منابع ارتقای شغلیدوره آموزشیجستجوی "پژوهشگر هوش مصنوعی AI"

پژوهشگر هوش مصنوعی AI

استخدام آماده به کار[جدید] تبادل‌ نظر دوره‌آموزشی مقاله کتاب فایل و قالب نرم‌افزار اخبار استخدامی

دوره آموزشی - جستجوی «پژوهشگر هوش مصنوعی AI»

نتایج جستجوی «پژوهشگر هوش مصنوعی AI» 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

دوره آموزشی

جاب ویژن

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

دوره آموزشی

جاب ویژن

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

دوره آموزشی

جاب ویژن

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

دوره آموزشی

جاب ویژن

پردازش اطلاعات بازارهای مالی در پایتون

فعالیت در بازارهای مالی در عصر حاضر به یکی از پرطرف‌دارترین زمینه‌های کاری تبدیل شده است. افراد زیادی هر روز به بازارهای مختلفی مثل فارکس، بورس یا ارز دیجیتال می‌پیوندند. این افراد با هدف‌های بلندمدت یا کوتاه‌مدت، سعی در حفظ و افزایش ارزش سرمایه خود دارند. اما این کار بدون شک ساده نخواهد بود. چراکه در این بازارها افراد زیادی فعال بوده و درصد قابل‌توجهی از آن‌ها، توانایی بالایی برای تحلیل و پیش‌بینی روندهای بازار دارند. در شرایطی که افراد پرتعدادی بدون برخورداری از دانش یا هوش کافی به بازارهای مالی وارد می‌شوند، می‌توان با برداشتن قدم‌های درست و استفاده از ابزار مناسب، به موفقیتی مثال‌زدنی دست‌یافت. برای این کار تنها کافی است ابزار را درست بشناسیم. یکی از مهم‌ترین و کاربردی‌ترین ابزارهای موجود برای تحلیل بازار مالی، زبان برنامه‌نویسی پایتون است. این زبان یکی از معدود زبان‌های چندمنظوره بوده و یکی از بهترین زبان‌های موجود برای تحلیل داده‌های حجیم به‌حساب می‌آید. داده‌هایی مثل پست‌های شبکه اجتماعی (تحلیل فاندامنتال) یا حجم معاملات (تحلیل تکنیکال). با شرکت در این دوره شما می‌توانید تحلیل بازار را با کمک کتابخانه‌های پایتون برای خود ساده‌تر کنید. در دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون، برنامه‌نویسی و تحلیل بازار مالی را به‌صورت هم‌زمان و پایه‌ای یاد خواهید گرفت. برای آشنایی دقیق‌تر با جزئیات این دوره با ما همراه باشید.. هدف از یادگیری دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون چیست؟ هدف اصلی و نهایی این دوره، متصل کردن دنیای برنامه‌نویسی و اقتصاد به یکدیگر است. دانشجویان، برنامه‌نویسان و علاقه‌مندان به بازارهای مالی می‌توانند با شرکت در این دوره به طور پایه‌ای و از صفر (بدون پیش‌نیاز) تلفیقی از مباحث مالی و برنامه‌نویسی را یاد بگیرند. از دیگر اهداف یادگیری دوره آموزش پردازش بازارهای مالی با پایتون می‌توان به طراحی استراتژی بازارهای مالی، طراحی الگوریتم معاملاتی، یادگیری مقدمات پایتون، یادگیری داده‌کاوی و راهکارهای مصور کردن داده اشاره کرد. بعد از فراگیری دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ در پایان این دوره می‌توانید با کمک وب اسکریپینگ، داده‌های مربوط به معاملات را وارد جریان تحلیل کرده و پردازش کنید. همچنین شیوه تدوین استراتژی برای بازارهای مالی را یاد خواهید گرفت. در پایان این دوره همچنین قادر خواهید بود برای دریافت داده‌ها از کانال‌های مربوط، اتوماسیون طراحی کنید. با گذراندن دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون مکتب‌خونه می‌توانید هر دو نوع تحلیل (تکنیکال و فاندامنتال) را با استفاده از کتابخانه‌های پایتون و اکسل با بالاترین سرعت و دقت انجام دهید.

483,650 تومان

دوره آموزشی

جاب ویژن

آموزش منابع انسانی داده محور – بخش یکم

امروزه بيشتر فرایندها در محيط کار، قابل‌اندازه‌گیری هستند؛ از اين‌ رو، در رویکردهای اخیر، به موضوع داده‌های موجود در واحد منابع انسانی و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها به‌عنوان اصلی‌ترین رویکرد در حوزه منابع انساني تاکید می‌شود. مفاهیمی همچون تحلیل افراد، تحلیل نیروی انسانی، تحليل نيروي کار و منابع انسانی هوشمند نمونه آشکار چنین رویکردهایی بوده که بیان‌گر عمق تغییر نقش‌های منابع انسانی در سازمان‌های معاصر است. در این رویکردها، تلاش می‌شود با گردآوری داده‌های نیروی انسانی و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها برای سازمان‌ها، ارزش‌آفرینی شده، مزیت رقابتی خلق شود. در اين فرادرس، ابتدا به بررسی مفاهيم، پيش‌زمينه‌ها و زيرساخت‌های منابع انسانی داده‌محور پرداخته، سپس با رويکردی کاربردی چگونگی استفاده از داده‌ها را برای دستیابی به بینش لازم برای استفاده در فرایندهای روزمره منابع انسانی از قبیل جذب و استخدام، آموزش و توسعه، ایمنی و بهداشت، مدیریت عملکرد و نگرش‌های منابع انسانی بیان خواهيم کرد.

799,000 تومان

دوره آموزشی

فرادرس

آموزش تحلیل داده‌های بزرگ با نرم‌افزار متلب

در دوره‌ی پیش‌رو، قبل از معرفی جعبه‌ابزار کلان داده، مفهوم تحلیل داده و همچنین مهم‌ترین روش‌های مورد استفاده در آن ( از حالت ساده تا پیشرفته )، توضیح داده شده و در نرم‌افزار، پیاده‌سازی می‌شود. در گام بعد، به معرفی جعبه‌ابزار big data ، پرداخته شده و کاربران با مفاهیم جدید آن آشنا می‌شوند و با دیدن مثال‌هایی، چگونگی به کارگیری این ابزار را می‌آموزند.

160,650 تومان

دوره آموزشی

جاب ویژن

سرمایه‌گذاری و آشنایی با بورس

این روزها بحث بورس در بین جوامع خیلی داغ شده است. اما اینکه بورس تهران حوزه خوبی برای سرمایه گذاری است و چشم انداز خوبی دارد یا نه سوال اصلی ماست. برای قدم گذاشتن در حوزه بورس و سرمایه گذاری باید دانش کافی و به روزی داشته باشیم. خیلی از افراد بدون آگاهی و علم وارد حوزه بورس و سرمایه گذاری می شوند و ضررهای هنگفتی می کنند اما اگر با آگاهی و بینش قبلی پا به عرصه بورس و سرمایه گذاری بگذاریم اتفاق های خوبی خواهد افتاد. هر فردی از طریق کار و شغلی که دارد درآمدی به صورت ماهانه، روزانه یا ساعتی کسب میکند که بخشی از این درآمد صرف هزینه های زندگی روزمره میشود وباقی مانده آن به عنوام پسانداز فرد تعریف میشود. افراد در تلاشند که با پس انداز خود سرمایه گذاری امن و پربازدهای داشته باشند. خیلی از افراد پول پس اندازی خود را در بانک میگذارند، طلا و سکه میخرند، ملک و زمین میخرند و....اما یکی دیگر از راههای سرمایه گذاری پس اندازها سرمایه گذاری در بازار بورس است. خیلی از افرادی که درآمدهای کمی از شغلشان دارند و نمیتوانند پول پس انداز کنند میتوانند هدف اصلی خود را آموزش سرمایه گذاری در بورس قرار دهند .اما چرا؟ خیلی ساده است زیرا حداقل سرمایه برای ورود به بازار بورس 500هزار تومان است و افراد زیادی هستند که حتی با درآمد ماهیانه کم میتوانند 500هزار تومن پس انداز کنند. حالا فردی که در ماه میتواند فقط 500 هزار تومان پس انداز کند چگونه سرمایه گذاری کند و پول اندک خود را رشد دهد؟ خب کاملا واضح و مشخص است که با 500 هزار تومان نمیشود سکه و طلا و ملک خرید و حتی اگر آن را در بانک بگذاریم اصلا سود قابلی دریافت نخواهیم کرد. اما با سرمایه گذاری در بورس میتوانیم سود خوبی با پول اندکی کسب کنیم اما برای کسب این سود نیاز به دانش و علم سرمایه گذاری در بورس داریم. یکی از مزایای سرمایه گذاری در بورس این است که پول ما به راحتی قابل نقد شدن است فرض کنید 200 میلیون تومان پس انداز دارید و میخواهید کسب و کار کوچکی برای خود راه اندازی کنید مثلا مغازه لوازم التحریری بزنید و بعد از مدتی تصمیم به نقد کردن سرمایه خود دارید در این صورت باید تمام اجناس موجود در مغازه خود را بفروشید و نقد کنید و کمی زمان بر و دشوار خواهد بود اما در بازار بورس شما یک برگه سهام در دست دارید که به راحتی میتوانید ان را بفروشید و نقد کنید مثل یک چک امضا شده به راحتی قابل نقد است. یکی دیگر از مزایای ارزشمند سرمایه گذاری در بازار بورس این است که همیشه در دسترس است فقط کافی است موبایل یا کامپیوتر شخصی خود را باز کنید و به اینترنت وصل شوید و خرید و فروش کنید و ارزش پول خود را ببینید.کمی متفاوت تر نگاه کنیم اگر پس انداز خود را صرف خرید زمین در منطقه ای مشخص کنیم آیا هر روز میتوانیم ببینیم به ارزش زمین ما چقدر اضافه شده یا چقدر افت کرده است؟ آیا هر روز به بنگاه املاک میرویم و جویای قیمت ملک خود میشویم؟ آیا اگر به پس اندازمان نیاز فوری داشته باشیم میتوانیم ملک خود را در عرض چند ساعت و یا چند روز به وجه نقد تبدیل کنیم؟ حضور در بازار بورس به جز دانش و آگاهی که عنصر اصلی و حیاتی است، افرادی ریسک پذیر و صبور که نسبت به آینده مالی خود برنامه های روشن و مشخصی دارند را میطلبد. در دوره آموزشی مکتبخونه میتوانیم بازار بورس ایران را بشناسیم و با تحلیل های اصولی که یاد خواهیم گرفت پا به عرصه بورس و خرید وفروش آنلاین گذاشته و سرمایه خود را چندین برابر کنیم در صورتی که دانش و شناختی درستی از این بازار داشته باشیم.

152,150 تومان

دوره آموزشی

جاب ویژن

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

دوره آموزشی

جاب ویژن

Advanced Data Visualization

بصری سازی داده‌ها نه‌تنها در تحلیل داده کمک به سزایی می‌کند بلکه به اخذ تصمیمات استراتژیک در مواقع بحرانی نیز بهره شایانی خواهد رساند. مثلاً در تحلیل داده‌های یک سانحه تصادف رانندگی در یک اتوبان سنگین شهر تهران، دیداری‌سازی اطلاعات می‌تواند حقیقت ماجرا را از زاویه‌ای دیگر موردبررسی قرار دهد و کار آنالیز و تحلیل این حادثه را آسان‌تر کند، یا در جریان بازی‌های المپیک، Data visualization می‌تواند با تحلیل دقیق هر بازی، عوامل موفقیت هر بازیکن و همچنین شرایط موجود برای موفقیت هر تیم را بررسی کند! دنیای Data visualization، دنیای تحلیل و رصدهایی است که روزبه‌روز به جذابیت آن در دنیای تحلیل‌گران داده افزوده می‌شود. در دوره تصویرسازی داده‌ها در مکتب‌خونه، به اهمیت این ابزار بیش‌ازپیش خواهیم پرداخت.

جاب ویژن