سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شتاب‌دهی تحلیل رفتار کاربران با پردازش موازی

کتاب شتاب‌دهی تحلیل رفتار کاربران با پردازش موازی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 شتاب‌دهی تحلیل رفتار کاربران با پردازش موازی

موضوع کلی: علم داده و تحلیل پیشرفته

موضوع میانی: تکنیک‌های پردازش موازی داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل رفتار کاربران و چالش‌های داده‌ای آن
  • 2. اهمیت پردازش موازی در تحلیل رفتار کاربران
  • 3. معرفی مفاهیم پایه پردازش موازی
  • 4. انواع معماری‌های پردازش موازی
  • 5. پردازش توزیع شده در مقابل پردازش موازی
  • 6. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
  • 7. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های پردازش موازی
  • 8. Apache Spark به عنوان یک ابزار کلیدی
  • 9. مفهوم RDD در Spark
  • 10. عملیات تبدیل و اکشن در RDDها
  • 11. کار با داده‌های ساختاریافته با DataFrames
  • 12. مفهوم Spark SQL
  • 13. انتقال داده‌های کاربران به Spark
  • 14. پیش‌پردازش داده‌های کاربران برای تحلیل موازی
  • 15. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های رفتاری
  • 16. مدیریت داده‌های گمشده و پرت در مقیاس بزرگ
  • 17. تکنیک‌های نمونه‌برداری از داده‌های کاربران
  • 18. تجمیع داده‌های رفتاری کاربران
  • 19. تکنیک‌های Feature Engineering برای داده‌های رفتاری
  • 20. استخراج ویژگی‌های زمان‌بندی شده از لاگ‌های کاربری
  • 21. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر رویداد
  • 22. پردازش متن در داده‌های کاربران (مانند نظرات)
  • 23. تحلیل سری‌های زمانی در رفتار کاربران
  • 24. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل رفتار
  • 25. الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای بخش‌بندی کاربران
  • 26. K-Means در محیط Spark
  • 27. DBSCAN در محیط Spark
  • 28. الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای پیش‌بینی رفتار
  • 29. رگرسیون لجستیک در Spark
  • 30. ماشین بردار پشتیبان (SVM) در Spark
  • 31. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی در Spark
  • 32. مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل رفتار
  • 33. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 34. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 35. استفاده از Spark برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 36. پردازش موازی برای تحلیل سبد خرید
  • 37. قواعد وابستگی (Association Rules)
  • 38. الگوریتم Apriori در Spark
  • 39. الگوریتم FP-Growth در Spark
  • 40. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 41. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر در Spark
  • 42. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم در Spark
  • 43. مقدمه‌ای بر تجزیه ماتریس (Matrix Factorization)
  • 44. کار با Spark MLlib برای تجزیه ماتریس
  • 45. الگوریتم ALS در Spark
  • 46. تحلیل سبد خرید مبتنی بر محتوا
  • 47. پردازش موازی برای تحلیل ریزش مشتری (Churn Prediction)
  • 48. شناسایی عوامل موثر بر ریزش مشتری
  • 49. مدل‌سازی ریزش با استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 50. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی ریزش
  • 51. پردازش موازی برای تحلیل رضایت مشتری
  • 52. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) از بازخورد کاربران
  • 53. شناسایی موضوعات کلیدی در نظرات کاربران
  • 54. مدل‌سازی رضایت مشتری با استفاده از داده‌های رفتاری
  • 55. پردازش موازی برای تحلیل جریان کاربر (User Flow Analysis)
  • 56. شناسایی مسیرهای متداول کاربران در محصول
  • 57. تحلیل نقاط خروج کاربران
  • 58. بهینه‌سازی مسیرهای کاربر برای افزایش نرخ تبدیل
  • 59. پردازش موازی برای تحلیل تشخیص تقلب (Fraud Detection)
  • 60. شناسایی الگوهای رفتاری مشکوک
  • 61. استفاده از الگوریتم‌های غیرنظارتی برای تشخیص تقلب
  • 62. اعمال مدل‌های طبقه‌بندی برای تشخیص تقلب
  • 63. پردازش موازی برای تحلیل A/B Testing
  • 64. طراحی و اجرای آزمون‌های A/B در مقیاس بزرگ
  • 65. تحلیل نتایج آزمون‌های A/B با استفاده از Spark
  • 66. تکنیک‌های آماری برای ارزیابی نتایج A/B Testing
  • 67. پردازش موازی برای تحلیل زمان واقعی (Real-time Analysis)
  • 68. مقدمه‌ای بر پردازش جریانی (Stream Processing)
  • 69. Apache Kafka به عنوان منبع داده جریانی
  • 70. Spark Streaming برای پردازش داده‌های جریانی
  • 71. ادغام Spark Streaming با Spark Core
  • 72. تحلیل رفتارهای لحظه‌ای کاربران
  • 73. تشخیص آنی ناهنجاری‌ها
  • 74. سیستم‌های هشدار آنی
  • 75. پردازش موازی برای تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)
  • 76. پیش‌بینی رفتار آتی کاربران
  • 77. پیش‌بینی خرید بعدی کاربران
  • 78. پیش‌بینی احتمال کلیک بر روی تبلیغات
  • 79. پردازش موازی برای تحلیل مقایسه cohorts
  • 80. تعریف و تحلیل cohorts کاربران
  • 81. مقایسه رفتار cohorts مختلف در طول زمان
  • 82. استفاده از Spark برای مقایسه cohorts
  • 83. پردازش موازی برای تحلیل کاربردپذیری (Usability Analysis)
  • 84. شناسایی مشکلات در رابط کاربری
  • 85. تحلیل الگوهای ناکارآمدی کاربران
  • 86. ارائه راهکارهای بهبود کاربردپذیری
  • 87. پردازش موازی برای تحلیل بخش‌بندی پیشرفته (Advanced Segmentation)
  • 88. بخش‌بندی پویا بر اساس رفتار لحظه‌ای
  • 89. بخش‌بندی مبتنی بر ارزش طول عمر مشتری (CLV)
  • 90. استفاده از Spark برای پیاده‌سازی بخش‌بندی پیشرفته
  • 91. پردازش موازی برای تحلیل شخصی‌سازی (Personalization)
  • 92. ارائه محتوا و پیشنهادات شخصی‌سازی شده
  • 93. شخصی‌سازی تجربه وب‌سایت و اپلیکیشن
  • 94. استفاده از نتایج تحلیل رفتار برای شخصی‌سازی
  • 95. پردازش موازی برای تحلیل بهینه‌سازی نرخ تبدیل (CRO)
  • 96. شناسایی عوامل موثر بر نرخ تبدیل
  • 97. آزمایش و بهینه‌سازی صفحات فرود
  • 98. استفاده از داده‌های رفتاری برای بهبود CRO
  • 99. پردازش موازی برای تحلیل یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 100. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.