Data Science | علم داده

⭕️ مصاحبه با پنج دیتاساینتیت موفق ایرانی 👨🏻‍💻 اولین بار که می‌خواستم برای یه مصاحبه علم داده شرکت کنم، خیلی سردرگم بودم. بخاطر همین سعی کردم با یه سرچ توی اینترنت، از تجربیات افرادی که مصاحبه‌های موفقی رو با شرکت‌های بزرگ دنیا داشتن استفاده کنم، تا بتونم با درصد خطای کمتری، مصاحبه‌‌ام رو پشت سر بذارم. ✅ الان و بعد چند سال بهتون پیشنهاد می‌کنم که اگه تو این بخش تجربه ندارین و اولین مصاحبه‌تونه و نمی دونین دقیقا باید چیکار کنین، حتما از تجربیات بقیه که مصاحبه‌های موفقی داشتند استفاده کنین. 🔷 من تو این پست سعی کردم بهترین مصاحبه‌های دیتاساینت‌های ایرانی رو که در شرکت های معروف دنیا کار کردن، جمع آوری کنم تا هم از تجربیاتشون برای مصاحبه‌هاتون استفاده کنین و هم در بخش یادگیری مباحث علم داده مسیر درستی رو طی کنین.👌🏼 👩🏻‍🏫 مصاحبه با دکتر پریسا منصوری فرد 📙 دانشمند داده کمپانی متا 👨🏻‍🏫 مصاحبه با پروفسور احسان کمالی نژاد 📗 دانشمند ارشد ML در آمازون 👩🏻‍🏫 مصاحبه با بهار بازرگان 📕 دانشمند داده کمپانی پینترست 👩🏻‍🏫 مصاحبه با دکتر سروناز چوبدار 📔 دانشمند داده در Expedia 👩🏻‍🏫 مصاحبه با مهسا 📓 دانشجوی ارشد دیتا ساینس در دانشگاه تورنتو #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

👨🏻‍💻 اوایل یادگیری علم داده وقتی داشتم چندتا نمونه پروژه برای تقویت رزومه‌ام انجام می‌دادم، فهمیدم که که دیتاست های آماده و غیر واقعی، که قبلاً تمیز شدن، پردازش شدن و مدل شدن، هم برای انجام پروژه‌های مبتدی بدرد می‌خوره و هم کار باهاشون آسونه و به تقویت رزومه کمک چندانی نمی‌کنه. 🔷 وقتی تو مصاحبه‌های شغلی شرکت‌های مختلف صحبت از نمایش توانایی‌های شما در مدیریت داده‌های دنیای واقعی میشه، این دیتاست‌های غیر واقعی کمترین ارزش رو دارن! استخدام کنندگان و مدیران استخدام به دنبال پروژه‌هایی در رزومه شما هستن که با دیتاست‌های واقعی انجام شده باشن! ❓اما این دیتاست‌ها رو از کجا می‌تونیم تهیه کنیم؟ ✅ من اینجا چندتا وب‌سایت فوق العاده که از اون‌ها به عنوان منابع معتبر برای دسترسی به داده‌های واقعی استفاده می‌کنم، معرفی کردم. 🔶 می‌تونید از این منابع هم برای انجام پروژه‌های با کیفیت با داده های واقعی استفاده کنین و هم رزومه‌تون رو با پروژه های قوی‌تر، تقویت کنین.👇🏼 ┌ 🏷 Real world data ├ ◼️ Data.gov ├ ◻️ Kaggle ├ ◼️ Dataset Search ├ ◻️ DataHub ├ ◼️ Earth Data └ ◻️ WHO data repository #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 8 ابزار قدرتمند علم داده بدون نیاز به کد نویسی ! 👨🏻‍💻 من 8 ابزار قدرتمند برای انجام پروژه‌های علم داده می‌شناسم که خیلی در پروژه‌هام ازشون استفاده می‌کنم و بدون نوشتن حتی یک خط کد، بسیاری از مراحل اضافی در پروژه های علم داده رو براتون خودکار می‌کنن و به شما کمک می‌کنن تا کارهای علم داده رو بدون نوشتن هیچ کدی انجام بدین.👌🏼🔥 1️⃣ ابزار Gigasheet: ◾️ابزار بدون نیاز به کدنویسی برای آنالیز داده‌ها. ◽️استفاده از هوش مصنوعی برای آنالیز داده‌ها. ◾️شبیه ترکیبی از اکسل + پانداس بدون محدودیت. ◽️ تا 1B ردیف رو تجزیه و تحلیل کنید. 📑 مقاله آموزشی: Gigasheet 📦 دسترسی به ابزار: Gigasheet 2️⃣ ابزار Mito: ◾️یک رابط صفحه گسترده در Jupyter notebook ایجاد کنین. ◽️از هوش مصنوعی Mito برای آنالیز داده‌ها استفاده کنین. ◾️به طور خودکار کد Python رو برای هر تحلیل، تولید می‌کنه. 📑 مقاله آموزشی: Mito 📦 دسترسی به ابزار: Mito 3️⃣ ابزار PivotTableJS: ◾️با یه drag-n-drop ساده در Jupyter جداول محوری و نمودارهای تعاملی رو ایجاد کنین. ◽️نقشه‌های حرارتی رو به جداول اضافه کنین. ◾️در Jupyter notebook کار می‌کنه. 📑 مقاله آموزشی: PivotTableJS 📦 دسترسی به ابزار: PivotTableJS 4️⃣ ابزار Drawdata: ◾️با کشیدن ماوس هر دیتاست پراکنده دو بعدی رو رسم کنید. ◽️داده ها رو به صورت DataFrame, CSV یا JSON صادر کنید. ◾️با کشیدن ماوس یک نمودار هیستوگرام و خطی ایجاد کنید. 📑 مقاله آموزشی: Drawdata 📦 دسترسی به ابزار: Drawdata 5️⃣ ابزار PyGWalker: ◾️یک رابط مشابه Tableau در Jupyter notebook باز کنین. ◽️یک DataFrame رو به همون شیوه که در Tableau انجام میدین، تحلیل کنین. 📑 مقاله آموزشی: PyGWalker 📦 دسترسی به ابزار: PyGWalker 6️⃣ ابزار Visual Python: ◾️ یک تولید کننده کد Python مبتنی بر رابط گرافیکی کاربر (GUI). ◽️وارد کردن کتابخانه ها، عملیات ورود/خروج داده‌ها، ایجاد نمودارها، نوشتن کد برای مدل های ML و... فقط با کلیک روی دکمه‌ها. 📑 مقاله آموزشی: Visual Python 📦 دسترسی به ابزار: Visual Python 7️⃣ ابزار Tensorflow Playground: ◾️یک رابط کاربری زیبا برای ساخت، آموزش و تصویرسازی شبکه های عصبی. ◽️ابزار مبتنی بر مرورگر. ◾️تغییر داده ها، معماری مدل، هایپر پارامترها و... با کلیک کردن روی دکمه‌ها. 📑 مقاله آموزشی: TensorFlow Playground 📦 دسترسی به ابزار: TensorFlow Playground 8️⃣ ابزار ydata-profiling: ◾️ایجاد یک گزارش استاندارد EDA برای دیتاست‌تون. ◽️در یک نوت بوک Jupyter notebook کار می‌کنه. ◾️اطلاعات مربوط به مقادیر از دست رفته، آمار داده‌ها، همبستگی، تعاملات داده و... رو پوشش میده. 📑 مقاله آموزشی: ydata-profiling 📦 دسترسی به ابزار: ydata-profiling #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🤩 هدیه فرادرس برای شما — ۵۵ درصد تخفیف برای ثبت اولین سفارش خرید   🎁 کد تخفیف: FRSTRD   این کد تخفیف برای اولین خرید از فرادرس و قابل اعمال روی تمامی آموزش‌ها می‌باشد. برای مشاهده فهرست آموزش‌ها روی لینک زیر کلیک کنید:   🔗 آموزش‌های «یادگیری ماشین و داده کاوی» [+]   🔗 همه آموزش‌های فرادرس [+]   @FaraDars - فرادرس

👨🏻‍💻 زمانی که دوره‌های MIT رو برای یادگیری علم داده شروع کردم، اوایلش واقعاً با مشکل مواجه بودم. به جز مطالعه درسنامه‌های هر دوره، شروع به بررسی ده‌ها کانال یوتیوب کردم و تعدادی از اون‌ها رو که واقعا عین "الماس" ارزشمندن پیدا کردم و اینجا براتون قرار دادم. این کانال‌ها نه تنها به من کمک کردن تا اصول اولیه علم داده رو به طور کامل یاد بگیرم، بلکه در یادگیری مباحث پیشرفته هم خیلی کمکم کردن. 📕 جبر خطی: 🎬 سایت MIT OpenCourseWare 📝 سخنرانی‌های پروفسور گیلبرت استرنگ رو در سایت MIT OpenCourseWare از دست ندین. این دوره برای یادگیری جبرخطی یه گنج واقعیه!! 📂 لینک: Linear Algebra 📗 حساب دیفرانسیل و انتگرال: 🎬 کانال 3blue1brown 📝 این کانال ترکیبی از ریاضی و لذته. برخی از سخت ترین مفاهیم ریاضی رو که برای علوم داده نیاز دارین، از طریق این کانال به بهترین شکل یاد می‌گیرین. 📂 لینک: 3blue1brown 📘 آمار: 🎬 کانال Zed Statistics 📝 جاستین زلتزر با این کانال باعث شد تا من آمار رو به روشی بسیار آسون یاد بگیرم. یادگیری آمار رو با این کانال شروع کنین و بعدا از من تشکر کنین! 📂 لینک: Zed Statistics 📙 علم داده، آمار و یادگیری ماشین: 🎬 کانال StatQuest 📝 این کانال یکی از محبوب‌ترین کانال‌های من، برای یادگیری بسیاری از جنبه‌های شغل علوم داده هست. در این کانال Joshua Starmer با توضیحات و ارائه های بسیار آسون کار فوق العاده ای برای یادگیری مباحث علوم داده انجام داده. 📂 لینک: StatQuest with Josh Starmer 📓 علم داده، یادگیری ماشین و کدنویسی: 🎬 کانال Normalized Nerd 📝 اگه به تجسم‌ها و تصویرسازی‌های زیبا برای پروژه‌های علم داده نیاز دارین و در کنار ریاضیات و کدنویسی بیشتر به الگوریتم‌ها علاقه دارین، این کانال برای شماست. 📂 لینک: Normalized Nerd 📔 اقتصاد سنجی: 🎬 کانال Ben Lambert 📝 بن لمبرت در این کانال با تمرکز بر مباحث تئوری و عملی و مثال‌های متعدد، توضیح کاملی رو در مورد اکثر دوره‌های اقتصاد سنجی در مقطع کارشناسی و کارشناسی ارشد ارائه میده. 📂 لینک: Ben Lambert #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

✅ توسعه استراتژی‌های معاملاتی با تحلیل داده دانشگاه صنعتی شریف؛ زیربنای پیاده‌سازی معاملات الگوریتمی #دوره_آموزشی_آنلاین اگر با ایده‌ای جدید برای معامله‌گری مواجه شوید که ادعا شود در صورت پیاده‌سازی الگوریتمی، سود هنگفتی خواهد داشت، چگونه آن را ارزیابی می‌کنید؟ اگر آن را بک‌تست کردیم و نتایج قابل قبول بود آیا می‌توانیم این نتایج را به آینده تعمیم دهیم؟ در این دوره آموزشی پس از مرور کتابخانه‌های تحلیل و مصورسازی داده در پایتون، کار با داده‌های بورس و یادگیری روش‌های جمع‌آوری آن، سراغ چهارچوبی برای طراحی معاملات الگوریتمی و به کارگیری هوش مصنوعی در بازارهای مالی خواهیم رفت. سپس با چند استراتژی معاملاتی مثل Quantitative Momentum و Quantitative Value و Copy Trading آشنا می‌شویم و آن‌ها را در پایتون پیاده‌سازی می‌کنیم و با ارزیابی‌ آماری عملکرد آن‌ها روی داده‌های گذشته، سعی می‌کنیم عملکرد آن‌ها را در آینده نیز پیش‌بینی کنیم. پیش‌نیاز: آشنایی با پایتون اطلاعات بیشتر و درخواست پذیرش: B2n.ir/tspy_data4 پشتیبانی: 09331079014 @Lili_1374gh @dlearn_ir

👨🏻‍💻 دکتر اسدی، عضو هیئت علمی گروه مهندسی کامپیوتر دانشگاه آزاد دوره آموزشی "علم داده با پایتون" رو بر اساس کتاب بی‌نظیر و معروف Python Data Science Handbook به زبان فارسی و رایگان منتشر کرده است. 🚀 این دوره‌ شامل 55 جلسه و بیش از 75 ساعت آموزش جامع و کاربردی علم داده در زبان برنامه نویسی محبوب پایتون میشه. ✅ برای دسترسی به منابع این دوره جامع و فوق العاده، شامل ویدیوهای آموزشی، فایل کتاب درسی و مخزن گیت‌هاب، می تونین از لینک های زیر استفاده کنین. 🔖 راهنمای دوره‌ رایگان و بی‌نظیر علم داده با پایتون: ┌ 🏷 Python Data Science Course ├ 📕 Python Data Science Handbook ├ 🎬 Python Data Science Videos ├ 📖 Python Data Science Online └ 🗃 Python Data Science GitHub #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🟢آخرین اخبار که انقلابی فراتر از Web3 را به نمایش می گذارد: 🔸ما اینجا در مورد #فردا صحبت میکنیم 🔸اطلاعات از دنیای NFT، متاورس، بازی های P2E و SocialFi. 🔻به روزترین خبرها و اتفاقاتی که بازارهای مالی را به حرکت در می آورد 🔺نقد و بررسی تخصصی پروژه های جدید مثل پروژه World Coin و پروژه های متاورس 🔹بررسی نو آوری های جدید در عرصه تکنولوژی 💠https://t.me/+7TOH1Rzx138zOTU1

👨🏻‍💻 اگه کد‌هایی که در SQL دارین کثیفه و اعصابتون رو خرد کرده از SQL Formatter استفاده کنین تا کدهای آشفته و ناخوانا شما رو به بهترین شکل ممکن به کدهای منظم و سازمان یافته تبدیل کنه.👌🏼 ✅ علاوه بر این ابزار می‌تونین از دو ابزار Poor SQL و Instant SQL Formatter هم برای داشتن کدهای زیبا و خواناتر و منظم تر استفاده کنین. ┌ 🏷 SQL Tools ├ ◼️ SQL Formatter ├ ◻️ Poor SQL └ ◼️ Instant SQL Formatter #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ تا 5 برابر سریع‌تر، عملیات‌ Pandas رو انجام بدین! 👨🏻‍💻 عملیات Pandas از موازی سازی پشتیبانی نمی کنه! در نتیجه، حتی زمانی که هسته‌های دیگه هم در دسترسه، به محاسبات تک هسته‌ای پایبنده. این کار باعث میشه تا انجام یه عملیات خیلی طول بکشه و روی بهره وری کلی پروژه‌تون تاثیر بذاره، به خصوص در دیتاست‌های بزرگ! ✅ ابزار Pandarallel به شما اجازه میده تا فقط با اضافه کردن یک خط کد، عملیات Pandas رو با چندین هسته CPU موازی کنین و تا 5 برابر سریع‌تر انجام بشه! 🔖 راهنمای آموزشی Pandarallel: ┌ 🏷 Pandaral·lel ├ 🗃 Pandarallel GitHub ├ 📂 Pandarallel.py ├ 📑 Introducing Pandarallel └ 🎬 3X Pandas Code with Pandarallel #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

📣 وبینار SQL SERVER از تئوری تا عمل ✅ ویژه برنامه‌نویسان، تحلیلگران و طراحان فرایندها، دانشجویان IT و نرم‌افزار و تمام کسانی‌که می‌خواهند به‌عنوان یک متخصص پایگاه داده فعالیت کنند. 🚀 تسلط به SQL SERVER یک مهارت پردرآمد است! 🔷 اگر می‌خواهید یک مهارت برنامه‌نویسی جدید یاد بگیرید که به شما کمک کند در کسب‌وکار خود موفق شوید، 🔶 اگر می‌خواهید با SQL SERVER، یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای قدرتمند، آشنا شوید، 🔷 اگر می‌خواهید بدانید که چگونه می‌توانید به عنوان یک متخصص SQL SERVER درآمد بالایی کسب کنید، 🔶 اگر می‌خواهید بدانید که چگونه می‌توانید با استفاده از SQL SERVER داده‌های خود را به راحتی ذخیره، بازیابی، تحلیل و ارائه دهید، این وبینار برای شما طراحی شده است. 🗓 پنج شنبه 13 مهر ماه 1402 ⏰ از ساعت 19 الی 21 📣 این رویداد به‌صورت وبینار در محیط زوم (ZOOM) برگزار می‌شود. 💬 اطلاعات بیشتر در مورد ثبت نام، محتوی کارگاه و پشتیبانی: 🆔 @M_Moasherati 🗂 webinar-sql 📂 moasherati.com

🚀 پردازش ۱ میلیارد ردیف در ثانیه در Pandas! 👨🏻‍💻 اگه تابحال با دیتاست‌های بزرگ (100+ گیگابایت) کار کرده باشین، احتمالاً با خطای کمبود حافظه مواجه شدین. ☑️ راه حل های زیادی وجود داره. برخی اسپارک رو پیشنهاد می‌کنن که برای داده‌های بزرگ استفاده میشه. اما اگه بخواین تحلیل داده‌هاتون رو در پایتون ادامه بدین باید چیکار کنین؟ 🔥 کتابخانه منبع باز Vaex اینجا کاربرد داره! 📊 در تصویر بالا می‌بینین که این کتابخونه چطور می‌تونه یک فایل 100+ گیگابایتی رو در عرض میلی ثانیه بارگذاری کنه! 🔔 اما سه چیز که باید در مورد Vaex بدونین: 1️⃣ استفاده ازش مثل پانداسه، بنابراین کار باهاش به عنوان یه دیتا سانتیست براتون راحته. 2️⃣ از دیتافریم های خارج از هسته استفاده می‌کنه و هیچ حافظه‌ای رو هدر نمیره! 3️⃣ می تونین دیتاست‌های بزرگی رو بهش وارد کنین، آمار رو باهاش محاسبه کنین، داده ها رو تجسم کنین و حتی باهاش یادگیری ماشین رو انجام بدین! ┌ 🏷 Library Vaex ├ 🗃 Vaex GitHub ├ 📑 Vaex article └ 🎬 Vaex Tutorials #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

💠 آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون در فرادرس — سریع و آسان در ۳ ساعت   ✨ یادگیری ماشین (Machine‎ Learning‎)، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی و یکی از موضوعات مورد توجه در علوم کامپیوتر است که به سیستم‌های کامپیوتری، توانایی یادگیری از داده‌ها را می‌دهد. هدف از این فرادرس، آموزش مباحث لازم برای یادگیری مفاهیم یادگیری ماشین در کمترین زمان است.   در این آموزش، ابتدا مفاهیم اولیه و رگرسیون، سپس روش‌های طبقه‌بندی، Support Vector Machine، شبکه عصبی، درخت تصمیم، Bayes Classifier، یادگیری جمعی و در نهایت انتخاب ویژگی آموزش داده می‌شوند. نحوه آموزش به این صورت است که ابتدا مطالب به صورت تئوری توضیح داده شده‌اند و سپس به کمک زبان پایتون پیاده‌سازی می‌شوند.   🔗 آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون [+]    👈 سایر آموزش‌های رایگان - [کلیک کنید]   @FaraDars - فرادرس

👨🏻‍💻 من سال گذشته، در GitHub فعال بودم و خیلی از منابع و پروژه‌های اپن سورس علوم داده رو قرار دادم. ✅ در این پست قصد دارم 10 تا از برترین مخزن‌های GitHub علوم داده رو بهتون معرفی کنم: ◼️ پرسش‌ها و پاسخ‌های مصاحبه علوم داده 📦 لینک: Data Science Interview Q&A ◼️ یادگیری ماشین عملی 📦 لینک: Practical Machine Learning ◼️ منابع آماده سازی مصاحبه علوم داده 📦 لینک: Data Science Interview Preparation ◼️ منبع Python کارآمد برای دانشمندان داده 📦 لینک: Efficient Python for Data Scientists ◼️ منابع فوق العاده علم داده 📦 لینک: Awesome Data Science Resoruces ◼️ منابع فوق العاده AI و داده 📦 لینک: Awesome AI & Data GitHub Repos ◼️ سری زمانی عملی در پایتون 📦 لینک: Practical Time Series In Python ◼️ وبلاگ تمرین‌های علم داده 📦 لینک: Practical Data Science Blog ◼️ نمونه پروژه‌های علوم داده 📦 لینک: Data Science Portfolio ◼️ نکات عملی یادگیری ماشین 📦 لینک: Practical Machine Learning Tips #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

💢 کارگاه آموزش مفاهیم دیتابیس و sql - برگزارکننده: انجمن علمی علوم مهندسی دانشگاه تهران + تمرین (کوئرا) + پروژه نهایی 🗓 تاریخ جلسات: • ۱۴ - ۱۷ - ۲۱ - ۲۸ مهرماه سال ۱۴۰۲ • ساعت ۱۶ الی ۱۸ ▫️ محتوای دوره به همراه ساخت و طراحی یک پایگاه داده در دنیای واقعی تدریس می‌شود. ▫️مناسب برای علاقمندان به حوزه‌های نرم‌افزار و زمینه‌های داده‌محور (علم داده، آنالیز داده و ...) 🔖 گواهی معتبر از انجمن علمی علوم مهندسی دانشگاه تهران ---------------------------------- 📌 تخفیف ویژه : 🌀 ثبت‌نام گروهی 🌀 دانشجویان دانشگاه تهران 🌐 لینک ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر: Database Fundamentals WS پشتیبانی انجمن علمی: @UT_EngSci ---------------------------------- @SAEngSci

⭕️ نسخه رایگان ویرایش جدید کتاب پرطرفدار Python for Data Analysis منتشر شد! 👨🏻‍💻خالق کتابخانه Pandas پایتون، وس مک کینی، ویرایش سوم و جدید کتاب Python for Data Analysis رو به صورت آنلاین و رایگان منتشر کرد. این راهنمای جامع که برای پایتون 3.10 و پانداس 1.4 آپدیت شده، یک منبع فوق العاده برای تحلیلگرای مبتدی و با سابقه‌ایه که از پایتون برای آنالیز داده‌ها استفاده می‌کنن. ✅ این کتاب با مثال‌های کاربردی و واقعی به شما یاد میده که چطوری از ابزارهای پایتون؛ Pandas, NumPy, matplotlib, IPython و Jupyter برای دستکاری، پردازش، تمیز کردن و آنالیز داده‌ها استفاده کنین. 🔖 راهنمای کتاب Python for Data Analysis: ┌ 🏷 Python for Data Analysis ├ 📖 Python for Data Analysis Online ├ 📕 Python for Data Analysis PDF └ 🗃 Python for Data Analysis GitHub #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🟣 با اساتید حرفه‌ای دوره علم داده و یادگیری ماشین دانشکار آشنا بشید 🔸نوید عربی 🔻دانشمند داده ارشد شرکت Snapp! Grocery 🔸سروش قادری 🔻دانشمند داده در شرکت Snapp! Express 🔸نیکا سلطانی تهرانی 🔻دانشمند داده سابق شرکت Otaghak 🔸مسعود وحیدی 🔻دانشمند داده شرکت Omid payment 🔸محمدمهدی مجاهد 🔻هم بنیان‌گذار و CTO شرکت دانشکار 🔸سپهر بازیار 🔻دولوپر بک-اند شرکت Harfinoapp 🔸علی رجبی 🔻مدیرعامل و هم‌بنیان‌گذار شرکت دانشکار ✅ بیش از ۱۶۰ ساعت آموزش صفر تا صد مباحث دیتا و زبان برنامه‌نویسی پایتون ✅ منتور و پشتیبان آموزش و کاریابی ✅ حل تمرین قدم به قدم و آموزش پروژه‌محور ✅ کمک به استخدام شما برای ثبت‌نام اولیه روی لینک زیر کلیک کنید: 👇🏻 https://daneshkar.net/r/kqNaD https://daneshkar.net/r/kqNaD

🟣 با اساتید حرفه‌ای دوره علم داده و یادگیری ماشین دانشکار آشنا بشید 🔸نوید عربی 🔻دانشمند داده ارشد شرکت Snapp! Grocery 🔸سروش قادری 🔻دانشمند داده در شرکت Snapp! Express 🔸نیکا سلطانی تهرانی 🔻دانشمند داده سابق شرکت Otaghak 🔸مسعود وحیدی 🔻دانشمند داده شرکت Omid payment 🔸محمدمهدی مجاهد 🔻هم بنیان‌گذار و CTO شرکت دانشکار 🔸سپهر بازیار 🔻دولوپر بک-اند شرکت Harfinoapp 🔸علی رجبی 🔻مدیرعامل و هم‌بنیان‌گذار شرکت دانشکار ✅ بیش از ۱۶۰ ساعت آموزش صفر تا صد مباحث دیتا و زبان برنامه‌نویسی پایتون ✅ منتور و پشتیبان آموزش و کاریابی ✅ حل تمرین قدم به قدم و آموزش پروژه‌محور ✅ کمک به استخدام شما برای ثبت‌نام اولیه روی لینک زیر کلیک کنید: 👇🏻 https://daneshkar.net/r/kqNaD https://daneshkar.net/r/kqNaD