, ,

کتاب پیش‌بینی رفتار مشتریان با هوش مصنوعی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی رفتار مشتریان با هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل پیش‌بینانه در کسب‌وکار

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و تحلیل داده در کسب‌وکار
  • 2. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینانه
  • 3. کاربرد تحلیل پیش‌بینانه در درک رفتار مشتری
  • 4. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مشتری
  • 5. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای تحلیل
  • 6. مهندسی ویژگی در تحلیل رفتار مشتری
  • 7. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
  • 8. انواع مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل پیش‌بینانه
  • 9. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مقادیر عددی
  • 10. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی دسته‌ای
  • 11. درختان تصمیم و قواعد انجمنی
  • 12. الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای بخش‌بندی مشتریان
  • 13. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در پیش‌بینی
  • 14. ارزیابی و انتخاب مدل‌های پیش‌بینانه
  • 15. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 16. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 17. اعتبارسنجی متقابل و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 18. تکنیک‌های کاهش ابعاد در تحلیل داده
  • 19. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 20. تحلیل عاملی
  • 21. کاربرد تحلیل پیش‌بینانه در پیش‌بینی خرید
  • 22. پیش‌بینی احتمال خرید مشتریان
  • 23. مدل‌سازی ارزش طول عمر مشتری (CLV)
  • 24. پیش‌بینی ریزش مشتری (Churn Prediction)
  • 25. استراتژی‌های حفظ مشتری بر اساس پیش‌بینی
  • 26. کاربرد تحلیل پیش‌بینانه در پیش‌بینی رفتار خرید
  • 27. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 28. قواعد انجمنی برای پیش‌بینی محصولات همراه
  • 29. بهینه‌سازی پیشنهاد محصولات (Recommendation Systems)
  • 30. کاربرد تحلیل پیش‌بینانه در پیش‌بینی ریسک
  • 31. پیش‌بینی ریسک اعتباری مشتریان
  • 32. مدل‌سازی ریسک تقلب (Fraud Detection)
  • 33. پیش‌بینی احتمال نکول وام
  • 34. مدیریت ریسک با استفاده از تحلیل پیش‌بینانه
  • 35. کاربرد تحلیل پیش‌بینانه در بازاریابی
  • 36. شخصی‌سازی کمپین‌های بازاریابی
  • 37. پیش‌بینی پاسخ به تبلیغات
  • 38. بهینه‌سازی بودجه بازاریابی
  • 39. تحلیل احساسات مشتریان از طریق متن
  • 40. کاربرد تحلیل پیش‌بینانه در فروش
  • 41. پیش‌بینی فروش آینده
  • 42. بهینه‌سازی مدیریت موجودی
  • 43. شناسایی فرصت‌های فروش متقابل و بالافروش
  • 44. تحلیل پیش‌بینانه در خدمات مشتری
  • 45. پیش‌بینی نیازهای آینده مشتریان
  • 46. بهبود تجربه کاربری (UX)
  • 47. مدیریت صف و زمان انتظار
  • 48. کاربرد تحلیل پیش‌بینانه در منابع انسانی
  • 49. پیش‌بینی عملکرد کارکنان
  • 50. شناسایی کارکنان با ریسک ترک شغل
  • 51. بهینه‌سازی فرآیندهای استخدام
  • 52. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل پیش‌بینانه
  • 53. انتخاب ابزارها و پلتفرم‌های مناسب
  • 54. ملاحظات اخلاقی در تحلیل پیش‌بینانه
  • 55. حریم خصوصی داده‌ها و مقررات مربوطه
  • 56. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 57. مسئولیت‌پذیری در استفاده از پیش‌بینی‌ها
  • 58. آینده تحلیل پیش‌بینانه و هوش مصنوعی
  • 59. روندهای نوظهور در تحلیل داده
  • 60. هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
  • 61. تحلیل پیش‌بینانه در صنایع مختلف (مطالعه موردی)
  • 62. تحلیل پیش‌بینانه در خرده‌فروشی
  • 63. تحلیل پیش‌بینانه در بانکداری و مالی
  • 64. تحلیل پیش‌بینانه در سلامت
  • 65. تحلیل پیش‌بینانه در تولید
  • 66. تحلیل پیش‌بینانه در حمل‌ونقل
  • 67. تحلیل پیش‌بینانه در انرژی
  • 68. توسعه مدل‌های پیش‌بینانه با استفاده از پایتون
  • 69. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های تحلیل داده در پایتون
  • 70. کار با Pandas برای دستکاری داده
  • 71. کار با NumPy برای محاسبات عددی
  • 72. مقدمه‌ای بر Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 73. پیاده‌سازی رگرسیون خطی با Scikit-learn
  • 74. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک با Scikit-learn
  • 75. پیاده‌سازی درختان تصمیم با Scikit-learn
  • 76. پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی با Scikit-learn
  • 77. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی با Keras/TensorFlow
  • 78. کار با داده‌های متنی برای تحلیل احساسات
  • 79. پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 80. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 81. استفاده از مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
  • 82. پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده ساده
  • 83. ارزیابی سیستم‌های پیشنهاددهنده
  • 84. ملاحظات عملی در استقرار مدل‌های پیش‌بینانه
  • 85. مانیتورینگ عملکرد مدل در طول زمان
  • 86. بازآموزی مدل‌ها با داده‌های جدید
  • 87. مدیریت ورژن مدل‌ها
  • 88. مفهوم مهندسی ویژگی خودکار (AutoML)
  • 89. معرفی ابزارهای AutoML
  • 90. مزایا و محدودیت‌های AutoML
  • 91. چالش‌های پیاده‌سازی تحلیل پیش‌بینانه در سازمان‌ها
  • 92. مدیریت تغییر و مقاومت در برابر فناوری
  • 93. نیاز به مهارت‌های تخصصی
  • 94. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود
  • 95. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی و تحلیل داده
  • 96. نقش تحلیل‌گر داده و دانشمند داده
  • 97. مهارت‌های لازم برای موفقیت در این حوزه
  • 98. فرصت‌های شغلی در ایران
  • 99. اهمیت یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش
  • 100. کاربرد تحلیل پیش‌بینانه در بهبود فرآیندهای کسب‌وکار

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پیش‌بینی رفتار مشتریان با هوش مصنوعی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا