مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه

🔸 مسیر شغلی تحلیلگر و مهندس داده؛ همچنان محبوب و رو به رشد در بازار کار مهارت‌های تحلیل داده با زبان برنامه‌نویسی پایتون در حال حاضر از جمله توانمندی‌های بسیار پرتقاضا در بازار کار به شمار می‌روند و با سرعت قابل توجهی در حال رشد هستند. بر اساس پیش‌بینی اداره آمار کار ایالات متحده، مشاغل مرتبط با علم داده تا سال ۲۰۳۳ با رشدی معادل ۳۶ درصد مواجه خواهند بود. طبق گزارش دانشگاه LSE انگلیس و سایت مشهور DeepLearning در گزارش‌های متفاوتی از آینده‌ی روبه‌رشد این مهارت تخصصی و نقش زبان پایتون در این میان نوشتند: 🔵 پایتون زبان اصلی غالب در حوزه تحلیل داده سایت DeepLearning در یادداشت خود نوشته که پایتون به زبان اصلی و غالب در حوزه تحلیل داده تبدیل شده است؛ به‌گونه‌ای که بیش از ۹۰ درصد از متخصصان علم داده از آن بهره می‌برند. این ابزار به دلیل کارایی بالا و جامعه کاربری گسترده، پرکاربردترین زبان در این زمینه به شمار می‌رود. در مقایسه با نرم‌افزارهای صفحه‌گسترده‌ای مانند اکسل، پایتون امکانات پیشرفته‌تری در زمینه مقیاس‌پذیری، خودکارسازی فرآیندها و اجرای تحلیل‌های پیچیده ارائه می‌دهد. این زبان توانایی مدیریت مجموعه‌داده‌های بزرگ، انجام خودکار وظایف تکراری و تولید تحلیل‌های قابل تکرار را دارد. یادگیری پایتون برای تحلیل داده، اقدامی هوشمندانه در مسیر توسعه حرفه‌ای است. این مهارت نه‌تنها مسیر ورود به مشاغل نوظهور و پردرآمد را هموار می‌سازد، بلکه امکان حل مسائل واقعی با تکیه بر داده، افزایش بهره‌وری از طریق خودکارسازی، و تثبیت جایگاه شغلی در یک اقتصاد مبتنی بر داده را فراهم می‌آورد. لینک گزارش deeplearning 🔵 مشاغل تخصصی حوزه داده در میان ۱۰ شغل پر تقاضا در ۲۰۲۵ در گزارش LSE از چشم‌انداز تکنولوژی سال ۲۰۲۵، تحلیلگران داده و دانشمندان داده به عنوان ستون فقرات تصمیم‌گیری داده‌محور معرفی شده‌اند. افزایش شدید حجم داده‌ها و نیاز روزافزون به بینش‌های تحلیلی باعث شده است که این حرفه‌ها در بسیاری از صنایع پرتقاضا باقی بمانند. وظیفه‌ی تحلیلگران داده، بررسی مجموعه داده‌های بزرگ و استخراج الگوها و بینش‌هایی است که به تصمیم‌گیری‌های کلان کسب‌وکار کمک می‌کنند. تحلیلگران و دانشمندان داده، مشاغلی را راهبری می‌کنند که بر حل مسائل پیچیده با پتانسیل ایجاد تأثیر قابل توجه بر کسب و کار تمرکز دارند. این مسیر شغلی، فرصت‌های زیادی را برای پیشرفت و تخصص، تقریباً در هر صنعتی، ارائه می‌دهد. لینک گزارش lse محتوای این دو مقاله  و بیشتر از آن در وبینار « مسیر شغلی تحلیل داده و مهندسی داده؛ و آینده آن‌ها در دوره رشد هوش مصنوعی» مورد بحث و گفتگو قرار خواهد گرفت. اگر سوالی درباره مسیرهای شغلی این حوزه دارید می‌توانید در این وبینار شرکت کنید. 🔗 لینک ثبت‌نام در وبینار (رایگان): d-learn.ir/crdn 🧑‍💻 حسام محمدحسینی | مدیر ارشد مهندسی داده و پلتفرم مدیریت ارزش مشتری (CVM) در ایرانسل، سابقه مدیریت محصول در پلتفرم کلان‌داده دیجیکالا،  مدیر ارشد اسبق عملکرد شبکه در ایرانسل، کارشناسی ارشد مخابرات سیستم از دانشگاه تربیت مدرس 🗓 یکشنبه ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۴ ⌚️ ساعت ۱۸:۳۰ تا ۱۹:۳۰ تماس: t.me/dlearnsup 02188349244 09103209837 @dlearn_ir

🔈وبینار مسیر شغلی مدیریت محصول و نگاهی به ظرفیت‌های استفاده از هوش مصنوعی در آن (رایگان) مدیریت محصول یکی از جذاب‌ترین، پویا‌ترین و در عین حال پرچالش‌ترین مسیرهای شغلی در دنیای فناوری است. طبق گزارش شغلی 1404 جاب‌ویژن، مدیریت محصول پردرآمدترین شغل ۱۴۰۴ و سال‌های پیش از این بوده است. مدیر محصول، معمار تجربه کاربر، هماهنگ‌کننده تیم‌های فنی و تجاری، و راهبر مسیر رشد محصول است. این نقش نیازمند مهارتی میان‌رشته‌ای‌ست؛ کسی که هم بازار را می‌فهمد، هم زبان توسعه‌دهنده را، و هم با نگاه استراتژیک، تصمیم‌هایی دقیق و مبتنی بر داده می‌گیرد. در این وبینار قصد داریم تصویری روشن و کاربردی از مسیر شغلی مدیر محصول ارائه دهیم. در این وبینار وظایف و مسئولیت‌های مدیر محصول را بر خواهیم شمرد به مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به این مسیر شغلی اشاره خواهیم کرد. علاوه بر این تغییرات و چشم‌اندازهایی که هوش مصنوعی بر این شغل می‌گذارد را مرور می‌کنیم. 💡 عناوین ارائه: 🔸 این وبینار در ۳ بخش ارائه می‌شود؛ بخش اول مفاهیم اساسی مانند تحلیل نیاز کاربر، طراحی ارزش پیشنهادی، اولویت‌بندی ویژگی‌ها، مدیریت نقشه راه، آزمون‌های A/B و تفاوت نقش مدیر محصول با سایر نقش‌ها را پوشش می‌دهد. 🔸 بخش دوم مسیر شغلی از مدیر محصول آغازگر تا مدیر ارشد را بررسی می‌کند و به ویژگی‌های رزومه‌های موفق می‌پردازد. 🔸  بخش سوم به آینده این شغل در عصر هوش مصنوعی اختصاص دارد و نشان می‌دهد چگونه هوش مصنوعی در تحلیل داده، توسعه ویژگی‌ها و تصمیم‌گیری‌های محصول نقش ایفا می‌کند. و در نهایت به  سوالات شرکت‌کنندگان درباره  پاسخ داده خواهد شد. توضیحات بیشتر در لینک ثبت‌نام در دسترس است. 🎓  امیرخسرو بهادری | مدیر محصول شرکت استرالیایی Dirodi، مدیـر سـابق در تیم‌های برنامه‌ریزی و تحقیقات بازار پاکشوما، BAT و هولدینگ کوبل‌دارو، فارغ‌التحصیل کارشناسی ارشد مهندسی صنایع از دانشگاه صنعتی شریف در پایان وبینار دوره «مدیریت محصول»  نیز به عنوان نقطه شروع برای یادگیری این مهارت تخصصی جذاب به علاقه‌مندان معرفی خواهد شد و به سوالات شرکت‌کنندگان درباره دوره نیز پاسخ داده خواهد شد. 🗓 سه‌شنبه ۱۶ اردیبهشت ۱۴۰۴ ⌚️ ساعت ۱۹:۳۰ تا ۲۰:۳۰ 🔗 لینک ثبت‌نام در وبینار : 👆 d-learn.ir/crpd تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

🔸 مسیر شغلی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: تجربه فعالیت در یک حوزه پویا و رو به رشد در سال‌های اخیر مسیرهای شغلی در حوزه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به‌صورت چشمگیری توسعه یافته‌اند. وبسایت‌های آموزشیCoursera و وبسایت کاریابی Upwork در دو مقاله این دو مسیر شغلی معرفی کرده‌اند و تفاوت آن‌ها را توضیح داده‌اند. 🔵 مسیر شغلی یادگیری ماشین (Machine Learning) مقالهٔ Coursera با عنوان «مسیر شغلی یادگیری ماشین» به بررسی مراحل پیشرفت در این حوزه می‌پردازد. افراد معمولاً با نقش‌هایی مانند مهندس یادگیری ماشین تازه‌کار یا دستیار متخصص داده کارشان را در این مسیر شغلی شروع می‌کنند و با کسب تجربه و مهارت‌های بیشتر، به سمت نقش‌هایی مانند مهندس یادگیری ماشین یا محقق یا معمار یادگیری ماشین پیشرفت می‌کنند. مهارت‌های کلیدی در این مسیر شامل برنامه‌نویسی مانند پایتون، مدل‌سازی آماری، یادگیری عمیق، و پردازش داده‌های حجیم است. coursera.org/articles/machine-learning-career-path 🔵 تفاوت‌های مهارتی بین مهندسین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مقالهٔ Upwork با عنوان «مهندس هوش مصنوعی و مهندس یادگیری ماشین: وظایف، مهارت‌ها و تمایز‌ها» به تفاوت‌های کلیدی بین این دو نقش پرداخته است. مهندسین یادگیری ماشین بر توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین تمرکز دارند، در حالیکه مهندسین هوش مصنوعی مسئول طراحی، توسعه و استقرار راهکارهای هوش مصنوعی هستند که فرآیندهای کسب‌وکار را بهبود می‌بخشند و مسائل پیچیده را حل می‌کنند. مهارت‌های مورد نیاز برای مهندسین هوش مصنوعی شامل یادگیری عمیق، مدل‌های زبانی بزرگ و توسعه سیستم‌های هوشمند است. upwork.com/resources/ai-engineer-vs-ml-engineer محتوای این دو مقاله در وبینار «مسیر شغلی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی» مورد بحث و گفتگو قرار خواهد گرفت. اگر سوالی درباره مسیرهای شغلی این حوزه دارید می‌توانید در این وبینار شرکت کنید. 🔗 لینک ثبت‌نام در وبینار (رایگان): d-learn.ir/crmlai 🧑‍💻 سعید مجیدی، دکترای یادگیری ماشین و پردازش زبان از دانشگاه تافتس آمریکا، متخصص یادگیری ماشین، پردازش زبان‌های طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ در گروه صنعتی انتخاب و شرکت پردازش و تحلیل دقیقه 🗓 جمعه ١٢ اردیبهشت ١۴٠۴ ⌚️ ساعت ۱۸:۳۰ تا ۱۹:۳۰ تماس: t.me/dlearnsup 02188349244 09103209837 @dlearn_ir

🧑‍💻وبینار #مسیر_شغلی تحلیل داده و مهندسی داده؛ و آینده آن‌ها در دوره رشد هوش مصنوعی (#رایگان) #تحلیلگر_داده و #مهندس_داده دو موقعیت شغلی محبوب در یک دهه اخیر بوده‌اند و که با دسترسی هرچه بیشتر به داده‌ها نقش به‌سزایی در ارزش‌افرینی با بهره‌برداری از آن‌ها ایفا کرده‌اند. اما به نظر می‌رسد با برآمدن #هوش_مصنوعی، این دو موقعیت شغلی نیز تغییراتی را تجربه می‌کنند. به عنوان نمونه و تا پیش از این، معمولا بخش زیادی از زمان یک مهندس داده و همینطور تحلیلگر داده صرف پالایش داده و اطمینان از کیفیت آن می‌شده، اما احتمالا این فرایند و بسیاری از وظایف زمان‌بر و پرتکرارِ شبیه به آن، به هوش مصنوعی مولد یا Agentها واگذار می‌شوند. از طرف دیگر استفاده گسترده از انواع تکنولوژی‌ها و ابزارهای دیجیتال، سرعت تولید داده را هم بیشتر کرده است. به علاوه، هوش مصنوعی نیز همواره فزاینده‌ای نیازمند داده با کیفیت برای رشد و توسعه خود است. این پویایی و دینامیسم احتمالا تقاضا برای تحلیل داده را افزایش خواهد داد و به همین خاطر بعید به نظر می‌رسد مشاغلی مانند تحلیلگر داده و مهندس داده با تهدید وجودی مواجه شوند. اما احتمالا نوع کارشان تفاوت‌های چشم‌گیری با گذشته خواهد داشت. به عنوان نمونه، تحلیلگر و مهندس داده اگرچه با اصول کدنویسی صحیح آشنا هستند، اما بیشتر از آنکه کدنویسی کنند، پرامپت‌نویسی می‌کنند و باقی وقتشان را صرف امور سطح بالاتری مثل طراحی، نظارت و ارزیابی می‌کنند. عناوین ارائه 🔸 تحولات بازار کار تحلیل داده و مهندسی داده با رشد هوش مصنوعی مولد 🔸 بهترین نقاط شروع برای ورود به بازار کار تحلیل داده و مهندسی داده 🔸 ابزارها، کتابخانه‌ها و دیگر مهارت‌های برنامه‌نویسی مورد نیاز 🔸 اهمیت پرامپت‌نویسی درست در تحلیل و مهندسی داده 🔸 نگاهی به وظایف تحلیلگر و مهندس داده تحلیل تحولات آتی این مشاغل 🔸 پرسش و پاسخ در پایان وبینار دوره «پردازش بهینه داده با کتابخانه‌های pandas و polars در پایتون» نیز به عنوان نقطه شروع برای یادگیری بخش مهمی از مهارت‌های مورد نیاز در حوزه‌های تحلیل و مهندسی داده به علاقه‌مندان معرفی خواهد شد و به سوالات شرکت‌کنندگان درباره دوره نیز پاسخ داده خواهد شد. 🗓 یکشنبه ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۴ ⌚️ ساعت ۱۸:۳۰ تا ۱۹:۳۰ 🔗 لینک ثبت‌نام در وبینار : 👆d-learn.ir/crdn تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

👩‍💻 وبینار مسیر شغلی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (#رایگان) دنیای یادگیری ماشین و #هوش_مصنوعی در سال‌های اخیر به یکی از جذاب‌ترین و محبوب‌ترین حوزه‌های کاری تبدیل شده و تحولات سریع و گسترده‌ای را تجربه می‌کند. در این وبینار موضوعات زیر مورد بررسی قرار خواهند گرفت. • وضعیت بازار کار و فرصت‌های شغلی در جهان و ایران • مسیرهای ورود به بازار کار یادگیری ماشین و هوش مصنوعی • ابزارها، مهارت‌ها و زبان‌های برنامه‌نویسی مورد نیاز • پروژه‌های رایج در در شرکت‌ها و سازمانها • پرسش و پاسخ ____ در پایان وبینار دوره جامع و پروژه‌محور «یادگیری ماشین با پایتون» نیز به عنوان یک نقطه شروع برای یادگیری در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به علاقه‌مندان معرفی خواهد شد و به سوالات شرکت‌کنندگان درباره دوره نیز پاسخ داده خواهد شد. 🎙ارائه‌دهنده:                    سعید مجیدی دکترای یادگیری ماشین و پردازش زبان از دانشگاه تافتس آمریکا، متخصص یادگیری ماشین، پردازش زبان‌های طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ در گروه صنعتی انتخاب و شرکت پردازش و تحلیل دقیقه 🗓جمعه ١٢ اردیبهشت ١۴٠۴ ⌚️ ساعت ١٩ تا ٢٠ 🔗 لینک ثبت‌نام در وبینار : 👆d-learn.ir/crmlai تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

👇 بسیاری از فعالیت‌های ما در محیط کار، کارهای تکراری پشت کامپیوتر هستند و با کمک گرفتن از هوش مصنوعی با سرعت و دقتی به مراتب بیشتر انجام می‌شوند. با تمرین کار با ابزارهای هوش مصنوعی بهره‌وری خود و سازمانتان را بالا ببرید! #دوره_آموزشی_آنلاین 🔵 استفاده از هوش مصنوعی (AI) در زندگی حرفه‌ای مجیدپورکاشانی | علیرضا چمن‌زار | سعید مجیدی | حسام محمدحسینی 📽️ ویدئوی معرفی دوره 📽️ برای استفاده از تخفیف بیشتر زودتر ثبت‌نام کنید: 🙂 کد تخفیف 25% برای پرداخت کامل: HpCd25 🙂 کد تخفیف 15% برای پرداخت قسطی: DphC15 🔴 اعتبار کدهای تخفیف تا ۵ اردیبهشت ۱۴۰۴ 🔗 لینک ثبت نام: d-learn.ir/ai4p تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

👇 مدیریت محصول یکی از بهترین فرصت‌های شغلی برای علاقه‌مندان تحلیل داده و تحلیل کسب‌و‌کار است. مهم‌ترین مفاهیم و روش‌های مدیریت محصول را در به صورت فشرده فرا بگیرید: 🔵 مدیریت محصول #دوره_آموزشی_آنلاین 📽️ ویدئوی معرفی دوره 📽️ ✍️ شاخص‌های کلیدی عملکرد در مدیریت محصول: t.me/dlearn_ir/569 ✍️ مزایای درآمدی مدیران محصول: t.me/dlearn_ir/576 ✍️ روش CIRCLES برای حل مسائل پیچیده کسب‌وکار: t.me/dlearn_ir/593 ⏳ برای استفاده از تخفیف بیشتر زودتر ثبت‌نام کنید: 🙂 کد تخفیف 25% برای پرداخت کامل: HpCd25 🙂 کد تخفیف 15% برای پرداخت قسطی: DphC15 🔴 اعتبار کدهای تخفیف تا ۵ اردیبهشت ۱۴۰۴ 🔗 لینک ثبت نام: d-learn.ir/pdmn تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

🔵 مدیریت محصول موفقیت یک محصول تنها به ایده‌های خلاقانه بستگی ندارد. مدیریت درست محصول از مرحله ایده‌پردازی تا عرضه و توسعه، نقش حیاتی در موفقیت آن دارد. دوره آموزشی «مدیریت محصول» طراحی شده است تا شما را با اصول، ابزارها و تکنیک‌های کلیدی این حوزه آشنا کند و در یک دوره زمانی فشرده، شما را برای تبدیل‌شدن به یک مدیر محصول حرفه‌ای آماده سازد. اگر می‌خواهید محصولاتی بسازید که نیاز واقعی کاربران را برآورده کند و حضوری موثر در بازار داشته باشد، این دوره بهترین نقطه شروع برای شماست. #دوره_آموزشی_آنلاین 🎓 امیرخسرو بهادری | مدیر محصول شرکت استرالیایی Dirodi، مدیـر سـابق در تیم‌های برنامه‌ریزی و تحقیقات بازار پاکشوما، BAT و هولدینگ کوبل‌دارو، فارغ‌التحصیل کارشناسی ارشد مهندسی صنایع از دانشگاه صنعتی شریف 📆 پنجشنبه‌ها ۹:۳۰ تا ۱۳:۰۰ 🗓 از ۱۸ اردیبهشت ۱۴۰۴ ⏰ ۱۸ ساعت (۶ هفته) 🎞 دسترسی به ویدئوی جلسات 🏅 گواهی پایان دوره (قابل استعلام) ⏳ برای استفاده از تخفیف بیشتر زودتر ثبت‌نام کنید: 🙂 کد تخفیف 25% برای پرداخت کامل: HpCd25 🙂 کد تخفیف 15% برای پرداخت قسطی: DphC15 🔴 اعتبار کدهای تخفیف تا ۵ اردیبهشت ۱۴۰۴ 🔗 لینک ثبت نام: d-learn.ir/pdmn 📞 تماس: 📲t.me/dlearnsup 📱 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

🔴 یادگیری ماشین با پایتون 🖥 جزئیات بیشتر و لینک ثبت نام: d-learn.ir/mlpy Machine Learning with Python 🎓 Saeed Majidi 🎓 Hamideh Hosseinzadeh #دوره_آموزشی_آنلاین 📽️ ویدئوی اول معرفی دوره 📽️ 📽️ ویدئوی دوم معرفی دوره 📽️ 📆 یکشنبه‌ها ۱۸:۰۰ تا ۲۱:۱۵ 🗓 از ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۴ ⏺️ ۳۰ ساعت (۱۰ هفته) 🎞 با دسترسی به ویدئوی جلسات 🏅 گواهی پایان دوره (قابل استعلام) ⏳ برای استفاده از تخفیف بیشتر زودتر ثبت‌نام کنید: 🙂 کد تخفیف 25% برای پرداخت کامل: HpCd25 🙂 کد تخفیف 15% برای پرداخت قسطی: DphC15 🔴 اعتبار کدهای تخفیف تا ۵ اردیبهشت ۱۴۰۴ : d-learn.ir/mlpy تماس: @dlearnsup 09103209837 02188349244 @dlearn_ir

🔴 یادگیری ماشین با پایتون 🖥 جزئیات بیشتر و لینک ثبت نام: d-learn.ir/mlpy?utm=lpr Machine Learning with Python 🎓 Saeed Majidi 🎓 Hamideh Hosseinzadeh #دوره_آموزشی_آنلاین 📽️ ویدئوی اول معرفی دوره 📽️ 📽️ ویدئوی دوم معرفی دوره 📽️ 📆 یکشنبه‌ها ۱۸:۰۰ تا ۲۱:۱۵ 🗓 از ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۴ ⏺️ ۳۰ ساعت (۱۰ هفته) 🎞 با دسترسی به ویدئوی جلسات 🏅 گواهی پایان دوره (قابل استعلام) ⏳ برای استفاده از تخفیف بیشتر زودتر ثبت‌نام کنید: 🙂 کد تخفیف 25% برای پرداخت کامل: WdV25 🙂 کد تخفیف 15% برای پرداخت قسطی: Dws15 🔴 اعتبار کدهای تخفیف تا ۵ اردیبهشت ۱۴۰۴ : d-learn.ir/mlpy?utm=lpr تماس: @dlearnsup 09103209837 02188349244 @dlearn_ir

👇 بهترین فرصت برای یادگیری اصول پردازش بهینه و شروع دست‌ورزی با داده‌های حجیم در پایتون! 🟠 پردازش بهینه داده با pandas و polars #دوره_آموزشی_آنلاین 🎓 حسام محمدحسینی | مدیر ارشد مهندسی داده و پلتفرم مدیریت ارزش مشتری در ایرانسل 📽️ ویدئوی معرفی دوره 📽️ 📽️ پانداس و پردازش داده‌های حجیم 📽️ 🖥 جزئیات بیشتر و لینک ثبت نام: d-learn.ir/pyps ✍️ آشنایی با کتابخانه پانداس (Pandas): d-learn.ir/what-is-pandas ✍️ تحلیل داده با سرعت بالا؛ مقایسه Pandas Polars: t.me/dlearn_ir/594 ⏳ برای استفاده از تخفیف بیشتر زودتر ثبت‌نام کنید: 🙂 کد تخفیف 25% برای پرداخت کامل: HpCd25 🙂 کد تخفیف 15% برای پرداخت قسطی: DphC15 🔴 اعتبار کدهای تخفیف تا ۵ اردیبهشت ۱۴۰۴ d-learn.ir/pyps تماس: @dlearnsup 09103209837 02188349244 @dlearn_ir

🔸 داده‌های طرح نمونه‌گیری هزینه و درآمد خانوار مرکز آمار ایران (۱۴۰۲) ▫ مرکز آمار ایران هر سال با پرسش‌و‌پاسخ از حدود ۴۰ هزار خانوار که با نمونه‌گیری آماری و به صورت تصادفی از کل کشور انتخاب می‌شوند، داده‌های ارزشمندی درباره درآمدها و هزینه‌های آنان فراهم می‌کند. 📝 طرح درآمد و هزینه خانوار یکی از مهم‌ترین منابع داده برای تحلیل‌های اقتصادی، اجتماعی، سیاست‌گذاری عمومی و تحقیقات بازار است و اطلاعات متنوعی درباره خانوار مانند ویژگی‌های محل سکونت، سن، جنسیت، تحصیلات، وضعیت اشتغال اعضای خانوار و جزیئات درآمدی و هزینه‌ای آنان را در بر می‌گیرد. ✍️ این داده با کوشش محمدامین اخوت علویان از جداول مختلف مرکز آمار، پردازش و تجمیع شده و در یک جدول یکپارچه در وبسایت مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه برای دانلود در دسترس است: 🔗 d-learn.ir/iran-hbs-1402 دسترسی به داده‌های دیگر: 🧑‍💻 d-learn.ir/data @dlearn_ir

🔤 نمونه‌ای از استخراج داده از وب با روش API Interception در این ویدئو، مجید پورکاشانی اطلاعات سایت بورسی کدال را با روش API Interception استخراج می‌کند و این فرایند را مرحله به مرحله آموزش می‌دهید. 🔸🔸🔸🔸 اگر علاقه‌مند به یادگیری گام به گام و پروژه‌محور وب‌اسکرپینگ هستید، کامل‌ترین دوره آموزشی استخراج داده از وب پیش روی شما است. ⏳ برای استفاده از تخفیف ثبت‌نام زودهنگام تا ۵ اردیبهشت ۱۴۰۴ فرصت دارید! 🙂 کد تخفیف 30% برای پرداخت کامل: Fvxp30 🙂 کد تخفیف 20% برای پرداخت قسطی: VxpF20 ⭐ اعتبار کدهای تخفیف تا ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۴ 🔗 لینک ثبت نام: d-learn.ir/wbsp تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

👇 یکی از مهم‌ترین مزیت‌های تحلیلگران داده به‌کارگیری داده‌های برون‌سازمانی در پروژه‌های تحلیل‌ داده است؛ با یادگیری روش‌ها و ابزارهای وب‌اسکرپینگ برای خود در بازار کار تحلیل داده مزیت ایجاد کنید! 🙂 استخراج داده از وب #دوره_آموزشی_آنلاین 🎓  مجید پورکاشانی 🎓 🎥 ویدئوی معرفی دوره 🎥 🎥 ویدئوی معرفی دوره 🎥 ✍️ وب‌‌اسکرپینگ چیست d-learn.ir/p/what-is-web-scraping ✍️ وب‌اسکرپینگ برای روزنامه‌نگاران و پژوهشگران t.me/dlearn_ir/590 ⏳ برای استفاده از تخفیف بیشتر زودتر ثبت‌نام کنید: 🙂  کد تخفیف 25% برای پرداخت کامل: HpCd25 🙂  کد تخفیف 15% برای پرداخت قسطی: DphC15 🔴 اعتبار کدهای تخفیف تا ۵ اردیبهشت ۱۴۰۴ 🔗 لینک ثبت نام: d-learn.ir/wbsp تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

🔎کاوشی در موارد کاربرد یادگیری ماشین #یادگیری_ماشین با ترکیب آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر، الگوریتم‌هایی را توسعه می‌دهد که می‌توانند الگوها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیق انجام دهند. انواع مختلف آن شامل یادگیری با نظارت، بدون نظارت و یادگیری تقویتی است که هر کدام کاربردهای متفاوتی دارند. اگر می‌خواهید از قدرت #هوش_مصنوعی در تحلیل داده و تحقیقات خود بهره‌مند شوید، یادگیری ماشین مهم‌ترین چیزی است که به آن نیاز دارید. دوره جامع «یادگیری ماشین با پایتون» از مبانی یادگیری ماشین آغاز می‌شود و گام‌ به گام تا مباحث پیچیده‌تری مثل یادگیری گروهی، کاهش ابعاد داده و شبکه‌های عصبی پیش ‌می‌رود. در این دوره آموزشی تمامی مباحث با رویکردی عملیاتی آموزش داده خواهند شد و تمامی مفاهیم و روش‌های دوره با پردازش داده‌های واقعی در محیط #پایتون پیاده‌سازی خواهند شد. 🙂 کد تخفیف 30% برای پرداخت کامل: Fvxp30 🙂 کد تخفیف 20% برای پرداخت قسطی: VxpF20 💎 اعتبار کدهای تخفیف تا ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۴ 🔗 لینک ثبت نام: d-learn.ir/mlpy تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

📊 تحلیل داده با سرعت بالا؛ مقایسه Pandas 🆚 Polars در این آزمایش، برای هر کتابخانه (pandas و polars)، یک جدول با ۱ میلیون ردیف و ۵۰ ستون عددی ساخته شده و سپس ۱۰۰ بار میانگین ستونی داده‌ها با تابع mean() محاسبه شده است. هدف، اندازه‌گیری و مقایسه زمان پردازش این عملیات در دو کتابخانه محبوب تحلیل داده در پایتون است. درحالی‌که Pandas برای بسیاری از پروژه‌ها کفایت می‌کند، در پروژه‌های بزرگ‌تر، Polars می‌تواند با پردازش‌های موازی و طراحی بهینه‌اش مزیت چشم‌گیری ایجاد کند. ↗️ تحلیل داده فقط دانستن ابزار نیست؛ بلکه هنر استفاده هوشمندانه از آن‌ها در شرایط مختلف است. کتابخانه‌های Pandas و Polars هر دو ابزارهای قدرتمند تحلیل داده در پایتون هستند؛ در این ویدئو تفاوت را دیدید اما واقعیت این است که: هیچ ابزاری همیشه بهترین نیست! 💡 در دوره‌ی «پردازش بهینه با Pandas و Polars» با مزایا، محدودیت‌ها و کاربردهای عملی هر دو ابزار آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چطور هر ابزار رو به‌درستی و در جای خودش استفاده کنید. این دوره برای افرادی طراحی شده که می‌خواهند سریع‌تر، بهتر و حرفه‌ای‌تر کار کنند. 🙂 کد تخفیف 30% برای پرداخت کامل: Fvxp30 🙂 کد تخفیف 20% برای پرداخت قسطی: VxpF20 ⭐ اعتبار کدهای تخفیف تا ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۴ لینک ثبت‌نام: 🔗 d-learn.ir/pyps تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

🟡 روش CIRCLES برای حل مسائل پیچیده کسب‌وکار در دنیای پر رقابت امروز، توانایی تحلیل منظم مشکلات و ارائه راه‌حل‌های مؤثر، تفاوت بین مدیران معمولی و رهبران استثنایی را رقم می‌زند. متد CIRCLES با هفت مرحله ساختاریافته به شما کمک می‌کند تا تصمیمات استراتژیک بگیرید که منجر به نتایج قابل سنجش می‌شود. آنهایی که این روش را به‌خوبی می‌آموزند، می‌توانند با اطمینان بیشتری چالش‌های پیچیده را مدیریت کنند و به نتایج بهتری دست یابند. 🟠🟠👇🟠🟠 موفقیت یک محصول تنها به ایده‌های خلاقانه بستگی ندارد. مدیریت درست محصول از مرحله ایده‌پردازی تا عرضه و توسعه، نقش حیاتی در موفقیت آن دارد. دوره آموزشی «مدیریت محصول» ✅ طراحی شده است تا شما را با اصول، ابزارها و تکنیک‌های کلیدی این حوزه آشنا کند و در یک دوره زمانی فشرده، شما را برای تبدیل‌شدن به یک مدیر محصول حرفه‌ای آماده سازد. اگر می‌خواهید محصولاتی بسازید که نیاز واقعی کاربران را برآورده کند و حضوری موثر در بازار داشته باشد، این دوره بهترین نقطه شروع برای شماست. 🔴 فراموش نکنید که فقط تا ۵ اردیبهشت ۱۴۰۴ فرصت دارید که با تخفیف در این دوره ثبت‌نام کنید. 🙂 کد تخفیف 30% برای پرداخت کامل: Fvxp30 🙂 کد تخفیف 20% برای پرداخت قسطی: VxpF20 ⭐ اعتبار کدهای تخفیف تا ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۴ 🔗 لینک ثبت نام: 👆 d-learn.ir/pdmn 📞 تماس: 📲t.me/dlearnsup 📱 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

⌛ نگاهی به قابلیت‌های پانداس برای پردازش داده‌های حجیم 🧑‍💻 حسام محمدحسینی مدرس دوره‌ آموزشی پردازش بهینه با pandas و polars ➖➖🔽➖➖ همچنین اگر علاقه‌مند به یادگیری مهارت‌های پردازش و تحلیل داده‌های حجیم در پایتون هستید، دوره آموزشی پردازش بهینه با pandas و polars برای شما طراحی شده‌است. 🙂 کد تخفیف 30% برای پرداخت کامل: Fvxp30 🙂 کد تخفیف 20% برای پرداخت قسطی: VxpF20 ⭐ اعتبار کدهای تخفیف تا ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۴ لینک ثبت‌نام: 🔗 d-learn,ir/pyps تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

🔍 آشنایی با الگوریتم درخت تصمیم 🌐 واژه‌نامه #هوش_مصنوعی درخت تصمیم یک طبقه‌بندی‌کننده است که مجموعه‌ای از قوانین تصمیم‌گیری را در یک ساختار درختی سازماندهی می‌کند. این روش یکی از کاربردی‌ترین روش‌ها برای یادگیری نظارت‌شده غیرپارامتریک است. درخت تصمیم یک مدل پیش‌بینی با ساختاری شبیه فلوچارت است که با استفاده از مشاهدات موجود درباره یک آیتم، به پیش‌بینی مقدار یا برچسب متغیر هدف کمک می‌کند. این مدل از گره‌هایی تشکیل شده که نشان‌دهنده ویژگی‌های داده هستند، شاخه‌هایی که قوانین تصمیم‌گیری را مشخص می‌کنند و برگ‌هایی که نتایج نهایی یا کلاس‌های خروجی را نمایش می‌دهند. ساختار درخت تصمیم در یادگیری ماشین در درخت تصمیم، ویژگی‌های داده‌ها در گره‌های داخلی و خروجی یا نتیجه نهایی هر مسیر در برگ‌های درخت نمایش داده می‌شود. این الگوریتم فرآیند تصمیم‌گیری را به‌صورت سلسله‌مراتبی مدل‌سازی می‌کند؛ داده‌ها را به‌طور بازگشتی به زیرمجموعه‌هایی تقسیم می‌کند، به‌طوری که در هر مرحله، تقسیم‌بندی بر اساس ویژگی‌ای انجام می‌شود که بیشترین اطلاعات را برای پیش‌بینی هدف فراهم می‌کند، تا زمانی که به تصمیم یا پیش‌بینی نهایی برسیم. 💡 مفاهیم اساسی درخت تصمیم ۱- گره (Node): هر نقطه در درخت که یک تصمیم‌گیری یا نتیجه را نمایش می‌دهد. مثال: «آیا هوا آفتابی است؟» ۲- گره ریشه (Root Node): اولین گره درخت است که تصمیم‌گیری از آن آغاز می‌شود. مثال: بررسی «وضعیت آب و هوا». ۳- گره داخلی (Internal Node): گره‌هایی که تصمیمات میانی را نمایش می‌دهند و به گره‌های دیگر متصل‌اند. مثال: «آیا رطوبت بالا است؟» ۴- برگ یا گره پایانی (Leaf/Terminal Node): گره‌هایی که دیگر به هیچ گرهی متصل نیستند و نتیجه نهایی (مثل یک پیش‌بینی) را نشان می‌دهند. مثال: «بازی کن» یا «بازی نکن». ۵- شاخه (Branch): مسیرهایی که گره‌ها را به هم وصل می‌کنند و بر اساس پاسخ‌ها (بله/خیر) حرکت می‌کنند. ۶- ویژگی ورودی (Input Attribute): اطلاعات یا متغیرهایی که بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری انجام می‌شود. مثال: «رطوبت»، «باد»، «دمای هوا». ۷- تقسیم‌بندی (Splitting): فرآیند تقسیم یک گره بر اساس مقدار یک ویژگی. در هر تقسیم، داده‌ها به زیرمجموعه‌هایی با ویژگی‌های خاص‌تر جدا می‌شوند. ۸- برش‌دهی (Pruning): حذف بخش‌هایی از درخت برای جلوگیری از پیچیدگی بیش از حد و بهبود عملکرد مدل. مثل هرس کردن شاخه‌های اضافی. ➖➖⬇️➖➖ همچنین اگر علاقه‌مند به یادگیری هوش مصنوعی هستید، گام اول برای شما آموزش یادگیری ماشین هست. دوره آموزشی «یادگیری ماشین با پایتون»  از مبانی یادگیری ماشین آغاز می‌شود و گام‌ به گام تا مباحث پیچیده‌تری مثل یادگیری گروهی، کاهش ابعاد داده و شبکه‌های عصبی پیش ‌می‌رود. 😈 این دوره به صورت عملیاتی و کاربردی طراحی شده است. برای اطلاعات بیشتر و مشاهده طرح درس و ثبت‌نام می‌توانید به سایت مدرسه دقیقه سر بزنید: 🔗 d-learn.ir/mlpy تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir