, ,

کتاب پیش‌بینی رزرو هتل با استفاده از ابزارهای آماری و یادگیری ماشین در R

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 پیش‌بینی رزرو هتل با استفاده از ابزارهای آماری و یادگیری ماشین در R

موضوع کلی: تحلیل داده و مدل‌سازی در حوزه کسب‌وکار

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینانه در صنعت گردشگری

🎓 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. مقدمه‌ای بر تحلیل داده در صنعت گردشگری
  • 2. آشنایی با ابزارهای آماری در R
  • 3. مفاهیم پایه مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 4. چرخه حیات علم داده در کسب‌وکار
  • 5. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های رزرو هتل
  • 6. شناخت متغیرهای کلیدی در رزرو هتل
  • 7. مقدمه‌ای بر بسته `tidymodels` در R
  • 8. نصب و پیکربندی محیط `tidymodels`
  • 9. کار با بسته‌های `recipes` و `rsample`
  • 10. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
  • 11. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 12. فرایندهای مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 13. تبدیل متغیرهای طبقه‌بندی (Categorical Variables)
  • 14. استانداردسازی و نرمال‌سازی متغیرهای عددی
  • 15. رسیدگی به مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 16. ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 17. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 18. مدل‌های رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
  • 19. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 20. مدل‌های درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 21. تنظیم هایپرپارامترهای درخت تصمیم
  • 22. مدل‌های جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 23. بهینه‌سازی پارامترهای جنگل تصادفی
  • 24. مدل‌های تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 25. تنظیمات پیشرفته تقویت گرادیان
  • 26. مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 27. کاربرد SVM در مسائل رگرسیون
  • 28. مدل‌های شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 29. معماری پایه شبکه‌های عصبی
  • 30. مقدمه‌ای بر پیش‌پردازش داده‌ها در `recipes`
  • 31. تعریف مراحل پیش‌پردازش در `recipes`
  • 32. اعمال مراحل پیش‌پردازش بر داده‌ها
  • 33. آموزش مدل با استفاده از `tidymodels`
  • 34. تنظیم هایپرپارامتر مدل‌ها
  • 35. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 36. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 37. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای آماری
  • 38. معیارهای دقت (Accuracy) و صحت (Precision)
  • 39. معیارهای بازیابی (Recall) و امتیاز F1
  • 40. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 41. تفسیر نتایج مدل‌های پیش‌بینانه
  • 42. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
  • 43. انتخاب بهترین مدل برای پیش‌بینی
  • 44. ارائه نتایج و گزارش‌دهی
  • 45. کاربرد مدل‌ها در تصمیم‌گیری کسب‌وکار
  • 46. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای قیمت‌گذاری پویا
  • 47. پیش‌بینی تقاضا در صنعت گردشگری
  • 48. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای مدیریت ظرفیت
  • 49. تحلیل عوامل مؤثر بر لغو رزرو
  • 50. پیش‌بینی نرخ اشغال هتل
  • 51. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در رزروها
  • 52. مدل‌سازی seasonality و trend
  • 53. شناخت الگوهای فصلی در رزرو
  • 54. تحلیل تأثیر تعطیلات و رویدادها
  • 55. مدل‌سازی پیش‌بینانه با داده‌های مکانی
  • 56. کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی گردشگری
  • 57. شخصی‌سازی پیشنهادات برای مشتریان
  • 58. پیش‌بینی رفتار مشتریان
  • 59. تحلیل احساسات مشتریان از نظرات
  • 60. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای شناسایی ریسک
  • 61. مدیریت ریسک در صنعت هتلداری
  • 62. کاربرد مدل‌ها در بهینه‌سازی عملیاتی
  • 63. تحلیل داده‌های مالی در گردشگری
  • 64. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای پیش‌بینی درآمد
  • 65. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در گردشگری
  • 66. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 67. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 68. مدل‌سازی زبان طبیعی برای تحلیل نظرات
  • 69. کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 70. استخراج اطلاعات کلیدی از متون
  • 71. تحلیل موضوعی (Topic Modeling)
  • 72. ارزیابی مدل‌های NLP
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در گردشگری
  • 74. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت رزرو
  • 75. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای بهینه‌سازی تبلیغات
  • 76. تحلیل تأثیر کانال‌های بازاریابی
  • 77. پیش‌بینی بازگشت سرمایه تبلیغات
  • 78. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده گردشگری
  • 79. حفظ حریم خصوصی داده‌های مشتریان
  • 80. شفافیت در مدل‌های پیش‌بینانه
  • 81. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌ها
  • 82. آینده تحلیل داده در صنعت گردشگری
  • 83. روندهای نوظهور در مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 84. کاربرد بلاکچین در گردشگری
  • 85. امنیت داده‌ها در سیستم‌های گردشگری
  • 86. آموزش پیشرفته مدل‌سازی در R
  • 87. مدل‌سازی ترکیبی (Ensemble Modeling)
  • 88. انواع روش‌های مدل‌سازی ترکیبی
  • 89. تنظیم هایپرپارامترهای مدل‌های ترکیبی
  • 90. ارزیابی و تفسیر مدل‌های ترکیبی
  • 91. کاربرد مدل‌های پیش‌بینانه در تصمیم‌گیری استراتژیک
  • 92. تحلیل شکاف داده‌ها در صنعت گردشگری
  • 93. طراحی سیستم‌های پشتیبان تصمیم
  • 94. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینانه در عمل
  • 95. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 96. مطالعات موردی موفق در صنعت گردشگری
  • 97. درس‌های آموخته از پروژه‌های واقعی
  • 98. برنامه‌ریزی برای پروژه‌های آینده
  • 99. مقدمه‌ای بر ابزارهای تجسم داده
  • 100. ساخت داشبوردهای تعاملی در R

📚 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 پیش‌بینی رزرو هتل با استفاده از ابزارهای آماری و یادگیری ماشین در R”

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

پیمایش به بالا