یادگیری نظارت شده - مدل‌های رگرسیون

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک هدف و کاربردهای مدل‌های رگرسیون در زمینه‌های مختلف، مانند اقتصاد و امور مالی
• بررسی مفهوم اولیه رگرسیون خطی ساده، که در آن یک متغیر وابسته در برابر یک متغیر مستقل مدل‌سازی می‌شود.
• درک نحوه‌ برازش توابع چندجمله‌ای به داده‌، که اجازه‌ روابط غیرخطی میان متغیرها را می‌دهد.
• گسترش مفاهیم رگرسیون خطی به چند متغیر مستقل و یادگیری نحوه‌ تفسیر ضرایب هر predictor

توضیحات دوره

دوره جامع مدل‌های رگرسیون به گونه‌ای طراحی شده که دانشجویان را با درک عمیق‌تری از تحلیل رگرسیون، یکی از پرکاربردترین تکنیک‌های آماری برای تحلیل روابط میان متغیرها، آشنا کند. این دوره از طریق ترکیبی از مبانی نظری، کاربردهای عملی و تمرین‌های عملی، به دانشجویان مهارت‌های لازم برای ساخت، تفسیر و اعتبارسنجی مؤثر مدل‌های رگرسیون را ارائه می‌دهد. دانشجویان درک مستحکمی از مفاهیم رگرسیون پیدا خواهند کرد که به آنها کمک می‌کند تا در برخورد با داده‌ پیچیده و سناریوهای واقعی تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند. این دوره برای دانشجویان دوره کارشناسی ارشد و دکترای پیشرفته و همچنین حرفه‌ای‌ها که به دنبال افزایش دانش آماری و توانایی‌های تحلیلی خود هستند، در نظر گرفته شده است.

برای اطمینان از مشارکت کامل دانشجویان در مباحث دوره، داشتن پیشینه قوی در آمار و دانش اولیه از جبر خطی توصیه می‌شود. تجربه قبلی در آمار مقدماتی و آشنایی با مفاهیم تحلیل داده (به عنوان مثال، آزمون فرضیه و آمار توصیفی) مزیت خواهد بود.

دوره جامع مدل‌های رگرسیون دانشجویان را قادر می‌سازد تا تحلیلگران و تصمیم‌گیرندگان ماهری در مسیرهای علمی و حرفه‌ای خود شوند و انتخاب‌های آگاهانه‌ای بر اساس شواهد و بینش‌های داده محور داشته باشند. با داشتن این مجموعه مهارت ارزشمند، فارغ‌التحصیلان این دوره در موقعیت بهتری قرار می‌گیرند تا به پژوهش، سیاست‌گذاری و حل مشکلات در زمینه‌های مختلف کمک کنند و از این طریق چشم‌اندازهای شغلی و توانایی‌های خود را برای ایجاد تغییر مثبت در جهان افزایش دهند.

اهداف دوره:

• درک اصول بنیادی - دانشجویان با اصول بنیادی تحلیل رگرسیون، از جمله انواع مختلف رگرسیون (مانند خطی، چندگانه، لجستیک، چندجمله‌ای و غیره)، فرضیات و مفاهیم ریاضی بنیادی آشنا خواهند شد. بر تفسیر ضرایب، مفهوم پیش‌بینی و ارزیابی کیفیت مدل‌های رگرسیون تأکید خواهد شد.
• ساخت مدل رگرسیون - شرکت‌کنندگان فرآیند گام به گام ساخت مدل‌های رگرسیون را خواهند آموخت. این موضوع شامل تکنیک‌هایی برای انتخاب متغیر، مدیریت متغیرهای دسته‌ای، برخورد با هم‌خطی و مقایسه مدل‌ها است. دانشجویان با روش‌های خودکار و دستی آشنا خواهند شد تا درک جامع از فرآیند ساخت مدل به دست آورند.
• ارزیابی و اعتبارسنجی مدل - ارزیابی عملکرد و اعتبار مدل‌های رگرسیون اهمیت زیادی دارد. دانشجویان ابزارهای تشخیصی برای ارزیابی فرضیات مدل، شناسایی داده پرت و وجود داده اکتشافی را بررسی خواهند کرد.
• تفسیر و اشتراک‌گذاری نتایج - توانایی تفسیر نتایج رگرسیون به طور دقیق و انتقال مؤثر یافته‌ها امری ضروری است. دانشجویان یاد خواهند گرفت چگونه ضرایب را تفسیر کرده، اهمیت آنها را اندازه‌گیری کرده و نتایج را به طور واضح و مختصر به ذینفعان مختلف انتقال دهند.
• مباحث پیشرفته در رگرسیون - این دوره به مباحث پیشرفته پرداخته و شامل رگرسیون سری‌های زمانی، رگرسیون غیرخطی، مدل‌های خطی سلسله‌مراتبی و مدل‌های خطی تعمیم‌یافته است. دانشجویان بینش‌هایی در مورد زمان و نحوه کاربرد این تکنیک‌ها برای مواجهه با چالش‌های واقعی به دست خواهند آورد.
• کاربردهای واقعی - در طول دوره، دانشجویان با مطالعات موردی و مثال‌هایی از حوزه‌های مختلف مانند اقتصاد، علوم اجتماعی، مراقبت‌های بهداشتی و مهندسی آشنا خواهند شد. این تجربه به دانشجویان امکان می‌دهد تا تحلیل رگرسیون را در زمینه‌های مختلف به کار ببرند و از ارتباط مدل‌های رگرسیون در سناریوهای گوناگون آگاه شوند.
• نرم‌افزارهای آماری - تجربه عملی جنبه‌ای حیاتی از این دوره است. دانشجویان با بسته‌های نرم‌افزاری آماری محبوب (مانند R، پایتون یا SPSS) کار کرده و مدل‌های رگرسیون را اجرا و تحلیل داده را انجام خواهند داد. در پایان دوره، شرکت‌کنندگان در استفاده از این ابزارها برای مدل‌سازی رگرسیون مسلط خواهند شد.

نتیجه‌گیری دوره:

در پایان، دوره جامع مدل‌های رگرسیون، بررسی عمیقی از تحلیل رگرسیون ارائه می‌دهد و برای دانشجویان ابزارها و دانش لازم برای استفاده مؤثر از این تکنیک آماری قدرتمند را فراهم می‌کند. در طول دوره، دانشجویان تجربه عملی با مجموعه‌های داده واقعی به دست می‌آورند که اطمینان حاصل می‌کند به خوبی برای کاربرد تحلیل رگرسیون در گستره وسیعی از سناریوهای عملی آماده هستند. با تسلط به تکنیک‌های رگرسیون، دانشجویان آماده خواهند بود تا در زمینه‌های مختلف، نظیر تحقیقات، کسب‌وکار، سیاست‌گذاری و موار دیگر به تصمیم‌گیری‌های داده محور که منجر به نتایج مثبت می‌شود، کمک کنند. چه در حال ادامه تحصیل باشید و چه وارد دنیای کار شوید، فارغ‌التحصیلان این دوره دارای مجموعه مهارت ارزشمندی هستند که در دنیای داده محوری امروزی بسیار مورد تقاضا است. با ادامه افزایش تقاضا برای تحلیل داده‌ و مدل‌سازی پیش‌بینانه، این دوره به دانشجویان قدرت می‌دهد تا به تحلیلگران و حل‌کنندگان متخصص مسائل تبدیل شوند که می‌توانند تأثیر قابل توجهی در زمینه‌های خود داشته باشند.

در پایان دوره، شرکت‌کنندگان قادر به درک موارد زیر خواهند بود:

• درک نظریات زمینه‌ای مدل‌های رگرسیون مختلف و فرضیات آنها
• ساخت و اعتبارسنجی مدل‌های رگرسیون با استفاده از تکنیک‌ها و ابزارهای مناسب
• تنفسیر نتایج رگرسیون و انتقال یافته‌ها به ذینفعان مختلف
• اعمال تحلیل رگرسیون برای حل مسائل پیچیده در زمینه‌های متنوع
• استفاده با اطمینان از نرم‌افزارهای آماری برای تحلیل داده‌ و مدل‌سازی رگرسیون

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشجویان و پژوهشگران
• تحلیلگران داده و دانشمندان داده
• افرادی که در تحلیل کسب‌وکار، بازاریابی، امور مالی یا هر حوزه دیگری که تصمیم‌گیری داده محور حیاتی است، مشغول به کار هستند.
• آنهایی که مهارت‌های برنامه‌نویسی دارند و می‌خواهند دانش خود را در زمینه مدل‌سازی رگرسیون برای تحلیل و پیش‌بینی داده‌ گسترش دهند.