جلسه 10 پروپوزال نویسی: آموزش نحوه نگارش روش شناسی تحقیق
آموزش نحوه نگارش روش شناسی تحقیق
ما در این بخش قصد داریم که مبحث روش شناسی تحقیق را به شما آموزش دهیم که خود روش شناسایی شامل بخشهایی می باشد:
الف: شرح کامل روش تحقیق
ب: متغیر های مورد بررسی
ج: شرح کامل روش (میدانی- کتابخانه ای)،(میدانی)،(کتابخانه ای) و ...
د:روش ها و ابزار تجزیه و تحلیل داده ها
که تمرکز اصلی ما در این قسمت شرح کامل روش تحیق بر حسب هدف، نوع داده و نحوه ی اجرا است. شما باید در این بخش قید کنید که تحقیق شما به چه صورت برای اجرایی شدن باید پیش برد به منظور این کار شما باید هدف خود را مشخص کنید که ما در این بخش به شما توجه میکنیم که حتما ازنمودار ها ، چارت ها و ... استفاده کنید که باعث جلب توجه اساتید داورها و راهنما
می شود این موارد را به طور کامل و صحیح در کنار یکدیگر قرار می دهید که بدین صورت روش تحقیق شما به پایان میرسد.
باید بدانید که شما همیشه در پروپوزال نویسی یک سری استاندارهایی برای قسمت خاصی از پروپوزال وجود دارد که خود روش شرح تحقیق چندین بخش اساسی دارد که شما می بایست سعی کنید به داده ها و پرسش نامه هایی که جمع آوری کرده اید بپردازید و سپس به نحوه ی ارزیابی کار و در نهایت شما جواب ها و فرمول هارا در رابطه با این بخش مورد نیاز است ارائه میکنید.
مراحل اجرای روش پیشنهادی : 1) جمع آوری داده ها 2) آماده سازی 3) پیش پردازش ها 4) نرمال سازی داده ها 5) الگوریتم یادگیری ترکیبی6) ارزیابی روش تحقیق
که ما در کلیپ آموزشی به طورکامل این مراحل را برای شما کاربران عزیز توضیح داده ایم.
جلسه 10: آموزش نحوه نگارش روش شناسی تحقیق
-
رایگانجلسه۲۲ رپیدماینر: آموزش یک پروژه عملی درجهت پردازش تصویر در رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۲۱ رپیدماینر: آموزش پردازش تصویر در رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۲۰ رپیدماینر: آموزش یک پروژه عملی جهت تحلیل احساسات افراد در پیام ها با استفاده از متن کاوی در رپید ماینر
-
رایگانجلسه ۱۹ رپیدماینر: آموزش متن کاوی یا Text Mining در نرم افزار داده کاوی رپیدماینر
-
رایگانجلسه۱۸ رپیدماینر: آموزش اضافه نمودن پلاگین در نرم افزار داده کاوی رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۱۷ رپیدماینر: آموزش انتخاب ویژگی با کنترل Optimization و الگوریتم های طبقه بندی در رپیدماینر
-
رایگانجلسه۱۶ رپیدماینر: آموزش انتخاب ویژگی های بهینه از مجموعه ی داده ها با استفاده از الگوریتم pso_svm در رپیدماینر
-
رایگاندوره آموزشی رپیدمانیر
-
رایگانجلسه۱۴ رپیدماینر: آموزش طبقه بندی داده های سرطان سینه با استفاده از روش voting در رپیدماینر
-
رایگانجلسه۱۳ رپیدماینر: آموزش طبقه بندی داده ها با الگوریتم Deep learning در رپیدماینر
-
رایگانجلسه۱۲ رپیدماینر: آموزش طبقه بندی مجموعه داده ها با کمک الگوریتم یادگیری عمیق در نرم افزار داده کاوی در رپیدماینر
-
رایگانجلسه۱۱ رپیدماینر: آموزش یک پروژه عملی پیش بینی میزان برق مصرفی باکمک الگوریتم های پیش بینی کننده در رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۱۰رپیدماینر: آموزش پیش بینی با الگوریتم های شبکه عصبی و SVM در رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۹ رپیدماینر: آموزش یک مدلسازی عملی جهت طبقه بندی مجموعه ای از داده ها در رپیدماینر
-
رایگانجلسه ٨ رپیدماینر: آموزش الگوریتم های طبقه بندی (Classification) در رپیدماینر
-
رایگانجلسه۷ رپیدماینر: آموزش یک پروژه عملی جهت خوشه بندی دیتاست حملات در رپیدماینر
-
رایگانجلسه۶ رپیدماینر: آموزش خوشه بندی داده ها در نرم افزار داده کاوی رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۵ رپیدماینر: آموزش کنترل های تبدیل داده در رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۴ رپیدماینر: آموزش تبدیل انواع داده ها به یکدیگر و اعمال پیش پرداز بر روی داده ها در رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۳ رپیدماینر: آموزش ورود انواع دیتاست ها به رپیدماینر
مشاهده همه مطالب