রেজিস্ট্রেশন

Class 30: Advanced Data Analysis & Visualization for Digital Marketing
Neura Tech > Lessons > Class 30: Advanced Data Analysis & Visualization for Digital Marketing

shape_image_one shape_image_two shape_image_three shape_image_four
Course Content
MODULE 1: Foundations of AI, Machine Learning, & Python Programming
(দিন ১-৩০ / ক্লাস ১-১২)
0/12
Class 1: Course Introduction & Roadmap
Class 2: Fundamentals of Python for AI & Data Science
Class 3: Advanced Python Programming & Libraries
Class 4: Introduction to Artificial Intelligence
Class 5: Machine Learning Fundamentals
Class 6: Data Science Principles & Workflow
Class 7: Exploratory Data Analysis (EDA)
Class 8: Feature Engineering & Data Preparation
Class 9: Supervised Machine Learning Algorithms
Class 10: Unsupervised Learning & Clustering
Class 11: Introduction to AI Agents & Automation
Class 12: Applied Python Mini Projects & Review
MODULE 2: Generative AI, Deep Q-Learning, LLMs, & Prompt Engineering
(দিন ৩১-৬০ / ক্লাস ১৩-২৪)
0/12
Class 13: Introduction to Generative AI
Class 14: Neural Networks & Deep Learning Basics
Class 15: Large Language Models (LLMs): Structure & Function
Class 16: Deep Q-Learning & Reinforcement Learning
Class 17: Generative AI for Text, Images, & Code
Class 18: Ethics of Generative AI & Responsible Use
Class 19: Advanced Prompt Engineering
Class 20: Fine-tuning LLMs for Custom Applications
Class 21: Human-in-the-Loop AI & Crowdsourcing
Class 22: AI Agents for Business Productivity
Class 23: Generative AI Project Development
Class 24: Midterm Capstone & Module Review
MODULE 3: Blockchain, Data Science for Business, & Digital Marketing
(দিন ৬১-৯০ / ক্লাস ২৫-৩৬)
0/12
Class 25: Blockchain Technology Fundamentals
Class 26: Smart Contracts & Decentralized Applications (DApps)
Class 27: Data Science for Business Intelligence
Class 28: AI-powered Automation in IT Management
Class 29: Principles of Digital Marketing in Tech
Class 30: Advanced Data Analysis & Visualization for Digital Marketing
Class 31: Integrating AI and Blockchain for Business Solutions
Class 32: Legal, Regulatory, & Ethical Issues in IT
Class 33: Digital Transformation Strategies
Class 34: Personal Branding & Career Readiness in Tech
Class 35: Final Major Capstone Project (Integrated Tech Solution)
Class 36: Graduation & Future Pathways
Conclusion
এই বিস্তৃত, মডুলার পাঠ্যক্রমটি AI, জেনারেটিভ মডেল, মেশিন লার্নিং, পাইথন, ব্লকচেইন এবং ডিজিটাল মার্কেটিং জুড়ে একটি রূপান্তরমূলক শিক্ষণ যাত্রা প্রদান করে। শিক্ষার্থীরা উন্নত প্রযুক্তিগত এবং ব্যবসায়িক দক্ষতা প্রয়োগ, উদ্ভাবন চালনা এবং প্রযুক্তি শিল্পে নেতৃত্ব দেওয়ার জন্য প্রস্তুত স্নাতক হবে। প্রতিটি ক্লাস ইন্টারেক্টিভ কার্যকলাপ, ব্যবহারিক ল্যাব এবং লক্ষ্যযুক্ত শিক্ষণ উদ্দেশ্যগুলিকে কাজে লাগায় - যাতে শিক্ষার্থীরা পেশাদার এবং ক্যারিয়ারের উৎকর্ষতার জন্য গুরুত্বপূর্ণ ধারণা এবং বাস্তব-বিশ্বের প্রয়োগ আয়ত্ত করতে পারে।
অ্যাডভান্সড এআই(AI) ও এমএল(ML) কোর্স

সারাংশ: ডেটা-চালিত মার্কেটিং পদ্ধতি এবং গল্প বলার পদ্ধতি ব্যবহার করুন।

শিক্ষণের উদ্দেশ্য: গ্রাহক আচরণের মডেল তৈরি করুন; ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করুন।

মূল বিষয়: বিভাজন, ড্যাশবোর্ড, মার্কেটিং মেট্রিক্স।

কার্যকলাপ: ভিজ্যুয়ালাইজেশন ল্যাব, মার্কেটিং অ্যানালিটিক্স প্রকল্প।

Previous
Next
0% Complete