جلسه اول رایگان کلاس آنلاین مارکتینگ داده محور

هدف دوره:

این دوره برای آشنایی با مفاهیم و تکنیک‌های اساسی یادگیری ماشین و کاربرد آنها در marketing طراحی شده است. کارکرد تئوری و عملی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده (predictive models)، تقسیم‌بندی مشتریان (segment customers)، بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی (optimize marketing campaigns) و شخصی‌سازی تجربیات مشتری (personalize customer experiences) با استفاده از تکنیک‌های Machine Learning در این دوره ارائه می‌شود.

محتوا:

بخش ۱: مقدمه ای بر یادگیری ماشین در بازاریابی
- مقدمه ای بر یادگیری ماشین و کاربرد آن در بازاریابی
- درک نقش داده در یادگیری ماشین برای بازاریابی
- مثال عملی:
predicting customer churn, identifying high-value customers, segmenting customers based on behavior

بخش ۲: یادگیری تحت نظارت برای بازاریابی
انواع الگوریتم‌ها و مدل های یادگیری نظارت شده (به عنوان مثال، رگرسیون خطی، درخت تصمیم، رگرسیون لجستیک)
انتخاب ویژگی (Feature selection)، انتخاب مدل و تنظیم hyperparameters
مثال عملی:
predicting customer lifetime value, customer acquisition, lead scoring

بخش ۳: یادگیری بدون نظارت برای بازاریابی
انواع الگوریتم‌ها و مدل های یادگیری بدون نظارت (به عنوان مثال، خوشه بندی k-means، تجزیه و تحلیل مؤلفه های اصلی)
استخراج ویژگی و کاهش ابعاد برای تقسیم بندی مشتری
مثال عملی:
customer segmentation, market basket analysis, identifying customer personas

بخش ۴: پردازش زبان طبیعی برای بازاریابی
مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن در بازاریابی
تکنیک‌هایی برای پیش‌پردازش متن، تحلیل احساسات و مدل‌سازی موضوع
مثال عملی:
social media listening, chatbot marketing, email marketing optimization

بخش ۵: یادگیری عمیق برای بازاریابی
مقدمه ای بر یادگیری عمیق و کاربردهای آن در بازاریابی
شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه های عصبی تکراری (RNN) برای تجزیه و تحلیل تصویر و متن
مثال عملی:
image recognition for product recommendations, sentiment analysis for social media marketing, personalization of web content