سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شخصی‌سازی محتوا بر اساس داده‌های کاربر با پایتون

کتاب شخصی‌سازی محتوا بر اساس داده‌های کاربر با پایتون

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 شخصی‌سازی محتوا بر اساس داده‌های کاربر با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه تولید محتوا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل اول: مقدمه‌ای بر شخصی‌سازی محتوا
  • 2. مبانی شخصی‌سازی محتوا
  • 3. اهمیت داده‌های کاربر
  • 4. نقش پایتون در شخصی‌سازی
  • 5. کاربردهای شخصی‌سازی محتوا
  • 6. چالش‌های شخصی‌سازی محتوا
  • 7. اهداف دوره آموزشی
  • 8. ساختار دوره
  • 9. پیش‌نیازهای دوره
  • 10. ابزارهای مورد نیاز
  • 11. فصل دوم: جمع‌آوری داده‌های کاربر
  • 12. منابع داده کاربر
  • 13. انواع داده‌های کاربر
  • 14. روش‌های جمع‌آوری داده
  • 15. وب اسکرپینگ و پایتون
  • 16. API ها و دسترسی به داده
  • 17. پایگاه‌های داده و ذخیره‌سازی
  • 18. قوانین حریم خصوصی داده‌ها
  • 19. اخلاق در جمع‌آوری داده
  • 20. پاکسازی و پیش‌پردازش داده
  • 21. مدیریت داده‌های حجیم
  • 22. فصل سوم: تحلیل داده‌های کاربر
  • 23. مفهوم تحلیل داده
  • 24. آمار توصیفی
  • 25. تجزیه و تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 26. تجسم داده‌ها با پایتون
  • 27. شناسایی الگوها و روندها
  • 28. تعیین بخش‌های مشتریان
  • 29. پیش‌بینی رفتار کاربر
  • 30. تکنیک‌های خوشه‌بندی
  • 31. تحلیل سری‌های زمانی
  • 32. ارزیابی کیفیت داده
  • 33. فصل چهارم: مدل‌سازی شخصی‌سازی
  • 34. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی
  • 35. انواع الگوریتم‌های شخصی‌سازی
  • 36. فیلترینگ مشارکتی
  • 37. سیستم‌های مبتنی بر محتوا
  • 38. مدل‌های یادگیری عمیق
  • 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 40. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 41. مدل‌های ترنسفورمر
  • 42. مدل‌های ترکیبی
  • 43. ارزیابی مدل‌ها
  • 44. فصل پنجم: پیاده‌سازی شخصی‌سازی با پایتون
  • 45. کتابخانه‌های پایتون برای شخصی‌سازی
  • 46. NumPy برای محاسبات عددی
  • 47. Pandas برای دستکاری داده
  • 48. Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 49. TensorFlow و Keras
  • 50. PyTorch
  • 51. NLTK و SpaCy برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 52. Flask یا Django برای توسعه وب
  • 53. پیاده‌سازی فیلترینگ مشارکتی
  • 54. فصل ششم: شخصی‌سازی مبتنی بر محتوا
  • 55. درک محتوا
  • 56. استخراج ویژگی از متن
  • 57. نمایش برداری متن (Vectorization)
  • 58. TF-IDF
  • 59. Word Embeddings
  • 60. شباهت معنایی بین محتوا
  • 61. پیاده‌سازی سیستم مبتنی بر محتوا
  • 62. فصل هفتم: سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
  • 63. توصیه‌گرهای پویا
  • 64. توصیه‌گرهای مبتنی بر زمینه
  • 65. توصیه‌گرهای چندوجهی
  • 66. شخصی‌سازی در زمان واقعی
  • 67. یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی
  • 68. مدل‌سازی پنهان لاتنت
  • 69. فاکتورization ماتریس
  • 70. کاربرد مدل‌های گراف
  • 71. فصل هشتم: ارزیابی سیستم‌های شخصی‌سازی
  • 72. معیارهای ارزیابی
  • 73. دقت (Accuracy)
  • 74. دقت و بازخوانی (Precision & Recall)
  • 75. امتیاز F1
  • 76. MSE و RMSE
  • 77. MAP (Mean Average Precision)
  • 78. NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)
  • 79. A/B Testing
  • 80. مقایسه سیستم‌ها
  • 81. فصل نهم: حریم خصوصی و اخلاق در شخصی‌سازی
  • 82. حریم خصوصی داده‌های کاربر
  • 83. ناشناس‌سازی داده‌ها
  • 84. حذف داده‌های حساس
  • 85. قوانین GDPR و CCPA
  • 86. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 87. شفافیت در شخصی‌سازی
  • 88. مسئولیت‌پذیری
  • 89. مدل‌های حفظ حریم خصوصی
  • 90. فصل دهم: کاربردها و مطالعات موردی
  • 91. شخصی‌سازی در تجارت الکترونیک
  • 92. شخصی‌سازی در رسانه‌های اجتماعی
  • 93. شخصی‌سازی در آموزش
  • 94. شخصی‌سازی در سلامت
  • 95. مطالعه موردی ۱: Netflix
  • 96. مطالعه موردی ۲: Spotify
  • 97. مطالعه موردی ۳: Amazon
  • 98. مطالعه موردی ۴: YouTube
  • 99. آینده شخصی‌سازی محتوا
  • 100. جمع‌بندی نهایی

📚 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.