Data Science | علم داده

⭕️ آیا برای موفقیت در علوم داده باید مدرک کارشناسی ارشد بگیرید؟ ✍🏼 توماس لو منسترل / دانشجوی ارشد استنفورد 🔷 در این مقاله من ابتدا، در مورد آنچه می توانید از اساتید در مقطع ارشد علوم داده بیاموزید، نظراتی ارائه خواهم کرد. سپس در مورد تجربه شخصی خودم و آنچه که در مقطع ارشد آموخته ام تجربیاتی را با شما در میان می گذارم. 👨🏻‍💻 من در حال حاضر دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی محاسبات و ریاضی در دانشگاه استنفورد هستم و تحصیلات خود را در مقطع کارشناسی دانشگاه کالج لندن در رشته مدیریت اطلاعات برای تجارت گذراندم. 🔶 پس از ۳ سال تحصیل در UCL، پایه محکمی در برنامه نویسی داشتم، یک سال تجربه کار با جاوا را اداشتم و بسیاری از پروژه های یادگیری ماشین و پایتون را انجام داده بودم. با این حال، احساس می‌کردم که پایه‌ای قوی در ریاضیات برای انجام موضوعات پیشرفته‌تر ML ندارم و این دلیلی شد که تجربه تحصیل در مقطع ارشد را کسب کنم و حالا این تجربه را با شما در میان بگذارم. 🚀 اگر می‌خواهید بدانید که می‌توان بدون تحصیلات تکمیلی در علوم داده، به یک دانشمند داده تبدیل شد یا خیر، و به دنبال تجربیات واقعی و منابع مطالعاتی در دوره ارشد علم داده هستید، همراه من تا پایان این مقاله جذاب باشید.👇🏼 🛑 ادامه مطلب #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ کتاب بی نظیر «پروژه‌های علم داده با پایتون» ✍🏼 محسن مختیار / تحلیلگر داده Openn Negotiation 🔷 انتظار نداشتم از این کتاب انقدر لذت ببرم، زیرا قبل از خواندن کتاب، آموزش‌ها و دوره‌های الکترونیکی زیادی را برای تسلط به پایتون در علم داده امتحان کرده بودم. این کتاب به گونه‌ای مرا به سوی داده‌ها و سناریوهایی برد که بیشتر در دنیای واقعی با آن‌ها مواجه می‌شوم نه اینکه فقط آن‌ها را حفظ کنم. 🔶 در واقع در این کتاب، شما بر روی مجموعه داده های واقعی کار می‌کنید و از فضای تئوری فاصله می‌گیرید و شرایط کاری را که در پروژه های علم داده در دنیای واقعی تجربه خواهید کرد، شبیه سازی می کنید. ✅ می‌تونید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به نسخه های مختلف کتاب + فایل‌ پروژه‌های پایتون این کتاب دسترسی داشته باشید: 👇🏼 📕 نسخه Online 📥 نسخه PDF 📂 پروژه های عملی کتاب Python Projects #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 95 پروژه رایگان علم داده برای مبتدیان 📂 همراه با پیاده سازی در پایتون 🔷 به عنوان یک مبتدی در علم داده، درک تمام مفاهیمی که یاد می گیرید بدون پیاده سازی آن‌ها در یک مجموعه داده، دشوار است. کار بر روی پروژه های علم داده و مطالعات موردی به شما کمک می کند تا مهارت های علم داده خود را بهبود بخشید. 🔶 اگر در تلاش برای ارائه ایده های پروژه علم داده و نحوه شروع و پایان یک پروژه علم داده هستید، در این مقاله 95 پروژه علم داده به همراه پیاده سازی در پایتون به صورت حل شده و کاملا رایگان آورده شده است. ✅ می‌تونید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به تمامی این پروژه‌ها دسترسی داشته باشید :👇🏼 🔘 95 Data Science Projects with Python #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ پنج کتاب یادگیری ماشین که باید حتما بخوانید! ✍🏼 استفان پیرکالابو/مدیر ارشد فناوری CyberSwarm 📊 حجم منابع و اطلاعات موجود در مورد یادگیری ماشین آن قدر زیاد است که ما را بیش از یک عمر مشغول خود نگه دارد. با این حال، ما نمی خواهیم تمام زندگی خود را صرف مطالعه کنیم. 📚 بنابراین، از آن جایی که کیفیت یادگیری از کمیت آن بسیار مهم تر است، من در اینجا 5 کتاب برتر یادگیری ماشین که به اعتقاد خودم خواندن آن‌ها برای هر مهندس یادگیری ماشین ضروری است به ترتیب، از کم اهمیت ترین تا مهم ترین را رتبه بندی کردم. 5️⃣ کتاب The Hundred-Page ML 🟥 این کتاب به "سادگی" در آموزش و انتقال مفاهیم یادگیری ماشین مشهور است. اگر کاملاً مبتدی هستید و می‌خواهید یک دوره آموزشی جامع در مورد یادگیری ماشین داشته باشید، این کتاب برای شما مناسب است. به صورت کوتاه و دقیق نوشته شده است و بنابراین در طول مسیر یادگیری شما را خسته نمی کند. 📕 نسخه Online 📥 نسخه PDF 4️⃣ کتاب Hands-On Machine Learning 🟦 اگر شما به آموزش عملی در کنار یادگیری مباحث تئوری علاقه دارید این کتاب برای شماست. زیرا بلافاصله بعد از آموزش مباحث تئوری یادگیری ماشین شروع به برنامه نویسی الگوریتم هایی می کنید که آموزش دیده‌اید. ◼️ همان طور که از عنوان این کتاب به وضوح پیداست، کدنویسی در پایتون انجام می شود و این بسیار خوب است. زیرا پایتون پر کاربرد ترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین است و به شما این امکان را می دهد که برنامه نویسی را ساده یاد بگیرید، در حالی که روی موارد مهم تمرکز کردید. 📥 نسخه PDF 3️⃣ کتاب AI — A Modern Approach 🟩 آه ... این کتاب برای من بسیار خاطره انگیز است. این اولین کتابی بود که در زمینه یادگیری ماشین خواندم. علاوه بر یادگیری ماشین، این کتاب پایه‌ای قوی برای هوش مصنوعی به شما می دهد. ◻️ این کتاب به دلیل خوبی "معروف ترین کتاب هوش مصنوعی در جهان" نامیده می شود. خب بهتر است بیش ازین از این کتاب تعریف نکنم و شروع به خواندنش کنید، تا بفهمید که چقدر خواندن آن لذت بخش است. 📥 نسخه PDF 2️⃣ کتاب Machine Learning Yearning 🟨 "اگر یادگیری ماشین را نمی فهمید نگران نباشید". این جمله معروف از Andrew NG است که بیشتر به خاطر آن مشهور است. اگر هنوز در مورد او چیزی نشنیده اید، به این معنی است که سفر یادگیری ماشین خود را تازه شروع کرده اید. ◼️ آقای Andrew NG یک مربی عالی علم داده است و دوره های عالی در Coursera دارد که می توانید در اینجا به آن‌ها دسترسی داشته باشید. اگر می‌خواهید یادگیری ماشین را سریع و آسان یاد بگیرید، به شدت توصیه می‌کنم دوره‌های او را دنبال کنید و این کتاب را بخوانید و به یاد داشته باشید، اگر ریاضیات نمی دانید، نگران نباشید! 📒 نسخه Online 📥 نسخه PDF 1️⃣ کتاب Deep Learning 🟧 بنظر من این کتاب، بهترین کتاب برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که توسط 3 محقق فعال و برتر در زمینه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نوشته شده است. ◼️ یوشوا بنجیو یکی از پدران یادگیری ماشین به حساب می‌آید که جایزه تورینگ را نیز برای کارش در توسعه این رشته در طول دوران فعالیت حرفه‌ای‌اش دریافت کرده است. ایان گودفلو یکی از پژوهشگران برتر در این زمینه است و در حال حاضر در OpenAI، که شرکت پیشرو در تحقیق و توسعه در زمینه یادگیری ماشین با تمرکز زیادی بر یادگیری عمیق است، کار می کند. ◻️ تجربیات نویسندگان و اطلاعات این کتاب بی نظیر است. حدود 800 صفحه اطلاعات دارد و صادقانه بگویم... «اگر این کتاب را بخوانید و کامل درک کنید و چند نمونه تمرین در پایتون انجام دهید، آماده استخدام در یک پست یادگیری ماشین خواهید بود.» من در این مورد هیچ شکی ندارم! 📙 نسخه Online 📥 نسخه PDF #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 90 دوره رایگان علوم داده سایت Coursera 📂 علم داده + یادگیری ماشین + پایتون 🔷 آیا به دنبال بهترین دوره های رایگان Coursera در حوزه علوم داده هستید؟ اگر بله، پس این مقاله برای شماست. در این مقاله، 90 دوره رایگان Coursera در حوزه علوم داده؛ یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، Python و... قرار دارد. 🔶 در این مقاله دوره‌ها بر اساس امتیاز و در سه سطح مبتدی، متوسط و پیشرفته رتبه بندی شده‌اند و شما می‌توانید بر اساس سطح یادگیری‌تان دوره مدنظرتان را انتخاب کنید. 1️⃣ 35 دوره رایگان علم داده 2️⃣ 25 دوره رایگان یادگیری ماشین 3️⃣ 20 دوره رایگان پایتون 4️⃣ 10 دوره رایگان هوش مصنوعی ✅ می‌تونید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به تمامی این دوره‌ها دسترسی داشته باشید :👇🏼 🔘 90 Coursera FREE Courses 2022 #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ آیا می خواهید علم داده را خودآموز یاد بگیرید؟ ✅ پس از اشتباهات من درس بگیرید!👀 ✍🏼 جولین بوثما / کارشناس ارشد آمار و مشاور علم داده 🔷 یادگیری علم داده به روش Self Study به مسیری محبوب برای ورود به حوزه Data Science تبدیل شده است. با این حال، مانند هر روش دیگری، خودآموزی با چالش های زیادی همراه است. 🔶 من در این مقاله به معرفی برنامه خود آموز ۶ ماهه خود برای یادگیری علم داده اشاره کردم، منابع و کتب مورد مطالعه را معرفی کردم و ۵ اشتباه مهمم در این مسیر یادگیری را به طور کامل توضیح دادم. 🚀 اگر به فکر این هستید که علم داده را خودآموز یاد بگیرید، به منابع و برنامه ۶ ماهه یادگیری من دسترسی داشته باشید و اشتباهات من را مرتکب نشوید، همراه من تا پایان این مقاله جذاب باشید.👇🏼 🛑 ادامه مطلب #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ معرفی یکی از محبوب ترین سایت های : 📂 آموزش علم داده و یادگیری ماشین 🔷 اگر با یادگیری مباحث علم داده، پایتون و یادگیری ماشین درگیر هستید، این سایت فوق العاده رو از دست ندید! ✅ سایت Chrisalbon توسط مدیر بخش یادگیری ماشین، بنیاد ویکی مدیا و بنیانگذار استارتاپ هوش مصنوعی Yonder و خالق پادکست علم داده Partially Derivative ایجاد شده که بیش از یک دهه از زندگیش رو صرف یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و علم داده کرده و این مجموعه تقریبا همه عناوین این حوزه رو پوشش داده است. 🚀 بیش از 600 آموزش فنی در مورد Python، Pandas، Scala، SQL، Scikit-Learn، Keras، PyTorch، علم داده و یادگیری ماشین در این سایت وجود دارد و هر روز به بیش از 20000 بازدید کننده منحصر به فرد خدمات ارائه می دهد.👇🏼 📎 https://chrisalbon.com/ #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ این پروژه های علم داده در سال 2022 شغل شما را متحول می‌کنند👌🏼 📂 ایده هایی برای انجام پروژه + نکات نمونه کارها در رزومه، از زبان یک دانشمند داده خود آموخته ✍🏼 ناتاشا سلواراج / دانشمند داده خود آموخته 🔷 همانطور که بارها توسط افراد شاغل در صنعت داده ذکر شده است، ساخت و انجام پروژه های علم داده یکی از ساده ترین راه ها برای یافتن شغل معتبر در این زمینه است، به خصوص اگر مدرک مرتبط در حوزه علم داده ندارید. 🔶 در این مقاله، در مورد انواع پروژه هایی که باید و نباید به رزومه خود اضافه کنید، صحبت می‌کنیم. برخی از پروژه‌ها در واقع بیشتر از اینکه به رزومه شما کمک کنند، آسیب می‌رسانند، و نمایش آن‌ها باعث می‌شود که درخواست‌های شغلی شما از بین برود! ✅ همچنین ایده هایی برای انجام‌ پروژه، همراه با آموزش و کد منبع به عنوان مرجع در اختیار شما قرار خواهم داد. 🔺 مصاحبه‌ گران علم داده همیشه از شما می‌خواهند که پروژه‌های گذشته و کد منبع خود را توضیح دهید، و اگر کار خود را به خوبی درک نکنید، عبور از مرحله مصاحبه برای شما غیرممکن خواهد بود. 🚀 خب وقتشه با این مقدمه جذاب بریم سراغ این پروژه ها و نکاتشون :👇🏼 🛑 ادامه مطلب #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ بهترین‌ دوره‌های جبرخطی برای علوم داده و ML 📁 10 دوره رایگان در قالب پروژه های عملی 🔷 در علم داده و یادگیری ماشین، تسلط به جبرخطی در موضوعات مختلف یک پیش نیاز جدی است! به همین دلیل 10 دوره رایگان از بهترین دوره‌های آنلاین جبرخطی در اختیار شماست. ✅ این دوره ها به شما کمک می کند تا مباحث جبری مورد نیاز برای علوم داده را بدون هزینه و از طریق پروژه‌های طی دوره یاد بگیرید. این دوره ها از پلتفرم های مختلف آموزشی جمع آوری شده و کاملا رایگان هستند.👇🏼 1️⃣ Linear Algebra Refresher /(Udacity) 2️⃣ Linear Algebra for ML /(YT) 3️⃣ Math of DS: Linear Algebra /(edx) 4️⃣ Linear Algebra for Data Science /(YT) 5️⃣ Linear algebra (Khan Academy) 6️⃣ Mathematics for ML: Linear Algebra 7️⃣ Linear Algebra / (edx) 8️⃣ Linear Algebra - Full Course /(YT) 9️⃣ Linear Algebra for DS in R / (datacamp) 🔟 Math for ML - Linear Algebra (YT) #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 10 ترفند قدرتمند و نوآورانه پایتون برای علم داده 🔷 آخرین باری که یک ترفند جدید پایتون یاد گرفتید کی بود؟ به عنوان دانشمند داده، ما عادت داریم با کتابخانه های یکنواخت کار کنیم و هر بار توابع یکسانی را فراخوانی کنیم. اما الان، زمانِ شکستنِ این روند قدیمی است! 🔶 پایتون فقط به Pandas، NumPy و Scikit-Learn محدود نمی شود (اگرچه آن‌ها در علم داده کاملاً ضروری هستند!) و مجموعه کاملی از ترفندهای پایتون وجود دارد که می‌توانیم از آن‌ها برای بهبود کد، سرعت بخشیدن به کارهای علم داده‌مان و کارآمدتر شدن کدمان استفاده کنیم. ✅ بنابراین در این مقاله تصمیم گرفتم ترفندهای نوآورانه پایتون را که به سرعت بخشیدن به کارهای علم داده‌تان، از پیش پردازش گرفته تا دریافت کد R و Python در یک نوت بوک Jupyter کمک‌ می‌کند، با ذکر مثال به طور کامل توضیح دهم.👇🏼👇🏼 🔘 10 Powerful Python Tricks for DS #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir