دوره تحلیل آماری داده های محیطی
این دوره آموزشی با هدف ارائه‌ی جامع و کاربردی از مفاهیم و تکنیک‌های تحلیل آماری داده‌ها در نرم‌افزار R طراحی شده است.
شبکه های اجتماعی
پشتیبانی:9114596785(98+)
شبکه های اجتماعی
پشتیبانی:9114596785(98+)
فراگیری زبان برنامه نویسی R از پایه تا پیشرفته
آموزش گام به گام import و export کردن داده‌ها در R
محیط یکپارچه توسعه (IDE) و ویرایشگر متن Text Edit
تسلط بر ساخت داده در R: از مبتدی تا پیشرفته
تسلط بر بسته‌های R: از نصب تا مدیریت و استفاده
مدیریت داده ها در R (مقدماتی)
فراگیری زبان برنامه نویسی R از پایه تا پیشرفته
آموزش گام به گام import و export کردن داده‌ها در R
تسلط بر بسته‌های R: از نصب تا مدیریت و استفاده
محیط یکپارچه توسعه (IDE) و ویرایشگر متن Text Edit
مدیریت داده ها در R (مقدماتی)
تسلط بر ساخت داده در R: از مبتدی تا پیشرفته
علم داده فرآیندی است که به تحلیل و تبدیل داده‌ها به اطلاعات کاربردی می‌پردازد. این حوزه شامل آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر است و مراحل مختلفی از وارد کردن داده‌ها، پاکسازی، تحلیل پیچیده و مدل‌سازی را شامل می‌شود. ابتدا داده‌ها از منابع مختلف وارد شده و به فرمت‌های مناسب تبدیل می‌شوند. سپس با مرتب‌سازی داده‌ها و ایجاد متغیرهای جدید، آماده تحلیل‌های پیچیده و مدل‌سازی می‌شوند. هدف این فرآیند استخراج بینش‌های ارزشمند برای تصمیم‌گیری بهتر و پیش‌بینی دقیق‌تر است.
زبان برنامه‌نویسی R به‌عنوان ابزاری تخصصی در علم داده و تحلیل‌های آماری، جایگاه خود را در میان ابزارهای پیشرفته حفظ کرده است. این زبان با داشتن اکوسیستمی غنی از بسته‌های کاربردی مانند ggplot2 و dplyr، برای مصورسازی داده‌ها و مدیریت داده‌ها به‌طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد. اگرچه زبان‌هایی مانند Python چالش‌هایی را برای R ایجاد کرده‌اند، اما قابلیت‌های آماری منحصر به فرد و ابزارهای یکپارچه‌سازی مانند reticulate، R را به ابزاری حیاتی در صنایع داروسازی، مالی و پژوهش‌های علمی تبدیل کرده‌اند.
در این مقاله، تفاوت‌های کلیدی بین شبکه‌های عصبی کم‌عمق (SNN) و عمیق (DNN) مورد بررسی قرار گرفته است. شبکه‌های عصبی به عنوان مدل‌های پیشرفتهای که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده‌اند، به دو دسته کم‌عمق و عمیق تقسیم می‌شوند. این تفاوت‌ها شامل مواردی همچون معماری، ظرفیت یادگیری، ریسک بیش‌برازش، نیازهای داده‌ای، و تفسیرپذیری است. انتخاب صحیح بین این دو نوع شبکه به عواملی نظیر پیچیدگی وظیفه، حجم داده‌های موجود و منابع محاسباتی بستگی دارد.
یادگیری عمیق که زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است، به کمک شبکه‌های عصبی چندلایه توانسته در دهه اخیر تحولاتی اساسی در تحلیل داده‌ها و حوزه‌هایی همچون تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار ایجاد کند. پیشرفتهای اخیر در قدرت محاسباتی و دسترسی به داده‌ها آن را به یکی از پرکاربردترین و پیشرفته‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعی تبدیل کرده است.
این مقاله به بررسی اثرات تغییرات اقلیمی بر جنگل‌ها می‌پردازد. گرم شدن هوا، خشکسالی، آتش‌سوزی، آفات و گونه‌های مهاجم از جمله تهدیداتی هستند که جنگل‌ها با آنها روبرو هستند. این تغییرات می‌توانند تنوع زیستی و پراکنش گونه‌های درختی را تحت تاثیر قرار داده و به طور کلی بر سلامت و عملکرد جنگل‌ها اثر بگذارند.
تغییرات اقلیمی و عواقب آن در سال‌های اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته است. مهمترین عامل تغییرات اقلیمی، افزایش تولید گازهای گلخانه‌ای ناشی از فعالیت‌های بشر است. برای مبارزه با این تغییرات، سازمان‌های جهانی اقدام به بررسی و پیش‌بینی روند آن می‌کنند. یکی از ابزارهای پیش‌بینی، سناریوهای اقلیمی است که توسط IPCC ارائه می‌شود. این سناریوها تصاویری از آینده محتمل اقلیم کره زمین هستند که بر اساس فرضیات مختلف ایجاد می‌شوند و به برنامه‌ریزی برای کاهش و کنترل تغییرات اقلیمی کمک می‌کنند.
Python و R، دو زبان برنامه‌نویسی بسیار محبوب در علم داده هستند که هر کدام مزایای منحصر به فردی دارند. Python با syntax ساده، کتابخانه‌های گسترده و انعطاف‌پذیری در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌درخشد. R نیز با بسته‌های تخصصی بسیار زیاد در تحلیل‌های آماری، تصویر‌سازی داده‌ها و مدل سازی بسیار قدرتمند است. هر دو زبان در دستکاری و تحلیل داده‌ها عملکرد بسیار خوبی دارند. انتخاب بین آنها به نیازها و اهداف پروژه بستگی دارد و بسیاری از دانشمندان داده، هر دو را می‌آموزند تا از مزایای هر کدام بهره‌مند شوند.
این مقاله به بررسی پدیده انقراض جمعی و شواهدی می‌پردازد که نشان می‌دهد ما در آستانه ششمین موج انقراض قرار داریم. این انقراض با سرعت بی‌سابقه‌ای در حال رخ دادن است و ناشی از فعالیت‌های انسانی مانند تخریب زیستگاه، آلودگی و تغییرات اقلیمی است. راهکارهایی برای مقابله با این بحران ارائه می‌شود، از جمله کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای، حفاظت از زیستگاه‌ها و افزایش آگاهی عمومی.
این مقاله به بررسی علم تغییر اقلیم، علل و اثرات آن می‌پردازد. افزایش انتشار گازهای گلخانه‌ای، به ویژه دی‌اکسید کربن، توسط فعالیت‌های انسانی، عامل اصلی گرمایش جهانی و تغییرات آب و هوایی است. این تغییرات اثرات مخربی بر سلامت انسان، اکوسیستم‌ها و جوامع در سراسر جهان دارد. در این مقاله راهکارهایی برای کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای و آمادگی برای زندگی در شرایط آب و هوایی در حال تغییر ارائه می‌شود.
تغییرات اقلیمی اکوسیستم‌ها را در سطوح مختلف تحت تأثیر قرار می‌دهد و پیامدهای جدی برای تنوع زیستی، خدمات اکوسیستم و اقتصاد دارد. جوامع بومی و روستایی به ویژه آسیب‌پذیر هستند. اقداماتی مانند جلوگیری از گسترش گونه‌های مهاجم، به اشتراک‌گذاری اطلاعات و حفاظت از سرزمین‌ها می‌تواند به کاهش این تأثیرات کمک کند.
آدرس:مازندران،نور، بلوار امام رضا، پردیس منابع طبیعی و علوم دریایی دانشگاه تربیت مدرس
تلفن تماس:01144998066
ارتباط با مدیریت سایت:09045271357
