نظریه احتمال و رگرسیون برای تحلیل پیش‌بینانه

آنچه یاد خواهید گرفت:

• محاسبه احتمالات شرطی و اعمال قضیه Bayes برای استنتاج داده‌ها
• درک و اعمال توزیع‌های مختلف احتمالاتی برای تحلیل‌های آماری
• انجام رگرسیون کمترین مربعات معمولی (OLS) برای برازش مدل‌های خطی به داده‌ها
• تحلیل مجموعه‌داده‌ها با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته رگرسیون در Python

توضیحات دوره

با دوره «نظریه احتمال و رگرسیون برای تحلیل پیش‌بینانه»، مهارت‌های خود در علم داده را ارتقا دهید. این برنامه برای ارائه مهارت‌های ضروری ریاضی و آماری موردنیاز برای مدل‌سازی پیش‌بینانه و تحلیل داده طراحی شده است. در این دوره با مفاهیم احتمال از جمله احتمال شرطی، قضیه Bayes و توزیع‌های مختلف احتمالاتی آشنا می‌شوید و با استفاده از این مفاهیم تحلیل‌های آماری عمیق‌تری انجام می‌دهید.

در ابتدا با محاسبه احتمال شرطی و یادگیری قضیه Bayes برای استنتاج احتمالاتی شروع می‌کنید. سپس توزیع‌های مهمی مانند Bernoulli ،Binomial ،Geometric ،Poisson و Normal را بررسی می‌کنید که برای مدل‌سازی و تحلیل داده‌ها ضروری هستند.

در ادامه به رگرسیون کمترین مربعات معمولی (OLS) می‌پردازید و با استفاده از ترانهاده‌کردن ماتریس‌ها و تکنیک‌های احتمالاتی، مدل‌های خطی را بر داده‌ها برازش می‌کنید. همچنین با متدولوژی های مختلف تحلیل رگرسیون از مفاهیم پایه گرفته تا مباحث پیشرفته مانند Multicollinearity، اثرات تعاملی، رگرسیون Lasso و رگرسیون لجستیک آشنا می‌شوید.

با انجام تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی، این مفاهیم را در کاربردهای عملی به‌کار می‌گیرید و از Python به‌عنوان ابزاری قدرتمند برای آمار و تحلیل پیش‌بینانه استفاده می‌کنید. در پایان این دوره، پایه‌ای مستحکم برای ورود به مباحث پیشرفته علم داده خواهید داشت.