دوره آموزشی - جستجوی «بازاریاب میدانی اسنپ پورسانت»

آموزش اسپیکینگ آیلتس - IELTS Speaking Booster

بخش اسپیکینگ آیلتس (IELTS Speaking) یکی از دغدغه‌های داوطلبان این آزمون بین‌المللی است. این بخش شامل یک مصاحبه‌ی حضوری است که بین ۱۱ الی ۱۴ دقیقه به طول می‌انجامد و ممتحن صدای متقاضی را ضبط می‌کند و در طول مصاحبه، زمان تحت کنترل دقیق ممتحن است. اسپیکینگ آیلتس شامل ۳ قسمت است: ۱- قسمت اول شامل Introduction و سپس حدود ۴ الی ۵ دقیقه پرسش در خصوص موضوعاتی که اصطلاحا Familiar هستند مانند: شغل، تحصیلات، سرگرمی ها، محل زندگی، علایق، آب و هوا و... ۲- قسمت دوم (Cue Card): در این قسمت یک Task Card توسط ممتحن به متقاضی داده می شود. روی این Card موضوعی نوشته شده که با تعدادی سوال تحت عنوان Follow-up Questions همراه است و متقاضی می‌بایست پس از ۱ دقیقه آماده‌سازی، پاسخ خود را در قالب یک Short Presentation که طول آن حداقل ۱ دقیقه و حداکثر ۲ دقیقه است به ممتحن ارائه کند. ۳- قسمت سوم تحت عنوان Discussion: در این قسمت که بین ۴ الی ۵ دقیقه زمان می برد، ممتحن سوالاتی را بر پایه‌ی موضوع بخش قبلی مطرح می‌کند و متقاضی می‌بایست پاسخ‌های جامع و متقاعدکننده‌ای برای هریک از این سوالات داشته باشد. کدام قسمت از همه مهم‌تر است؟ آیا زمان محاسبه‌ی نمره نهایی اسپیکینگ، هر یک از این ۳ قسمت بالا امتیازهای جداگانه و البته برابر با همدیگر دارند یا یک قسمت خاص از بقیه مهم‌تر است؟ قسمت‌های مختلف آزمون اسپیکینگ به صورت جداگانه نمره‌دهی نمی‌شوند بلکه عملکرد کلی شماست که مورد ارزیابی قرار می‌گیرد، اما می‌توان این چنین گفت: ۱- قسمت اول (Part 1) را می توان آسان‌ترین بخش این آزمون دانست، بنابراین اگر شما صرفا در این قسمت عملکرد عالی داشته باشید، تضمینی برای کسب نمره‌ی بالا وجود ندارد. ۲- قسمت Cue Card میدانی برای محک زدن دانش اسپیکینگی متقاضی است. این بخش می تواند تصویر کلی از نمره‌ی احتمالی متقاضی را در ذهن ممتحن شکل دهد. ۳- قسمت سوم (Discussion) جاییست که ممتحن تصمیم نهایی خود را درباره‌ی عملکرد متقاضی اتخاذ می‌کند.

1,325,150 تومان

آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems)

کاربرد دوره آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender System) چیست؟ طی دهه‌های اخیر، با ظهور یوتیوب، آمازون، نتفلیکس و بسیاری از وب سرویس‌های دیگر، سیستم های پیشنهاد دهنده جایگاه ویژه‌ای در زندگی ما پیدا کرده‌اند. کاربرد این‌گونه سیستم‌ها در خدمات متنوعی از جمله تجارت الکترونیکی، تبلیغات آنلاین و حتی سفرهای آنلاین رومزه غیرقابل انکار است. وقتی یک محصولی را به صورت آنلاین خریداری می‌کنید، ممکن است مقالاتی به شما پیشنهاد داده شود؛ یا حتی وقتی در اینترنت در حال گشت‌وگذار هستید، مطالبی مناسب با شما و طبق ترجیحاتتان برایتان نمایش داده می‌شود. این قبیل موارد که هر روزه با آن‌ها مواجه هستید، با کمک Recommender System ها امکان‌پذیر است. با توجه به اهمیت سامانه‌های پیشنهاد دهنده در دنیای امروز، تصمیم گرفتیم دوره‌ای برای آموزش سیستم توصیه‌گر (Recommender Systems) طراحی کنیم. در این دوره بعد از معرفی این سیستم‌ها به روش ساخت آن‌ها با استفاده از تکنیک‌های مدرن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هم می‌پردازیم. طی این دوره با مقدمات و مفاهیم بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) و سامانه‌های توصیه‌گر، لزوم طراحی و استفاده از آن‌ها در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها و تاثیر این سامانه‌ها بر افزایش نرخ تبدیل (Conversion Rate) در کسب‌وکارهای آنلاین آشنا خواهید شد. پس از آشنایی با این موارد، مدرن‌ترین روش‌ها و متدهای روز دنیا برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده در پایتون را بررسی خواهیم کرد. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده تنها به این مباحث ختم نمی‌شود. مهم‌ترین بخش این دوره، تدریس گام به گام چگونگی پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون است. طبق این برنامه آموزشی، شما یاد می‌گیرید که براساس علایق و سوابق جمع‌آوری شده از کاربران، با استفاده از هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) به کاربران خود فیلم پیشنهاد دهید. در این راستا از زبان برنامه‌نویسی Python و فریم‌ورک TensorFlow و Keras استفاده خواهیم کرد. در این دوره آموزشی خواهید توانست از مفاهیم پایه و معرفی سیستم تا استقرار روی سرورهای عملیاتی را قدم به قدم فرا بگیرید. بنابراین اگر قصد آموزش عملی و صفر تا صد پیاده سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده را دارید، دوره آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems) مکتب‌خونه را به شما پیشنهاد می‌دهیم.

296,650 تومان

هک رشد

آموزش هک رشد: هک رشد فرایند تسریع پیشرفت شرکت‌های استارتاپی است. هرچند به عقیده برخی هک رشد و بازاریابی از جهاتی نزدیک به یکدیگر هستند ولی در عمل تفاوت‌های زیادی میان آن‌ها وجود دارد. در هک رشد هدف اصلی چیدن عوامل و عناصر یک استارتاپ به ترتیبی است که در کوتاه‌ترین زمان بیشترین میزان رشد حاصل شود. هر تصمیم که هکر رشد می‌گیرد در جهت رشد است و هر استراتژی و تاکتیکی که به کار می‌برد به منظور خلق رشد می‌باشد. اما یک بازاریاب موفق برخلاف یک هکر رشد در میان تمام برنامه‌ریزی‌های خود به سوددهی در بلند مدت می‌اندیشد. هرچند که رشد یک فرایند مقطعی نبوده و سازمان باید همواره تلاش کند تا فرهنگ رشد را در تمام قسمت‌های خود استوار سازد. از همین رو وجود یک هکر رشد در ابتدای مسیر یک شرکت استارتاپی ضروری‌تر از یک بازاریاب خواهد بود. در واقع هک رشد یک روش نیست بلکه یک فرایند ذهنی است که طی آن تمام عوامل بازاریابی، توسعه محصول، آمار و ارقام فروش، نیازهای مشتری، سرعت در آزمون و خطا و به کارگیری روش‌های خلاقانه را در جهت توسعه سریعتر کسب و کار به کار می‌گیرد. اصطلاح هک رشد اولین بار توسط شان الیس در سال 2010 مطرح شد. ایشان شخصی بود که در ازای تسریع در توسعه استارتاپ‌ها و حداکثر کردن میزان بهره‌وری، سهام شرکت‌های استارتاپی را شریک می‌شد و اصطلاح هک رشد زمانی پدید آمد که شان تصمیم گرفت به علت بیماری به عنوان جایگزین خود یک هکر رشد استخدام کند. کلمه هکر به شخصی گفته می‌شود که با استفاده از هوش و روش‌های خلاقانه به سامانه‌ای نفوذ کرده تا بتواند از اطلاعات آن در جهت اهداف خود استفاده کند. هکر رشد فردی نتیجه‌گرا است که در حوزه بازاریابی، برنامه‌نویسی، توسعه محصول، استفاده آمار و ارقام و مهندسی می‌تواند با تفکر استارتاپی، مسیر رشد و توسعه استارتاپ را فراهم سازد و این پروسه را باید بارها و بارها تکرار کند تا سریع‌ترین و بهینه‌ترین و کم هزینه‌ترین روش ممکن را بیاید. امروزه هک رشد مفهومی است که در شرکت‌های استارتاپی اینترنتی نوظهور بوده و توانسته دریچه‌ی جدیدی به سوی این شرکت‌ها بگشاید؛ جایی که بازاریابان همیشه برای فروش محصول به مشکل بر می‌خوردند و توسعه‌دهندگان فنی هم دیدی نسبت به تجربه مشتری از محصول نداشتند. ظهور هکرهای رشد در شرکت‌های استارتاپی که به دلیل محدودیت‌های مالی همچنان خوش درخشیده قطعا می‌تواند در شرکت‌های بزرگ با منابع مالی عظیم‌تر از جایگاه بالاتری برخوردار گردد و آینده کاری مالی مناسبی داشته باشد. در فصل اول این درس به مقدمات در مبحث هک رشد و 8 گام در شروع هک رشد و استراتژی‌های موثر در این حوزه پرداخته شده و در فصل دوم در مورد تاکتیک‌های هک رشد با ذکر مثال به تفضیل صحبت شده است. در این دوره سعی شده تا با استفاده از مثال‌های متعدد و همچنین پروژه‌های دنیای واقعی محیط تعاملی و کاربردی را برای درگیری هر چه بیشتر کاربر فراهم سازد.

424,150 تومان

آموزش برنامه نویسی با زبان C

در این دوره شما با مفاهیم اولیه سیستم عامل و الگوریتم‌نویسی که پایه اولیه شروع برنامه‌نویسی می‌باشد، آشنا می‌شوید. در این دوره تلاش شده است که با کمترین اطلاعات در رابطه با سیستم عامل و الگوریتم برنامه‌نویسی بتوانید زبان C را فرا بگیرید و از این زبان به عنوان درگاهی برای ورود به دنیای برنامه‌نویسی و سیستم عامل می‌توانید استفاده کنید. تمامی مفاهیم مورد نیاز برای یک برنامه‌نویس زبان C در این دوره پوشش داده شده است و تمامی دستورات مورد نیاز از جمله حلقه‌ها، توابع، اشاره‌گرها را آموزش می‌بینید.

271,150 تومان

آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده

طی دهه‌های اخیر، با ظهور یوتیوب، آمازون، نتفلیکس و بسیاری از وب سرویس‌های دیگر، سیستم های پیشنهاد دهنده جایگاه ویژه‌ای در زندگی ما پیدا کرده‌اند. کاربرد این‌گونه سیستم‌ها در خدمات متنوعی از جمله تجارت الکترونیکی، تبلیغات آنلاین و حتی سفرهای آنلاین رومزه غیرقابل انکار است. وقتی یک محصولی را به صورت آنلاین خریداری می‌کنید، ممکن است مقالاتی به شما پیشنهاد داده شود؛ یا حتی وقتی در اینترنت در حال گشت‌وگذار هستید، مطالبی مناسب با شما و طبق ترجیحاتتان برایتان نمایش داده می‌شود. این قبیل موارد که هر روزه با آن‌ها مواجه هستید، با کمک Recommender System ها امکان‌پذیر است. با توجه به اهمیت سامانه‌های پیشنهاد دهنده در دنیای امروز، تصمیم گرفتیم دوره‌ای برای آموزش سیستم توصیه‌گر (Recommender Systems) طراحی کنیم. در این دوره بعد از معرفی این سیستم‌ها به روش ساخت آن‌ها با استفاده از تکنیک‌های مدرن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هم می‌پردازیم. طی این دوره با مقدمات و مفاهیم بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) و سامانه های توصیه گر، لزوم طراحی و استفاده از آن‌ها در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها و تاثیر این سامانه‌ها بر افزایش نرخ تبدیل (Conversion Rate) در کسب‌وکارهای آنلاین آشنا خواهید شد. پس از آشنایی با این موارد، مدرن‌ترین روش‌ها و متدهای روز دنیا برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون را بررسی خواهیم کرد. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده تنها به این مباحث ختم نمی‌شود. مهم‌ترین بخش این دوره، تدریس گام به گام چگونگی پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون است. طبق این برنامه آموزشی شما یاد می‌گیرید که براساس علایق و سوابق جمع‌آوری شده از کاربران، با استفاده از هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Deep learning) به کاربران خود فیلم پیشنهاد دهید. در این راستا از زبان برنامه‌نویسی Python و فریم‌ورک TensorFlow و Keras استفاده خواهیم کرد. در این دوره آموزشی خواهید توانست از مفاهیم پایه و معرفی سیستم تا استقرار روی سرورهای عملیاتی را قدم به قدم فرا بگیرید. بنابراین اگر قصد آموزش عملی و صفر تا صد پیاده سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده را دارید، دوره آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems) مکتب‌خونه را به شما پیشنهاد می‌دهیم. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده مناسب چه کسانی است؟ مدیران کسب‌وکاری که قصد توسعه کسب‌وکار خود را دارند. مهندسان و برنامه‌نویس‌هایی که به طراحی، پیاده‌سازی و استقرار این سیستم‌ها علاقه دارند. دانشجویان و محققانی که قصد تحقیق و پژوهش در این حوزه مدرن را دارند. بعد از فراگیری دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ بعد از گذراندن این دوره به راحتی می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، سیستم های پیشنهاد دهنده امروزی را برای استفاده در صنعت یا کار‌های پژوهشی، پیاده‌سازی و ارزیابی کنید. اگر مدیر یک کسب‌وکار آنلاین هستید، از اهمیت سیستم‌های پیشنهاد دهنده آگاه خواهید شد و مهارت‌های کار با این سیستم‌ها را فرا خواهید گرفت. اگر مهندس و برنامه‌نویس سیستم‌های نرم‌افزاری هستید، بعد از این دوره به راحتی خواهید توانست یک سامانه توصیه‌گر را طراحی، پیاده‌سازی و مستقر کنید. اگر دانشجو یا محقق هستید، به راحتی می‌توانید به پیاده‌سازی و ارزیابی مقاله یا پایان‌نامه خود در زمینه سیستم‌های پیشنهاد دهنده بپردازید.

169,150 تومان