Data Science | علم داده

⭕️ 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

⭕️ 25 کانال برتر یوتیوب در حوزه علم داده 📂 پایتون + یادگیری ماشین + یادگیری عمیق 1️⃣ Krish Naik 6️⃣ Luke Barousse 2️⃣ Ken Jee 7️⃣ sentdex 3️⃣ Data Professor 8️⃣ Corey Schafer 4️⃣ Python Engineer 9️⃣ Python Programmer 5️⃣ StatQuest 🔟 Keith Galli 1️⃣ Prog By Mosh 2️⃣ David Langer 3️⃣ freeCodeCamp 4️⃣ CS Dojo 5️⃣ DS Dojo 6️⃣ 365 Data Science 7️⃣ edureka! 8️⃣ DataCamp 9️⃣ Great Learning 🔟 Tech With Tim 1️⃣ Yannic Kilcher 2️⃣ Ritvik Math 3️⃣ Connor Shorten 4️⃣ deeplizard 5️⃣ mathematicalmonk #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ بهترین‌ دوره‌های رایگان آمار برای علوم داده 📁 10 دوره رایگان + پروژه عملی + مدرک 🔷 اگر می‌خواهید در علم داده موفق باشید، باید آمار را جدی بگیرید. به همین دلیل 10 دوره رایگان از بهترین دوره‌های آنلاین آمار در اختیار شماست. ✅ این دوره های آمار به شما کمک می کند تا مباحث آماری 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 Intro to Statistics /(Udacity) 2️⃣ Introduction to Statistics / (Coursera) 3️⃣ Intro to Inferential Statistics / (Udacity) 4️⃣ Intro to Descriptive Statistics / (Udacity) 5️⃣ Statistics: Data Analysis / (Coursera) 6️⃣ Introduction to Statistics / (Udemy) 7️⃣ Python & Statistics Analysis / (Coursera) 8️⃣ Statistics literacy Statisticians / (Udemy) 9️⃣ Statistics & probability / (Khan Academy) 🔟 Probability - The Science of Uncertainty and Data / (edx) #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 100 دوره رایگان سایت UDACITY 📂 دوره های یادگیری ماشین و علم داده 🔷 سایت Udacity یکی از محبوب ترین پلتفرم های آموزش الکترونیکی مبتنی بر MOOC در جهان است. Udacity دارای طیف گسترده ای از دوره های رایگان یادگیری ماشین و علم داده است. 🔶 در این مقاله، تمام دوره های رایگان Udacity در مورد یادگیری ماشین و علم داده که شامل 100 دوره می‌باشد، به طور کامل آورده شده است. برای این دوره ها، شما نیازی به پرداخت یک دلار هم ندارید. 1⃣ 20 دوره رایگان یادگیری ماشین 2⃣ 25 دوره رایگان علم داده 3⃣ 55 دوره رایگان ML & DS ✅ می‌توانید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به تمامی این دوره‌ها دسترسی داشته باشید :👇🏼 🔘 100 Udacity FREE Courses ML & DS #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 285+ پروژه رایگان یادگیری ماشین با پایتون 🔷 در این مقاله بیش از 285 پروژه مقدماتی و پیشرفته ماشین لرنینگ با پایتون به صورت حل شده و کاملا رایگان آورده شده است. این مجموعه شامل 71 پروژه مبتدی و 217 پروژه پیشرفته می باشد. ✅ می‌تونید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به تمامی این پروژه‌ها دسترسی داشته باشید :👇🏼 🔘 285+ ML Projects with Python #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ چگونه به عنوان یک مبتدی، یک «پورتفولیوی قوی علم داده» بسازیم؟ ✍🏼 عبید علی عوان | دانشمند ارشد داده | 🔷 پس از یادگیری اصول علم داده، می توانید شروع به کار روی مسائل دنیای واقعی کنید. اما چگونه کار خود را به نمایش بگذارید؟ در این مقاله قصد داریم روشی منحصر به فرد برای ایجاد یک پورتفولیوی قوی علم داده به شما بیاموزیم. 🔶 به عنوان یک مبتدی، سوالات زیادی در مورد اینکه چگونه شروع کنم داشتم؟ چگونه یاد بگیرم، یا از کجا می توانم برای کار روی پروژه ها ایده بگیرم. بنابراین، پس از جستجوی طولانی، پروژه ای در مورد تجزیه و تحلیل داده ها پیدا کردم. فقط ۳ روز طول کشید تا کدنویسی کنم، و از اولین تلاشم راضی بودم، اما بعد، این سوال بزرگ وجود داشت که چگونه آن را با بقیه به اشتراک بگذارم؟ ◼️ من به سادگی مهارت های کدنویسی یا مستندسازی خوبی برای نمایش کارم نداشتم، بنابراین آن را در فضای ابری ذخیره کردم و بعد آن را فراموش کردم. پس از یک ماه، من به طور تصادفی به دنبال پروژه های بیشتری در GitHub بودم و این نمایه شگفت انگیز را پیدا کردم که به من انگیزه داد تا نمونه کارهایم را ایجاد کنم. این بهترین تصمیمی بود که گرفتم زیرا من را در بین جامعه توسعه‌دهندگان قرار داد، و بلافاصله بعد از آن، شروع به دریافت ایمیل‌هایی از استخدام‌کنندگان و مبتدیان درباره پروژه‌هایم کردم. 🔰 در این دنیای مدرن، کارفرمایان در مورد استخدام فارغ التحصیلان جدید تردید دارند، پس چگونه آن ها را متقاعد کنید که برای این کار بهترین هستید؟ شما با نشان دادن کارهایی که در پروژه قبلی انجام داده اید، مهارت های خود را نشان می دهید. هرچه پورتفولیوی آنلاین شما قوی تر باشد، شانس بیشتری برای استخدام در شغل رویایی خود خواهید داشت. 💡 "داشتن نمونه کارها بسیار حیاتی است زیرا وقتی در مصاحبه هستید، تجربه واقعی شما را نشان می دهد، بنابراین می توانید کل گردش کار علم داده را از A تا Z به کارفرما توضیح دهید." 📝 دیوید یاکوبوویچ 📣 در این مقاله، روش هایی را یاد می گیریم که می توانید کار خود را به عنوان یک مبتدی علم داده به نمایش بگذارید. در مورد پلتفرم جدیدی که زندگی شما را آسان می کند و نکاتی که در مورد ساختن پورتفولیوهای قوی یاد خواهید گرفت. 🚀 پس حالا وقتشه با هم بریم سراغ این پلتفرم‌های جذاب برای ساخت یک پورتفولیوی قوی علم داده! 🛑 ادامه مطلب #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 55+ دوره رایگان علم داده در سال ۲۰۲۲ 🎉 📂 چگونه علم داده را از ابتدا رایگان بیاموزیم؟ 🚀 در این مقاله بیش از 55 دوره رایگان علم داده از مبتدی تا پیشرفته در 7 مرحله ارائه شده است تا تمامی مباحث این حوزه را پوشش دهد و شما را در یک مسیر درست برای یادگیری علم داده در سال ۲۰۲۲ راهنمایی کند. 1️⃣ یادگیری زبان برنامه نویسی (۱۳ دوره) 2️⃣ یادگیری ریاضی و آمار برای علم داده (۱۳ دوره) 3️⃣ یادگیری کتابخانه های علوم داده (۸ دوره) 4️⃣ یادگیری مهارت های SQL (۶ دوره) 5️⃣ یادگیری تجسم داده ها (۱۰ دوره) 6️⃣ یادگیری الگوریتم های یادگیری ماشین (۷ دوره) 7️⃣ مسابقات علم داده (۶ سایت) ✅ می‌تونید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به تمامی این دوره‌ها دسترسی داشته باشید :👇🏼 🔘 Learn Data Science From Scratch in 2022 #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ یادگیری این 7 مهارت در علم داده، برای شما سالانه 90000 دلار سود دارد! 🔷 از گوگل، مایکروسافت، فیس‌بوک گرفته تا سوئیگی، زوماتو، بایجو، همه می‌خواهند فقط یک پلن داشته باشند «علم داده و یادگیری ماشین». این واقعیت را نمی توان انکار کرد که علم داده در کنار فرصت های شغلی یکی از رشته های با رشد سریع است. 🔶 انتظار می رود بازار جهانی یادگیری ماشین تا سال 2024 به 20.83 میلیارد دلار برسد. این بسیار بزرگ است! طبق گفته Glassdoor، میانگین دستمزد سالانه یک دانشمند داده در هند 900 هزار روپیه است. این در حالی است که میانگین حقوق یک برنامه نویس کامپیوتر در هند در سال 400 هزار روپیه است! 📑 متوسط حقوق سالانه یک دانشمند داده در ایالات متحده 102312 دلار است. کمبود شدید دانشمندان داده ماهر وجود دارد! بله درست است! اگرچه مشاغل در زمینه علم داده در حال رشد هستند، اما هنوز تعداد کمی از دانشمندان داده با مهارت های مناسب وجود دارد. بنابراین، در این مقاله، من به 7 مهارتی که برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده موفق نیاز دارید، اشاره می کنم. 🚀 با این مقدمه، بریم سراغ این 7 مهارت جذاب👇🏼 🛑 ادامه مطلب #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir