه و تحلیل هزینه-حجم- سود و سایر مفاهیم اساسی که به تسهیل تصمیم گیری مالی سازمانی کمک می کند، یاد خواهید گرفت. در مرحله بعد، در مورد برنامه ریزی و بودجه، یک عملکرد کلیدی که به سازمان ها اجازه می دهد منابع لازم برای دستیابی به اهداف سازمانی را شناسایی و تخصیص دهند، آشنا خواهید شد. سپس یاد خواهید گرفت که چگونه عملکرد واقعی را در برابر این بودجه ها با استفاده از تحلیل واریانس ارزیابی کنید. در نهایت، با سیستم اندازه‌گیری، ارزیابی و جبران عملکرد سازمان آشنا می‌شوید. به طور خاص، شما با مزایا و معایب معیارهای رایج عملکرد مالی آشنا خواهید شد و درک خواهید کرد که چگونه یک سازمان از معیارهای عملکرد غیر مالی در سیستم اندازه گیری عملکرد استراتژیک خود برای تکمیل دیدگاه مالی استفاده می کند.

coursera ترسیم، نمودار و نمایش داده های کاربردی در پایتون (Mitalearn-332755)

  • 3 hours 14 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Christopher Brooks
درباره این دوره:

این دوره زبان آموز را با مبانی تجسم اطلاعات، با تمرکز بر گزارش و ترسیم نمودار با استفاده از کتابخانه matplotlib آشنا می کند. این دوره با یک دیدگاه طراحی و سواد اطلاعاتی شروع می شود و به این موضوع می پردازد که چه چیزی یک تجسم خوب و بد را ایجاد می کند و معیارهای آماری از نظر تجسم به چه چیزی تبدیل می شوند. هفته دوم بر روی فناوری مورد استفاده برای تجسم سازی در پایتون، matplotlib و معرفی بهترین شیوه ها در هنگام ایجاد نمودارهای اساسی و نحوه تحقق تصمیمات طراحی در چارچوب تمرکز خواهد کرد. هفته سوم آموزش عملکردهای موجود در matplotlib خواهد بود و انواع نمودارهای آماری پایه را نشان می دهد که به یادگیرندگان کمک می کند تشخیص دهند که چه زمانی یک روش خاص برای یک مشکل خاص خوب است. این دوره با بحث در مورد اشکال دیگر ساختاردهی و تجسم داده ها به پایان می رسد. این دوره باید بعد از مقدمه ای بر علم داده در پایتون و قبل از باقیمانده دوره های علوم داده کاربردی با پایتون گذرانده شود: یادگیری ماشین کاربردی در پایتون، متن کاوی کاربردی در پایتون، و تحلیل شبکه های اجتماعی کاربردی در پایتون.

coursera ترکیب و تجزیه و تحلیل داده های پیچیده (Mitalearn-335628)

  • 2 hours 59 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Richard Valliant, Ph.D.
درباره این دوره:

در این دوره شما یاد خواهید گرفت که چگونه از وزن های نظرسنجی برای تخمین آمار توصیفی، مانند میانگین ها و مجموع، و کمیت های پیچیده تر مانند پارامترهای مدل برای رگرسیون های خطی و لجستیک استفاده کنید. قابلیت‌های نرم‌افزار با R® پوشش داده می‌شود که تاکید خاصی دارد. این دوره همچنین مبانی پیوند رکورد و تطبیق آماری را پوشش می دهد - که هر دو به عنوان روش هایی برای ترکیب داده ها از منابع مختلف اهمیت بیشتری پیدا می کنند. ترکیب مجموعه داده ها مسائل اخلاقی را مطرح می کند که دوره بررسی می کند. ممکن است لازم باشد رضایت آگاهانه از افراد گرفته شود تا داده‌های آنها پیوند داده شود. شما در مورد تفاوت در الزامات قانونی در کشورهای مختلف یاد خواهید گرفت.

coursera تست فرضیه با پایتون و اکسل (Mitalearn-334285)

  • 24 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Gerald S. Brown,Kishore K. Pochampally
درباره این دوره:

در بازار کار امروزی، رهبران برای رقابتی بودن نیاز به درک اصول اساسی داده ها دارند. یک روش ضروری برای درک تجارت و تجزیه و تحلیل، آزمون فرضیه است. این دوره کوتاه که توسط اساتید متخصص دانشگاه تافتز طراحی شده است، مبانی آزمون فرضیه میانگین جمعیت و نسبت جمعیت را با استفاده از Excel و Python برای محاسبات آموزش می دهد. شما همچنین قضیه حد مرکزی را که برای آزمایش فرضیه ضروری است، کشف خواهید کرد. برای به پایان رساندن دوره، با ایجاد طرحی برای آزمایشی در محل کار خود که از آزمون فرضیه استفاده می کند، مهارت های جدید خود را به کار خواهید گرفت.

linkedin تسلط بر توابع جستجو در اکسل: هفت فرمول قدرتمند (Mitalearn-428244)

  • 1 hours 15 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 25 July 2026
  • Author: Josh Aharonoff
درباره این دوره:

در این دوره تصادف جذاب که به منظور ارتقاء مهارت های مدیریت داده ها و مدیریت داده های خود طراحی شده است ، به دنیای عملکردهای جستجوی Excel بروید. به مربی جوش آهارونوف بپیوندید-همچنین به عنوان پسر CFO شما شناخته می شود ، که صدها هزار دنبال کننده آنلاین حرفه ای در رسانه های اجتماعی دارد-همانطور که او اکتشافی عمیق ترین کاربردهای متداول و مهم را ارائه می دهد. در پایان این دوره ، شما آماده استفاده از VLOOKUP ، HLOOKUP ، XLOOKUP ، INDEX ، MATCH ، ترکیب قدرتمند/ترکیب مسابقه و GetPivotData خواهید بود. این که آیا شما تازه شروع به کار کرده اید یا به دنبال اصلاح مهارت های خود هستید ، این دوره متناسب است تا به شما در حرکت در مجموعه داده های خود با سهولت و اعتماد به نفس کمک کند.

coursera تسلط بر توسعه نرم افزار در R Capstone (Mitalearn-332041)

  • 1 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Roger D. Peng, PhD,Brooke Anderson
درباره این دوره:

برنامه نویسی R Capstone

coursera تصمیم گیری انسانی و سوگیری های آن (Mitalearn-329355)

  • 2 hours 22 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Srikanth Velamakanni,Fractal Analytics
درباره این دوره:

این دوره در مورد سوگیری ها و محدودیت های مغز انسان، استراتژی هایی برای غلبه بر این سوگیری ها بحث می کند و هنگام تصمیم گیری و توصیه ها، داده ها را به طور انتقادی تجزیه و تحلیل می کند. تجزیه و تحلیل موثر و عینی داده ها سفری طولانی است و اولین قدم آگاهی از این سوگیری ها، پیش داوری ها و ادراکات است. در پایان این دوره، شما درک عمیقی از سوگیری‌هایی که بر تصمیم‌گیری انسانی تأثیر می‌گذارند و روش‌هایی که برای مقابله با این سوگیری‌ها به کار می‌روند، ایجاد خواهید کرد. شما همچنین به چارچوب هایی برای تصمیم گیری موثر مجهز خواهید شد. در این دوره ثبت نام کنید تا پیچیدگی های تصمیم گیری انسانی را کشف کنید و شروع به کاوش در تصمیم گیری انسانی کنید. بدون نیاز به تجربه قبلی

coursera تصمیم گیری مبتنی بر داده (Mitalearn-331786)

  • 5 hours 58 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Wendy Martin
درباره این دوره:

پس از تولید داده ها، باید با انجام یک تحلیل آماری مناسب به سؤال تحقیق پاسخ دهیم. مهندسان و متخصصان کسب و کار باید بدانند که از کدام آزمون یا آزمایش استفاده کنند. از طریق این کلاس، شما قادر خواهید بود یک آزمایش نمونه را برای مقایسه با داده های تاریخی انجام دهید. همچنین می توانید روابط آماری معنی داری بین دو متغیر را تعیین کنید. شما می توانید دو آزمون نمونه را برای داده های مستقل و وابسته انجام دهید. در نهایت، داده‌های بیش از دو گروه را با استفاده از تحلیل واریانس تجزیه و تحلیل خواهید کرد. این دوره را می توان برای اعتبار آکادمیک به عنوان بخشی از مدرک کارشناسی ارشد مهندسی CU Boulder در مدیریت مهندسی (ME-EM) که در پلت فرم Coursera ارائه می شود، گذراند. ME-EM برای کمک به مهندسان، دانشمندان و متخصصان فنی طراحی شده است تا به سمت نقش های رهبری و مدیریت در بخش های مهندسی و فنی حرکت کنند. با پذیرش مبتنی بر عملکرد و بدون فرآیند درخواست، ME-EM برای افرادی با طیف گسترده ای از تحصیلات کارشناسی و/یا تجربه حرفه ای ایده آل است. درباره برنامه ME-EM در https://www.coursera.org/degrees/me-engineering-management-boulder اطلاعات بیشتری کسب کنید.

coursera تصمیم گیری مبتنی بر داده (Mitalearn-328182)

  • 2 hours 32 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Alex Mannella
درباره این دوره:

به تصمیم گیری مبتنی بر داده خوش آمدید. در این دوره آموزشی، با تجزیه و تحلیل داده ها و نقش آن در تصمیم گیری های تجاری آشنا می شوید. شما یاد خواهید گرفت که چرا داده ها مهم هستند و چگونه تکامل یافته اند. شما با "داده های بزرگ" و نحوه استفاده از آن آشنا خواهید شد. همچنین با چارچوبی برای انجام تجزیه و تحلیل داده ها و ابزارها و تکنیک هایی که معمولاً استفاده می شود آشنا خواهید شد. در نهایت، شما فرصتی خواهید داشت که دانش خود را در یک محیط تجاری شبیه سازی شده به کار ببرید. این دوره توسط PricewaterhouseCoopers LLP با آدرسی در 300 Madison Avenue, New York, New York, 10017 ایجاد شده است.

linkedin تصمیم گیری مبتنی بر داده با گیجی (Mitalearn-455631)

  • 41 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 18 May 2026
  • Author: Chris French
درباره این دوره:

تحلیلگران داده اغلب زمان زیادی را صرف تعقیب منابع ضعیف، گردآوری پاسخ‌های پراکنده و اعتبارسنجی تحقیقاتی می‌کنند که می‌توان به آن‌ها اعتماد کرد. در این دوره، کریس فرنچ، تحلیلگر داده به شما نشان می دهد که چگونه از Perplexity به عنوان یک شریک تحقیقاتی ساختاریافته برای کار تحلیلی استفاده کنید، بنابراین می توانید از سوالات گسترده به بینش های معتبر و آماده تصمیم گیری بروید. یاد بگیرید که چگونه درخواست های غنی از زمینه بنویسید، تحقیقات چندمنبعی عمیق انجام دهید و کیفیت نقل قول ها و شواهد دریافتی را ارزیابی کنید. از طریق سناریوهایی در اندازه بازار، تجزیه و تحلیل رقبا و تحقیقات صنعت، این دوره به شما کمک می کند تا یک گردش کاری تکرارپذیر برای ترکیب یافته ها و حمایت از تصمیمات ذینفعان با اطمینان ایجاد کنید.

coursera تصمیمات مبتنی بر داده با Power BI (Mitalearn-281772)

  • 4 hours 9 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Keith Gibson
درباره این دوره:

کاربران جدید Power BI دوره را با کسب درک مفهومی از برنامه دسکتاپ Power BI و سرویس Power BI آغاز خواهند کرد. یادگیرندگان رابط Power BI را در حین یادگیری نحوه مدیریت صفحات و درک اصول اولیه تجسم ها بررسی خواهند کرد. فراگیران می توانند مجموعه داده های دوره را دانلود کنند و در تجربیات عملی متعددی شرکت کنند تا نحوه وارد کردن، اتصال، تمیز کردن، تبدیل و مدل سازی داده های خود را در برنامه دسکتاپ Power BI کشف کنند. یادگیرندگان گزارش ها را بررسی می کنند، در مورد فضاهای کاری یاد می گیرند و مشاهده، ایجاد و انتشار گزارش ها در سرویس Power BI را تمرین می کنند. در نهایت، زبان آموزان در ایجاد و استفاده از داشبورد مهارت خواهند داشت.

coursera تعریف، توصیف و تجسم داده ها (Mitalearn-327502)

  • 3 hours 50 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Wendy Martin
درباره این دوره:

به عنوان رهبران حوزه انتخابی خود، نه تنها باید بدانید که چگونه سؤالات درست بپرسید، بلکه باید با استفاده از روش های مبتنی بر داده به آنها پاسخ دهید. از طریق این کلاس، شما قادر خواهید بود به آنچه که واقعاً می‌خواهید بدانید، داده‌های مرتبط با آن سؤال را توصیف کنید و اطلاعات آن داده‌ها را برای درک و توضیح نتایج تجسم کنید. این دوره را می توان برای اعتبار آکادمیک به عنوان بخشی از مدرک کارشناسی ارشد مهندسی CU Boulder در مدیریت مهندسی (ME-EM) که در پلت فرم Coursera ارائه می شود، گذراند. ME-EM برای کمک به مهندسان، دانشمندان و متخصصان فنی طراحی شده است تا به سمت نقش های رهبری و مدیریت در بخش های مهندسی و فنی حرکت کنند. با پذیرش مبتنی بر عملکرد و بدون فرآیند درخواست، ME-EM برای افرادی با طیف گسترده ای از تحصیلات کارشناسی و/یا تجربه حرفه ای ایده آل است. درباره برنامه ME-EM در https://www.coursera.org/degrees/me-engineering-management-boulder اطلاعات بیشتری کسب کنید.

coursera تفکر طراحی و تجزیه و تحلیل پیش بینی برای محصولات داده (Mitalearn-331446)

  • 2 hours 22 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Julian McAuley,Ilkay Altintas
درباره این دوره:

این دومین دوره تخصصی چهار دوره تخصصی Python Data Products for Predictive Analytics است که بر اساس پردازش داده های پوشش داده شده در دوره 1 و معرفی اصول اولیه طراحی مدل های پیش بینی در پایتون است. در این دوره با مفاهیم اساسی یادگیری آماری آشنا می شوید و روش های مختلف ساخت مدل های پیش بینی را یاد می گیرید. در هر مرحله از تخصص، شما تجربه عملی در دستکاری داده ها و ایجاد مهارت های خود را به دست خواهید آورد، و در نهایت به پروژه ای که شامل تمام مفاهیم آموزش داده شده در تخصص می شود، ختم می شود.

linkedin تفکر طراحی: هوش داده (Mitalearn-125508)

  • 44 minutes
  • متوسط
  • Release date: 10 April 2018
  • Author: frog,Randall Elliott
درباره این دوره:

دیروز کلان داده ها همه چیز خشم بود. امروزه ما ماشین‌ها و فرآیندهای هوشمندی برای استفاده هوشمندانه از این داده‌ها داریم. بیاموزید که چگونه هوش داده مدرن به طراحان کمک می کند تا تجربه طراحی شخصی و انسانی تری را ارائه دهند. راندال الیوت، معاون مدیر فناوری طراحی در قورباغه، نحوه استفاده از داده‌ها را در حل خلاقانه مسئله نشان می‌دهد: ایجاد ایده، ایجاد طرح‌های بهتر و ارتباط با کاربران به روش‌های معنادار. او با داده های تولید شده توسط رایانه و همچنین داده های جمع آوری شده از طریق مصاحبه و سایر ابزارهای عملی مقابله می کند. او نحوه جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تجسم اطلاعات را برای کمک به حل چالش های مشتری، استفاده از ابزارهای هوشمند و فرآیندهای چابک مانند نمونه سازی سریع نشان می دهد.

linkedin توابع پایتون برای علم داده (Mitalearn-194103)

  • 1 hours 30 minutes
  • متوسط
  • Release date: 21 June 2026
  • Author: Madecraft,Lavanya Vijayan
درباره این دوره:

توابع بلوک اصلی برنامه‌نویسی و کار با داده‌ها و یک رویکرد ضروری برای خوانایی و استفاده مجدد کد هستند. در این دوره آموزشی، نحوه صرفه جویی در زمان و بهبود کد خود را با استفاده از توابع رایج برای پروژه های علم داده کشف کنید. توابع اساسی داخلی پایتون برای علم داده و همچنین توابع داخلی پیشرفته تری مانند تابع فیلتر در پایتون را کاوش کنید. یاد بگیرید که چگونه از توابع کتابخانه های NumPy و SciPy برای دستکاری داده های عددی و انجام عملیات آماری استفاده کنید. یاد بگیرید چگونه با استفاده از توابع کتابخانه پانداها، داده ها را به طور کارآمد ذخیره، اصلاح و گروه بندی کنید. نکاتی در مورد استفاده از توابع از کتابخانه های Matplotlib و Seaborn برای تجسم داده ها دریافت کنید. به‌علاوه، درباره مشکلات و اشتباهات رایج توسعه‌دهندگان در هنگام استفاده از توابع به عنوان بخشی از ابتکار عمل علم داده، اطلاعاتی کسب کنید.

coursera توسعه محصولات داده (Mitalearn-334710)

  • 4 hours 12 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Brian Caffo, PhD,Jeff Leek, PhD,Roger D. Peng, PhD
درباره این دوره:

محصول داده، خروجی تولید از یک تحلیل آماری است. محصولات داده وظایف تجزیه و تحلیل پیچیده را خودکار می کنند یا از فناوری برای گسترش کاربرد یک مدل، الگوریتم یا استنتاج مبتنی بر داده استفاده می کنند. این دوره اصول اولیه ایجاد محصولات داده با استفاده از بسته های Shiny، R و گرافیک های تعاملی را پوشش می دهد. این دوره بر روی مبانی آماری ایجاد یک محصول داده متمرکز خواهد شد که می تواند برای گفتن داستانی در مورد داده ها برای مخاطبان انبوه مورد استفاده قرار گیرد.

coursera توصیفگرهای داده های اساسی، توزیع های آماری، و کاربرد در تصمیم گیری های تجاری (Mitalearn-213211)

  • 2 hours 40 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Sharad Borle
درباره این دوره:

توانایی درک و به کارگیری آمار کسب و کار در صنعت اهمیت فزاینده ای پیدا می کند. درک خوب آمار کسب و کار لازمه تفسیر صحیح و مرتبط از داده ها است. فقدان دانش می تواند منجر به تصمیمات اشتباه شود که به طور بالقوه می تواند پیامدهای منفی برای یک شرکت داشته باشد. این دوره آموزشی برای آشنایی شما با آمار کسب و کار طراحی شده است. ما با مفهوم آمار توصیفی شروع می کنیم، که خلاصه کردن داده ها با استفاده از چند عدد است. دسته بندی های مختلف معیارهای توصیفی به همراه توابع اکسل برای محاسبه آنها معرفی و مورد بحث قرار می گیرند. مفهوم احتمال یا عدم قطعیت همراه با مفهوم نمونه و داده های جمعیت با استفاده از مثال های تجاری مرتبط معرفی شده است. این ما را به توزیع‌های آماری مختلف همراه با توابع اکسل هدایت می‌کند که سپس برای مدل‌سازی یا تقریب فرآیندهای تجاری استفاده می‌شوند. شما می‌توانید این معیارهای توصیفی داده‌ها و توزیع‌های آماری مختلف را با استفاده از مثال‌های مبتنی بر اکسل که به راحتی دنبال می‌شوند و در طول دوره نشان داده شده‌اند، اعمال کنید. برای انجام موفقیت آمیز تکالیف دوره، دانش آموزان باید به Microsoft Excel دسترسی داشته باشند. _____________________________________ هفته 1 ماژول 1: توصیفگرهای داده های پایه در این ماژول شما به درک، محاسبه و تفسیر معیارهای توصیفی یا خلاصه داده های مختلف خواهید رسید. این معیارهای توصیفی با استفاده از چند عدد داده ها را خلاصه و ارائه می کنند. توابع اکسل مناسب برای انجام این محاسبات معرفی و نشان داده شده است. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • دسته بندی داده های توصیفی • معیارهای گرایش مرکزی، میانگین، میانه، حالت و تفسیرها و محاسبات آنها • اندازه‌گیری‌های پراکندگی در داده‌ها، محدوده، محدوده بین چارکی، انحراف معیار و واریانس • توطئه های جعبه • تفسیر معیار انحراف معیار با استفاده از قاعده سرانگشتی و قضیه چبیشف _____________________________________ هفته 2 ماژول 2: اندازه گیری های توصیفی ارتباط، احتمال و توزیع های آماری این ماژول معیارهای کوواریانس و همبستگی و توابع اکسل مربوطه آنها را ارائه می دهد. شما می توانید مفهوم علیت در مقابل همبستگی را درک کنید. سپس ماژول مفهوم احتمال و متغیرهای تصادفی را معرفی می کند و شروع به معرفی توزیع های آماری می کند. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • معیارهای ارتباط، کوواریانس و معیارهای همبستگی. علیت در مقابل همبستگی • احتمال و متغیرهای تصادفی. داده های گسسته در مقابل داده های پیوسته • مقدمه ای بر توزیع های آماری _____________________________________ هفته 3 ماژول 3: توزیع عادی این ماژول توزیع نرمال و تابع اکسل را برای محاسبه احتمالات و نتایج مختلف از توزیع معرفی می کند. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • تابع چگالی احتمال و مساحت زیر منحنی به عنوان معیاری از احتمال • توابع توزیع عادی (منحنی زنگ)، NORM.DIST، NORM.INV در اکسل _____________________________________ هفته 4 ماژول 4: کار با توزیع ها، عادی، دو جمله ای، پواسون در این ماژول، برنامه های مختلف توزیع Normal را مشاهده خواهید کرد. همچنین با توزیع های Binomial و Poisson آشنا خواهید شد. قضیه حد مرکزی در زمینه درک داده های نمونه در مقابل داده های جمعیت و پیوند بین این دو معرفی و توضیح داده شده است. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • کاربردهای مختلف توزیع نرمال • توزیع دو جمله ای و پواسون • داده های نمونه در مقابل جمعیت. قضیه حد مرکزی

coursera جدال داده با پروژه پایتون (Mitalearn-331973)

  • متوسط
  • Release date: 27 June 2026
  • Author: Di Wu
درباره این دوره:

دوره "پروژه جدال داده ها" فرصتی را برای دانش آموزان فراهم می کند تا دانش به دست آمده در سراسر تخصص را در یک پروژه جدال داده های واقعی مورد علاقه خود به کار گیرند. شرکت‌کنندگان خط لوله کشمکش داده‌ها را گام به گام دنبال می‌کنند، از شناسایی منابع داده تا پردازش و یکپارچه‌سازی داده‌ها، تا به یک مجموعه داده خوب و آماده برای تجزیه و تحلیل دست یابند. این دوره دانش‌آموزان را قادر می‌سازد تا تجربیات عملی در فرآیند جدال داده‌ها به دست آورند و آنها را برای رسیدگی به چالش‌های پیچیده داده در سناریوهای دنیای واقعی آماده می‌کند. در طول دوره، دانش‌آموزان روی پروژه جدال داده‌های خود کار می‌کنند و دانش و مهارت‌های به‌دست‌آمده در هر ماژول را برای دستیابی به مجموعه داده‌ای تصفیه‌شده و به خوبی آماده‌شده به‌کار می‌برند. در پایان دوره، شرکت‌کنندگان در فرآیند جدال داده‌ها مهارت خواهند داشت و آماده مقابله با چالش‌های داده‌های دنیای واقعی در حوزه‌های مختلف خواهند بود.

coursera جدال داده ها، تجزیه و تحلیل و تست AB با SQL (Mitalearn-332551)

  • 4 hours 33 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Katrina Glaeser Poole
درباره این دوره:

این دوره به شما این امکان را می دهد تا مهارت های SQL آموزش داده شده در "SQL for Data Science" را در چهار مطالعه موردی تحقیقاتی علم داده به طور فزاینده پیچیده و معتبر به کار ببرید. ما یاد خواهیم گرفت که چگونه مُهرهای زمانی همه نوع را به فرمت‌های رایج تبدیل کنیم و محاسبات تاریخ/زمان را انجام دهیم. ما JOIN بهینه را برای تحقیق علم داده انتخاب و انجام خواهیم داد و داده‌ها را در یک مجموعه داده تجزیه و تحلیل با حذف کردن، اجرای بررسی‌های کیفیت، پر کردن پشتی و مدیریت تهی، پاکسازی می‌کنیم. ما یاد می گیریم که چگونه داده ها را در هر بخش با استفاده از توابع پنجره بندی تقسیم و تجزیه و تحلیل کنیم و از دستورات case برای اجرای منطق شرطی برای رسیدگی به یک تحقیق علم داده استفاده کنیم. همچنین نحوه تبدیل یک پرس و جو به یک کار زمان بندی شده و نحوه درج داده ها در یک پارتیشن تاریخ را توضیح خواهیم داد. در نهایت، با توجه به نیاز به تحلیل پیش‌بینی‌کننده، با استفاده از ابزارها و مهارت‌هایی که در طول دوره ایجاد کرده‌ایم، ویژگی‌ای را از داده‌های خام مهندسی می‌کنیم. کاربرد واقعی این مهارت ها چارچوبی را برای انجام تجزیه و تحلیل آزمون AB در اختیار شما قرار می دهد.

Suggestions