در دنیای رقابتی امروز، درک رفتار کاربران و بهینه‌سازی محصولات و خدمات برای موفقیت حیاتی است. آزمون A/B یکی از قدرتمندترین ابزارها برای دستیابی به این هدف است، اما پیاده‌سازی مؤثر آن نیازمند درکی عمیق از مفاهیم آماری و ابزارهای تحلیلی است. این دوره جامع، شما را با دنیای یادگیری ماشین بیزی و کاربرد آن در آزمون A/B با استفاده از زبان قدرتمند پایتون آشنا می‌کند. این مجموعه آموزشی ارزشمند، به صورت فیزیکی بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود، که دسترسی آسان و همیشگی به محتوای آموزشی را برای شما فراهم می‌آورد.

یادگیری ماشین بیزی رویکردی انعطاف‌پذیر و قدرتمند برای مدل‌سازی عدم قطعیت است. برخلاف رویکردهای مکرر (Frequentist)، رویکرد بیزی به شما اجازه می‌دهد تا دانش قبلی خود را در مدل‌سازی لحاظ کنید و نتایج را به صورت احتمالی تفسیر نمایید. این امر در تحلیل داده‌ها، به‌ویژه در سناریوهایی با حجم داده کم یا نیاز به درک دقیق‌تر عدم قطعیت، بسیار ارزشمند است.

آزمون A/B، متداول‌ترین روش برای مقایسه دو نسخه از یک وب‌سایت، اپلیکیشن، یا کمپین بازاریابی است تا مشخص شود کدام نسخه عملکرد بهتری دارد. با ترکیب قدرت یادگیری ماشین بیزی و اصول آزمون A/B، می‌توانیم تصمیمات داده‌محور دقیق‌تر و سریع‌تری اتخاذ کنیم. این دوره با ارائه مباحث پیشرفته و کاربردی، شما را قادر می‌سازد تا:

• نرخ تبدیل را بهینه‌سازی کنید.
• تجربه کاربری را بهبود بخشید.
• بازدهی کمپین‌های بازاریابی را افزایش دهید.
• از داده‌های خود به طور استراتژیک استفاده کنید.

این دوره به صورت جامع و مرحله به مرحله طراحی شده تا شما را از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی‌های پیشرفته هدایت کند:

مقدمه‌ای بر آمار بیزی

• مبانی نظریه احتمال و آمار بیزی
• قضیه بیز و مفاهیم احتمال پیشین و پسین
• توزیع‌های پیشین رایج (Beta, Gamma, Normal)
• فرآیندهای مارکوف مونت کارلو (MCMC) و نمونه‌برداری
• ابزارهای پایتون برای محاسبات بیزی (PyMC, Stan)

یادگیری ماشین بیزی

• مدل‌های خطی بیزی
• رگرسیون بیزی
• دسته‌بندی‌کننده‌های بیزی (Naive Bayes)
• مدل‌های سری زمانی بیزی
• یادگیری عمیق بیزی (مباحث مقدماتی)

آزمون A/B با رویکرد بیزی

• اصول طراحی آزمون A/B
• معیارهای کلیدی ارزیابی (نرخ تبدیل، میانگین ارزش سفارش و …)
• مقایسه رویکردهای مکرر و بیزی در آزمون A/B
• پیاده‌سازی آزمون A/B با استفاده از PyMC
• تجزیه و تحلیل نتایج و تفسیر آماری
• انواع آزمون‌های A/B (A/B/n، آزمون‌های چند متغیره)
• بهینه‌سازی پویا و یادگیری تقویتی در آزمون A/B

کاربردهای عملی و پروژه‌ها

• تحلیل داده‌های واقعی از کمپین‌های بازاریابی
• بهینه‌سازی صفحات فرود (Landing Pages)
• آزمایش تغییرات در رابط کاربری (UI/UX)
• پیش‌بینی رفتار مشتری
• ساخت داشبوردهای تعاملی برای نمایش نتایج آزمون

با شرکت در این دوره، شما مزایای قابل توجهی کسب خواهید کرد:

• کسب مهارت‌های پیشرفته: تسلط بر یادگیری ماشین بیزی و روش‌های نوین آزمون A/B، شما را در بازار کار متمایز می‌سازد.
• تصمیم‌گیری داده‌محور: یاد می‌گیرید چگونه با اطمینان بیشتری از داده‌ها برای اتخاذ تصمیمات استراتژیک استفاده کنید.
• درک عمیق‌تر: رویکرد بیزی به شما امکان می‌دهد تا عدم قطعیت را به طور مؤثری مدیریت کرده و نتایج را با جزئیات بیشتری تفسیر نمایید.
• محتوای جامع و عملی: دوره شامل توضیحات نظری، کدنویسی عملی، و پروژه‌های واقعی است.
• دسترسی فیزیکی پایدار: محتوای آموزشی بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی ذخیره شده است، که دسترسی همیشگی و بدون وابستگی به اینترنت را تضمین می‌کند.
• یادگیری با پایتون: پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها در علم داده و یادگیری ماشین است و تسلط بر آن، دریچه‌های جدیدی را به روی شما خواهد گشود.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن دانش پایه‌ای در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• مبانی برنامه‌نویسی پایتون: آشنایی با سینتکس پایه، ساختارهای داده (لیست‌ها، دیکشنری‌ها) و توابع.
• مفاهیم آماری پایه: درک مفاهیمی مانند میانگین، واریانس، توزیع نرمال، و آزمون فرض.
• آشنایی با کتابخانه‌های پایتون: آشنایی اولیه با NumPy و Pandas برای کار با داده‌ها مفید خواهد بود.

اگر با این پیش‌نیازها آشنایی کامل ندارید، ما منابعی را برای مرور و تقویت دانش شما در ابتدای دوره ارائه خواهیم داد.

این دوره به بخش‌های منطقی و کاربردی تقسیم شده است تا فرایند یادگیری را تسهیل کند:

بخش 1: مقدمه و راه‌اندازی محیط

• معرفی دوره و اهداف آن
• نصب پایتون و محیط‌های توسعه
• نصب کتابخانه‌های کلیدی (NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Seaborn, PyMC)
• مروری بر مبانی لازم

بخش 2: مبانی آمار بیزی

• تئوری بیز و مفاهیم کلیدی
• توزیع‌های پیشین و پسین
• روش‌های نمونه‌برداری (Gibbs, Metropolis-Hastings)
• استفاده از PyMC برای مدل‌سازی بیزی

بخش 3: یادگیری ماشین بیزی با پایتون

• مدل‌های رگرسیون بیزی
• دسته‌بندی‌کننده‌های بیزی
• مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده
• مدل‌سازی سری‌های زمانی

بخش 4: طراحی و اجرای آزمون A/B با رویکرد بیزی

• شناسایی فرضیه‌ها و طراحی آزمون
• انتخاب معیارهای ارزیابی
• پیاده‌سازی آزمون A/B با PyMC
• مدیریت عدم قطعیت در نتایج
• تفسیر نتایج و اتخاذ تصمیم

بخش 5: موضوعات پیشرفته و کاربردها

• آزمون‌های A/B/n
• آزمون‌های چند متغیره
• بهینه‌سازی پویا
• مقایسه A/B با سایر روش‌ها
• مطالعات موردی و پروژه‌های عملی

ارائه این دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی، تجربه‌ای منحصر به فرد و عملی را برای شما فراهم می‌کند:

• قابلیت حمل بالا: فلش مموری به راحتی قابل حمل است و می‌توانید در هر زمان و مکانی به محتوای آموزشی دسترسی داشته باشید.
• دسترسی همیشگی: دیگر نگران اتمام مهلت دانلود یا مشکلات مربوط به اتصال اینترنت نخواهید بود. محتوای دوره به صورت دائمی در اختیار شماست.
• محتوای کامل و بدون نقص: اطمینان از دریافت تمامی فایل‌های آموزشی، پروژه‌ها، و کدهای لازم بدون هیچ‌گونه کاستی.
• سرعت انتقال بالا: فلش مموری‌های با ظرفیت بالا معمولاً از سرعت خواندن و نوشتن مناسبی برخوردارند که دسترسی به فایل‌ها را سریع‌تر می‌کند.

این دوره یک سرمایه‌گذاری ارزشمند برای هر کسی است که به دنبال ارتقاء مهارت‌های تحلیلی و داده‌محور خود است. چه یک دانشمند داده، تحلیلگر کسب‌وکار، متخصص بازاریابی، یا توسعه‌دهنده‌ای باشید که می‌خواهید تجربه کاربری محصولاتتان را بهبود بخشید، این دوره بینش و ابزارهای لازم را در اختیار شما قرار خواهد داد.

با یادگیری این مهارت‌ها، شما نه تنها قادر خواهید بود تصمیمات بهتری برای کسب‌وکار خود بگیرید، بلکه می‌توانید نقش مهم‌تری در تیم خود ایفا کرده و به عنوان یک متخصص در زمینه یادگیری ماشین بیزی و بهینه‌سازی شناخته شوید.

فرصت یادگیری عمیق‌ترین مفاهیم در کنار پیاده‌سازی‌های عملی را از دست ندهید. این مجموعه آموزشی، کلید ورود شما به دنیای پیچیده اما بسیار پرکاربرد یادگیری ماشین بیزی و آزمون A/B است.