دوره یادگیری ماشین برای استراتژی‌های بازاریابی با پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین برای استراتژی‌های بازاریابی با پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و داده‌کاوی در کسب‌وکار

موضوع میانی: کاربردهای یادگیری ماشین در بازاریابی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و علم داده در کسب‌وکار
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی
• 5. مقدمه بر پایتون برای علم داده
• 6. نصب و پیکربندی محیط پایتون
• 7. مفاهیم پایه‌ای پایتون: متغیرها، انواع داده، عملگرها
• 8. ساختارهای داده در پایتون: لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها
• 9. توابع و ماژول‌ها در پایتون
• 10. مقدمه بر کتابخانه NumPy
• 11. عملیات بر روی آرایه‌ها با NumPy
• 12. مقدمه بر کتابخانه Pandas
• 13. ساخت و دستکاری DataFrames با Pandas
• 14. بارگذاری و ذخیره‌سازی داده‌ها با Pandas
• 15. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 16. مدیریت مقادیر گمشده
• 17. شناسایی و حذف داده‌های پرت
• 18. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 19. تبدیل ویژگی‌ها: مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی
• 20. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای
• 21. مقدمه بر مصورسازی داده‌ها
• 22. مصورسازی با Matplotlib
• 23. مصورسازی با Seaborn
• 24. نمودارهای پراکندگی برای تحلیل روابط
• 25. نمودارهای میله‌ای برای مقایسه
• 26. نمودارهای خطی برای روندها
• 27. هیستوگرام‌ها برای توزیع داده‌ها
• 28. مقدمه بر مدل‌های یادگیری ماشین در بازاریابی
• 29. مدل‌های رگرسیون خطی
• 30. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 31. مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 32. طبقه‌بندی مشتریان با رگرسیون لجستیک
• 33. مقدمه بر دسته‌بندی (Classification)
• 34. الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
• 35. پیاده‌سازی KNN برای پیش‌بینی
• 36. درختان تصمیم (Decision Trees)
• 37. ساخت و تفسیر درختان تصمیم
• 38. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 39. کاربرد SVM در دسته‌بندی
• 40. مقدمه بر خوشه‌بندی (Clustering)
• 41. الگوریتم K-Means
• 42. کاربرد K-Means در بخش‌بندی مشتریان
• 43. مدل‌سازی ارزش طول عمر مشتری (CLV)
• 44. پیش‌بینی ریزش مشتری (Customer Churn)
• 45. تکنیک‌های پیش‌بینی ریزش
• 46. مدل‌سازی سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 47. قوانین وابستگی (Association Rules)
• 48. الگوریتم Apriori
• 49. کاربرد قوانین وابستگی در پیشنهاد محصول
• 50. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 51. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
• 52. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
• 53. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر ساده
• 54. تحلیل احساسات مشتریان (Sentiment Analysis)
• 55. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل احساسات
• 56. استفاده از کتابخانه‌های NLP پایتون
• 57. بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی
• 58. انتخاب کانال بازاریابی بهینه
• 59. پیش‌بینی پاسخ به تبلیغات
• 60. شخصی‌سازی پیام‌های بازاریابی
• 61. مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و یادگیری ماشین
• 62. تحلیل رفتار مشتری در پلتفرم‌های دیجیتال
• 63. اندازه‌گیری اثربخشی بازاریابی
• 64. مقدمه بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 65. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
• 66. کاربرد ANNs در بازاریابی
• 67. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)
• 68. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 69. مقدمه بر یادگیری تقویتی در بازاریابی
• 70. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری پویا
• 71. مدیریت موجودی با یادگیری تقویتی
• 72. اخلاق در هوش مصنوعی و بازاریابی
• 73. حریم خصوصی داده‌ها در بازاریابی
• 74. سوگیری در الگوریتم‌های بازاریابی
• 75. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 76. استقرار مدل‌ها (Deployment)
• 77. پایش و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 78. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 79. دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1
• 80. منحنی ROC و AUC
• 81. مدل‌سازی پیش‌بینی فروش
• 82. تحلیل سری‌های زمانی برای پیش‌بینی فروش
• 83. استفاده از مدل‌های ARIMA
• 84. مدل‌سازی پیش‌بینی تقاضا
• 85. بهینه‌سازی تخصیص بودجه بازاریابی
• 86. تحلیل ریسک در استراتژی‌های بازاریابی
• 87. بازاریابی مبتنی بر داده (Data-Driven Marketing)
• 88. آینده هوش مصنوعی در بازاریابی
• 89. کاربرد واقعیت افزوده و مجازی در بازاریابی
• 90. تجسم داده‌های پیچیده بازاریابی
• 91. مقدمه بر یادگیری ماشین آماری
• 92. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
• 93. کاربرد GLMs در تحلیل بازاریابی
• 94. مقدمه بر پردازش داده‌های بزرگ (Big Data)
• 95. ابزارها و تکنیک‌های Big Data
• 96. کاربرد Big Data در تحلیل بازاریابی
• 97. مقدمه بر یادگیری ماشین ترافورمر (Transformer)
• 98. کاربرد ترافورمرها در NLP بازاریابی
• 99. آینده شغلی متخصصان هوش مصنوعی در بازاریابی
• 100. پروژه‌های عملی یادگیری ماشین در بازاریابی