سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب نمراتی: چگونه داده‌ها ما را می‌شناسند و چگونه از این دانش بهره ببریم

کتاب نمراتی: چگونه داده‌ها ما را می‌شناسند و چگونه از این دانش بهره ببریم

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 نمراتی: چگونه داده‌ها ما را می‌شناسند و چگونه از این دانش بهره ببریم

موضوع کلی: علم داده و تحلیل رفتار

موضوع میانی: درک و پیش‌بینی رفتار انسان با داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. در اینجا 100 سرفصل برای دوره آموزشی "نمراتی: چگونه داده‌ها ما را می‌شناسند و چگونه از این دانش بهره ببریم" با الهام از کتاب "The Numerati" آورده شده است:
  • 2. مقدمه: ظهور نمراتی و عصر داده‌ها
  • 3. فصل ۱: تعریف نمراتی: کسانی که ما را با اعداد می‌شناسند
  • 4. فصل ۲: تاریخچه مختصر علم داده و پیش‌بینی رفتار
  • 5. فصل ۳: چرا "The Numerati"؟ تأثیر کتاب بر درک ما
  • 6. فصل ۴: اصول اخلاقی در جمع‌آوری و تحلیل داده‌های رفتاری
  • 7. فصل ۵: داده‌های بزرگ: تعریف، منابع و چالش‌ها
  • 8. فصل ۶: حریم خصوصی در عصر دیجیتال: نگرانی‌ها و راهکارها
  • 9. فصل ۷: داده‌های رفتاری: از کلیک تا خرید
  • 10. فصل ۸: انواع داده‌های رفتاری: صریح و ضمنی
  • 11. فصل ۹: جمع‌آوری داده‌های رفتاری: روش‌ها و ابزارها
  • 12. فصل ۱۰: کیفیت داده‌ها: پاکسازی و پیش‌پردازش
  • 13. فصل ۱۱: تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) برای درک رفتار
  • 14. فصل ۱۲: بصری‌سازی داده‌ها: کشف الگوها در رفتار
  • 15. فصل ۱۳: آمار توصیفی برای توصیف گروه‌های رفتاری
  • 16. فصل ۱۴: مفاهیم کلیدی در تحلیل رفتار: بخش‌بندی
  • 17. فصل ۱۵: بخش‌بندی مشتریان بر اساس رفتار
  • 18. فصل ۱۶: بخش‌بندی مبتنی بر ارزش طول عمر مشتری (CLV)
  • 19. فصل ۱۷: بخش‌بندی روانشناختی با استفاده از داده‌ها
  • 20. فصل ۱۸: خوشه‌بندی (Clustering): کشف گروه‌های پنهان رفتاری
  • 21. فصل ۱۹: الگوریتم‌های خوشه‌بندی: K-Means و دیگران
  • 22. فصل ۲۰: تحلیل عامل (Factor Analysis) برای درک ابعاد رفتار
  • 23. فصل ۲۱: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد داده‌های رفتاری
  • 24. فصل ۲۲: پیش‌بینی رفتار: اصول اولیه
  • 25. فصل ۲۳: رگرسیون خطی برای پیش‌بینی رفتارهای کمی
  • 26. فصل ۲۴: رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی رفتارهای دودویی
  • 27. فصل ۲۵: مدل‌های طبقه‌بندی (Classification Models)
  • 28. فصل ۲۶: درختان تصمیم (Decision Trees) برای پیش‌بینی تصمیمات
  • 29. فصل ۲۷: جنگل‌های تصادفی (Random Forests) برای پیش‌بینی قوی‌تر
  • 30. فصل ۲۸: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در تحلیل رفتار
  • 31. فصل ۲۹: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق برای الگوهای پیچیده
  • 32. فصل ۳۰: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای داده‌های تصویری رفتاری
  • 33. فصل ۳۱: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های توالی رفتاری
  • 34. فصل ۳۲: پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل متن رفتاری
  • 35. فصل ۳۳: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 36. فصل ۳۴: مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
  • 37. فصل ۳۵: تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در رفتار
  • 38. فصل ۳۶: شناسایی تقلب (Fraud Detection) با داده‌های رفتاری
  • 39. فصل ۳۷: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems): از نتفلیکس تا آمازون
  • 40. فصل ۳۸: فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 41. فصل ۳۹: فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 42. فصل ۴۰: مدل‌های هیبریدی توصیه‌گر
  • 43. فصل ۴۱: تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 44. فصل ۴۲: قوانین انجمنی (Association Rules) و کشف روابط
  • 45. فصل ۴۳: مدل‌سازی مبتنی بر عامل (Agent-Based Modeling)
  • 46. فصل ۴۴: شبیه‌سازی رفتار جمعی
  • 47. فصل ۴۵: شبکه‌های اجتماعی و تحلیل رفتار آنلاین
  • 48. فصل ۴۶: تحلیل روابط در شبکه‌های اجتماعی
  • 49. فصل ۴۷: انتشار اطلاعات و ویروس‌ها در شبکه‌های اجتماعی
  • 50. فصل ۴۸: رفتار مصرف‌کننده در فضای آنلاین
  • 51. فصل ۴۹: مسیر خرید (Customer Journey Mapping) با داده‌ها
  • 52. فصل ۵۰: شخصی‌سازی تجربه مشتری
  • 53. فصل ۵۱: بازاریابی مبتنی بر داده (Data-Driven Marketing)
  • 54. فصل ۵۲: سنجش اثربخشی کمپین‌های بازاریابی
  • 55. فصل ۵۳: A/B Testing و بهینه‌سازی تجربه کاربری
  • 56. فصل ۵۴: تحلیل داده‌های کلیک (Clickstream Analysis)
  • 57. فصل ۵۵: رفتار کاربران در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها
  • 58. فصل ۵۶: بهینه‌سازی نرخ تبدیل (Conversion Rate Optimization - CRO)
  • 59. فصل ۵۷: تحلیل داده‌های مربوط به تعامل (Engagement)
  • 60. فصل ۵۸: سنجش رضایت مشتری (Customer Satisfaction)
  • 61. فصل ۵۹: شاخص خالص مروجان (Net Promoter Score - NPS)
  • 62. فصل ۶۰: مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) مبتنی بر داده
  • 63. فصل ۶۱: پیش‌بینی ریزش مشتری (Customer Churn Prediction)
  • 64. فصل ۶۲: نگهداشت مشتری (Customer Retention)
  • 65. فصل ۶۳: ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value - CLV)
  • 66. فصل ۶۴: تحلیل داده‌های مالی و رفتارهای مرتبط
  • 67. فصل ۶۵: پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 68. فصل ۶۶: تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
  • 69. فصل ۶۷: رفتار سرمایه‌گذاران و بازارهای مالی
  • 70. فصل ۶۸: تحلیل داده‌های سلامت و رفتارهای پزشکی
  • 71. فصل ۶۹: پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
  • 72. فصل ۷۰: شخصی‌سازی درمان و توصیه‌های پزشکی
  • 73. فصل ۷۱: تحلیل داده‌های آموزشی و یادگیری
  • 74. فصل ۷۲: سیستم‌های یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning Systems)
  • 75. فصل ۷۳: پیش‌بینی موفقیت تحصیلی
  • 76. فصل ۷۴: داده‌های مربوط به رفتارهای اجتماعی و سیاسی
  • 77. فصل ۷۵: تحلیل افکار عمومی و نظرسنجی‌ها
  • 78. فصل ۷۶: پیش‌بینی نتایج انتخابات
  • 79. فصل ۷۷: داده‌های مربوط به رفتار شهروندان و خدمات عمومی
  • 80. فصل ۷۸: بهینه‌سازی ارائه خدمات شهری
  • 81. فصل ۷۹: اخلاق در پیش‌بینی رفتار: سوگیری (Bias) و تبعیض
  • 82. فصل ۸۰: شفافیت در مدل‌های پیش‌بینی رفتار
  • 83. فصل ۸۱: مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌های رفتاری
  • 84. فصل ۸۲: آینده نمراتی: تکامل نقش آنها
  • 85. فصل ۸۳: هوش مصنوعی و خودکارسازی در تحلیل رفتار
  • 86. فصل ۸۴: اینترنت اشیا (IoT) و داده‌های رفتاری جدید
  • 87. فصل ۸۵: واقعیت مجازی و افزوده و تأثیر بر رفتار
  • 88. فصل ۸۶: داده‌های زیستی (Biometric Data) و تحلیل رفتار
  • 89. فصل ۸۷: اخلاق و حریم خصوصی در عصر داده‌های زیستی
  • 90. فصل ۸۸: چالش‌های پیاده‌سازی علم داده در سازمان‌ها
  • 91. فصل ۸۹: ایجاد فرهنگ داده‌محور
  • 92. فصل ۹۰: تیم‌سازی در علم داده
  • 93. فصل ۹۱: ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی در علم داده (Python, R)
  • 94. فصل ۹۲: یادگیری ماشین (Machine Learning) در عمل
  • 95. فصل ۹۳: مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای رفتار
  • 96. فصل ۹۴: ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی رفتار
  • 97. فصل ۹۵: تفسیرپذیری مدل‌ها (Model Interpretability)
  • 98. فصل ۹۶: کاربردهای عملی علم داده در صنایع مختلف
  • 99. فصل ۹۷: داستان‌های موفقیت نمراتی در دنیای واقعی
  • 100. فصل ۹۸: درس‌های آموخته شده از "The Numerati" برای امروز

📚 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.