Master statistics using R | Complete Course 2026

Master statistics using R is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of wp-content. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.

Throughout the lessons you will build genuine confidence with wp-content and uploads, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.

Course Description

دوره Master statistics using R: Coding, concepts, applications. این دوره به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد تا آمار را به شیوه‌ای مدرن، عملی و شهودی فراگیرند. این دوره برای دانشجویان، پژوهشگران و متخصصانی طراحی شده که قصد دارند فراتر از حفظ کردن فرمول‌ها رفته و درک عمیقی از تحلیل داده‌ها به دست آورند. با استفاده از زبان برنامه‌نویسی آر و مجموعه ابزارهای Tidyverse، شرکت‌کنندگان علاوه بر تسلط بر کدنویسی، درک آماری لازم برای فعالیت به عنوان یک تحلیلگر داده را کسب خواهند کرد. دوره از مبانی پایه آغاز می‌شود و شامل سازماندهی مجموعه داده‌های نامرتب، نوشتن کدهای تمیز و قابل بازتولید و نیز روش‌های مؤثر مصورسازی داده‌هاست. سپس با ارائه مثال‌های گام‌به‌گام و قابل فهم، منطق استنباط آماری شامل تغییرپذیری نمونه‌برداری، توزیع‌ها، فواصل اطمینان و آزمون فرضیه آموزش داده می‌شود. در ادامه، آزمون‌های t، کای-دو، همبستگی و رگرسیون در یک چارچوب یکپارچه ارائه می‌گردند. این دوره صرفاً مبتنی بر سخنرانی نیست و شرکت‌کنندگان با انجام تمرین‌های هدایت‌شده، اسکریپت‌نویسی و کار با داده‌های واقعی، مهارت‌هایی را می‌آموزند که بلافاصله قادر به استفاده از آن در تکالیف دانشگاهی، پایان‌نامه‌ها، مقالات و پروژه‌های حرفه‌ای خواهند بود. همچنین تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند بوت‌استرپ، نمونه‌برداری مجدد و مدل‌سازی رگرسیون آموزش داده می‌شود تا ابزارهای لازم برای پژوهش و کار حرفه‌ای فراهم گردد.

What You Will Learn

برنامه‌نویسی R و سازماندهی داده‌ها:
برنامه‌نویسی R برای تحلیل داده‌ها.
نوشتن کد R تمیز و قابل بازتولید.
مهارت‌های مدیریت داده با Tidyverse.
سازماندهی داده‌ها با dplyr و tidyr.
بصری‌سازی داده‌ها با ggplot2.
کار با مجموعه داده‌های نامرتب و واقعی.
ایجاد پلات‌های واضح و حرفه‌ای.
سازماندهی پروژه‌ها برای قابلیت بازتولید.
اسکریپت‌های کدنویسی GitHub نیز گنجانده شده‌اند.
مفاهیم اصلی آماری:
درک تغییرپذیری نمونه‌برداری.
بررسی توزیع‌های آماری.
نظریه حد مرکزی در عمل.
خطای استاندارد و فواصل اطمینان.
منطق آزمون فرضیه.
فرضیه‌های Null در مقابل فرضیه‌های جایگزین.
مقادیر P و آزمون معناداری.
مقایسه مؤثر آزمون‌های آماری.
ایجاد درک تحلیلی به صورت عملی.
آمار استنباطی و مدل‌سازی:
انجام آزمون‌های t در R.
ANOVA و مقایسه‌های گروهی.
آزمون Chi-square برای داده‌های دسته‌ای.
مدل‌سازی رگرسیون خطی در R.
و…

Who This Course Is For

دانشجویان و محققان تازه‌کار:
دانشجویان روانشناسی که آمار را یاد می‌گیرند.
رشته‌های زیست‌شناسی و علوم اعصاب که از R استفاده می‌کنند.
مبتدیان در تحلیل داده‌های بهداشت عمومی.
دانشجویان علوم اجتماعی در روش‌های تحقیق.
دانشجویان تحصیلات تکمیلی که پایان‌نامه خود را با داده‌ها می‌نویسند.
محققان تازه‌کار که مقالات را آماده می‌کنند.
دانشجویانی که به گردش کارهای R قابل بازتولید نیاز دارند.
متخصصان که به نقش‌های داده‌محور تغییر شغل می‌دهند:
متخصصان مراقبت‌های بهداشتی که آمار R را یاد می‌گیرند.
محققان آموزشی که داده‌های دانشجویان را تحلیل می‌کنند.
و…

Course Features & Specifications

ناشر: Udemy
مدرس: Adam Dede, Mike X Cohen
سطح آموزش: مبتدی
مدت زمان آموزش: 28 ساعت و 23 دقیقه
تعداد دروس: 204

Course Curriculum

Master statistics using R: Coding, concepts, applications

Prerequisites

No knowledge or skills are required for this course
Coding experience in any language is helpful but not necessary
Familiarity with basic stats terms like descriptive, inferential, mean, standard deviation, but not necessary