دوره آموزشی - جستجوی «مدیر کارخانه، سرپرست خط»

نتایج جستجوی «مدیر کارخانه، سرپرست خط» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

آموزش رایگان بهبود شبکه‌های عصبی عمیق

کاربرد دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چیست؟ شبکه عصبی عمیق یک شبکه عصبی با سطح مشخصی از پیچیدگی و بیش از دولایه است. این نوع شبکه‌ها از مدل‌سازی سطح بالای ریاضی برای پردازش داده‌ها به روش‌های پیچیده استفاده می‌کنند. به‌طورکلی شبکه عصبی یک فناوری است که برای شبیه‌سازی فعالیت مغز انسان ساخته شده‌است؛ شناخت الگو و عبور ورودی از طریق لایه‌های اتصالات عصبی شبیه‌سازی شده مختلف از مهم‌ترین این فعالیت‌هاست. بسیاری از کارشناسان شبکه‌های عصبی عمیق را شبکه‌هایی تعریف می‌کنند که یک‌لایه ورودی، یک‌لایه خروجی و حداقل یک‌لایه پنهان در بین آن‌ها دارند. هر لایه نوع خاصی از مرتب‌سازی و ترتیب را در فرایندها انجام می‌دهند. یکی از کاربردهای کلیدی شبکه عصبی عمیق سروکار داشتن با داده‌های بدون برچسب یا ساختار نیافته است. عبارت یادگیری عمیق هم برای توصیف این شبکه‌های عصبی عمیق به کار می‌رود؛ چراکه یادگیری عمیق شکل خاصی از یادگیری ماشین را نشان می‌دهد که در آن فناوری‌ها با استفاده از جنبه‌های هوش مصنوعی به دنبال طبقه‌بندی و تنظیم اطلاعات فراتر از پروتکل‌های ساده ورودی و خروجی هستند. هدف از یادگیری دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چیست؟ آموزش بهبود شبکه عصبی عمیق، دومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. هدف از این دوره این است که بتوانید فرایندهایی که منجر به کارایی می‌شوند و به طور سیستماتیک نتایج خوبی به بار می‌آورند، را درک کنید. در پایان این دوره شما خواهید توانست بهترین روش‌ها را برای آموزش و توسعه مجموعه‌های آزمون و تجزیه و تحلیل بایاس واریانس استفاده کرده و آن‌ها را برای ایجاد برنامه‌های یادگیری عمیق به کار ببرید. دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق مناسب چه کسانی است؟ کسانی که با هوش مصنوعی آشنایی دارند و می‌خواهند مهارت‌های خود را ارتقا دهند. برنامه‌نویسانی که به کار کردن در حوزه بهبود شبکه عصبی عمیق علاقه‌مندند. دانشجویان علوم مهندسی، پزشکی و پایه بعد از فراگیری دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ با گذراندن این دوره مهارت‌های شما در زمینه بهبود شبکه‌های عصبی عمیق ارتقا پیدا خواهد کرد و می‌توانید از تکنیک‌های استاندارد شبکه عصبی عمیق استفاده کنید. این تکنیک‌ها عبارت‌اند از: تنسورفلو (Tensorflow) یادگیری عمیق بهینه‌سازی ریاضی تنظیم هایپر پارامترها مقداردهی اولیه نرمال‌سازی بسته‌ها پیاده‌سازی و به‌کارگیری انواع الگوریتم‌های بهینه‌سازی

118,150 تومان

آموزش مدل‌های توالی و پردازش زبان طبیعی

ویدیوهای زبان اصلی دوره به صورت رایگان هستند اما برای دسترسی به زیرنویس فارسی ویدیوها می توانید محتوای دوره را خریداری کنید. کاربرد دوره آموزش مدل ‌های توالی (sequence model) و پردازش زبان طبیعی مدل‌های توالی در کاربردهایی که به تجزیه‌وتحلیل داده‌های ورودی به‌عنوان یک جریان هم‌بسته مداوم احتیاج دارد، نقشی اساسی ایفا می‌کند. این مقادیر می‌توانند داده‌های سری زمانی باشند که تقاضای یک محصول را در یک بازه زمانی خاص پیش‌بینی می‌کنند. کاربرد دیگر مدل‌های توالی می‌تواند در پیش‌بینی متن باشد. سیستم بر اساس توالی آخرین عبارت و مجموعه‌ای از شرایط و قوانین از قبل بارگذاری شده، قادر است کلمه بعدی را پیش‌بینی کند. یکی از انواع شبکه‌ها که در تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی (NLP) و پردازش داده‌های متوالی استفاده می‌شود، شبکه عصبی بازگشتی یا RNN نام دارد. با فراگیری آموزش مدل‌های توالی به‌عنوان بخشی از RNN کسب‌وکارها می‌توانند عملیات خود را تقویت کنند و تصمیم‌گیری‌هایشان را بهبود بخشند. در این دوره از آموزش مدل‌های توالی و آموزش پردازش زبان شما با مدل‌های NLP و اپلیکیشن‌های جذابشان مانند تشخیص گفتار، ترکیب موسیقی، چت‌بات‌ها، ترجمه ماشینی، درک زبان طبیعی و تکامل الگوریتم‌های توالی آشنا خواهید شد. هدف از یادگیری دوره آموزش مدل‌ های توالی و پردازش زبان طبیعی چیست؟ آموزش sequence model، دومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. هدف از این دوره، این است که شما بتوانید با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و انواع رایج‌تر آن مانند GRU و LSTM کار کنید. با استفاده از این مدل‌ها می‌توانید پردازش زبان طبیعی و Word Embedding را یاد بگیرید. دوره آموزش مدل‌‌های توالی و پردازش زبان طبیعی مناسب چه کسانی است؟ دانشجویان و فارغ‌التحصیلان مهندسی کامپیوتر و هوش مصنوعی کسانی که به ساخت اپلیکیشن‌های کاربردی با استفاده از یادگیری عمیق علاقه‌مندند. مهندسانی که نمی‌خواهند از دنیای تکنولوژی عقب بمانند. بعد از فراگیری دوره آموزش مدل‌‌های تربیتی (sequence model) و پردازش زبان طبیعی چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ پس از فراگیری آموزش مدل‌های ترتیبی شاهد ارتقاء مهارت‌های زیر در خود خواهید بود: پردازش زبان طبیعی (NLP) حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) واحد بازگشتی گیتی (GRU) شبکه عصبی بازگشتی (RNN) مدل‌های توجه

160,650 تومان

آموزش اصول وام قابل تبدیل به سهام برای جذب سرمایه استارتاپ

وام قابل تبدیل به سهام، یکی از جذاب‌ترین و پرکاربردترین روش‌های جذب سرمایه برای استارتاپ‎ها و کسب‌وکارهای نوپاست. خصوصاً وقتی در نظر بگیریم مهم‌ترین موضوعی که مذاکرات بین سرمایه‌‎گذار و استارتاپ را به بن ‎بست می‎کشاند عدم توافق طرفین بر سر ارزش شرکت است؛ فرمت قراردادی وام قابل تبدیل به سهام به زیبایی این معضل را حل کرده و احتمال رسیدن به یک معامله برد-برد را بالا می‎برد. اگر به دنبال راه‌اندازی استارتاپ خود و ارائه خدمات به مشتریان بوده باشید، به‌عنوان یکی از اصلی‌ترین چالش‌های کسب‌وکار خود با تأمین سرمایه برای پیشبرد اهداف خود روبرو بوده‌اید. روش‌های مختلفی برای تأمین مالی استارتاپ‌ها وجود دارد اما آنچه بیش از هر چیز اهمیت دارد، نحوه‌ی بررسی مزایای استفاده از هریک از موارد به‌طور اختصاصی برای استارتاپ‌ها می‌باشد. این در حالی است که هر کسب‌وکار یا استارتاپ در ابتدای فعالیت خویش نیاز مبرمی به سرمایه مالی دارد تا ابتدایی‌ترین نیازهای خویش را برآورده نماید. نیازهایی که می‌تواند سرمایه‌های انسانی استارتاپ را نیز در بهبود عملکرد خود یاری کند. ما در دوره آموزش وام قابل تبدیل به سهام برای جذب سرمایه استارتاپ سعی داریم تا به‌درستی توصیفی دقیق از آن داشته و مزایای استفاده از وام قابل تبدیل به سهام را در استارتاپ‌ها یادآور شویم، اجزای آن را بررسی کرده و ملاحظات و شرایط قانونی آن را بیاموزیم. همچنین نحوه‌ی دریافت وام قابل تبدیل به سهام را نیز گام‌به‌گام آموزش دهیم. در همین راستا استارتاپ‌ها به‌منظور تأمین برخی از هزینه‌های اولیه خویش متوسل به سرمایه‌گذارانی (Angel Investors) می‌شوند که با انتقال منابع مالی در قالب یک وام کوتاه‌مدت، خود را به هنگام سررسید مطالبه آن، سهامدار شرکت می‌دانند. اما به‌راستی «وام قابل تبدیل به سهام» چیست؟ می‌بایست گفت که Convertible Note نوعی سرمایه کوتاه‌مدت است که توسط شخص وام‌دهنده در قالب یک شخص حقیقی یا حقوقی به یک کسب‌وکار یا استارتاپ اعطاء می‌گردد. درواقع وام اعطایی در قالب یک قرارداد وام قابل تبدیل به سهام منعقد می‌شود؛ بدین معنا که پس از فرا رسیدن موعد بازپرداخت مبلغ وام، آن بخش از مبلغ واحد که حداکثر میزان ارزش‌گذاری آن لحاظ می‌گردد، به سهام ممتاز استارتاپ تبدیل می‌گردد و وام‌دهنده خود را با امتیازاتی از قبیل سود سالانه وام اعطایی، درصد تخفیف اعطای سهام و تخفیف در خرید سهام جدید به‌عنوان یک سهامدار استارتاپ در نظر می‌گیرد. البته قید سهام ممتاز بدین‌جهت است که سرمایه‌گذاران اغلب خواستار سهام ویژه و ممتاز هستند و به این دلیل نیست که نتوان سهام عادی را به ایشان پیشنهاد داد. تحقق مبلغ پرداختی قابل تبدیل به سهام، بستگی به موفقیت استارتاپ دارد به‌نحوی‌که اگر استارتاپ در بازه زمانی مشخص‌شده (سررسید وام) موفق به پیشبرد اهداف خویش نشود و فعالیت خویش منجر به سوددهی و افزایش سهام کسب‌وکار نشود، ملزم است اصل‌وفرع مبلغ وام را در زمان سررسید مطالبه وجه به سرمایه‌گذار پرداخت کند. در مقابل در صورت موفقیت استارتاپ به‌منظور تحکیم و افزایش ارزش سهام خویش، اقدام به ارزش‌گذاری مبلغ وام در زمان سررسید مطالبه وام می‌کند و به ازای آن، سهام (عادی یا ممتاز) با شرایط ویژه‌ای به سرمایه‌گذار پرداخت می‌کند. ما در دوره‌ی وام قابل تبدیل به سهام همچنین سعی داریم تا با ارائه موارد دقیق، مدل‌های تئوریک اعطای وام و همچنین تعارضات ناشی از حقوق صاحبان سهام استارتاپ‌ها را بررسی کنیم. البته باید در نظر داشت که برخلاف سایر مدل‎‌های دریافت سرمایه، وام قابل تبدیل به سهام پیچیدگی‌‌ها و ملاحظات حقوقی و نکته‌‎های مذاکراتی فراوانی دارد که اگر رعایت نشوند، می‎توانند منافع بنیان‌گذار و یا سرمایه‌گذار را درخطر قرار دهد. ما در این دوره، تلاش کرده‌‎ایم ضمن معرفی کامل تاریخچه، مکانیسم‌‌های مالی و نحوه طراحی، ملاحظات و الزامات حقوقی و ... به شرکت‎‌کننده درکی عمیق و دست اول از نحوه انعقاد این مدل قرارداد ارائه کنیم.

424,150 تومان

آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق

کاربرد دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چیست؟ یادگیری ماشین روشی برای تحلیل داده‌ها است که ساخت مدل‌های تحلیلی را خودکار می‌کند. ماشین لرنینگ شاخه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شود و مبتنی بر این ایده است که سیستم‌ها می‌توانند از داده‌ها بیاموزند، الگوها را شناسایی کنند و با حداقل دخالت انسان تصمیم بگیرند. آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق، سومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. در این دوره یاد خواهید گرفت که چگونه یک پروژه را در این زمینه با موفقیت ایجاد کنید و به‌عنوان رهبر پروژه تصمیم‌گیری‌های لازم را انجام دهید. در پایان شما قادر خواهید بود خطاهای موجود در سیستم یادگیری ماشین را تشخیص دهید، استراتژی‌هایتان را برای کاهش خطاها اولویت‌بندی کنید و تنظیمات پیچیده ML مانند مجموعه‌های آموزش و آزمایش ناسازگار را درک کنید. یادگیری end-to-end، یادگیری انتقال و یادگیری چند وظیفه‌ای از دیگر کارهایی است که بعد از گذراندن این دوره قادر به انجام آن‌ها خواهید بود. هدف از یادگیری دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چیست؟ هدف از دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین این است که شما بتوانید توانایی‌ها، چالش‌ها و پیامدهای یادگیری عمیق را درک کنید. این دوره شما را برای مشارکت در توسعه فناوری پیشرفته هوش مصنوعی آماده می‌کند. علاوه بر این موارد، دوره حاضر مسیری برای شما فراهم می‌کند تا دانش و مهارت لازم را، برای استفاده از یادگیری ماشین در کار خود، ارتقا سطح فنی‌تان و برداشتن گام نهایی در دنیای هوش مصنوعی به دست آورید. دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق مناسب چه کسانی است؟ این دوره نحوه انجام پروژه یادگیری ماشین را به شما آموزش می‌دهد؛ بنابراین این دوره برای کسانی که دانش اولیه یادگیری ماشین دارند، بسیار مناسب است. دوره آموزش یادگیری ماشین با استفاده از تجربه اندریو انجی (Andrew Ng) در ساخت و حمل بسیاری از محصولات یادگیری عمیق تهیه دیده شده است. اگر شما دوست دارید یک رهبر فنی شوید و بتوانید یک تیم هوش مصنوعی را به‌خوبی هدایت کنید، این دوره قطعاً به شما در این راه کمک خواهد کرد. چراکه این دوره تجربه صنعت را به شما ارائه می‌دهد که تنها در صورت سال‌ها کار کردن در این حوزه به دست می‌آید. بعد از فراگیری دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ این دوره به شما می‌آموزد که چگونه پروژه‌های یادگیری ماشین را به بهترین نحو رهبری کرده و انجام دهید. در این راستا مهارت‌های زیر را فرامی‌گیرید: یادگیری عمیق Inductive Transfer یادگیری ماشین یادگیری چند وظیفه‌ای تصمیم‌گیری

50,150 تومان

آموزش ارزیاب کانون ارزیابی و توسعه

کانون ارزیابی و توسعه، به‌عنوان معتبرترین و پیشرفته‌ترین مرکز در ارائه‌ی روش صحیح ارزیابی شایستگی‌های افراد در محیط‌های واقعی کار به آن‌ها کمک می‌کند و نتایج آن ارزیابی‌ها را می‌توان بیش از روش‌های دیگر ارزیابی قابل‌اتکا دانست. دستیابی به روش‌های درست سنجش افراد و اختصاص پایگاه داده‌ای قابل استناد یکی از دغدغه‌های امروزه‌ی مدیران منابع انسانی هر سازمان است. کانون ارزیابی و توسعه می‌کوشد این فرایند را که در بسیاری از کشورهای پیشرو مورداستفاده قرارگرفته است و در کشورمان نیز از اوایل دهه هشتاد شمسی تا به اکنون استفاده می‌شود به بهترین شکل اجرا نموده و تا جایی که دولت نیز آن را برای تمام دستگاه‌های اجرایی خود ابلاغ کرده است، به‌خوبی و با کیفیتی در سطح جهانی عرضه کند. ارزیابی‌های کانون ارزیابی (Assessment Center) مطابق با استاندارد رفتار، توسط ارزیاب آموزش‌دیده در چند تمرینات شبیه‌سازی‌شده مرتبط با شغل و پرسشنامه‌های شخصیتی و آزمون‌های توانایی از طریق تکنیک‌های ارزیابی (ORCE, STAR, ECR, …) طبقه‌بندی رفتاری بررسی‌شده و درنهایت با پیشرفته‌ترین روش‌ها موردسنجش قرار می‌گیرند. این قضاوت‌ها در جلسه جمع‌بندی (Wash up) متشکل از ارزیابان طرح‌شده و یا طی فرایند آماری اطلاعات با هم تلفیق می‌شوند. تمامی اطلاعات آماری به‌منظور بهره‌گیری و توسعه جمع‌آوری‌شده و در جلسه ارزیابان، رفتارهای جامع داوطلب در تمرین‌های مختلف بررسی و نتیجه عملکرد در قالب گزارش بازخورد به فرد، متولی منابع انسانی و مدیر ارشد ارائه می‌گردد. سیستم مدیریت مبتنی بر شایستگی افراد و سنجش استعداد کارکنان، نمونه‌ای از گام مهم صنعت کشور برای ایجاد شایسته‌سالاری مدنی است، شایسته‌سالاری که این روزها می‌بایست از خود و سازمان خودمان آغاز کنیم.

296,650 تومان

آموزش رایگان اکسل (مقدماتی)

با آموزش رایگان اکسل یک گام به جلو بردارید. آموزش رایگان اکسل : نرم‌افزار اکسل (Microsoft Excel) یک نرم‌افزار صفحه گسترده و کاربردی به خصوص در حوزه مدیریت پروژه است. صفحه گسترده به برنامه‌هایی گفته می‌شود که اطلاعات متنی و عددی را در قالب جدول نگهداری می‌کنند. ساختار جدولی صفحات این‌گونه برنامه‌ها، کاربران را قادر می‌سازد که تا با استفاده از از فرمول، بین اطلاعات موجود در آن‌ها ارتباط برقرار نمایند. در برنامه اکسل بسیاری از محاسبات پیچیده از طریق توابع از پیش‌تعریف‌شده قابل انجام است. از نمونه‌های متداول آن می‌توان جمع، میانگین، تعیین حداکثر، تعیین حداقل، شمارش داده‌های عددی، شمارش شرطی را نام برد. که تمام این موارد در آموزش رایگان اکسل مکتب‌خونه بیان شده است. برنامه‌ی Excel علاوه بر فرمول‌ها و توابع، قابلیت‌های دیگری برای سازماندهی صفحات و مدیریت آن‌ها ارائه می‌دهد. همچنین امکاناتی نظیر جستجوی اطلاعات و مرتب‌کردن داده‌ها، به سهولت کار با داده‌هایی با حجم بالا کمک می کند. دستورات گسترده در جهت قالب‌بندی داده‌ها و رسم نمودار بر مبنای داده‌های جدول نیز از جمله امکاناتی است که برنامه Excel برای ارائه بهتر گزارشات عرضه می‌کند. برنامه Excel امکانات مناسبی جهت ویرایش کاربرگ (Worksheet) ارائه می‌دهد. ازجمله این امکانات می‌توان به اضافه کردن سطر و ستون، حذف سطر و ستون‌های اضافی، قالب‌بندی محتویات سلول، تغییر نحوه نمایش اعداد اشاره کرد. Excel اطلاعات را در قالب کارپوشه (Workbook) نگهداری می کند و هر Workbook می‌تواند شامل تعداد نامحدودی برگه (Sheet) باشد، از آن‌جا که داده‌ها را در این برگه‌ها نگهداری می‌کند، مدیریت و سازماندهی آن‌ها از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است و به‌همین‌منظور در درس سوم از آموزش رایگان نرم افزار مایکروسافت اکسل به‌طورکامل به این موضوع پرداخته شده‌است. همان‌طور که اشاره شد، محتوای سلول‌ها یا مقدار هستند یا فرمول، برای انجام محاسبات از امکانات فرمول‌نویسی Excel استفاده می‌شود. این محاسبات می‌توانند مبتنی بر داده‌های سلول‌های دیگر باشند. در درس چهارم از این آموزش با اصول کار با فرمول‌ها و امکانات محاسباتی Excel آشنا خواهید شد. رسم نمودار براساس جدول داده‌ها، یکی از مهم‌ترین قابلیت‌های اکسل است که به تجزیه و تحلیل داده‌ها کمک می‌کند. در حقیقیت، نمودار نمایش تصویری داده‌ها است که در آن داده‌ها توسط نمادهای گرافیکی مانند: نقطه، خط، میله، حباب و ... نشان داده می‌شوند. با استفاده از نمودارها، ارزیابی و مقایسه داده ها سریع‌تر و ساده‌تر خواهد شد. در درس پنجم از آموزش رایگان اکسل به‌طور کامل با ایجاد و ویرایش نمودارها در اکسل آشنا خواهید شد. نرم‌افزار اکسل امکانات زیادی برای ایجاد و مدیریت لیست‌های اطلاعات ارائه می‌دهد. منظور از لیست، جدول حاوی اطلاعات است که معمولاً هر سطر آن تحت عنوان رکورد مشخصات یک قلم‌داده را دربرمی‌گیرد و ستون‌های آن با فیلدها به مشخصات اقلام اختصاص دارد که در درس ششم از آموزش به این موضوعات پرداخته خواهد شد. یکی دیگر از مهم‌ترین عملیات‌ها که هر کاربر Excel باید قادر به انجام آن باشد، صفحه‌بندی و چاپ Sheet است. برنامه اکسل امکانات زیادی برای تنظیم خصوصیات صفحه و چاپ آن ارائه می‌کند که در درس هفتم از آموزش رایگان اکسل به بررسی تنظیم مشخصات چاپی Sheet و چاپ آن پرداخته می‌شود. یادگیری اکسل را با مکتب خونه دنبال کنید.

50,150 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 امواج الیوت و الگوهای هارمونیک

آموزش امواج الیوت و الگوهای هارمونیک در تحلیل تکنیکال: نظریه امواج الیوت یکی از پیشروترین و جدیدترین نظریه‌های موجود در بازارهای مالی است که توسط رالف نلسون الیوت در دهه 1930 مطرح شد. الیوت پس از بازنشستگی به دلیل بیماری، به منظور پر کردن وقت خود شروع به مطالعه نمودارهای ماهانه، هفتگی، روزانه، ساعتی و 30 دقیقه‌ای شاخص‌های مختلف برای 75 سال کرد و پس از انجام تحقیقات بسیار، نظریه خود را ارائه داد. این نظریه یک روش تحلیل تکنیکال است که به دنبال کشف الگوهای قیمت بلندمدت مربوط به تغییرات احساسات سرمایه‌گذاران و روانشناسی آنان و استفاده از آن جهت پیش‌بینی جهت حرکت قیمتی در بازارهای مالی از جمله بازار سهام و آتی است. نظریه امواج الیوت در سال 1935 زمانی مشهور شد که الیوت پیش‌بینی اعجاب انگیز خود را درباره اتمام روند نزولی بازار سهام که مخالف با نظر دیگر فعالین بازار بود، اعلام کرد. پس از آن این نظریه تبدیل به یکی از مهم‌ترین اصول سرمایه‌گذاری برای هزاران مدیر سهام، بازرگان و سرمایه‌گذار خصوصی شده است به طوری که شرکت Elliott Wave International بزرگترین شرکت تجزیه و تحلیل مالی و پیش‌بینی بازار مستقل در جهان است که تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی بازار را بر اساس مدل الیوت انجام می‌دهد. الیوت قوانین حاکم بر نمودارهای قیمتی را پیدا کرده و نحوه شناسایی، پیش‌بینی و استفاده از این الگوهای موجی را توصیف کرد. این نتایج در کتاب "R.N. Elliott's Masterworks" ، که در سال 1994 منتشر شده است، پوشش داده شده است. الیوت همچنین یادآوری می‌کند که این الگوها اطمینانی در مورد حرکت قیمت در آینده را ارائه نمی‌دهند، بلکه به منظور کمک به پیش‌بینی احتمالی حرکات بعدی در بازار مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوها می‌توانند همراه با سایر اشکال تحلیل تکنیکال، از جمله شاخص‌های تکنیکالی، برای شناسایی فرصت‌های ویژه مورد استفاده قرار گیرند و به همین دلیل است که معامله‌گران ممکن است برداشت‌های متفاوتی از ساختار موج الیوت بازار در یک زمان مشخص داشته باشند. همچنین باید توجه داشت که مهم‌ترین مزیت الگوهای امواج الیوتی پیش‌بینی دقیق تراز قیمتی در آینده بازار است که به نوعی نقص سیستم‌های کلاسیک تحلیل به شمار می‌آید. یکی دیگر از روش‌های تحلیلی که در واقع نشات گرفته از سیستم معاملاتی الیوت است، الگوهای هارمونیک می‌باشد. نظریه اصلی الگوهای هارمونیک بر اساس حرکات قیمت-زمان شکل گرفته است که بر پایه روابط نسبت فیبوناچی و تقارن آن در بازارها می‌باشد که با ارائه الگوهای قیمتی بر اساس نسبت‌های فیبوناتچی سعی بر پیش‌بینی اتمام روند اصلاحی بازار دارد. در این دوره از آموزش تحلیل تکنیکال پیشرفته که نیازمند تسلط بر تحلیل تکنیکال کلاسیک و ایچیموکو می‌باشد، ابتدا قوانین و اصول پایه‌ای امواج الیوت به صورت مفصل بسط و شرح داده شده و در هر مرحله با بیان مثال‌های مفصل، به تفهیم و آموزش اصول و قوانین امواج الیوت و الگوهای هارمونیک پرداخته شده است. در این دوره پس از یادگیری اصول و قوانین امواج الیوت، به بررسی و آموزش تمامی الگوهای هارمونیک ساده و پیشرفته به همراه مثال پرداخته می شود و در انتها نیز به منظور جمع‌بندی و ایجاد سیستم معاملاتی مناسب برای معامله‌گران به بررسی چند مثال و ترکیب سیستم معاملاتی الیوت، ایچیموکو و کلاسیک پرداخته شده تا معامله‌گر به خوبی توانایی تنظیم و به کارگیری سیستم‌های معاملاتی مختلف را پیدا کند. در نهایت به منظور صرفه‌جویی در وقت معامله‌گران برای پیدا کردن سهام مناسب، به بیان اهمیت و آموزش مبحث فیلترنویسی در بورس ایران پرداخته شده است.

679,150 تومان
دوشنبه 7 خرداد 1403، ساعت 07:53