ریاضی، آمار و علوم کامپیوتر - مدارس میانرشتهای
10.02.202521:10
🌀#آموزشگاه_ذهن
✍ ۱۵ دوره‌ی آنلاین رایگان همراه با گواهی
📱https://youtu.be/rokmLmpiG9k?si=_vZXa4AyfrjRXHhx
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
✍ ۱۵ دوره‌ی آنلاین رایگان همراه با گواهی
📱https://youtu.be/rokmLmpiG9k?si=_vZXa4AyfrjRXHhx
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
02.02.202516:36
🌀#گام_به_گام
💠 به دومین درس خود در مجموعه مبانی علم داده و هوش مصنوعی خوش آمدید!
درس امروز: احتمال- قسمت اول
🔣 احتمال یک ابزار قدرتمند در علم داده است که ما را قادر می سازد عدم قطعیت را درک کرده و پیش بینی‌های آگاهانه انجام دهیم. این فقط در مورد محاسبه شانس یک رویداد نیست. این در مورد اتخاذ یک طرز فکر است که به شما امکان می‌دهد نتایج و خطرات بالقوه را ارزیابی کنید. (یک مهارت مهم در هر زمینه مبتنی بر داده)
در این درس، مفاهیم اصلی احتمال را تجزیه می‌کنیم که راه را برای سفر شما در علم داده هموار میکند.
☑️مبانی احتمال
در اصل، احتمال میزان احتمال وقوع یک رویداد را با مقادیری از 0 تا 1 اندازه‌گیری میکند. برای مثال، احتمال پرتاب یک سکه و شیر آمادن 0.5 است. چارچوب اساسی، کاربردهای احتمالی پیچیده‌تری را در علم داده زیربنا می‌دهد.
بیایید برخی از مفاهیم کلیدی را که پایه و اساس نظریه احتمال را تشکیل می‌دهند، بررسی کنیم.
▫️نتایج ترجیحی: اینها نتایجی هستند که ما می‌خواهیم رخ دهد یا به آنها علاقه‌مندیم. ما همچنین به چنین نتایجی به عنوان "مطلوب" اشاره می‌کنیم.
◾️فضای نمونه و رویدادها: فضای نمونه شامل تمام نتایج ممکن یک آزمایش است (به عنوان مثال، همه طرف های یک تاس). رویداد هر نتیجه یا مجموعه‌ای از نتایج خاص است که ما به آن علاقه‌مندیم - مانند مشاهده‌ی یک عدد زوج روی یک تاس.
▫️مقدار مورد انتظار: مقدار (یا میانگین) مورد انتظار نتیجه متوسط بلندمدت است اگر آزمایشی را بارها تکرار کنید. به عنوان مثال، در یک بازی که در آن شما یک سکه را 20 بار برمی گردانید، مقدار مورد انتظار برای شیرها 10 خواهد بود (50٪ از آزمایشات). ارزش مورد انتظار با ارائه یک پیش‌بینی از نتایج متوسط، به هدایت تصمیم‌گیری کمک میکند.
📄 توزیع های فروانی احتمال
یک توزیع احتمال، احتمال نتایج متفاوت را در یک فضای نمونه نشان می‌دهد. توزیع احتمال به ما کمک میکند تا بر اساس داده‌های مشاهده شده، نتایج آینده را پیش‌بینی کنیم. دو نوع اساسی از توزیع‌هایی که با آنها روبرو خواهید شد شامل موارد زیر است.
📊 توزیع‌های گسسته
اینها تعداد محدودی از نتایج دارند، مانند پرتاب یک تاس. توزیع‌های گسسته کلیدی شامل موارد زیر است.
1⃣ توزیع یکنواخت زمانی اتفاق می‌افتد که هر نتیجه احتمال برابری داشته باشد، مانند احتمال مشاهده هر عدد روی یک تاس.
2⃣ توزیع دوجمله‌ای تعداد موفقیت‌ها را در مجموعه‌ای از آزمایش‌ها، مانند پرتاب چندین بار یک سکه، مدل میکند.
3⃣ توزیع پواسون برای مدل‌سازی دفعات رویدادها در یک بازه زمانی خاص، مانند تعداد ورود مشتری در ساعت به فروشگاه، مفید است.
📈 توزیع‌های پیوسته
اینها نتایج بی‌نهایت در یک بازه زمانی دارند، مانند اندازه گیری دما.
💠 توزیع نرمال شناخته شده‌ترین توزیع پیوسته است. با شکل منحنی زنگی مشخص می‌شود.
📚منبع
ادامه دارد...
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
💠 به دومین درس خود در مجموعه مبانی علم داده و هوش مصنوعی خوش آمدید!
درس امروز: احتمال- قسمت اول
🔣 احتمال یک ابزار قدرتمند در علم داده است که ما را قادر می سازد عدم قطعیت را درک کرده و پیش بینی‌های آگاهانه انجام دهیم. این فقط در مورد محاسبه شانس یک رویداد نیست. این در مورد اتخاذ یک طرز فکر است که به شما امکان می‌دهد نتایج و خطرات بالقوه را ارزیابی کنید. (یک مهارت مهم در هر زمینه مبتنی بر داده)
در این درس، مفاهیم اصلی احتمال را تجزیه می‌کنیم که راه را برای سفر شما در علم داده هموار میکند.
☑️مبانی احتمال
در اصل، احتمال میزان احتمال وقوع یک رویداد را با مقادیری از 0 تا 1 اندازه‌گیری میکند. برای مثال، احتمال پرتاب یک سکه و شیر آمادن 0.5 است. چارچوب اساسی، کاربردهای احتمالی پیچیده‌تری را در علم داده زیربنا می‌دهد.
بیایید برخی از مفاهیم کلیدی را که پایه و اساس نظریه احتمال را تشکیل می‌دهند، بررسی کنیم.
▫️نتایج ترجیحی: اینها نتایجی هستند که ما می‌خواهیم رخ دهد یا به آنها علاقه‌مندیم. ما همچنین به چنین نتایجی به عنوان "مطلوب" اشاره می‌کنیم.
◾️فضای نمونه و رویدادها: فضای نمونه شامل تمام نتایج ممکن یک آزمایش است (به عنوان مثال، همه طرف های یک تاس). رویداد هر نتیجه یا مجموعه‌ای از نتایج خاص است که ما به آن علاقه‌مندیم - مانند مشاهده‌ی یک عدد زوج روی یک تاس.
▫️مقدار مورد انتظار: مقدار (یا میانگین) مورد انتظار نتیجه متوسط بلندمدت است اگر آزمایشی را بارها تکرار کنید. به عنوان مثال، در یک بازی که در آن شما یک سکه را 20 بار برمی گردانید، مقدار مورد انتظار برای شیرها 10 خواهد بود (50٪ از آزمایشات). ارزش مورد انتظار با ارائه یک پیش‌بینی از نتایج متوسط، به هدایت تصمیم‌گیری کمک میکند.
📄 توزیع های فروانی احتمال
یک توزیع احتمال، احتمال نتایج متفاوت را در یک فضای نمونه نشان می‌دهد. توزیع احتمال به ما کمک میکند تا بر اساس داده‌های مشاهده شده، نتایج آینده را پیش‌بینی کنیم. دو نوع اساسی از توزیع‌هایی که با آنها روبرو خواهید شد شامل موارد زیر است.
📊 توزیع‌های گسسته
اینها تعداد محدودی از نتایج دارند، مانند پرتاب یک تاس. توزیع‌های گسسته کلیدی شامل موارد زیر است.
1⃣ توزیع یکنواخت زمانی اتفاق می‌افتد که هر نتیجه احتمال برابری داشته باشد، مانند احتمال مشاهده هر عدد روی یک تاس.
2⃣ توزیع دوجمله‌ای تعداد موفقیت‌ها را در مجموعه‌ای از آزمایش‌ها، مانند پرتاب چندین بار یک سکه، مدل میکند.
3⃣ توزیع پواسون برای مدل‌سازی دفعات رویدادها در یک بازه زمانی خاص، مانند تعداد ورود مشتری در ساعت به فروشگاه، مفید است.
📈 توزیع‌های پیوسته
اینها نتایج بی‌نهایت در یک بازه زمانی دارند، مانند اندازه گیری دما.
💠 توزیع نرمال شناخته شده‌ترین توزیع پیوسته است. با شکل منحنی زنگی مشخص می‌شود.
📚منبع
ادامه دارد...
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
24.01.202516:37
💠 #توسعه_و_تحقیق_کار_ها
▪️ مقدمه‌ای بر تحقیق بالینی
تحقیق بالینی به مطالعه سیستماتیک و منظم در زمینه‌های پزشکی و علوم بهداشتی اطلاق می‌شود که هدف آن ارزیابی و بررسی اثرات درمان‌ها، داروها، روش‌های تشخیصی و پیشگیری بر روی بیماران یا گروه‌های خاصی از افراد است. این نوع تحقیق معمولاً شامل مراحل زیر می‌شود:
1. طراحی مطالعه: تعیین نوع مطالعه (تصادفی، مشاهده‌ای، کوهورت و ...) و روش‌های جمع‌آوری داده‌ها.
2. انتخاب شرکت‌کنندگان: مشخص کردن معیارهای ورود و خروج برای بیماران یا داوطلبان.
3. جمع‌آوری داده‌ها: انجام آزمایشات، مصاحبه‌ها و سایر روش‌های جمع‌آوری اطلاعات.
4. تحلیل داده‌ها: استفاده از روش‌های آماری برای تحلیل اطلاعات به دست آمده.
5. نتیجه‌گیری: تفسیر نتایج و ارائه توصیه‌ها بر اساس یافته‌ها.
▫️تحقیق بالینی می‌تواند به بهبود روش‌های درمانی، کاهش عوارض جانبی داروها، افزایش کیفیت خدمات بهداشتی و در نهایت ارتقاء سلامت عمومی کمک کند.
📱https://youtu.be/a7i08EIgj4Y?si=9TbBpccRX3FbDX7B
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
▪️ مقدمه‌ای بر تحقیق بالینی
تحقیق بالینی به مطالعه سیستماتیک و منظم در زمینه‌های پزشکی و علوم بهداشتی اطلاق می‌شود که هدف آن ارزیابی و بررسی اثرات درمان‌ها، داروها، روش‌های تشخیصی و پیشگیری بر روی بیماران یا گروه‌های خاصی از افراد است. این نوع تحقیق معمولاً شامل مراحل زیر می‌شود:
1. طراحی مطالعه: تعیین نوع مطالعه (تصادفی، مشاهده‌ای، کوهورت و ...) و روش‌های جمع‌آوری داده‌ها.
2. انتخاب شرکت‌کنندگان: مشخص کردن معیارهای ورود و خروج برای بیماران یا داوطلبان.
3. جمع‌آوری داده‌ها: انجام آزمایشات، مصاحبه‌ها و سایر روش‌های جمع‌آوری اطلاعات.
4. تحلیل داده‌ها: استفاده از روش‌های آماری برای تحلیل اطلاعات به دست آمده.
5. نتیجه‌گیری: تفسیر نتایج و ارائه توصیه‌ها بر اساس یافته‌ها.
▫️تحقیق بالینی می‌تواند به بهبود روش‌های درمانی، کاهش عوارض جانبی داروها، افزایش کیفیت خدمات بهداشتی و در نهایت ارتقاء سلامت عمومی کمک کند.
📱https://youtu.be/a7i08EIgj4Y?si=9TbBpccRX3FbDX7B
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
16.11.202416:31
🟡 #توسعه_و_تحقیق_کار_ها
🟢 ریاضیات و آمار برای علم داده و یادگیری ماشین
⬅️ این ویدیو مجموعه جدیدی به نام ریاضیات و آمار را برای علم داده و یادگیری ماشین شروع می کند. ریاضیات و آمار به عنوان یک رشته بسیار گسترده هستند و هر زمان که کسی شروع به مطالعه علم داده یا یادگیری ماشین می کند، سردرگمی این است که "چقدر ریاضی یا آمار باید یاد بگیرم؟"
📱https://youtu.be/8ZI55Inh1_A?si=e1YPNBcf6_fLTkyP
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🚀@IDSchools
🚀@IDS_Math
🟢 ریاضیات و آمار برای علم داده و یادگیری ماشین
⬅️ این ویدیو مجموعه جدیدی به نام ریاضیات و آمار را برای علم داده و یادگیری ماشین شروع می کند. ریاضیات و آمار به عنوان یک رشته بسیار گسترده هستند و هر زمان که کسی شروع به مطالعه علم داده یا یادگیری ماشین می کند، سردرگمی این است که "چقدر ریاضی یا آمار باید یاد بگیرم؟"
📱https://youtu.be/8ZI55Inh1_A?si=e1YPNBcf6_fLTkyP
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🚀@IDSchools
🚀@IDS_Math
29.10.202416:30
✨✨✨#زیبایی_های_ریاضی✨✨✨
👀ستاره‌هایی که رفتار پوچ دارند!
🟡 برای قرن‌ها، تنها راه برای روشن کردن اسرار سیاهچاله ها از طریق قدرت ریاضیات بود.
🧬 سیاهچاله‌ها موجوداتی هم عادی و هم خارق‌العاده هستند. اخترفیزیکدانان بر این باورند که سیاهچاله‌های غول‌پیکر، با جرمی معادل میلیون‌ها یا میلیاردها خورشید، در مرکز هر کهکشان بزرگ وجود دارند و تأثیر زیادی بر شکل‌گیری ستارگان دارند. تخمین زده می‌شود که بیش از 200 میلیارد کهکشان وجود دارد که هر کدام حدود 100 میلیون سیاهچاله به اندازه ستاره دارند. در آینده‌ای بسیار دور، زمانی که کیهان به سن 40 میلیارد سال برسد، سیاهچاله‌ها تنها اجرام باقی‌مانده خواهند بود. این نتیجه‌گیری در سال 1997 توسط اخترفیزیکدانان فرد سی آدامز و گرگوری لافلین انجام شد.
🧬 سیاهچاله‌ها متراکم‌ترین اجرام کیهان هستند. اگر خورشید به شعاع کمتر از 3 کیلومتر فشرده شود، به یک سیاهچاله تبدیل می‌شود. میدان گرانشی این اجرام آن‌قدر قوی است که حتی نور هم نمی‌تواند از آن خارج شود، به همین دلیل به آنها "سیاه" می‌گویند و نمی‌توانیم به داخل آنها نگاه کنیم.
🧬 سیاهچاله‌ها اجرام بسیار متراکم و غیرقابل مشاهده‌ای هستند که اطلاعات درباره آنها عمدتاً از طریق نظریه‌های فیزیکی و ریاضی به‌دست آمده است. از اواخر قرن هجدهم، ریاضیدانان به سوالاتی درباره این اجرام پرداخته‌اند، حتی قبل از اینکه ابزارهای مشاهده‌ای مناسب وجود داشته باشد. این تلاش‌ها نشان‌دهنده قدرت تخیل انسان در درک کیهان است.
🧬 مفهوم سیاهچاله‌ها برای اولین بار توسط جان میشل در سال 1783 مطرح شد، هرچند او آنها را به این نام نمی‌خواند. میشل همچنین در سال 1750 نشان داد که نیروی بین دو جسم مغناطیسی با مجذور فاصله بین آنها کاهش می‌یابد. او اولین کسی بود که از روش‌های آماری برای نشان دادن تجمع ستاره‌ها در جفت‌ها و گروه‌ها استفاده کرد و ابزاری برای اندازه‌گیری گرانش بین دو جسم ابداع کرد که بعداً توسط هنری کاوندیش در سال 1798 استفاده شد.
🧬 جان میشل در سال 1783 نظریه‌ای را مطرح کرد که بر اساس آن اگر یک ستاره به اندازه کافی بزرگ باشد (بیش از 500 برابر قطر خورشید)، گرانش آن می‌تواند به قدری قوی باشد که نور emitted از آن نتواند فرار کند. او این ایده را بر اساس نظریه نیوتن درباره نور به عنوان جریانی از ذرات بنا نهاد و نتیجه گرفت که در چنین حالتی، نور به سمت ستاره بازمی‌گردد و آن را به نوعی "سیاهچاله" تبدیل میکند.
👈 ادامه دارد...
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✈️@IDSchools
✈️@IDS_Math
👀ستاره‌هایی که رفتار پوچ دارند!
🟡 برای قرن‌ها، تنها راه برای روشن کردن اسرار سیاهچاله ها از طریق قدرت ریاضیات بود.
🧬 سیاهچاله‌ها موجوداتی هم عادی و هم خارق‌العاده هستند. اخترفیزیکدانان بر این باورند که سیاهچاله‌های غول‌پیکر، با جرمی معادل میلیون‌ها یا میلیاردها خورشید، در مرکز هر کهکشان بزرگ وجود دارند و تأثیر زیادی بر شکل‌گیری ستارگان دارند. تخمین زده می‌شود که بیش از 200 میلیارد کهکشان وجود دارد که هر کدام حدود 100 میلیون سیاهچاله به اندازه ستاره دارند. در آینده‌ای بسیار دور، زمانی که کیهان به سن 40 میلیارد سال برسد، سیاهچاله‌ها تنها اجرام باقی‌مانده خواهند بود. این نتیجه‌گیری در سال 1997 توسط اخترفیزیکدانان فرد سی آدامز و گرگوری لافلین انجام شد.
🧬 سیاهچاله‌ها متراکم‌ترین اجرام کیهان هستند. اگر خورشید به شعاع کمتر از 3 کیلومتر فشرده شود، به یک سیاهچاله تبدیل می‌شود. میدان گرانشی این اجرام آن‌قدر قوی است که حتی نور هم نمی‌تواند از آن خارج شود، به همین دلیل به آنها "سیاه" می‌گویند و نمی‌توانیم به داخل آنها نگاه کنیم.
🧬 سیاهچاله‌ها اجرام بسیار متراکم و غیرقابل مشاهده‌ای هستند که اطلاعات درباره آنها عمدتاً از طریق نظریه‌های فیزیکی و ریاضی به‌دست آمده است. از اواخر قرن هجدهم، ریاضیدانان به سوالاتی درباره این اجرام پرداخته‌اند، حتی قبل از اینکه ابزارهای مشاهده‌ای مناسب وجود داشته باشد. این تلاش‌ها نشان‌دهنده قدرت تخیل انسان در درک کیهان است.
🧬 مفهوم سیاهچاله‌ها برای اولین بار توسط جان میشل در سال 1783 مطرح شد، هرچند او آنها را به این نام نمی‌خواند. میشل همچنین در سال 1750 نشان داد که نیروی بین دو جسم مغناطیسی با مجذور فاصله بین آنها کاهش می‌یابد. او اولین کسی بود که از روش‌های آماری برای نشان دادن تجمع ستاره‌ها در جفت‌ها و گروه‌ها استفاده کرد و ابزاری برای اندازه‌گیری گرانش بین دو جسم ابداع کرد که بعداً توسط هنری کاوندیش در سال 1798 استفاده شد.
🧬 جان میشل در سال 1783 نظریه‌ای را مطرح کرد که بر اساس آن اگر یک ستاره به اندازه کافی بزرگ باشد (بیش از 500 برابر قطر خورشید)، گرانش آن می‌تواند به قدری قوی باشد که نور emitted از آن نتواند فرار کند. او این ایده را بر اساس نظریه نیوتن درباره نور به عنوان جریانی از ذرات بنا نهاد و نتیجه گرفت که در چنین حالتی، نور به سمت ستاره بازمی‌گردد و آن را به نوعی "سیاهچاله" تبدیل میکند.
👈 ادامه دارد...
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✈️@IDSchools
✈️@IDS_Math
无法访问
媒体内容
媒体内容
27.10.202416:30
🎲#گام_به_گام
❓ رایج‌ترین توزیع‌های احتمالی که در یادگیری ماشین استفاده می‌شود کدامند؟
1️⃣ توزیع نرمال
توزیع نرمال که با نام توزیع گاوسی نیز شناخته می‌شود، یکی از پرکاربردترین توزیع‌های احتمال در یادگیری ماشینی است. با منحنی زنگوله‌ای مشخص می‌شود که حول میانگین متقارن است و دارای یک انحراف استاندارد است که گستردگی داده‌ها را اندازه‌گیری میکند. توزیع نرمال اغلب برای مدل‌سازی متغیرهای پیوسته استفاده می‌شود که تمایل طبیعی به خوشه‌بندی حول یک مقدار مرکزی دارند. همچنین برای انجام تست‌های آماری مانند آزمون t یا آزمون z که میانگین‌های دو نمونه را با هم مقایسه می‌کنند مفید است.
2️⃣ توزیع دو جمله ای
توزیع دو جمله‌ای یک توزیع احتمال گسسته است که تعداد موفقیت‌ها را در تعداد ثابتی از آزمایش‌های مستقل مدل میکند که هر کدام با احتمال موفقیت ثابتی همراه هستند. برای مثال، اگر یک سکه را 10 بار پرتاب کنید، در هر پرتاب 50 درصد احتمال شیر آمدن را داشته باشد، توزیع دوجمله‌ای می‌تواند احتمال بدست آوردن تعداد معینی از شیرها را به شما بگوید. توزیع دوجمله‌ای اغلب برای مدل‌سازی نتایج دوتایی، مانند بله/خیر، پیروزی/شکست یا برد/باخت استفاده می‌شود. همچنین برای انجام آزمون‌های فرضیه مانند آزمون کای دو یا آزمون دقیق فیشر که نسبت‌های دو گروه را با هم مقایسه می‌کنند، مفید است.
3️⃣ توزیع پواسون
توزیع پواسون یکی دیگر از توزیع‌های احتمال گسسته است که تعداد رویدادهایی را که در یک بازه زمانی یا مکانی ثابت رخ می‌دهند، با توجه به میانگین نرخ وقوع ثابت مدل میکند. به عنوان مثال، اگر تعداد مشتریانی را که در یک ساعت وارد یک فروشگاه می‌شوند مشاهده کنید و میانگین نرخ آن 10 مشتری در ساعت باشد، توزیع پواسون می‌تواند احتمال مشاهده تعداد معینی از مشتریان را به شما بگوید. توزیع پواسون اغلب برای مدل‌سازی رویدادهای نادر مانند تصادفات، نقص‌ها یا خرابی‌ها استفاده می‌شود. همچنین برای انجام تجزیه و تحلیل رگرسیون، مانند رگرسیون پواسون یا رگرسیون دو جمله‌ای منفی، که تعداد یک متغیر نتیجه را پیش‌بینی میکند، مفید است.
4️⃣ توزیع یکنواخت
توزیع یکنواخت یک توزیع احتمال پیوسته است که احتمال مساوی را به همه مقادیر در یک محدوده معین اختصاص می‌دهد. برای مثال، اگر یک قالب منصفانه بچرخانید، توزیع یکنواخت می‌تواند احتمال بدست آوردن هر عددی از 1 تا 6 را به شما بگوید. توزیع یکنواخت اغلب برای مدل‌سازی متغیرهایی استفاده می‌شود که برای هیچ مقداری ترجیح یا تعصب ندارند، مانند اعداد تصادفی، رنگ‌ها یا زوایا. همچنین برای اجرای تکنیک‌های نمونه‌گیری، مانند روش راه‌اندازی یا مونت کارلو، که نمونه‌های تصادفی از یک جامعه تولید می‌کنند، مفید است.
5️⃣ توزیع نمایی
توزیع نمایی یک توزیع احتمال پیوسته است که زمان یا فاصله بین دو رویداد متوالی را که با نرخ میانگین ثابت رخ می‌دهند، مدل میکند. به عنوان مثال، اگر زمان بین دو تماس تلفنی را مشاهده کنید و میانگین نرخ آن 5 تماس در ساعت باشد، توزیع نمایی می‌تواند احتمال انتظار مدت زمان مشخصی برای تماس بعدی را به شما بگوید. توزیع نمایی اغلب برای مدل‌سازی داده‌های بقا یا قابلیت اطمینان، مانند طول عمر یک محصول، مدت یک سرویس یا میزان خرابی یک جزء استفاده می‌شود. همچنین برای انجام تجزیه و تحلیل بقا، مانند برآوردگر Kaplan-Meier یا مدل خطرات متناسب کاکس، که تابع بقا یا تابع خطر یک جمعیت را تخمین می‌زند، مفید است.
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
❓ رایج‌ترین توزیع‌های احتمالی که در یادگیری ماشین استفاده می‌شود کدامند؟
1️⃣ توزیع نرمال
توزیع نرمال که با نام توزیع گاوسی نیز شناخته می‌شود، یکی از پرکاربردترین توزیع‌های احتمال در یادگیری ماشینی است. با منحنی زنگوله‌ای مشخص می‌شود که حول میانگین متقارن است و دارای یک انحراف استاندارد است که گستردگی داده‌ها را اندازه‌گیری میکند. توزیع نرمال اغلب برای مدل‌سازی متغیرهای پیوسته استفاده می‌شود که تمایل طبیعی به خوشه‌بندی حول یک مقدار مرکزی دارند. همچنین برای انجام تست‌های آماری مانند آزمون t یا آزمون z که میانگین‌های دو نمونه را با هم مقایسه می‌کنند مفید است.
2️⃣ توزیع دو جمله ای
توزیع دو جمله‌ای یک توزیع احتمال گسسته است که تعداد موفقیت‌ها را در تعداد ثابتی از آزمایش‌های مستقل مدل میکند که هر کدام با احتمال موفقیت ثابتی همراه هستند. برای مثال، اگر یک سکه را 10 بار پرتاب کنید، در هر پرتاب 50 درصد احتمال شیر آمدن را داشته باشد، توزیع دوجمله‌ای می‌تواند احتمال بدست آوردن تعداد معینی از شیرها را به شما بگوید. توزیع دوجمله‌ای اغلب برای مدل‌سازی نتایج دوتایی، مانند بله/خیر، پیروزی/شکست یا برد/باخت استفاده می‌شود. همچنین برای انجام آزمون‌های فرضیه مانند آزمون کای دو یا آزمون دقیق فیشر که نسبت‌های دو گروه را با هم مقایسه می‌کنند، مفید است.
3️⃣ توزیع پواسون
توزیع پواسون یکی دیگر از توزیع‌های احتمال گسسته است که تعداد رویدادهایی را که در یک بازه زمانی یا مکانی ثابت رخ می‌دهند، با توجه به میانگین نرخ وقوع ثابت مدل میکند. به عنوان مثال، اگر تعداد مشتریانی را که در یک ساعت وارد یک فروشگاه می‌شوند مشاهده کنید و میانگین نرخ آن 10 مشتری در ساعت باشد، توزیع پواسون می‌تواند احتمال مشاهده تعداد معینی از مشتریان را به شما بگوید. توزیع پواسون اغلب برای مدل‌سازی رویدادهای نادر مانند تصادفات، نقص‌ها یا خرابی‌ها استفاده می‌شود. همچنین برای انجام تجزیه و تحلیل رگرسیون، مانند رگرسیون پواسون یا رگرسیون دو جمله‌ای منفی، که تعداد یک متغیر نتیجه را پیش‌بینی میکند، مفید است.
4️⃣ توزیع یکنواخت
توزیع یکنواخت یک توزیع احتمال پیوسته است که احتمال مساوی را به همه مقادیر در یک محدوده معین اختصاص می‌دهد. برای مثال، اگر یک قالب منصفانه بچرخانید، توزیع یکنواخت می‌تواند احتمال بدست آوردن هر عددی از 1 تا 6 را به شما بگوید. توزیع یکنواخت اغلب برای مدل‌سازی متغیرهایی استفاده می‌شود که برای هیچ مقداری ترجیح یا تعصب ندارند، مانند اعداد تصادفی، رنگ‌ها یا زوایا. همچنین برای اجرای تکنیک‌های نمونه‌گیری، مانند روش راه‌اندازی یا مونت کارلو، که نمونه‌های تصادفی از یک جامعه تولید می‌کنند، مفید است.
5️⃣ توزیع نمایی
توزیع نمایی یک توزیع احتمال پیوسته است که زمان یا فاصله بین دو رویداد متوالی را که با نرخ میانگین ثابت رخ می‌دهند، مدل میکند. به عنوان مثال، اگر زمان بین دو تماس تلفنی را مشاهده کنید و میانگین نرخ آن 5 تماس در ساعت باشد، توزیع نمایی می‌تواند احتمال انتظار مدت زمان مشخصی برای تماس بعدی را به شما بگوید. توزیع نمایی اغلب برای مدل‌سازی داده‌های بقا یا قابلیت اطمینان، مانند طول عمر یک محصول، مدت یک سرویس یا میزان خرابی یک جزء استفاده می‌شود. همچنین برای انجام تجزیه و تحلیل بقا، مانند برآوردگر Kaplan-Meier یا مدل خطرات متناسب کاکس، که تابع بقا یا تابع خطر یک جمعیت را تخمین می‌زند، مفید است.
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
已删除10.02.202516:11
07.02.202505:32
📣📣 انجمن بیوشیمی دانشگاه خوارزمی برگزار می کند :
🔔 کارگاه آشنایی با نرم افزار End Note
🔍 سرفصل ها :
✔️آشنايی با نرم افزار و جستجو در پايگاه های اطلاعاتی
. بررسی كاربردهای نرم افزار در مقاله نويسی و پايان نامه
. آشنايی با پايگاه های اطلاعاتی داخلی و خارجی
. آشنايی با محیط نرم افزار
✔️واردكردن منابع به صورت دستی و استفاده از پايگاه های اطلاعاتی
. تعريف منابع به صورت دستی در كتابخانه EndNote
. فراخوانی منابع از پايگاه های اطلاعاتی در كتابخانه EndNote
✔️وارد كردن منابع و ارجاع آن ها در متون علمی
. ارجاع منابع با استفاده از نرم افزار EndNote در متن و انتهای متن
. مديريت ارجاع دهی و سربرگ EndNote در نرم افزار Word
✔️سبك های نگارشی (Styles):
آشنايی با سبك های موجود در نرم افزار EndNote و كاربرد آن ها
💎 مدرس : مهندس علی حسنی
🗓 زمان : جمعه ۱۹بهمن ۱۴۰۳
ساعت : ۱۹ الی ۲۱
‼️هزینه شرکت برای عموم ۳۰ هزار تومان‼️
🔗 همراه گواهی معتبر از دانشگاه خوارزمی تهران
📌 به صورت مجازی و در بستر اسکای روم
🔴 کلاس ضبط شده و فایل آن در اختیار شرکت کنندگان قرار می گیرد 🔴
💬 برای ثبت نام به آیدی زیر در تلگرام پیام دهید :
@Bio_cheme_association
(لینک درخواست ثبت نام :
(https://t.me/m/P0FHVPSYZjdk
♦️ Join us : https://t.me/Khu_biochemistryAssociation
🔔 کارگاه آشنایی با نرم افزار End Note
🔍 سرفصل ها :
✔️آشنايی با نرم افزار و جستجو در پايگاه های اطلاعاتی
. بررسی كاربردهای نرم افزار در مقاله نويسی و پايان نامه
. آشنايی با پايگاه های اطلاعاتی داخلی و خارجی
. آشنايی با محیط نرم افزار
✔️واردكردن منابع به صورت دستی و استفاده از پايگاه های اطلاعاتی
. تعريف منابع به صورت دستی در كتابخانه EndNote
. فراخوانی منابع از پايگاه های اطلاعاتی در كتابخانه EndNote
✔️وارد كردن منابع و ارجاع آن ها در متون علمی
. ارجاع منابع با استفاده از نرم افزار EndNote در متن و انتهای متن
. مديريت ارجاع دهی و سربرگ EndNote در نرم افزار Word
✔️سبك های نگارشی (Styles):
آشنايی با سبك های موجود در نرم افزار EndNote و كاربرد آن ها
💎 مدرس : مهندس علی حسنی
🗓 زمان : جمعه ۱۹بهمن ۱۴۰۳
ساعت : ۱۹ الی ۲۱
‼️هزینه شرکت برای عموم ۳۰ هزار تومان‼️
🔗 همراه گواهی معتبر از دانشگاه خوارزمی تهران
📌 به صورت مجازی و در بستر اسکای روم
🔴 کلاس ضبط شده و فایل آن در اختیار شرکت کنندگان قرار می گیرد 🔴
💬 برای ثبت نام به آیدی زیر در تلگرام پیام دهید :
@Bio_cheme_association
(لینک درخواست ثبت نام :
(https://t.me/m/P0FHVPSYZjdk
♦️ Join us : https://t.me/Khu_biochemistryAssociation
31.01.202516:33
🌀#گام_به_گام
🏆قهرمان گواهی شده GitHub- قسمت سوم
📝 مقدمه ای بر GitHub
☑️یاد بگیرید که از ویژگی‌های کلیدی GitHub، از جمله مشکلات، اعلان‌ها، شاخه‌ها، commit ها و درخواست‌های کششی استفاده کنید.
🌀 اهداف آموزشی
در این ماژول، شما:
1⃣ ویژگی‌های اساسی GitHub را شناسایی کنید.
2⃣ با مدیریت مخزن آشنا شوید.
3⃣ درکی از جریان GitHub به دست آورید که شامل شاخه‌ها، commitها و درخواست‌های کششی است.
4⃣ با بررسی مسائل و بحث‌ها، ویژگی‌های مشترک GitHub را کاوش کنید.
5⃣ نحوه مدیریت اعلان‌ها و اشتراک‌های GitHub خود را بشناسید.
🔹پیش نیازها
یک حساب GitHub
💠 این ماژول بخشی از این مسیرهای یادگیری است.
پروژه های نرم افزاری جامعه محور در GitHub بسازید.
با صفحات Markdown و GitHub با دیگران همکاری کنید.
بیاموزید که چگونه مایکروسافت از توسعه نرم افزار ایمن به عنوان بخشی از راه حل امنیت سایبری پشتیبانی می کند
کنترل منبع را مدیریت کنید.
چرخه عمر پروژه های خود را در GitHub مدیریت کنید.
برای شروع اینجا کلیک کنید.
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
🏆قهرمان گواهی شده GitHub- قسمت سوم
📝 مقدمه ای بر GitHub
☑️یاد بگیرید که از ویژگی‌های کلیدی GitHub، از جمله مشکلات، اعلان‌ها، شاخه‌ها، commit ها و درخواست‌های کششی استفاده کنید.
🌀 اهداف آموزشی
در این ماژول، شما:
1⃣ ویژگی‌های اساسی GitHub را شناسایی کنید.
2⃣ با مدیریت مخزن آشنا شوید.
3⃣ درکی از جریان GitHub به دست آورید که شامل شاخه‌ها، commitها و درخواست‌های کششی است.
4⃣ با بررسی مسائل و بحث‌ها، ویژگی‌های مشترک GitHub را کاوش کنید.
5⃣ نحوه مدیریت اعلان‌ها و اشتراک‌های GitHub خود را بشناسید.
🔹پیش نیازها
یک حساب GitHub
💠 این ماژول بخشی از این مسیرهای یادگیری است.
پروژه های نرم افزاری جامعه محور در GitHub بسازید.
با صفحات Markdown و GitHub با دیگران همکاری کنید.
بیاموزید که چگونه مایکروسافت از توسعه نرم افزار ایمن به عنوان بخشی از راه حل امنیت سایبری پشتیبانی می کند
کنترل منبع را مدیریت کنید.
چرخه عمر پروژه های خود را در GitHub مدیریت کنید.
برای شروع اینجا کلیک کنید.
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
22.01.202516:35
💠 #توسعه_و_تحقیق_کار_ها
✨ بزرگترین پیشرفت در ریاضیات در 2024
🌀 این ویدیو سه مورد از بزرگترین پیشرفت‌های سال 2024 در ریاضیات را بررسی میکند، از جمله روشی بهتر برای بسته‌بندی کره‌ها در ابعاد بالا، روشی جدید برای جلوگیری از تشکیل الگوهای اعداد، و اثبات 800 صفحه‌ای به اصطلاح هندسی حدس لنگلندز.
📱https://youtu.be/lwVSeXswWZY?si=BPthruysOgj-Qeul
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
✨ بزرگترین پیشرفت در ریاضیات در 2024
🌀 این ویدیو سه مورد از بزرگترین پیشرفت‌های سال 2024 در ریاضیات را بررسی میکند، از جمله روشی بهتر برای بسته‌بندی کره‌ها در ابعاد بالا، روشی جدید برای جلوگیری از تشکیل الگوهای اعداد، و اثبات 800 صفحه‌ای به اصطلاح هندسی حدس لنگلندز.
📱https://youtu.be/lwVSeXswWZY?si=BPthruysOgj-Qeul
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
01.11.202416:29
🖥 #سازنده_جهان_دیجیتال
😮 بیش از 100 مفهوم علوم کامپیوتر توضیح داده شده است!
◀️ اصول علم کامپیوتر را با یک تفکیک سریع اصطلاحات که هر مهندس نرم افزار باید بداند، بیاموزید. بیش از 100 مفهوم فنی از برنامه درسی CS توضیح داده شده است تا پایه ای برای برنامه نویسان فراهم کند.
https://youtu.be/-uleG_Vecis?si=PGftT4KcG9L8mhYN
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
😮 بیش از 100 مفهوم علوم کامپیوتر توضیح داده شده است!
◀️ اصول علم کامپیوتر را با یک تفکیک سریع اصطلاحات که هر مهندس نرم افزار باید بداند، بیاموزید. بیش از 100 مفهوم فنی از برنامه درسی CS توضیح داده شده است تا پایه ای برای برنامه نویسان فراهم کند.
https://youtu.be/-uleG_Vecis?si=PGftT4KcG9L8mhYN
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
29.10.202411:33
نرم افزار اندنوت
سرفصل مطالب:
1- آشنايی با نرم افزار و جستجو در پايگاه های اطلاعاتی
بررسی كاربردهای نرم افزار در مقاله نويسی و پا يان نامه
آشنايی با پايگاه های اطلاعاتی داخلی و خارجی
آشنايی با محیط نرم افزار
2- واردكردن منابع به صورت دستی و استفاده از پايگاه های اطلاعاتی
تعريف منابع به صورت دستی در كتابخانه EndNote
فراخوان ی منابع از پايگاه های اطلاعات ی در كتابخانه EndNote
3- وارد كردن منابع و ارجاع آن ها در متون علمی
ارجاع منابع با استفاده از نرم افزار EndNote در متن و انتهای متن
مديريت ارجاع دهی و سربرگ EndNote در نرم افزار Word
4- سبك های نگارشی (Styles):
آشنايی با سبك های موجود در نرم افزار EndNote و كاربرد آن ها
⚡@a_e_r_madani⚡
⚡@math_unibnb⚡
⚡@SCU_G_B⚡
سرفصل مطالب:
1- آشنايی با نرم افزار و جستجو در پايگاه های اطلاعاتی
بررسی كاربردهای نرم افزار در مقاله نويسی و پا يان نامه
آشنايی با پايگاه های اطلاعاتی داخلی و خارجی
آشنايی با محیط نرم افزار
2- واردكردن منابع به صورت دستی و استفاده از پايگاه های اطلاعاتی
تعريف منابع به صورت دستی در كتابخانه EndNote
فراخوان ی منابع از پايگاه های اطلاعات ی در كتابخانه EndNote
3- وارد كردن منابع و ارجاع آن ها در متون علمی
ارجاع منابع با استفاده از نرم افزار EndNote در متن و انتهای متن
مديريت ارجاع دهی و سربرگ EndNote در نرم افزار Word
4- سبك های نگارشی (Styles):
آشنايی با سبك های موجود در نرم افزار EndNote و كاربرد آن ها
⚡@a_e_r_madani⚡
⚡@math_unibnb⚡
⚡@SCU_G_B⚡
26.10.202416:30
🎲#گام_به_گام
✨ یک مدل ریاضی از تشکیل ستاره در کهکشان
📝 این مقاله به طور کلی به تشکیل ستاره در کهکشان، به ویژه ستاره‌های آبی می‌پردازد. ستاره‌های آبی درخشان‌ترین، پرجرم‌ترین و از نظر شعاع بزرگ هستند. یک مدل ریاضی ساده از تشکیل ستارگان ایجاد شده و در الگوریتم محاسباتی قرار داده شده است. این الگوریتم ما را قادر می‌سازد تا در مورد شکل گیری ستاره بیشتر بدانیم. برای توجیه این مدل از چند نمونه واقعی و مصنوعی استفاده شده است.
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
✨ یک مدل ریاضی از تشکیل ستاره در کهکشان
📝 این مقاله به طور کلی به تشکیل ستاره در کهکشان، به ویژه ستاره‌های آبی می‌پردازد. ستاره‌های آبی درخشان‌ترین، پرجرم‌ترین و از نظر شعاع بزرگ هستند. یک مدل ریاضی ساده از تشکیل ستارگان ایجاد شده و در الگوریتم محاسباتی قرار داده شده است. این الگوریتم ما را قادر می‌سازد تا در مورد شکل گیری ستاره بیشتر بدانیم. برای توجیه این مدل از چند نمونه واقعی و مصنوعی استفاده شده است.
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
06.02.202516:34
🎲#گام_به_گام
3⃣1️⃣ دستورات پایه در پایتون: قسمت سیزدهم
⬅️رشته‌ها آرایه هستند.
مانند بسیاری از زبان‌های برنامه نویسی محبوب دیگر، رشته‌ها در پایتون آرایه‌هایی از بایت‌ها هستند که کاراکترهای یونیکد را نشان می‌دهند. با این حال، پایتون نوع داده کاراکتری ندارد، یک کاراکتر به سادگی یک رشته با طول 1 است. از براکت‌های مربع می‌توان برای دسترسی به عناصر رشته استفاده کرد.
🟢 مثال
کاراکتر را در موقعیت 1 بدست آورید (به یاد داشته باشید که کاراکتر اول موقعیت 0 را دارد):
a = "Hello, World!"
print(a[1])
خروجی:
e
⬅️ حلقه زدن از طریق یک رشته
از آنجایی که رشته‌ها آرایه هستند، می‌توانیم از طریق کاراکترهای یک رشته، با یک حلقه for، حلقه بزنیم.
🟢 مثال
حروف کلمه "موز" را حلقه بزنید:
for x in "banana":
print(x)
خروجی:
b
a
n
a
n
a
⬅️ طول رشته
برای بدست آوردن طول یک رشته، از تابع ()len استفاده کنید.
🟢 مثال
تابع len() طول یک رشته را برمی گرداند:
a = "Hello, World!"
print(len(a))
خروجی:
13
🕐 ادامه دارد....
💻#کدنویسی
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
3⃣1️⃣ دستورات پایه در پایتون: قسمت سیزدهم
⬅️رشته‌ها آرایه هستند.
مانند بسیاری از زبان‌های برنامه نویسی محبوب دیگر، رشته‌ها در پایتون آرایه‌هایی از بایت‌ها هستند که کاراکترهای یونیکد را نشان می‌دهند. با این حال، پایتون نوع داده کاراکتری ندارد، یک کاراکتر به سادگی یک رشته با طول 1 است. از براکت‌های مربع می‌توان برای دسترسی به عناصر رشته استفاده کرد.
🟢 مثال
کاراکتر را در موقعیت 1 بدست آورید (به یاد داشته باشید که کاراکتر اول موقعیت 0 را دارد):
a = "Hello, World!"
print(a[1])
خروجی:
e
⬅️ حلقه زدن از طریق یک رشته
از آنجایی که رشته‌ها آرایه هستند، می‌توانیم از طریق کاراکترهای یک رشته، با یک حلقه for، حلقه بزنیم.
🟢 مثال
حروف کلمه "موز" را حلقه بزنید:
for x in "banana":
print(x)
خروجی:
b
a
n
a
n
a
⬅️ طول رشته
برای بدست آوردن طول یک رشته، از تابع ()len استفاده کنید.
🟢 مثال
تابع len() طول یک رشته را برمی گرداند:
a = "Hello, World!"
print(len(a))
خروجی:
13
🕐 ادامه دارد....
💻#کدنویسی
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
28.01.202516:33
🖥#اکتشاف_دنیای_دیجیتال
⚙ علم کامپیوتر چیست؟
💿 علم کامپیوتر اغلب به عنوان برنامه‌نویسی تجلیل شده در نظر گرفته می‌شود. علوم کامپیوتر چیزهای بیشتری از جمله ریاضیات گسسته، الگوریتم‌ها، تئوری محاسبات، برنامه‌نویسی سخت‌افزار و غیره دارد. اگر فقط می‌خواهید برنامه‌نویسی را یاد بگیرید، رشته علوم کامپیوتر بیشتر از آنچه انتظار دارید خواهد بود.
🎥 این ویدیو بیشتر ریاضیات و مفاهیم گسسته درون آن را پوشش می‌دهد، زیرا برای کلاس‌ها مهم است.
📱https://youtu.be/Tzl0ELY_TiM?si=QmfuLQMcYAci_ryy
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
⚙ علم کامپیوتر چیست؟
💿 علم کامپیوتر اغلب به عنوان برنامه‌نویسی تجلیل شده در نظر گرفته می‌شود. علوم کامپیوتر چیزهای بیشتری از جمله ریاضیات گسسته، الگوریتم‌ها، تئوری محاسبات، برنامه‌نویسی سخت‌افزار و غیره دارد. اگر فقط می‌خواهید برنامه‌نویسی را یاد بگیرید، رشته علوم کامپیوتر بیشتر از آنچه انتظار دارید خواهد بود.
🎥 این ویدیو بیشتر ریاضیات و مفاهیم گسسته درون آن را پوشش می‌دهد، زیرا برای کلاس‌ها مهم است.
📱https://youtu.be/Tzl0ELY_TiM?si=QmfuLQMcYAci_ryy
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
20.01.202516:32
✨✨✨#زیبایی_های_ریاضی✨✨✨
☑️ریاضیات، رازها و حقایق
ریاضیات یک مستند جذاب است که بینندگان را به سفری خارق‌العاده از طریق تکامل ریاضیات در تمدن‌های مختلف می‌برد. از محاسبات عملی مصر باستان و بین النهرین تا نوآوری های نظری یونان، چین، هند و خاورمیانه، این فیلم کمک های عمیق ریاضیدانان افسانه ای را به نمایش می گذارد.
📱https://youtu.be/e1B0saB0rbI?si=LmJb0n-bkyAeKle5
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
☑️ریاضیات، رازها و حقایق
ریاضیات یک مستند جذاب است که بینندگان را به سفری خارق‌العاده از طریق تکامل ریاضیات در تمدن‌های مختلف می‌برد. از محاسبات عملی مصر باستان و بین النهرین تا نوآوری های نظری یونان، چین، هند و خاورمیانه، این فیلم کمک های عمیق ریاضیدانان افسانه ای را به نمایش می گذارد.
📱https://youtu.be/e1B0saB0rbI?si=LmJb0n-bkyAeKle5
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
31.10.202416:30
🤩#زیبایی_های_ریاضی
✨ستاره‌هایی که رفتار پوچ دارند! (قسمت دوم)
✅ سرعت فرار آنها در واقع از سرعت نور بیشتر است.
🔴 هر نوری که یک ستاره تولید میکند، در داخل آن به دام می‌افتد و باعث می‌شود که ستاره نامرئی شود. اما ممکن است بتوانیم وجود آن را از طریق حرکت اجرام نورانی دیگری که به دور آن می‌چرخند، تشخیص دهیم. به این ترتیب، حرکات این اجسام می‌تواند نشانه‌ای از وجود ستاره‌های نامرئی باشد.
🔴میشل در ارائه‌اش به درستی درباره سیاهچاله‌ها صحبت کرد. او گفت که سرعت فرار از سیاهچاله‌ها بیشتر از سرعت نور است و با بررسی حرکات اجسام نورانی اطراف، می‌توان وجود سیاهچاله‌های زیادی را شناسایی کرد.
🔴میشل در توضیحاتش درباره سیاهچاله‌ها اشتباهاتی داشت. اکنون می‌دانیم که چگالی ستاره، نه قطر آن، تعیین‌کننده تبدیل به سیاهچاله است. همچنین، آلبرت انیشتین در سال 1905 نظریه‌ای را مطرح کرد که نور با سرعت ثابت حرکت میکند و تحت تأثیر گرانش قرار نمی‌گیرد. آزمایش‌های توماس یانگ در سال 1801 نیز نشان داد که نور خواص موجی دارد و این موضوع نظریه نیوتن درباره نور را رد کرد.
🔴تعداد کمی از دانشمندان در زمان میشل قادر به درک ایده‌های او درباره ستاره‌های تاریک و نامرئی بودند و به همین دلیل، نظریاتش توجه زیادی جلب نکرد. برای درک بهتر این اشیاء، نیاز به یک رویکرد جدید در تفکر درباره ماده، گرانش، نور و انرژی بود. این رویکرد جدید را انیشتین در 25 نوامبر 1915 با معرفی نظریه نسبیت عام و جایگزینی قانون گرانش نیوتن ارائه داد.
🔴انیشتین نظریه جدیدی درباره گرانش ارائه داد که بر پایه هندسه بود. او گفت گرانش نتیجه انحنای فضا-زمان است که توسط جرم‌های بزرگ مانند خورشید ایجاد می‌شود. به جای اینکه گرانش را نیرویی بین اجسام بدانیم، انیشتین توضیح داد که جرم‌ها فضا-زمان را منحنی می‌کنند و این انحنا باعث حرکت اجسام دیگر می‌شود. جان ویلر این مفهوم را خلاصه کرد: "فضازمان منحنی به ماده می‌گوید چگونه حرکت کند و ماده به فضا-زمان می‌گوید چگونه منحنی کند."
🔴انیشتین برای رسیدن به نظریه گرانش جدید خود، 10 سال تلاش کرد و در این مدت بیشترین کوشش را در زندگی‌اش انجام داد. جالب اینجاست که او در ابتدا به ریاضیات اهمیت نمی‌داد و در دوران دانشجویی نیز در این زمینه تلاش زیادی نکرده بود. زمانی که تصمیم به فرموله کردن نظریه عمومی خود گرفت، اطلاعات کمی درباره هندسه داشت و حتی از هندسه فضاهای منحنی که توسط ریاضیدان ریمان در سال 1854 معرفی شده بود، بی‌خبر بود. با این حال، نظریه او بر اساس همین هندسه بنا شد.
🔴معادله اصلی انیشتین، Gᵢⱼ = Tᵢⱼ ، ارتباط بین انحنای فضازمان و توزیع ماده و انرژی را نشان می‌دهد. در اینجا G و T تانسورهایی هستند که آرایه‌های ۴ در ۴ از اعداد و توابع هستند. این معادله در واقع شامل ۱۰ معادله "میدان" است که حل هر یک از آنها دشوار است و باید همه به طور همزمان حل شوند.
👈 ادامه دارد...
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
✨ستاره‌هایی که رفتار پوچ دارند! (قسمت دوم)
✅ سرعت فرار آنها در واقع از سرعت نور بیشتر است.
🔴 هر نوری که یک ستاره تولید میکند، در داخل آن به دام می‌افتد و باعث می‌شود که ستاره نامرئی شود. اما ممکن است بتوانیم وجود آن را از طریق حرکت اجرام نورانی دیگری که به دور آن می‌چرخند، تشخیص دهیم. به این ترتیب، حرکات این اجسام می‌تواند نشانه‌ای از وجود ستاره‌های نامرئی باشد.
🔴میشل در ارائه‌اش به درستی درباره سیاهچاله‌ها صحبت کرد. او گفت که سرعت فرار از سیاهچاله‌ها بیشتر از سرعت نور است و با بررسی حرکات اجسام نورانی اطراف، می‌توان وجود سیاهچاله‌های زیادی را شناسایی کرد.
🔴میشل در توضیحاتش درباره سیاهچاله‌ها اشتباهاتی داشت. اکنون می‌دانیم که چگالی ستاره، نه قطر آن، تعیین‌کننده تبدیل به سیاهچاله است. همچنین، آلبرت انیشتین در سال 1905 نظریه‌ای را مطرح کرد که نور با سرعت ثابت حرکت میکند و تحت تأثیر گرانش قرار نمی‌گیرد. آزمایش‌های توماس یانگ در سال 1801 نیز نشان داد که نور خواص موجی دارد و این موضوع نظریه نیوتن درباره نور را رد کرد.
🔴تعداد کمی از دانشمندان در زمان میشل قادر به درک ایده‌های او درباره ستاره‌های تاریک و نامرئی بودند و به همین دلیل، نظریاتش توجه زیادی جلب نکرد. برای درک بهتر این اشیاء، نیاز به یک رویکرد جدید در تفکر درباره ماده، گرانش، نور و انرژی بود. این رویکرد جدید را انیشتین در 25 نوامبر 1915 با معرفی نظریه نسبیت عام و جایگزینی قانون گرانش نیوتن ارائه داد.
🔴انیشتین نظریه جدیدی درباره گرانش ارائه داد که بر پایه هندسه بود. او گفت گرانش نتیجه انحنای فضا-زمان است که توسط جرم‌های بزرگ مانند خورشید ایجاد می‌شود. به جای اینکه گرانش را نیرویی بین اجسام بدانیم، انیشتین توضیح داد که جرم‌ها فضا-زمان را منحنی می‌کنند و این انحنا باعث حرکت اجسام دیگر می‌شود. جان ویلر این مفهوم را خلاصه کرد: "فضازمان منحنی به ماده می‌گوید چگونه حرکت کند و ماده به فضا-زمان می‌گوید چگونه منحنی کند."
🔴انیشتین برای رسیدن به نظریه گرانش جدید خود، 10 سال تلاش کرد و در این مدت بیشترین کوشش را در زندگی‌اش انجام داد. جالب اینجاست که او در ابتدا به ریاضیات اهمیت نمی‌داد و در دوران دانشجویی نیز در این زمینه تلاش زیادی نکرده بود. زمانی که تصمیم به فرموله کردن نظریه عمومی خود گرفت، اطلاعات کمی درباره هندسه داشت و حتی از هندسه فضاهای منحنی که توسط ریاضیدان ریمان در سال 1854 معرفی شده بود، بی‌خبر بود. با این حال، نظریه او بر اساس همین هندسه بنا شد.
🔴معادله اصلی انیشتین، Gᵢⱼ = Tᵢⱼ ، ارتباط بین انحنای فضازمان و توزیع ماده و انرژی را نشان می‌دهد. در اینجا G و T تانسورهایی هستند که آرایه‌های ۴ در ۴ از اعداد و توابع هستند. این معادله در واقع شامل ۱۰ معادله "میدان" است که حل هر یک از آنها دشوار است و باید همه به طور همزمان حل شوند.
👈 ادامه دارد...
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
28.10.202416:30
🖥 #سازنده_جهان_دیجیتال
⭐️ ریاضی مورد نیاز برای علوم کامپیوتر
🔹 رشته های علوم کامپیوتر در مقایسه با اکثر رشته ها باید انواع مختلفی از ریاضیات را یاد بگیرند. این نوع ریاضی به ویژه برای کسانی که به دنبال تحقیق در زمینه هایی مانند علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی یا حتی ریاضیات محض هستند، مهم است.
https://youtu.be/eSFA1Fp8jcU?si=S9GYRZzBuVvcrG7e
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🚀@IDSchools
🚀@IDS_Math
⭐️ ریاضی مورد نیاز برای علوم کامپیوتر
🔹 رشته های علوم کامپیوتر در مقایسه با اکثر رشته ها باید انواع مختلفی از ریاضیات را یاد بگیرند. این نوع ریاضی به ویژه برای کسانی که به دنبال تحقیق در زمینه هایی مانند علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی یا حتی ریاضیات محض هستند، مهم است.
https://youtu.be/eSFA1Fp8jcU?si=S9GYRZzBuVvcrG7e
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🚀@IDSchools
🚀@IDS_Math
25.10.202416:30
✨#سخن_بزرگان
❓چگونه یادگیری را مانند رسانه‌های اجتماعی اعتیاد آور کنیم؟
🔹 زمانی که تکنولوژیست لویس فون در حال ساخت پلتفرم محبوب یادگیری زبان duolingo بود، با مشکل بزرگی روبرو شد که آیا برنامه‌ای که برای آموزش چیزی به شما طراحی شده است می‌تواند با پلتفرم‌های اعتیادآور مانند اینستاگرام و تیک تاک رقابت کند؟ او توضیح می‌دهد که چگونه duolingo از تکنیک‌های روان‌شناختی رسانه‌های اجتماعی و بازی‌های موبایلی استفاده میکند تا شما را برای یادگیری هیجان‌زده کند. همه اینها در حالی که آموزش دسترسی را در سراسر جهان گسترش می‌دهد.
📱https://youtu.be/P6FORpg0KVo?si=m7i6Nd-8wTBb55O3
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
📱@IDSchools
📱@IDS_Math
❓چگونه یادگیری را مانند رسانه‌های اجتماعی اعتیاد آور کنیم؟
🔹 زمانی که تکنولوژیست لویس فون در حال ساخت پلتفرم محبوب یادگیری زبان duolingo بود، با مشکل بزرگی روبرو شد که آیا برنامه‌ای که برای آموزش چیزی به شما طراحی شده است می‌تواند با پلتفرم‌های اعتیادآور مانند اینستاگرام و تیک تاک رقابت کند؟ او توضیح می‌دهد که چگونه duolingo از تکنیک‌های روان‌شناختی رسانه‌های اجتماعی و بازی‌های موبایلی استفاده میکند تا شما را برای یادگیری هیجان‌زده کند. همه اینها در حالی که آموزش دسترسی را در سراسر جهان گسترش می‌دهد.
📱https://youtu.be/P6FORpg0KVo?si=m7i6Nd-8wTBb55O3
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
📱@IDSchools
📱@IDS_Math
04.02.202516:54
✨✨✨#زیبایی_های_ریاضی✨✨✨
🌀 دوره متلب برای مبتدیان
◀️ در این آموزش برای مهندسان، دانشمندان و دانشجویان، اصول متلب را بیاموزید. MATLAB یک زبان برنامه نویسی و مجموعه نرم افزاری است که برای تجزیه و تحلیل داده ها، محاسبات علمی و تجسم استفاده می شود که به طور گسترده در دانشگاه و صنعت استفاده می شود.
https://youtu.be/7f50sQYjNRA?si=Ye3TGq8UlfCnRamP
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
🌀 دوره متلب برای مبتدیان
◀️ در این آموزش برای مهندسان، دانشمندان و دانشجویان، اصول متلب را بیاموزید. MATLAB یک زبان برنامه نویسی و مجموعه نرم افزاری است که برای تجزیه و تحلیل داده ها، محاسبات علمی و تجسم استفاده می شود که به طور گسترده در دانشگاه و صنعت استفاده می شود.
https://youtu.be/7f50sQYjNRA?si=Ye3TGq8UlfCnRamP
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
26.01.202516:32
💻#گام_به_گام
🐍 پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در دنیای امروز است که به دلیل سادگی و قابل فهم بودنش، به ویژه برای مبتدیان، شناخته شده است. این زبان توسط گویدو وان روسوم در اوایل دهه 1990 توسعه یافت و از آن زمان به یکی از ابزارهای اصلی در زمینه‌های مختلفی چون توسعه وب، علم داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اتوماسیون تبدیل شده است.
⚙ یکی از ویژگی‌های بارز پایتون، سینتکس ساده و خوانا آن است که به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهد تا کدهای خود را به راحتی بنویسند و بخوانند. همچنین، پایتون دارای یک اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌هاست که می‌تواند به تسریع روند توسعه برنامه‌ها کمک کند.
🗂 پست های گذشته دستورات پایه در پایتون را میتوانید از طریق لینک‌های زیر پیدا کنید:
▫️Python indentation
◾️Variables-part1
▫️Variables-part2
◾️Variables-part3
▫️Unpacking
◾️Global variables
▫️Data types in python-part1
◾️Data types in python-part2
▫️Numbers in python-part1
◾️Numbers in python-part2
▫️Python casting
◾️Stringers
#️⃣#کدنویسی
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
🐍 پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در دنیای امروز است که به دلیل سادگی و قابل فهم بودنش، به ویژه برای مبتدیان، شناخته شده است. این زبان توسط گویدو وان روسوم در اوایل دهه 1990 توسعه یافت و از آن زمان به یکی از ابزارهای اصلی در زمینه‌های مختلفی چون توسعه وب، علم داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اتوماسیون تبدیل شده است.
⚙ یکی از ویژگی‌های بارز پایتون، سینتکس ساده و خوانا آن است که به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهد تا کدهای خود را به راحتی بنویسند و بخوانند. همچنین، پایتون دارای یک اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌هاست که می‌تواند به تسریع روند توسعه برنامه‌ها کمک کند.
🗂 پست های گذشته دستورات پایه در پایتون را میتوانید از طریق لینک‌های زیر پیدا کنید:
▫️Python indentation
◾️Variables-part1
▫️Variables-part2
◾️Variables-part3
▫️Unpacking
◾️Global variables
▫️Data types in python-part1
◾️Data types in python-part2
▫️Numbers in python-part1
◾️Numbers in python-part2
▫️Python casting
◾️Stringers
#️⃣#کدنویسی
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
17.12.202416:31
🌀#توسعه_و_تحقیق_کار_ها
📌این ویدئو تفاوت های بین یک مطالعه مشاهده ای و یک آزمایش طراحی شده و همچنین ارتباط و علت را مورد بحث قرار می دهد.
📱https://youtu.be/uSZA5UIDpDE?si=eaSS2vC4ZbwPVJce
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
📌این ویدئو تفاوت های بین یک مطالعه مشاهده ای و یک آزمایش طراحی شده و همچنین ارتباط و علت را مورد بحث قرار می دهد.
📱https://youtu.be/uSZA5UIDpDE?si=eaSS2vC4ZbwPVJce
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
30.10.202416:31
🔹 #توسعه_و_تحقیق_کار_ها
1️⃣ آموزش Stata- قسمت اول
👈 در این قسمت با نحوه نصب نرم افزار آشنا می‌شویم.
#️⃣#آموزش_Stata
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
1️⃣ آموزش Stata- قسمت اول
👈 در این قسمت با نحوه نصب نرم افزار آشنا می‌شویم.
#️⃣#آموزش_Stata
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
28.10.202406:30
🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕
🟢دپارتمان علوم زیستی مجموعه علمی و پژوهشی مدارس میان رشته ای برگزار میکند:
✨سری وبینارهای رایگان «همگام با پیشتازان»✨
4️⃣1️⃣قسمت چهاردهم:
🔺با حضور: دکتر صفورا پاکیزه کار
🔺پژوهشکده غدد و متابولیسم، دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی
💡موضوع ارائه: زیست شناسی سلولی سرطان
🔜 دوشنبه 7 آبان 1403، ساعت 18 به وقت ایران
🔹 در این سری وبینارهای رایگان که به همت مدارس میانرشتهای برگزار می‌شود، میزبان اساتید، پژوهشگران و دانشجویان برگزیده و نخبه در داخل و خارج کشور خواهیم بود و با مسیر موفقیت آکادمیک ایشان و نیز پژوهش‌های میانرشتهای آشنا خواهیم شد.
🟢مدارس میان رشته‌ای در نظر دارد در تمامی کانال‌های علمی خود شامل: هوش مصنوعی، نوروساینس، روانشناسی، علوم زیستی، پزشکی، فیزیک، ریاضیات و... این سری وبینارهای ارزشمند را به صورت ماهانه برگزار نماید.
👈 برای ثبت نام در این وبینار به کانال علوم زیستی و جهت کسب اطلاعات بیشتر به گروه تعاملی ما بپیوندید.
✉️| @IDS_Bio||کانال علوم زیستی|
✉️| @IDSchools||کانال اصلی|
✉️| @Bio_IDSchools|گروه تعاملی علوم زیستی|
🟢دپارتمان علوم زیستی مجموعه علمی و پژوهشی مدارس میان رشته ای برگزار میکند:
✨سری وبینارهای رایگان «همگام با پیشتازان»✨
4️⃣1️⃣قسمت چهاردهم:
🔺با حضور: دکتر صفورا پاکیزه کار
🔺پژوهشکده غدد و متابولیسم، دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی
💡موضوع ارائه: زیست شناسی سلولی سرطان
🔜 دوشنبه 7 آبان 1403، ساعت 18 به وقت ایران
🔹 در این سری وبینارهای رایگان که به همت مدارس میانرشتهای برگزار می‌شود، میزبان اساتید، پژوهشگران و دانشجویان برگزیده و نخبه در داخل و خارج کشور خواهیم بود و با مسیر موفقیت آکادمیک ایشان و نیز پژوهش‌های میانرشتهای آشنا خواهیم شد.
🟢مدارس میان رشته‌ای در نظر دارد در تمامی کانال‌های علمی خود شامل: هوش مصنوعی، نوروساینس، روانشناسی، علوم زیستی، پزشکی، فیزیک، ریاضیات و... این سری وبینارهای ارزشمند را به صورت ماهانه برگزار نماید.
👈 برای ثبت نام در این وبینار به کانال علوم زیستی و جهت کسب اطلاعات بیشتر به گروه تعاملی ما بپیوندید.
✉️| @IDS_Bio||کانال علوم زیستی|
✉️| @IDSchools||کانال اصلی|
✉️| @Bio_IDSchools|گروه تعاملی علوم زیستی|
24.10.202416:30
✨#آموزشگاه_ذهن
🔣 پایتون یا R
✅ انتخاب بین R و Python برای تجزیه و تحلیل آماری مستلزم درک نقاط قوت و محبوبیت خاص آنها در زمینه‌های مختلف است. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی همه کاره است که به دلیل قابلیت‌های همه منظوره و استفاده گسترده آن در علم داده و توسعه نرم افزار مورد توجه قرار گرفته است. در مقابل، R با ارائه ابزارها و بسته‌های تخصصی طراحی شده برای محاسبات آماری و گرافیک، جایگاهی قوی در زمینه آمار دارد.
◀️تصویر این پست روندهای جستجوی گوگل را در پنج سال گذشته نشان می‌دهد و علاقه به R و Python را برای برنامه‌نویسی و آمار مقایسه میکند. این نشان می‌دهد که در حالی که پایتون به طور کلی علاقه بیشتری به جستجو دارد، R هنگام تمرکز بر موضوعات آماری پیشتاز است.
در اینجا مقایسه هر دو زبان برای کارهای آماری است:
➡️ R
🟡متخصص در تحلیل آماری و تجسم داده‌ها.
🟡طیف گسترده‌ای از بسته‌ها را به طور خاص برای تست‌های آماری، مدل‌سازی و گرافیک ارائه می‌دهد. (به عنوان مثال، dplyr، ggplot2، stats)
🟡ارجحیت برای پروژه های دانشگاهی و پژوهش محور در آمار.
➡️python
🟡به دلیل تطبیق پذیری در علم داده و برنامه‌نویسی همه منظوره شناخته شده است.
🟡به خوبی با سایر فناوری‌ها ادغام می‌شود و از طیف گسترده‌تری از برنامه‌ها، از یادگیری ماشین گرفته تا توسعه وب، پشتیبانی میکند.
🟡از کتابخانه‌های قدرتمند برای دستکاری و تجسم داده‌ها (مانند pandas، matplotlib، seaborn، scipy، statsmodels) استفاده میکند.
💡 به طور کلی، انتخاب بین R و Python اغلب به ترجیحات شخصی بستگی دارد. هر دو زبان نقاط قوت منحصر به فرد خود را دارند و می‌توانند برای کارهای آماری موثر باشند. با این حال، در نظر گرفتن توانایی برقراری ارتباط و همکاری با همسالان نیز مهم است. در زمینه آمار، R به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد و به رسمیت شناخته می‌شود، و آن را به ابزاری ارزشمند برای اطمینان از ارتباط و درک واضح در تیم ها تبدیل میکند.
👈 اگر می‌خواهید عمیق‌تر به روش‌های آماری در R بپردازید، دوره آنلاین ما را بررسی کنید.
👈 اطلاعات بیشتر در مورد دوره
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
🔣 پایتون یا R
✅ انتخاب بین R و Python برای تجزیه و تحلیل آماری مستلزم درک نقاط قوت و محبوبیت خاص آنها در زمینه‌های مختلف است. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی همه کاره است که به دلیل قابلیت‌های همه منظوره و استفاده گسترده آن در علم داده و توسعه نرم افزار مورد توجه قرار گرفته است. در مقابل، R با ارائه ابزارها و بسته‌های تخصصی طراحی شده برای محاسبات آماری و گرافیک، جایگاهی قوی در زمینه آمار دارد.
◀️تصویر این پست روندهای جستجوی گوگل را در پنج سال گذشته نشان می‌دهد و علاقه به R و Python را برای برنامه‌نویسی و آمار مقایسه میکند. این نشان می‌دهد که در حالی که پایتون به طور کلی علاقه بیشتری به جستجو دارد، R هنگام تمرکز بر موضوعات آماری پیشتاز است.
در اینجا مقایسه هر دو زبان برای کارهای آماری است:
➡️ R
🟡متخصص در تحلیل آماری و تجسم داده‌ها.
🟡طیف گسترده‌ای از بسته‌ها را به طور خاص برای تست‌های آماری، مدل‌سازی و گرافیک ارائه می‌دهد. (به عنوان مثال، dplyr، ggplot2، stats)
🟡ارجحیت برای پروژه های دانشگاهی و پژوهش محور در آمار.
➡️python
🟡به دلیل تطبیق پذیری در علم داده و برنامه‌نویسی همه منظوره شناخته شده است.
🟡به خوبی با سایر فناوری‌ها ادغام می‌شود و از طیف گسترده‌تری از برنامه‌ها، از یادگیری ماشین گرفته تا توسعه وب، پشتیبانی میکند.
🟡از کتابخانه‌های قدرتمند برای دستکاری و تجسم داده‌ها (مانند pandas، matplotlib، seaborn، scipy، statsmodels) استفاده میکند.
💡 به طور کلی، انتخاب بین R و Python اغلب به ترجیحات شخصی بستگی دارد. هر دو زبان نقاط قوت منحصر به فرد خود را دارند و می‌توانند برای کارهای آماری موثر باشند. با این حال، در نظر گرفتن توانایی برقراری ارتباط و همکاری با همسالان نیز مهم است. در زمینه آمار، R به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد و به رسمیت شناخته می‌شود، و آن را به ابزاری ارزشمند برای اطمینان از ارتباط و درک واضح در تیم ها تبدیل میکند.
👈 اگر می‌خواهید عمیق‌تر به روش‌های آماری در R بپردازید، دوره آنلاین ما را بررسی کنید.
👈 اطلاعات بیشتر در مورد دوره
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
显示 1 - 24 共 41
登录以解锁更多功能。