اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی توانمندسازی با یادگیری ماشین در بازاریابی شخصی‌سازی‌شده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توانمندسازی با یادگیری ماشین در بازاریابی شخصی‌سازی‌شده

موضوع کلی: آمار و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بررسی راهکارهای توانمندسازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با بازاریابی شخصی‌سازی‌شده و ضرورت یادگیری ماشین
• 2. نیاز به یادگیری ماشین در بازاریابی مدرن
• 3. مفاهیم آماری کلیدی برای بازاریابی
• 4. توزیع‌های احتمالی در داده‌های رفتاری مشتری
• 5. آمار توصیفی داده‌های بازاریابی
• 6. آمار استنباطی و آزمون فرض در کمپین‌ها
• 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: نظارتی و غیرنظارتی
• 8. یادگیری زیرنظارت: طبقه‌بندی و رگرسیون
• 9. یادگیری بدون نظارت: کلاسترینگ و کاهش بعد
• 10. ارزیابی مدل: دقت، بازاسترجاع، F1 و AUC
• 11. آموزش و تست: بیش‌برازش، تعمیم‌پذیری و منحنی یادگیری
• 12. تنظیم پارامترها و اعتبارسنجی مدل
• 13. پایپ‌لاین داده در بازاریابی
• 14. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های مشتری
• 15. ویژگی‌سازی: تبدیل داده‌های خام به ویژگی مفید
• 16. مقیاس‌گذاری و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
• 17. تقسیم‌بندی مشتریان با K-Means
• 18. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی در بازاریابی
• 19. DBSCAN و شناسایی مشتریان نویسینگ
• 20. RFM Analysis با روش‌های یادگیری ماشین
• 21. تقسیم‌بندی رفتاری مشتریان
• 22. تقسیم‌بندی دموگرافیکی و روان‌شناختی
• 23. فیلتر همگانی در سیستم توصیه
• 24. فیلتر همجنس: محتوا-محور
• 25. سیستم‌های ترکیبی توصیه
• 26. مقیاس‌های ارزیابی سیستم توصیه
• 27. چالش شروع سرد و راه‌حل‌ها در توصیه
• 28. توصیه زنده در لحظه خرید
• 29. پیش‌بینی خرید مجدد
• 30. پیش‌بینی چرخش مشتری (Churn Prediction)
• 31. مدل‌های بقا برای عمر مشتری
• 32. مدل‌سازی تبدیل (Conversion Prediction)
• 33. تخمین احتمال خرید (Propensity Scoring)
• 34. پیش‌بینی ارزش طولانی‌مدت مشتری (CLV)
• 35. مدل‌های پایسون و گاما-گوسی برای CLV
• 36. درخت تصمیم برای تقسیم‌بندی مشتری
• 37. جنگل تصادفی در بازاریابی
• 38. XGBoost و LightGBM برای پیش‌بینی رفتار
• 39. SVM در طبقه‌بندی مشتریان
• 40. نورال نت‌های پایه برای بازاریابی
• 41. شبکه‌های عصبی پیچیده: CNN و RNN
• 42. مدل‌های ترکیبی و Ensemble Methods
• 43. پردازش زبان طبیعی در بازاریابی
• 44. تحلیل احساس از نظرات مشتریان
• 45. مدل‌های کی‌بگ و TF-IDF
• 46. Embedding و واژه‌نگاش متنی
• 47. موضوع‌یابی مستندات بازاریابی
• 48. طراحی پیام شخصی‌سازی‌شده با NLP
• 49. معماری‌های عمیق برای توصیه
• 50. شبکه‌های رکابمندی عمیق (Deep RecSys)
• 51. مدل‌های توجهی در بازاریابی
• 52. تولید محتوا با هوش مصنوعی
• 53. مدل‌های زبانی بزرگ و بازاریابی
• 54. تحلیل سری زمانی رفتار خرید
• 55. مدل‌های ARIMA و Prophet
• 56. مدل‌های مارکوفین در مسیر مشتری
• 57. تحلیل مسیر کانویشن با ML
• 58. طراحی آزمایش A/B با آمار
• 59. آزمون چندمتغیره و روش بییسی
• 60. تعیین نمونه و قدرت آزمون
• 61. تحلیل نتایج آزمون با رگرسیون
• 62. بازاریابی لحظه‌ای با مدل‌های آنلاین
• 63. اتوماسیون کمپین‌ها با پیش‌بینی
• 64. تریگرها و اتوماتیک‌سازی ایمیل شخصی‌سازی‌شده
• 65. داشبورد و مانیتورینگ مدل‌ها
• 66. مدل‌های احتمالاتی: بیزی در بازاریابی
• 67. Uplift Modeling برای مداخله‌های بازاریابی
• 68. مدل‌سازی دیسیژن ترز
• 69. Multi-Armed Bandit در توزیع ترافیک
• 70. Reinforcement Learning در بهینه‌سازی کمپین
• 71. مدل‌های عاملی و Causal Inference
• 72. تحلیل تأثیر در بازاریابی
• 73. فریمورک‌های ML: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
• 74. MLOps برای بازاریابی
• 75. اخلاق و سوگیری در ML بازاریابی
• 76. GDPR و حریم خصوصی در داده‌های بازاریابی
• 77. تفسیرپذیری مدل‌ها: SHAP و LIME
• 78. Feature Importance و تحلیل دیدا
• 79. مدل‌سازی انتشار و ویروسی محتوا
• 80. تحلیل شبکه اجتماعی و تأثیرگذاری
• 81. Co-Marketing با ریکامندیون سیستم
• 82. دینامیک قیمت‌گذاری شخصی‌سازی‌شده
• 83. مدل‌سازی نیت خرید (Purchase Intent)
• 84. Customer Journey Mapping با ML
• 85. Attribution Modeling با یادگیری ماشین
• 86. Cross-channel Personalization
• 87. Mobile Marketing و ML
• 88. Dynamic Pricing با ML
• 89. Inventory و پیش‌بینی تقاضا
• 90. Marketing Mix Modeling
• 91. Customer Data Platform و یکپارچگی داده
• 92. Real-time Feature Engineering
• 93. Online Learning و مدل‌های تطبیقی
• 94. Active Learning در جمع‌آوری داده
• 95. Transfer Learning در بازاریابی
• 96. Federated Learning و حریم خصوصی
• 97. AutoML در بازاریابی
• 98. Generative AI و تولید محتوا شخصی‌سازی‌شده
• 99. Synthetic Data برای بازاریابی
• 100. سناریوهای عملیاتی و پیاده‌سازی پروژه