کتاب توانمندسازی با یادگیری ماشین در بازاریابی شخصی‌سازی‌شده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.