| نام محصول به انگلیسی | Udemy – Customer Analytics in Python 2023 2020-11 – |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره تحلیل مشتری با پایتون 2023 بر روی فلش 32GB |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | ارائه شده بر روی فلش مموری |
🎓 مجموعهای بینظیر
- زیرنویس کاملاً فارسی برای درک آسان و سریع
- ارائهشده روی فلش 32 گیگابایتی
- آماده ارسال فوری به سراسر کشور
📚 شروع یادگیری از همین امروز — فرصت رشد را از دست نده!
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دوره تحلیل مشتری با پایتون 2023 بر روی فلش 32GB
مقدمه
امروزه، دادهها به قلب تپنده تصمیمگیریهای تجاری تبدیل شدهاند. در این میان، تحلیل مشتری به عنوان یکی از مهمترین حوزههای تحلیل داده، نقش حیاتی در درک رفتار، نیازها و ترجیحات مشتریان ایفا میکند. این دوره آموزشی، شما را با استفاده از زبان برنامهنویسی پایتون، به دنیای تحلیل مشتری وارد میکند. این دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه میشود که دسترسی آسان و همیشگی به محتوای آموزشی را برای شما فراهم میکند.
آنچه در این دوره خواهید آموخت
این دوره آموزشی، یک سفر جامع و کاربردی در دنیای تحلیل مشتری با پایتون است. در طول این دوره، شما با مفاهیم کلیدی، تکنیکهای پیشرفته و ابزارهای ضروری برای تحلیل دادههای مشتری آشنا خواهید شد. سرفصلهای اصلی این دوره شامل موارد زیر است:
- مبانی تحلیل داده: مروری بر مفاهیم پایهای آمار و احتمالات، انواع دادهها و روشهای جمعآوری و آمادهسازی دادهها.
- مقدمهای بر پایتون: آشنایی با زبان برنامهنویسی پایتون، نصب و راهاندازی محیط توسعه و بررسی کتابخانههای مهم علم داده.
- کتابخانههای پایتون برای تحلیل داده: یادگیری کار با کتابخانههای NumPy، Pandas، Matplotlib و Seaborn برای انجام عملیات تحلیل داده، تجسم دادهها و ایجاد گزارشهای جذاب.
- پاکسازی و پیشپردازش دادهها: تکنیکهای حذف دادههای پرت، مدیریت مقادیر گمشده، تبدیل دادهها و آمادهسازی دادهها برای تحلیل.
- تحلیل توصیفی: محاسبه شاخصهای مرکزی و پراکندگی، شناسایی الگوها و روندهای موجود در دادهها.
- تحلیل اکتشافی دادهها (EDA): بررسی و کشف روابط بین متغیرها با استفاده از تکنیکهای تجسم داده و آمار توصیفی.
- Segmentation مشتری: تقسیمبندی مشتریان بر اساس ویژگیهای مشترک با استفاده از الگوریتمهای خوشهبندی.
- مدلسازی رفتار مشتری: پیشبینی رفتار مشتری، مانند احتمال خرید، با استفاده از مدلهای رگرسیون و طبقهبندی.
- تجزیه و تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis): شناسایی محصولات یا خدماتی که اغلب با هم خریداری میشوند.
- ارزیابی و اعتبارسنجی مدلها: ارزیابی عملکرد مدلهای ساخته شده با استفاده از معیارهای مناسب و اعتبارسنجی مدلها.
مزایای شرکت در این دوره
شرکت در این دوره آموزشی، مزایای متعددی را برای شما به همراه خواهد داشت:
یادگیری عملی: این دوره بر پایه آموزش عملی و پروژهمحور بنا شده است. شما با انجام تمرینها و پروژههای واقعی، مهارتهای خود را در تحلیل مشتری تقویت خواهید کرد.
استفاده از پایتون: پایتون به عنوان یکی از محبوبترین زبانهای برنامهنویسی در حوزه تحلیل داده، در این دوره مورد استفاده قرار میگیرد. یادگیری پایتون، شما را برای ورود به بازار کار آماده میکند.
دسترسی آسان: محتوای آموزشی بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه میشود که امکان دسترسی آسان و همیشگی به مطالب را فراهم میکند. این ویژگی، مطالعه در هر زمان و مکان را برای شما آسان میکند.
پشتیبانی و راهنمایی: این دوره با ارائه پشتیبانی و راهنمایی مناسب، شما را در طول فرآیند یادگیری همراهی میکند.
مناسب برای سطوح مختلف: این دوره برای افراد مبتدی تا متوسط طراحی شده است. شما با هر سطح دانشی میتوانید در این دوره شرکت کنید و مهارتهای خود را ارتقا دهید.
پیشنیازهای دوره
برای شرکت در این دوره، پیشنیازهای زیر لازم است:
- آشنایی با مفاهیم اولیه کامپیوتر: درک مفاهیم پایه کامپیوتر و توانایی کار با سیستم عامل.
- علاقه به یادگیری: انگیزه و اشتیاق به یادگیری مفاهیم تحلیل داده و زبان پایتون.
- صبر و پشتکار: تلاش و تمرین مستمر برای تسلط بر مفاهیم و تکنیکهای ارائه شده.
اگرچه پیشزمینهی برنامهنویسی ضروری نیست، اما آشنایی با مفاهیم اولیهی برنامهنویسی میتواند به شما در درک سریعتر مفاهیم کمک کند.
سرفصلهای اصلی دوره
این دوره شامل سرفصلهای جامعی است که شما را از سطح مبتدی تا پیشرفته در زمینه تحلیل مشتری همراهی میکند. سرفصلها به شرح زیر هستند:
بخش 1: مقدمهای بر تحلیل مشتری و پایتون
- مفاهیم پایه تحلیل مشتری
- معرفی زبان برنامهنویسی پایتون
- نصب و راهاندازی پایتون و محیطهای توسعه (IDE)
- مروری بر کتابخانههای NumPy و Pandas
بخش 2: آمادهسازی و پاکسازی دادهها
- وارد کردن دادهها از منابع مختلف
- پاکسازی دادههای گمشده و پرت
- تبدیل و مقیاسگذاری دادهها
- مدیریت دادههای تکراری
بخش 3: تحلیل توصیفی دادهها
- محاسبه شاخصهای مرکزی و پراکندگی
- توزیع دادهها و شناسایی الگوها
- استفاده از تجسم دادهها برای تحلیل توصیفی
بخش 4: تحلیل اکتشافی دادهها (EDA)
- تکنیکهای تجسم داده پیشرفته (نمودارها، هیستوگرامها، نمودارهای پراکندگی)
- بررسی روابط بین متغیرها
- شناسایی الگوها و روندهای مهم
بخش 5: Segmentation مشتری
- مقدمهای بر Segmentation مشتری
- الگوریتمهای خوشهبندی (K-Means، Hierarchical Clustering)
- ارزیابی کیفیت خوشهبندی
- تفسیر و تحلیل نتایج
بخش 6: مدلسازی رفتار مشتری
- مقدمهای بر مدلسازی پیشبینی
- مدلهای رگرسیون (خطی، لجستیک)
- مدلهای طبقهبندی (درخت تصمیم، جنگل تصادفی)
- ارزیابی و اعتبارسنجی مدلها
بخش 7: تجزیه و تحلیل سبد خرید
- مفاهیم پایه تجزیه و تحلیل سبد خرید
- الگوریتم Apriori
- ارزیابی نتایج و شناسایی روابط
بخش 8: پروژههای عملی و کاربردی
- تحلیل دادههای فروش
- Segmentation مشتریان یک فروشگاه اینترنتی
- پیشبینی نرخ ریزش مشتریان
- و…
نتیجهگیری
این دوره آموزشی یک فرصت بینظیر برای یادگیری و تسلط بر مهارتهای تحلیل مشتری با استفاده از پایتون است. با شرکت در این دوره، شما به ابزارها و دانش لازم برای تحلیل دادههای مشتری و تبدیل آنها به بینشهای ارزشمند دست خواهید یافت. این دوره، با ارائه محتوای جامع، تمرینهای عملی و پروژههای کاربردی، شما را برای ورود به دنیای تحلیل داده و پیشرفت در این حوزه آماده میکند. دسترسی به این دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی، امکان یادگیری آسان و در دسترس را برای شما فراهم میکند.


نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.