, ,

کتاب ساخت مدل‌های پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده با پایتون

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 ساخت مدل‌های پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده با پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و اقتصاد رفتاری

موضوع میانی: پروژه‌های عملی

🎓 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. فصل ۱: مقدمه بر رفتار مصرف‌کننده
  • 2. فصل ۲: اهمیت پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده
  • 3. فصل ۳: معرفی پایتون برای علم داده
  • 4. فصل ۴: نصب و راه‌اندازی محیط پایتون
  • 5. فصل ۵: کتابخانه‌های کلیدی پایتون (NumPy, Pandas)
  • 6. فصل ۶: مفاهیم پایه مدیریت داده با Pandas
  • 7. فصل ۷: بارگذاری و پاکسازی داده‌های مصرف‌کننده
  • 8. فصل ۸: اکتشاف و مصورسازی داده‌های مصرف‌کننده (Matplotlib, Seaborn)
  • 9. فصل ۹: انواع متغیرها در داده‌های مصرف‌کننده
  • 10. فصل ۱۰: مهندسی ویژگی برای مدل‌های رفتاری
  • 11. فصل ۱۱: انتخاب و استخراج ویژگی‌های مرتبط
  • 12. فصل ۱۲: تکنیک‌های تبدیل ویژگی
  • 13. فصل ۱۳: داده‌های گمشده و روش‌های مدیریت آن‌ها
  • 14. فصل ۱۴: مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 15. فصل ۱۵: مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 16. فصل ۱۶: انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
  • 17. فصل ۱۷: وظایف پیش‌بینی در رفتار مصرف‌کننده
  • 18. فصل ۱۸: رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
  • 19. فصل ۱۹: ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 20. فصل ۲۰: رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 21. فصل ۲۱: ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 22. فصل ۲۲: ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 23. فصل ۲۳: دقت، صحت، بازیابی و امتیاز F1
  • 24. فصل ۲۴: منحنی ROC و AUC
  • 25. فصل ۲۵: الگوریتم درخت تصمیم
  • 26. فصل ۲۶: تنظیم پارامترهای درخت تصمیم
  • 27. فصل ۲۷: الگوریتم جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 28. فصل ۲۸: مقایسه درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 29. فصل ۲۹: الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 30. فصل ۳۰: انتخاب هسته در SVM
  • 31. فصل ۳۱: الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (KNN)
  • 32. فصل ۳۲: انتخاب مقدار K در KNN
  • 33. فصل ۳۳: مقدمه بر خوشه‌بندی (Clustering)
  • 34. فصل ۳۴: الگوریتم K-Means
  • 35. فصل ۳۵: انتخاب تعداد خوشه‌ها (Elbow Method)
  • 36. فصل ۳۶: ارزیابی نتایج خوشه‌بندی
  • 37. فصل ۳۷: خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 38. فصل ۳۸: دندروگرام و تفسیر آن
  • 39. فصل ۳۹: معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 40. فصل ۴۰: پرسپترون تک لایه
  • 41. فصل ۴۱: شبکه‌های عصبی چند لایه (MLP)
  • 42. فصل ۴۲: توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 43. فصل ۴۳: الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 44. فصل ۴۴: معرفی کتابخانه Keras/TensorFlow
  • 45. فصل ۴۵: ساخت اولین شبکه عصبی با Keras
  • 46. فصل ۴۶: تنظیمات آموزش شبکه عصبی
  • 47. فصل ۴۷: تکنیک‌های تنظیم (Regularization)
  • 48. فصل ۴۸: Overfitting و Underfitting
  • 49. فصل ۴۹: روش‌های جلوگیری از Overfitting
  • 50. فصل ۵۰: اعتبار سنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 51. فصل ۵۱: K-Fold Cross-Validation
  • 52. فصل ۵۲: اعتبار سنجی زمان‌بندی شده (Time Series Cross-Validation)
  • 53. فصل ۵۳: معرفی مدل‌های سری زمانی
  • 54. فصل ۵۴: تحلیل مولفه‌های سری زمانی
  • 55. فصل ۵۵: مدل‌های ARIMA
  • 56. فصل ۵۶: پیاده‌سازی ARIMA با Statsmodels
  • 57. فصل ۵۷: پیش‌بینی با مدل‌های سری زمانی
  • 58. فصل ۵۸: مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 59. فصل ۵۹: پیش‌بینی عمر مفید مشتری (Customer Lifetime Value)
  • 60. فصل ۶۰: مدل‌های RFM (Recency, Frequency, Monetary)
  • 61. فصل ۶۱: پیاده‌سازی امتیازدهی RFM
  • 62. فصل ۶۲: مدل‌های پیش‌بینی خرید بعدی
  • 63. فصل ۶۳: مفاهیم اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 64. فصل ۶۴: پیش‌پردازش متن (Tokenization, Stemming, Lemmatization)
  • 65. فصل ۶۵: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 66. فصل ۶۶: مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 67. فصل ۶۷: استفاده از مدل‌های NLP برای رفتار مصرف‌کننده
  • 68. فصل ۶۸: معرفی مدل‌های توصیه‌گر
  • 69. فصل ۶۹: فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 70. فصل ۷۰: فیلترینگ مبتنی بر همکار (Collaborative Filtering)
  • 71. فصل ۷۱: مدل‌های ماتریس فاکتورization
  • 72. فصل ۷۲: پیاده‌سازی مدل توصیه‌گر با Surprise
  • 73. فصل ۷۳: ارزیابی مدل‌های توصیه‌گر
  • 74. فصل ۷۴: مفاهیم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 75. فصل ۷۵: کاربردهای یادگیری تقویتی در رفتار مصرف‌کننده
  • 76. فصل ۷۶: الگوریتم Q-Learning
  • 77. فصل ۷۷: معرفی ابزارهای MLOps
  • 78. فصل ۷۸: مدیریت چرخه عمر مدل
  • 79. فصل ۷۹: استقرار مدل‌های پیش‌بینی
  • 80. فصل ۸۰: پایش عملکرد مدل در محیط واقعی
  • 81. فصل ۸۱: اصول A/B Testing
  • 82. فصل ۸۲: طراحی آزمایش A/B برای کمپین‌های بازاریابی
  • 83. فصل ۸۳: تفسیر نتایج A/B Testing
  • 84. فصل ۸۴: اخلاق در مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 85. فصل ۸۵: حریم خصوصی داده‌ها و انطباق با مقررات
  • 86. فصل ۸۶: اجتناب از سوگیری در مدل‌ها
  • 87. فصل ۸۷: تفسیرپذیری مدل (Explainable AI – XAI)
  • 88. فصل ۸۸: تکنیک‌های XAI (LIME, SHAP)
  • 89. فصل ۸۹: پیاده‌سازی LIME برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 90. فصل ۹۰: پیاده‌سازی SHAP برای مدل‌های رگرسیون
  • 91. فصل ۹۱: کیس استادی ۱: پیش‌بینی ریزش مشتری (Churn Prediction)
  • 92. فصل ۹۲: مراحل کامل ساخت مدل ریزش مشتری
  • 93. فصل ۹۳: کیس استادی ۲: بخش‌بندی مشتریان (Customer Segmentation)
  • 94. فصل ۹۴: پیاده‌سازی بخش‌بندی با K-Means
  • 95. فصل ۹۵: تحلیل و نام‌گذاری بخش‌های مشتریان
  • 96. فصل ۹۶: کیس استادی ۳: پیشنهاد محصولات (Product Recommendation)
  • 97. فصل ۹۷: ساخت مدل توصیه‌گر ساده
  • 98. فصل ۹۸: جمع‌بندی و مسیرهای آینده
  • 99. فصل ۹۹: منابع تکمیلی و یادگیری بیشتر
  • 100. فصل ۱۰۰: پروژه نهایی: ساخت یک سیستم پیش‌بینی کامل

📚 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 ساخت مدل‌های پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده با پایتون”

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

پیمایش به بالا