در این دوره کاربردی از پلتفرم Udemy با عنوان یادگیری ماشین بیزی در زبان پایتون، به بررسی عمیق مفاهیم پایه و پیشرفته آزمون‌های A/B پرداخته می‌شود. این دوره که ویژه سال ۲۰۲۵ آپدیت شده، از ابزارهای مدرن مثل PyMC3 و ArviZ بهره می‌برد تا فرایند مدلسازی آماری و استنتاج پارامتری را به شیوه‌ای قابل فهم و عملی آموزش دهد. اگر به دنبال افزایش دقت تحلیل‌های تجاری و فناوری هستید، همراه با فایل‌های کد، دیتاست‌های واقعی و پروژه‌های گام‌به‌گام مسیر یادگیری را تجربه خواهید کرد.

• مبانی Bayesian و مقایسه با آمار فراگیر (فری‌کوانتیستی) در تصمیم‌گیری.
• آشنایی با توزیع‌های پایه شامل توزیع بتا، نرمال، پواسون و یکنواخت.
• ایجاد مدل‌های خطی و غیرخطی بیزی در پایتون با PyMC3.
• پیاده‌سازی آزمون‌های ساده و پیشرفته A/B Testing.
• روش‌های نمونه‌برداری مارکوف (MCMC) برای استنتاج پارامتری.
• تحلیل عدم قطعیت و گزارش‌نویسی نتایج با نمودارهای قابل فهم.
• اجرای پروژه عملی برای بهینه‌سازی نرخ تبدیل (Conversion Rate Optimization).

با اتمام این دوره قادر خواهید بود:

• خروجی آزمون‌های A/B را با دقت بالا تفسیر کنید.
• پیش‌بینی عملکرد کمپین‌های بازاریابی را با محاسبه بازه‌های اطمینان بیزی انجام دهید.
• به کمک تحلیل بیزی، در موارد کم‌داده یا داده‌های نامتقارن تصمیمات بهتری بگیرید.
• مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models) بسازید و اثرات گروهی را از هم تمییز دهید.
• اعتبار نتایج را با معیارهای بیزی مثل Bayes Factor بسنجید.

• آشنایی با زبان پایتون (لیست، دیکشنری، حلقه‌ها).
• مفاهیم اولیه آمار و احتمال (میانگین، واریانس، توزیع نمایی).
• نصب و راه‌اندازی محیط Jupyter Notebook و کتابخانه‌های numpy، pandas، matplotlib، PyMC3.
• درک مقدماتی از مفهوم آزمون A/B و KPIهای تجاری.

• بخش اول: مقدمه‌ای بر تفکر بیزی و تاریخچه کاربردها.
• بخش دوم: نصب ابزارها و آشنایی با PyMC3 و ArviZ.
• بخش سوم: بررسی توزیع‌های احتمال و تعریف Prior و Likelihood.
• بخش چهارم: مدلسازی خطی بیزی در مثال‌های ساده.
• بخش پنجم: پیاده‌سازی آزمون A/B با توزیع بتا و نمونه‌برداری MCMC.
• بخش ششم: مدل‌های سلسله‌مراتبی و ارزیابی اثرات چندگروهی.
• بخش هفتم: بهینه‌سازی تصمیمات کسب‌وکاری و تحلیل هزینه-فایده.
• بخش هشتم: پروژه پایانی شامل یک مطالعه موردی واقعی.

در طول دوره چند نمونه عملی اجرا می‌شود:

• تحلیل نرخ کلیک تبلیغات دیجیتال با مدلی بر پایه توزیع بتا و نمایش credibility interval.
• مقایسه دو نسخه از صفحه فرود (Landing Page) جهت افزایش نرخ ثبت‌نام کاربران.
• پیش‌بینی میزان فروش محصول جدید با داده‌های کم و محاسبه احتمال شکستی یا موفقیت.
• ارائه نمودارهای تعاملی در Jupyter برای گزارش‌دهی آسان به تیم بازاریابی.

با توجه به آپدیت سال ۲۰۲۵ و افزودن مثال‌های واقعی از حوزه‌های مختلف (تجارت الکترونیک، سلامت دیجیتال، بازی‌های آنلاین)، این دوره:

• پوشش جامع روش‌های بیزی با رویکرد عملی.
• دسترسی به فایل‌های کد و دیتاست‌های نمونه.
• پروژه نهایی جهت تقویت رزومه و ایجاد نمونه کار.
• پشتیبانی مدرس از طریق گروه‌های گفتگو و جلسات آنلاین.

برای دانلود از وب‌سایت دانلودلی کافی است لینک دوره را کپی کرده و در بخش جستجوی دانلودلی وارد کنید. فایل فشرده شامل ویدیوهای دوره، کدها و فایل‌های PDF آموزشی است. پس از استخراج، با اجرای Jupyter Notebook در مسیری که فایل‌ها قرار دارند، می‌توانید درس‌ها را گام به گام دنبال کنید. همچنین توصیه می‌شود منابع تکمیلی مثل مستندات PyMC3 و کتاب Doing Bayesian Data Analysis را برای عمق بیشتر مطالعه کنید.

• آیا نیاز به GPU برای اجرای کدها هست؟ خیر، اکثر مثال‌ها با CPU قابل اجراست اما برای پروژه‌های بزرگ‌تر GPU کمک‌کننده است.
• آیا مدرک پایان دوره ارائه می‌شود؟ بله پس از اتمام دوره می‌توانید گواهی Udemy را دریافت کنید.
• مدت زمان دوره چقدر است؟ بیش از ۱۰ ساعت ویدیوی آموزشی به همراه تمرین‌های عملی.
• سطح دوره برای چه کسانی مناسب است؟ افرادی که حداقل یک دوره مقدماتی پایتون و آمار گذرانده‌اند.

اگر به دنبال ارتقای مهارت تحلیل داده‌ها با رویکرد بیزی و توانایی طراحی آزمون‌های پیشرفته A/B هستید، این دوره از Udemy بهترین انتخاب شماست. همین حالا از دانلودلی اقدام کرده و قدم در مسیر حرفه‌ای شدن در حوزه علم داده و تصمیم‌گیری آماری بگذارید!