درس این دوره علاوه بر استفاده از معتبرترین وبه روزترین منابع در طراحی این درس، با بهره‌گیری از مثال‌ها و نمونه‌های کاملا کاربردی که حاصل تجربیات مشاوره و تدریس ایشان است، به شکلی ساده و روان به تدریس مباحث پرداخته است. همچنین دوره‌ی MBTI مکتب‌پلاس به گونه‌ای طراحی شده تا برای افرادی که تا کنون مطالعات متمرکزی در این حوزه نداشتند نیز مفید باشد.
مدل درآمدی استارتاپ‌ها باید چگونه باشد؟ هر استارتاپی در تلاش است تا در کمترین زمان به بیشترین درآمد و سودهی برسد اما چگونه؟ اگر استارتاپ شما بهترین محصولات را هم در بازار ارائه دهد، آیا لزوماً می‌توانید به درآمدزایی و سودآوری زیاد امیدوار باشید؟ در ابتدا به تفاوت بین مدل درآمدی استارتاپ و جریان درآمدی بپردازیم. جریان درآمدی به نوع فعالیت شرکت بستگی دارد و شامل منابع مختلفی است که شرکت به واسطه آن پول کسب می‌کند مثل فروش کالا یا محصول. مدل درآمدی استارتاپ‌ها و سایر کسب‌وکارها ساختاری است که با استفاده از آن می‌توانیم بفهمیم که جریان درآمدی شرکت از چه قسمتی یا از کجا تأمین می‌شود. در این بخش از آموزش مدل درآمدی استارتاپ‌ها با مفاهیم بالا و انواع مدل‌های درآمدی استارتاپ‌ها بیشتر آشنا می‌شویم. یک استارتاپ چگونه می‌تواند درآمد پایدار کسب کند؟ این پرسش یکی از اساسی‌ترین سوالات هر کارآفرین است. مدل درآمدی استارتاپ‌ها، تعیین‌کننده پتانسیل سودآوری هر استارتاپ است و احتمال بقای آن را در میان رقبا مشخص می‌کند. انتخاب مدل درآمدی صحیح می‌تواند بر تمام تصمیمات یک استارتاپ اثر مثبت بگذارد. طراحی و انتخاب بهترین مدل درآمدی مستلزم آگاهی از انواع گوناگون مدل‌ها و آشنایی با سازوکار هر یک است. در گزارشی از CBinsights که با مطالعه و نظرسنجی از 101 استارتاپ شکست‌خورده انجام گرفته‌است، مهم‌ترین دلایل شکست یک استارتاپ مشخص شده‌اند. بر اساس این گزارش، 17درصد از مؤسسان استارتاپ‌های شکست‌خورده، ضعف در مدل کسب‌وکار و عدم درآمدزایی را به‌عنوان یکی از علل شکست خود نام برده‌اند که می‌تواند نداشتن مدل درآمدی مناسب باشد. اصرار بر استفاده از یک راه کسب درآمد یا شکست در پیداکردن راه‌های درآمدزایی دیگر، از مشکلات معمول مؤسسان استارتاپ‌های شکست‌خورده است اما با دانش و آگاهی نسبت به مدل‌های درآمدی استارتاپ‌ها و انتخاب بهترین مدل برای کسب‌وکار می‌توانیم احتمال شکست را کاهش دهیم. برای یافتن بهترین مدل درآمدی استارتاپ‌ها، مشتریان باید در مرکزیت تصمیمات استارتاپ قرار داشته‌باشند. ایده‌آل‌ترین مدل درآمدی باید کمترین سختی را برای مشتری ایجاد کند، چرا که مشتریان مایل‌اند از طریق روش‌های ساده‌ای که با آن آشنایی دارند خرید کنند. مدل درآمدی هر استارتاپ باید بر اساس مدل کسب‌وکار آن شکل گرفته‌باشد. اگر در اندیشه راه‌اندازی کسب‌وکار خود و یا در حال طراحی یا بازنگری مدل کسب‌وکارتان هستید این دوره آنلاین این فرصت را به وجود می‌آورد تا با جزئیات، مزایا و معایب هر یک از روش‌های کسب درآمد آشنا شوید و براین‌اساس بهترین مدل درآمدی را برای استارتاپ خود انتخاب کنید.
در این دوره، سه مورد از پرکاربرد‌ترین ابزار‌ها در زمینه‌ی هوش مصنوعی، شامل: بهینه‌سازی با الگوریتم ژنتیک، شبکه‌های عصبی و موتور‌های استنتاج فازی، ارائه شده است. یادگیری این سه ابزار، در درک مفاهیم هوشمند‌سازی بسیار موثر است. همچنین این سه ابزار، بسیار در تعامل با سایر ابزارهای هوشمند‌سازی و تخصصی مانند: پردازش تصویر، یادگیری عمیق، داده‌کاوی و ...، به کار گرفته می‌شوند.
دوره آموزشی نرم‌افزار COMSOl Multiphysics در سه بخش تهیه شده که در آن مباحث منتخب و پرکاربرد در حوزههای مکانیک سیالات، انتقال حرارت، انتقال جرم و واکنش شیمیایی مطرح گردیده که دانشجویان میتوانند علاوه بر یادگیری مثالهای بیان شده در دوره، از نکات و روش‌های بیان شده برای شبیه‌سازی فرآیندهای مشابه استفاده کنند.
دوره تحقیقات بازار چیست؟ تحقیقات بازار تعاریف گوناگونی دارد. اولین تعریفی که می‌توانیم به آن اشاره کنیم، فرایندی که در آن به جمع‌آوری اطلاعات دررابطه‌با پرسونای مخاطب یک کسب‌وکار میپردازیم را تحقیقات بازار مینامیم. این اطلاعات در بهبود کیفیت محصول یا خدمات ارائه شده و یا نحوه ارائه محصول و خدمات امری حیاتی محسوب می‌شود. به این‌ترتیب با انجام تحقیقات بازار است که می‌توانیم تصمیماتی منطقی و درست اتخاذ کنیم. در این دوره آموزشی که معادل یک تخصص کامل تحقیقات بازار است، به مباحث گوناگونی پرداختهایم؛ از تعاریف اولیه تا مباحث روز در این دوره گنجانده شده است. تعاریف اولیهای مانند معنی اصطلاحاتی که در بازاریابی با آن مواجه خواهید شد تا مسائل پیچیدهای مثل چگونگی جمع‌آوری اطلاعات از جامعه هدف و چگونگی استفاده از اطلاعات جمع‌آوری شده در این دوره به مخاطبان ارائه خواهد شد. هدف از آموزش دوره تحقیقات بازار چیست؟ در این دوره سعی شده است فارغ از نوع کسب‌وکار شرکتکنندگان در دوره، تمامی اطلاعات مورد‌نیاز در بحث بازاریابی و برندینگ ارائه شود و مخاطب پاسخ تمام سوالاتی که در این مباحث وجود دارد را به دست بیاورد. هدف اصلی دوره تحقیقات بازار آشنایی شرکتکنندگان این دوره با همه چالشهاییست که در فرایند تحقیقات بازار، تحقیقات بازاریابی و ... با آن مواجه خواهند شد. دوره آموزش تحقیقات بازار مناسب چه کسانی است؟ دوره جامع تحقیقات بازار مکتب‌خونه، یک تخصص کامل است و جامعیت مباحث ارائه‌شده در این دوره به صورتی است که تمامی فعالان بازار، صاحبان مشاغل، مدیران استارتاپ‌ها و همه کسانی که در حوزه بازاریابی، فروش و برندینگ فعالیت دارند میتوانند از این دوره استفاده کنند. به‌این‌ترتیب می‌توان گفت این دوره مناسب همه افرادی است که به مباحث مربوط به بازاریابی علاقهمند هستند و احساس میکنند باید در زمینه کاریشان پیشرفت داشته باشند. شرکتکنندگان پس از گذراندن این دوره چه دست‌آوردی خواهند داشت؟ آشنایی با تعاریف و مفاهیم بازاریابی مهارت جمع‌آوری داده‌ها و تحلیل و تبدیل آن‌ها به اطلاعات سودمند تحقیقات بازار و تحقیقات بازاریابی استفاده از پرسش‌نامه برای به‌دست‌آوردن آمار و اطلاعات طرح سؤالات جامع و هدفمند توسعه و رونق کسب‌وکار با جمع‌آوری داده‌های مرتبط تدوین استراتژی‌های عالی برای حضور موفق در بازار
امروزه قبل از آنکه برای هدفی بخواهیم برنامه‌ریزی داشته باشیم، باید آن را تصویرسازی کرده تا بتوان بهتر درباره‌ی فرآیندهای آن تصمیم‌گیری کرد و ایرادات احتمالی را به صفر رساند. در واقع کاری که در تخصص مهندسی صنایع است؛ کاربرد متلب در مهندسی صنایع به این جهت است تا در امور صنعتی یا اجرای پروژه و راه‌اندازی یک کسب‌وکار این تصویر سازی در قالب شبیه‌سازی مطرح می‌شود، به این صورت که مراحل و اهدافی که قصد پیاده‌سازی آن‌ها وجود دارد یا خدمت و کالایی عرضه می‌شود، با در نظر گرفتن تمام جوانب مورد نظر و پیش‌بینی رفتارهای احتمالی در مدل شبیه‌سازی شده می‌توان به بهبود هر چه بیشتر تصمیمات کمک کرد. متلب در مهندسی صنایع به بهینه‌سازی با استفاده از مدل کردن فرآیندها برای تصمیمات بهتر شناخته شده است، اگر بخواهیم این کار را به بهترین وجه انجام بدهیم بهتر از شبیه‌سازی مدل‌ها استفاده کرد؛ شبیه‌سازی باعث می‌شود نگاهی واقع‌بینانه را قبل از هر عمل اتخاذ کرده تا با چالش‌های پیش‌رو بهتر برخورد کرد و حدالامکان قبل از پیاده‌سازی واقعی سیستم می‌توان بسیاری از مشکلات را برطرف کرد و به بهینه‌سازی فرآیندها انجامید. در دوره آموزش متلب در مهندسی صنایع قصد داریم نحوه کار با ابزارهای سیستم و شناسایی هر کدام از آن‌ها را برای شبیه‌سازی سیستم را فرا گرفته و به تحلیل بخش‌های مختلف سیستم بپردازیم تا با شبیه‌سازی ایجاد شده بتوان طراحی بهینه‌ای را برای سیستم در نظر گرفت. در این دوره به شما استفاده از ابزارهای شبیه‌سازی آماری و تحلیل نمودارهای آن، استفاده از ابزارهایی برای بهینه‌سازی مانند الگوریتم ژنتیک و همچنین مدل کردن مسائل برنامه‌ریزی خطی در نرم‌افزار محاسباتی متلب آموزش داده خواهد شد. در فصل پایانی با استفاده از سیمولینک متلب و کتابخانه sim event در یک فضای گرافیک با رخدادها و مدیریت آن‌ها آشنا می‌شویم.
در دوره‌ی آموزش مقدماتی نرم‌افزار فلوئنت مکتب‌پلاس، از ابتدایی تا پیچیده‌ترین مسائل تشریح می‌شود. به‌گونه‌ای که هر کس که دانشی ابتدایی از مکانیک سیالات داشته باشد، تنها با این دوره می‌تواند با این نرم‌افزار، مسائل عمده را حل کند. از این گذشته، با توضیح نحوه‌ی تولید شبکه، در نرم افزارهای ANSYS Meshing و ICEM-CFD ، راه را برای آن‌دسته از دانش‌پذیرانی که با تولید شبکه‌های دوبعدی و سه‌بعدی، به‌صورت باسازمان و همچنین بی‌سازمان آشنایی ندارند، هموار می‌کند.
در این دوره، سعی شده با فضای آموزشی دوستانه و گاهی هیجان‌انگیز، با محوریت توجه به ساخت مدلی قابل ویرایش و دقیق و با تکرار نکات اصلی نرم‌افزار، از شما یک مدل‌ساز حرفه‌ای و بی‌نقص از این نرم‌افزار بسیار کارآمد و حرفه‌ای بسازیم. همچنین در این دوره، از طرح مقدمه‌های وقت‌گیر پرهیز می‌شود و شما مستقیم وارد آموزش می‌شوید. از اواسط دوره، شروع به ساخت یک پروژه می‌کنیم تا اعتماد به نفس ساخت یک مدل کامل را به دست بیاورید
آیا تاکنون اندیشیده‌اید که برای انسجام کاری و شغلی خود به‌عنوان یک هم بنیان‌گذار، مؤسس و یا عضوی از یک استارتاپ، چگونه با مسائل مالی خود دست‌وپنجه نرم کنید؟ برای راه‌اندازی استارتاپ و شروع تدریجی بازه‌ی رشد، مهم‌ترین بخش، پس از نگارش بیزینس مدل، دقت در بررسی و تحلیل نگارش مدل درآمدی و چشم‌انداز برنامه‌ی مالی است. برنامه‌ای که گرچه در ابتدا شاید تهیه آن چندان زمان‌بر نباشد اما بدون پیش‌بینی درست مالی و عدم وجود مدل مالی، تمامی ایده‌ها و مدل‌های دیگر شما، ذهنی خواهد بود و عملکرد موثری در کسب‌وکارتان نخواهد داشت. برای تهیه‌ی مدل مالی، پیش‌بینی مدل مالی در استارتاپ‌ها نیازمند فراگیری مباحثی است که ما در مکتب‌خونه سعی داریم تا با برگزاری دوره‌ی جامع پیش‌بینی مالی استارتاپ، آن را پوشش دهیم. مدل مالی صحیح و دقیق، زبان برقراری ارتباط میان استارتاپ و سرمایه‌گذار است. مدل مالی یکی از پیش‌نیازهای کلیدی در ساختن کسب‌وکاری پایدار ازنظر مالی و سپس جذب سرمایه برای تأمین مالی رشد کسب‌وکار است. تهیه مدل مالی علاوه بر اینکه اطلاعات ارزشمندی را برای مؤسسان در رابطه با پتانسیل رشد استارتاپ و برای سرمایه‌گذاران در رابطه با جذابیت ارزش پیشنهادی استارتاپ به همراه می‌آورد، از پیش‌نیازهای مهم در فرایند جذب سرمایه است. دوره آموزش «پیش‌بینی مالی استارتاپ» با فراهم کردن دانش لازم برای درک اجزای مدل مالی استارتاپ‌ها، شما را قادر می‌سازد تا با انواع روش‌های محاسبه اندازه بازار، تخمین سهم بازار، انواع مدل‌های رشد استارتاپ‌ها و نکات مهم دیگر که برای تهیه و راستی‌آزمایی یک فایل پیش‌بینی مالی ضروری است، آشنا شوید. برای رشد و توسعه‌ی استارتاپ خود با تکیه بر تجارب اساتید این حوزه و دقت در تهیه مدل‌های مالی می‌توانید پیش‌بینی دقیق‌تری از روند رشد استارتاپ خود داشته باشید.
چکیده آنچه که در دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning) خواهید آموخت اگر قصد دارید یک دوره یادگیری ماشین بگذرانید، کافی است کمی در اینترنت جستجو کنید. تعداد دوره‌ها اینقدر زیاد هستند که چندسالی لازم دارید تا از ابتدا تا مقطع قابل قبولی را طی کنید. شاید به ندرت دوره جامعی را پیدا کنید که این سه نکته را در اختیار شما بگذارد: 1. آموزش ریاضیات و تئوری الگوریتم‌ها در کنار پیاده‌سازی و کاربرد هر کدام از آن‌ها 2. توسعه و Deploy اپلیکشین‌های مبتنی بر Machine learning 3. امکان بهره‌گیری از روش‌های سریعتر یادگیری ماشین مانند Pycaret ما در این دوره، هم بر آموزش مفاهیم اصلی و نحوه کارکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین تاکید داریم هم بر نحوه استفاده از این الگوریتم‌ها در سطح کد به گونه‌ای که بتوانید در نهایت محصول خود را توسعه داده و به صورت اولیه، در بستر وب سرویس‌دهی کنید. دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning) مناسب چه کسانی است؟ • اگر جهت اجرای ایده خود نیاز به استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین دارید. • اگر بنیان‌گذار استارتاپ هستید و نیاز به استفاده از یادگیری ماشین در بهبود ایده استارتاپی خود دارید. • اگر قصد دارید تا محصول نهایی خود را Deploy نمایید. • اگر دانشجو یا محقق هستید و قصد دارید با تسلط بیشتر، چه از نظر تئوری و کدنویسی از یادگیری ماشین استفاده کنید. • اگر تمایل دارید تا در فرصت‌های شغلی با عنوان Machine learning Engineer یا Data Scientist در داخل یا خارج از ایران، امتیاز بیشتری را با توجه به تسلط در یادگیری ماشین اخد نمایید. بعد از فراگیری دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)، چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ بعد از گذراندن این دوره، قادر خواهید بود تا الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بر روی داده‌های واقعی پیاده‌سازی و اجرا نمایید. یکی از نقاط قوت این دوره این است که در نهایت شما را به سمت تولید محصول مبتنی بر یادگیری ماشین راهنمایی می‌کند. • آشنایی کامل با ابزارهای یادگیری ماشین در پایتون • آشنایی کامل با کتابخانه (NumPy) • آشنایی کامل با کتابخانه (Pandas) • آموزش نحوه بصری‌سازی داده‌ها (Matplotlib & Seaborn) • پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه (Scikit-learn) • نحوه استفاده از Kaggle Kernel و Google Colab • نحوه Deploy نمودن مدل نهایی با استفاده از Streamlit • استفاده از روش‌های Automl و آموزش Pycaret ویژگی های متمایز دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)، مکتب‌پلاس چیست؟ روش‌های آموزشی استفاده شده در دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)، ویژگی‌های منحصر به فردی دارد که شما را نسبت به نتیجه‌ی نهایی حاصل از فراگیری دوره مطمئن خواهد کرد. این ویژگی‌ها به شرح ذیل است: • کدهای مربوط به الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قدم به قدم با استفاده از کتابخانه‌های مربوطه توضیح داده می‌شود. • راه‌حل‌های استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در مسایل تجاری بررسی شده و یک سیستم عملیاتی کامل جهت اجرا در وبسایت و اپلیکیشن شما ساخته می‌شود. • مراحل Deploy نمودن و توسعه محصول مبتنی بر یادگیری ماشین آموزش داده خواهد شد.