فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی بر اساس علم داده و رفتار کاربر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی بر اساس علم داده و رفتار کاربر

موضوع کلی: طراحی و گرافیک دیجیتال

موضوع میانی: توسعه مهارت‌های نرم (Soft Skills) برای طراحان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل رفتار کاربر
• 2. مبانی جمع‌آوری داده‌های رفتاری
• 3. انواع داده‌های رفتاری و منابع آن‌ها
• 4. اصول طراحی سیستم‌های جمع‌آوری داده
• 5. معماری سیستم‌های جمع‌آوری داده
• 6. کیفیت داده‌ها و اعتبارسنجی آن‌ها
• 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های رفتاری
• 8. نمونه‌گیری و کاهش ابعاد داده‌ها
• 9. آمار توصیفی برای تحلیل رفتار کاربر
• 10. تجسم داده‌های رفتاری (Data Visualization)
• 11. اصول اولیه یادگیری ماشین برای تحلیل رفتار
• 12. مدل‌های طبقه‌بندی (Classification)
• 13. مدل‌های رگرسیون (Regression)
• 14. خوشه‌بندی (Clustering) برای بخش‌بندی کاربران
• 15. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
• 16. پیش‌بینی رفتار کاربر (User Behavior Prediction)
• 17. مدل‌سازی رفتار خرید (Purchase Behavior Modeling)
• 18. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 19. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 20. مقدمه بر سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 21. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همکاری (Collaborative Filtering)
• 22. روش‌های ترکیبی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 23. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 24. مقدمه بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 25. کاربرد یادگیری تقویتی در شخصی‌سازی
• 26. طراحی رابط کاربری (UI) مبتنی بر داده
• 27. طراحی تجربه کاربری (UX) مبتنی بر داده
• 28. آزمایش A/B و تست چندمتغیره
• 29. تحلیل قیف فروش (Sales Funnel Analysis)
• 30. مدل‌سازی ریزش مشتری (Customer Churn Modeling)
• 31. استراتژی‌های حفظ مشتری مبتنی بر داده
• 32. تحلیل ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value - CLV)
• 33. مقدمه بر شبکه‌های اجتماعی و تحلیل رفتار در آن‌ها
• 34. تحلیل شبکه‌های اجتماعی (Social Network Analysis)
• 35. شناسایی اینفلوئنسرها و رهبران فکری
• 36. مدیریت شهرت آنلاین (Online Reputation Management)
• 37. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی کاربران (Privacy-Preserving Data Analysis)
• 38. مبانی حاکمیت داده (Data Governance)
• 39. استانداردهای حاکمیت داده در ایران
• 40. مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
• 41. اخلاق در علم داده و هوش مصنوعی
• 42. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده‌ها
• 43. مقدمه بر هوش مصنوعی مولد
• 44. کاربرد هوش مصنوعی مولد در محتوا
• 45. اصول طراحی prompts برای هوش مصنوعی مولد
• 46. تولید محتوای آموزشی سازگار با چارچوب اسلامی
• 47. تحلیل محتوا و تناسب آن با ارزش‌های دینی
• 48. مبانی اقتصاد اسلامی و کاربرد آن در تحلیل داده
• 49. مقررات بانک مرکزی در خصوص رمزارزها و فناوری‌های مالی
• 50. اصول بانکداری بدون ربا در تحلیل داده‌های مالی
• 51. تحلیل رفتار کاربر در پلتفرم‌های اقتصادی اسلامی
• 52. مبانی خانواده در جامعه ایرانی و تحلیل رفتار مرتبط
• 53. روانشناسی خانواده ایرانی-اسلامی
• 54. مدل‌سازی روابط و تعاملات خانوادگی
• 55. تحلیل رفتار نوجوانان و جوانان در محیط آنلاین
• 56. محتوای آموزشی و تناسب آن با سنین مختلف
• 57. اصول طراحی دوره‌های آموزشی جذاب و مؤثر
• 58. استفاده از داده برای ارزیابی اثربخشی دوره‌های آموزشی
• 59. تحلیل بازخورد کاربران در سامانه‌های آموزشی
• 60. بهینه‌سازی مسیر یادگیری (Learning Path Optimization)
• 61. شخصی‌سازی محتوا بر اساس نیازهای یادگیرنده
• 62. مقدمه بر داده‌کاوی (Data Mining)
• 63. تکنیک‌های پیشرفته داده‌کاوی
• 64. مدل‌سازی پیش‌بینانه (Predictive Modeling)
• 65. تحلیل علت و معلول (Causal Inference)
• 66. تکنیک‌های بصری‌سازی پیشرفته
• 67. مدیریت کلان‌داده (Big Data Management)
• 68. پلتفرم‌های کلان‌داده
• 69. معماری‌های کلان‌داده
• 70. ابزارهای تحلیل کلان‌داده
• 71. مقدمه بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 72. کاربرد NLP در تحلیل متن و نظرات کاربران
• 73. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 74. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs)
• 75. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های متنی
• 76. تولید متن با LLMs در چارچوب مقررات
• 77. اصول طراحی پرسشنامه‌های علمی و معتبر
• 78. تحلیل نتایج پرسشنامه‌ها
• 79. روش‌های تحقیق کمی و کیفی
• 80. ترکیب روش‌های تحقیق (Mixed Methods)
• 81. مقدمه بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 82. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
• 83. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 84. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 85. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل تصویر و ویدئو
• 86. اصول ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
• 87. مقدمه بر داده‌های مکانی (Geospatial Data)
• 88. تحلیل داده‌های مکانی کاربردی
• 89. کاربرد علم داده در مدیریت شهری
• 90. علم داده در حوزه سلامت و پزشکی
• 91. اصول اخلاقی در علوم پزشکی و داده‌های سلامت
• 92. مقررات وزارت بهداشت در خصوص داده‌های پزشکی
• 93. تحلیل رفتار کاربر در پلتفرم‌های سلامت دیجیتال
• 94. مدیریت پروژه در پروژه‌های علم داده
• 95. مراحل چرخه حیات پروژه‌های علم داده
• 96. ارتباط با ذی‌نفعان در پروژه‌های علم داده
• 97. فرهنگ‌سازی علم داده در سازمان‌ها
• 98. آینده علم داده و هوش مصنوعی