Data Science | علم داده

📣 دانشکدگان مدیریت دانشگاه تهران برگزار می‌کند: 👈 دوره مدیریت داده محور در فروش

آیا می‌خواهید در دنیای رقابتی فروش، به سطحی بالاتر برسید و تصمیمات هوشمندانه‌تری بر اساس داده‌ها بگیرید؟ ما اینجا هستیم که شما را با دوره مدیریت داده محور در فروش آشنا کنیم!

✅ چرا این دوره ضروری است؟ 🔹تحلیل عمیق داده‌ها: با یادگیری تکنیک‌های تحلیل داده‌ها، می‌توانید الگوها و روندهای پنهان را شناسایی کرده و از آن‌ها به نفع فروش خود استفاده کنید. 🔸تصمیم‌گیری دقیق‌تر: با استفاده از داده‌های درست، می‌توانید استراتژی‌های فروش موثرتری برنامه‌ریزی کنید و در نهایت به افزایش سودآوری برسید. 🔹فهم بهتر مشتریان: با تحلیل داده‌ها، رفتار و نیازهای مشتریان را به خوبی درک کنید و تجربیات شخصی‌سازی‌شده‌ای برای آن‌ها خلق نمایید. استاد دوره : دکتر محمد غفاری مدت زمان : 16 ساعت شروع دوره : دی 1403 👈 اطلاعات دوره ارتباط با ما: 📞 02188333117 واتسپ: 📱09128408043 تلگرام: @short_term_course

شما شایسته موفقیتید! با ما در این مسیر همراه شوید و از این فرصت منحصر به فرد بهره‌مند شوید.🌟

📊 تحلیل داده و توسعه داشبورد با PowerBI هوش تجاری فرآیندی است که طی آن اطلاعاتی ارزشمند و قابل اطمینان از داده‌های روزمرۀ سازمان استخراج می‌شود و در زمان مناسب در قالب داشبوردهای تحلیل داده در اختیار مدیران سازمان و کسب‌وکار گذارده می‌شود تا در تصمیم‌گیری‌ به آن‌ها استناد شود. پاوربی‌آی (PowerBI) مهم‌ترین ابزار توسعه داشبورد و استقرار سامانه‌های هوش تجاری در دنیاست و در حال حاضر مهم‌ترین نیاز بازار کار داده به شمار می‌رود. با یادگیری پاوربی‌آی یک مزیت بزرگ به دست بیاورید و کسب‌وکار خود را متحول کنید. 🎓 مجید پورکاشانی | هم‌بنیان‌گذار، توسعه‌دهنده سامانه‌های هوش تجاری و مهندس داده در شرکت پردازش و تحلیل داده دقیقه، کارشناسی مهندس برق از دانشگاه شریف و کارشناسی ارشد هوش مصنوعی از دانشگاه علم و صنعت #دوره_آموزشی_آنلاین 💡 یادگیری یک ابزار قدرتمند: تسلط بر مهم‌ترین ابزار هوش تجاری در دنیا بدون پیش‌نیاز ویژه 💡 یادگیری مهم‌ترین نیاز بازار کار داده: پاسخ به مهم‌ترین نیاز بازار کار داده و افزایش شانس ورود به فعالیت حرفه‌ای هوش تجاری 💡 بهبود عملکرد سازمان و کسب‌وکار: توسعه داشبوردهای هوش تجاری و تحلیل داده،بهترین راهکار برای بهینه‌سازی عملکرد کسب‌وکار 📆 چهارشنبه‌ها ۱۸:۰۰ تا ۲۱:۱۵ 🗓 از ۱۹ دی تا ۸ اسفند ۱۴۰۳ ⏺️ ۸ هفته ۲۴ ساعت 🎞 با دسترسی به ویدئوی جلسات 🏅 گواهی پایان دوره ⏳ برای استفاده از تخفیف بیشتر زودتر ثبت‌نام کنید. 🙂 کد تخفیف 35% برای پرداخت کامل: 🙂 کد تخفیف 25% برای پرداخت قسطی: ⏳ اعتبار کدهای تخفیف تا ۲۰ آذر ۱۴۰۳ ✍️ثبت نام: 👆 d-learn.ir/pwbi?utm=gh_adv 🤙 تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

🔹 پلی‌لیست کاربردی و جامع 🔹 برای شروع یادگیری علوم داده و ML! 1⃣ بخش اول: مفاهیم پایه علم داده 🖥 رمزگذاری متغیرهای دسته‌ای: LINK 🖥 ریاضیات یادگیری ماشین: LINK 🖥 مروری بر مفاهیم کلی علوم داده: LINK 🖥 روندهای مصاحبه: LINK 🖥 رگرسیون خطی: LINK 🖥 رگرسیون لجستیک: LINK 🖥 معیارهای ارزیابی مدل: LINK 🖥 الگوریتم بیز ساده: LINK 🖥 انواع متغیرها: LINK 🖥 کاهش ابعاد: LINK 🖥 واگرایی کولبک لیبلر: LINK 🖥 قیمت‌گذاری پویا: LINK 🔢 بخش دوم: سیستم‌های توصیه‌گر 💬 سیستم توصیه‌گر نتفلیکس: LINK 💬 مدل یکپارچه LINK: ML 💬 تحولات سیستم توصیه‌گر: LINK 💬 استفاده از تعبیه‌ها در سیستم توصیه‌گر: LINK 💬 جستجوی تقریبی نزدیک‌ترین همسایه‌ها: LINK 💬 کوانتیزاسیون محصولات: LINK 💬 سیستم توصیه‌گر حساب‌ها: LINK 💬 کنترل‌کننده LINK :PID 💬 سیستم توصیه‌گر اینستاگرام: LINK 💬 پیش‌بینی نرخ کلیک در لینکدین: LINK 💬 مدل دوبرجی: LINK 💬 جستجوی مقیاس‌پذیر پرس‌وجو-آیتم: LINK 💬 سیستم توصیه‌گر توییتر: LINK 💬 سیستم توصیه‌گر LINK :eBay 💬 غلبه بر تعصب در سیستم‌های توصیه‌گر: LINK 💬 مدل‌سازی اثرگذاری: LINK 💬 سیستم توصیه‌گر LINK :Spotify 🔢 بخش سوم: تکنیک‌ها و کاربردهای پیشرفته 🏷 کالیبراسیون مدل: LINK 🏷 تشخیص LINK :Drift 🏷 تقریب تابع‌های عمومی: LINK 🏷 تبلیغات LINK: Pinterest 🏷 تعبیه موجودیت‌ها با LINK :BERT 🏷 تقطیر دانش: LINK 🏷 بخش LINK :Multi-Armed Bandit 🏷 مدل‌های مولد و انتشار: LINK 🏷 اصول پایه LINK :PySpark 🏷 مدیریت بودجه لینکدین: LINK 🏷 تشخیص تقلب بازگشت کالا: LINK 🏷 تشخیص کالاهای تقلبی: LINK 🔢 بخش چهارم: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) ◀️ یادگیری ماشین با LINK :GenAI ◀️ فناوری LINK: ChatGPT ◀️ هوش مصنوعی محاوره‌ای: LINK ◀️ ارتقای مدل‌های زبان بزرگ: LINK ◀️ تنظیم دقیق مدل‌های زبانی: LINK1, LINK2 ◀️ مدل LINK :LLama V2 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🔥 مسابقه برنامه‌نویسی ستارگان آینده گلرنگ ✨ قراره ستاره یکی از این جهان‌ها بشی ✅ در ۲ مسیر Front-End و ‌Back-End 🗓 جمعه، ۱۶ آذر ۱۴۰۳ ساعت ۱۶:۰۰ 💠 نفرات برتر این مسابقه، به مدت یک ماه ونیم توی شرکت‌های تکنولوژی محور تپسی، اکالا، زپ، گلرنگ سیستم، شب، اکتیو کلینرز و پاتوقی همراه با یک منتور با تجربه برنامه‌نویسی می‌کنند. 🌐 ثبت‌نام رایگان: 🔗 https://quera.org/r/z05gv 〰️〰️〰️〰️ #Quera #Quera_Contest

🐼 دوره فارسی «Pandas Project» 🎥 قسمت پنجم: "پروژه تحلیل دیتاست فیلم‌های برتر" ⏳ مدت زمان: 11:02 💡 محصولی از: Pista Academy 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

💢دوره آنلاین جامع مهندسی داده Data Engineer ⬅️شروع از 22 آذر ⬅️روزهای پنجشنبه ساعت 14:30 الی 18:30 ⬅️استاد : وحید قربانی پیش نیاز: ندارد 👀 سرفصل دوره + ثبت نام 📞تلفن ثبت نام: 02188738394 📣هر سوالی داری از @sematec بپرس ✅لذت پیشرفت را تجربه کنیم 🔰سماتک، مرکز آموزش‌های تخصصی IT 🚀@sematecofficial

❌ 6 ماهه یک تخصص پردرآمد رو یاد بگیر! بوت‌کمپ Data Science & Machine Learning 📌 همراه با منتورینگ تخصصی و پروژه عملی 📌 ارائه مدرک پایان دوره 📌 کمک به استخدام و معرفی به شرکت‌های معتبر الان ثبت‌نام کن؛ 6 ماه دیگه استخدام شو👇 https://dnkr.ir/2wA5X https://dnkr.ir/2wA5X

🐼 20 تا از پرکاربردترین توابع پانداس + PDF 👨🏻‍💻 بار اولی که از پانداس استفاده کردم قرار بود یه دیتاست خام و پیچیده رو به کمک توابع Pandas به‌ سرعت تمیز و مرتب کنم. با استفاده از تابع groupby، تونستم داده‌ها رو دسته‌بندی کنم و تحلیل‌های عمیقی از رفتار مشتری‌ها بدست بیارم. از همه بهتر، زمانی بود که از loc و iloc استفاده کردم و تونستم داده‌ها رو براحتی فیلتر کنم. ✔️ از اون زمان تصمیم گرفتم که یه لیست از پرکاربردترین توابع پانداس که به صورت روزمره ازشون استفاده می‌کنم آماده کنم. حالا این لیست آماده‌ست! در ادامه به معرفی 20 تا از بهترین و پرکاربردترین توابع پانداس می‌پردازم: 🏳️‍🌈 read_csv(): آپلود سریع داده از فایل‌های CSV 🏳️‍🌈 head(): نگاهی به پنج ردیف اول دیتا‌بیس برای شروع.. 🏳️‍🌈 info(): بررسی ساختار داده‌ها مثل نوع داده و مقادیر خالی. 🏳️‍🌈 describe(): آمار توصیفی برای ستون‌های عددی تولید کن. 🏳️‍🌈 loc[ ]: دسترسی به سطرها و ستون‌ها بر اساس برچسب یا شرط. 🏳️‍🌈 iloc[ ]: دسترسی به داده‌ها بر اساس شماره ردیف. 🏳️‍🌈 merge(): ترکیب دیتافریم‌ها با ستون‌های مشترک. 🏳️‍🌈 groupby(): گروه‌بندی برای تحلیل راحت‌تر. 🏳️‍🌈 pivot_table(): خلاصه‌سازی داده‌ها در فرمت جدول محوری. 🏳️‍🌈 to_csv(): ذخیره داده‌ها به صورت فایل CSV. 🏳️‍🌈 pd.concat(): چند دیتافریم رو در راستای سطر یا ستون ادغام کن. 🏳️‍🌈 pd.melt(): داده‌های فرمت گسترده رو به فرمت طولی تبدیل کن. 🏳️‍🌈 pd.pivot_table(): ایجاد جدول محوری با چند سطح. 🏳️‍🌈 pd.cut(): داده‌ها رو به بازه‌های خاص تقسیم‌بندی کن. 🏳️‍🌈 pd.qcut(): دسته‌بندی داده‌ها بر اساس درصد. 🏳️‍🌈 pd.merge(): ادغام داده‌ها به سبک دیتابیس برای لینک‌دهی پیشرفته. 🏳️‍🌈 DataFrame.apply(): اجرای یک تابع سفارشی روی داده‌ها. 🏳️‍🌈 DataFrame.groupby(): تحلیل داده‌های گروه‌بندی‌شده. 🏳️‍🌈 DataFrame.drop_duplicates(): حذف ردیف‌های تکراری. 🏳️‍🌈 DataFrame.to_excel(): ذخیره مستقیم داده‌ها در فایل اکسل. ┌ 🐼 Pandas Functions └ 📄 PDF 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

چرا هکر نمیشی؟ ما تو کوئرا داریم هک و امنیت یاد میگیریم! فقط ۲۴ ساعت‌ وقت‌ داری با ۴۰ درصد تخفیف ویژه انتشار، این‌ دوره رو‌ ثبت‌نام‌کنی‌، اونم قسطی.

🌟 بوت‌کمپ تحلیلگر داده آکادمی همراه اول 🌟 🎯 فرصتی استثنایی برای ورود به دنیای داده‌ها و ساخت آینده شغلی خود! تصور کنید در ۹ هفته، به یکی از پرتقاضاترین مشاغل دنیا مسلط شوید و در مسیر موفقیت قدم بگذارید. 📋 ویژگی‌های بوت‌کمپ: ⏳ مدت زمان: ۹ هفته نیمه‌حضوری 📚 محتوا: ۱۳۰ ساعت آموزش حرفه‌ای 🌟 پروژه‌های واقعی: شبیه‌سازی وظایف تحلیلگر داده و استفاده از داده‌های واقعی 💼 امکان استخدام: استخدام و کارآموزی نفرات برتر دوره در خانواده همراه اول و شرکت‌های همکار ⚠️ ظرفیت این بوت‌کمپ محدود است. 🚀 چرا این بوت‌کمپ؟ چون شما فقط آموزش نمی‌بینید؛ بلکه با پروژه‌های واقعی و فرصت ورود به شرکت‌های برتر، مسیر شغلی خود را تضمین می‌کنید. 🔗 مشاوره رایگان و اطلاعات بیشتر: https://link.hamrah.academy/i9a @hamrah_academy | آکادمی همراه #آکادمی_همراه #همراه_اول #بوتکمپ_تحلیلگر_داده #تحلیل_داده #آموزش_تحلیل_داده #دوره_آموزشی #کارآموزی #استخدام #آینده_شغلی #مهارت_آموزی

💠 آموزش رایگان Power BI با فرادرس – سریع و آسان در ۸۰ دقیقه   ✨ یکی از ابزارهای بسیار محبوب هوش تجاری سلف‌سرویس، Microsoft Power BI است. در این فرادرس، پس از بررسی اجمالی مفاهیم هوش تجاری، به آموزش استفاده از نرم‌افزار Microsoft Power BI برای اتصال به داده‌ها، ساخت مدل داده و نیز مصورسازی داده‌ها با انواع نمودارها خواهیم پرداخت.   با توجه به روند رو‌به‌رشد پیاده‌سازی هوش تجاری در سازمان‌ها و محبوبیت نرم‌افزار Microsoft Power BI برای پیاده‌سازی هوش تجاری، بسیاری از سازمان‌ها به دنبال پیاده‌سازی هوش تجاری در سازمان خود با استفاده از این نرم‌افزار هستند. فراگیری این نرم‌افزار، راه شما را برای ورود به بازار کار در زمینه هوش تجاری تسهیل می‌کند.   🔗 آموزش رایگان Power BI - [شروع یادگیری]   🔄 FaraDars - فرادرس

👨‍💻 تجربه شخصی من در 4 تا از بهترین کارآموزی‌های مجازی و رایگان «علوم داده» 👨🏻‍💻 خیلی وقت‌ها برای تسلط به مباحث علوم داده کتاب می‌خونیم، ویدیوهای آموزشی می‌بینیم و دوره‌های آنلاین رو می‌گذرونیم، اما سوال مهم اینه که: آیا دانشی که یاد گرفتیم رو توی عمل پیاده کردیم؟ ✏️ راستش خودمم همیشه دنبال فرصت‌هایی بودم که مباحثی که توی علم داده یاد گرفتم رو توی پروژه‌های واقعی پیاده سازی کنم. 👫 یکی از بهترین فضاهایی که پیدا کردم، کارآموزی‌های مجازی بود. چون این رویدادها شبیه‌سازی از فضای کاری واقعین و می‌تونین دانش تئوری‌تون رو به صورت عملی پیاده سازی کنین و تجربه کسب کنین. ✅ چرا کارآموزی‌های مجازی؟ ✅ بهتون کمک می‌کنن مهارت‌هاتون رو توی پروژه‌های واقعی آزمایش کنین. ✅ اعتمادبه‌نفستون رو برای مصاحبه‌ها بالا می‌برن. ✅ رزومه‌تون رو قوی‌تر می‌کنن. ⏪ حالا، می‌خوام ۴ تا از بهترین کارآموزی‌های مجازی و رایگان رو که شخصاً امتحان کردم، معرفی کنم: 1⃣ کارآموزی با موضوع نقش دانشمند داده 🔢 کارآموزی با موضوع بصری‌سازی داده‌ها 🔢 کارآموزی با موضوع تحلیل داده 🔢 کارآموزی با موضوع Power BI 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🐼 دوره فارسی «Pandas Project» 🎥 قسمت چهارم: "نحوه اتصال به API در پانداس (4)" ⏳ مدت زمان: 11:41 💡 محصولی از: Pista Academy 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

▶️ بهترین ویدیوهای پروژه‌ محور 💻برای یادگیری علم داده 👨🏻‍💻 بهترین روش یادگیری علوم داده، ترکیب یادگیری تئوری با انجام پروژه‌های عملیه. بعد اینکه مفاهیم و ابزارهای اصلی رو مسلط شدین، وقتتون رو دیگه تلف نکنین و برین سراغ یادگیری پروژه محور و انجام پروژه‌های واقعی! ✅ من اینجا 17 تا پروژه واقعی علوم داده رو به صورت ویدیویی قرار دادم:👇 1️⃣ شفاف‌سازی یادگیری ماشین با LINK ⬅️ AI 2️⃣ راهنمای عملی LINK ⬅️ PySpark 3️⃣ ساخت مدل LINK ⬅️ SRKGPT 4️⃣ ساخت سیستم بازیابی ⬅️ LINK 5️⃣ تقویت مدل‌های کوچک ⬅️ (2),(1) 6️⃣ تنظیم Falon و لاما-2 ⬅️ (2),(1) 7️⃣ تعبیه داده‌ها با استفاده از LINK ⬅️ BERT 8️⃣ فشرده‌سازی مدل‌ها ⬅️ LINK 9️⃣ قیمت‌گذاری پویا در تجارت ⬅️ LINK 1️⃣ تعبیه محصول در داده‌های بزرگ ⬅️ LINK 1️⃣ سیستم‌های توصیه‌گر توییتر ⬅️ LINK 1️⃣ نحوه عملکرد الگوریتم توییتر ⬅️ LINK 1️⃣ سیستم‌های تبلیغاتی پینترست ⬅️ LINK 1️⃣ جستجوی نزدیک‌ترین همسایه ⬅️ LINK 1️⃣ کنترل‌کننده LINK ⬅️ PID 1️⃣ آموزش شبکه‌های عصبی ⬅️ LINK ⚫️ کاهش ابعاد داده با LINK ⬅️ PCA 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🔹 ترم جدید غیرحضوری مسیر شغلی دانشمند داده 11 آذر شروع می شود. ✅ یکساله دیتاساینتیست کارآزموده شوید و روزمه قوی برای خود بسازید. 🔸 330 ساعت . 150 جلسه . 50 هفته . 27 پروژه . 8 کورس . 7 مدرس ♦️ شیرجه در علم داده . آمار و احتمال . داده کاوی و حل مساله . پایتون . منابع داده . ماشین لرنینگ . دیپ لرنینگ . بیگ دیتا . لینوکس و داکر 💲 5% کدتخفیف مخصوص این کانال: HY38PG66 t.me/daychecatalog t.me/daycheapply

✏️ 10 پرامپت فوق العاده ChatGPT ✅ برای پروژه‌ها و کارهای روزمره علوم داده 👨🏻‍💻 تو این مدتی که ChatGPT اومدهt کلی به من توی پروژه‌های دیتا ساینس کمک کرده. توی بعضی از مراحل پروژه واقعا نمی‌دونستم دقیقاً باید از کجا شروع کنم یا چه ابزاری برای رفع مشکل مناسب‌تره. 🖋 حالا یه لیست ده‌تایی از پرامپت‌هایی که خیلی این مدت بهم کمک کردن رو آماده کردم و اینجا براتون گذاشتم. هر کدوم یه بخش از مراحل انجام پروژه‌های دیتا ساینس رو پوشش میدن و توی چالش‌های پروژه‌ها خیلی بهتون کمک می‌کنن. 🔢 بررسی و پاکسازی داده‌ها: وقتی نمی‌دونین داده‌ها رو چطور بررسی کنین یا چجوری مقادیر گم‌شده و ناهنجاری‌ها رو رفع کنین، از این پرامپت استفاده کنین. ✍️ "Given this dataset summary: [خلاصه اطلاعات دیتاست], suggest methods to explore and clean the data. Include techniques for handling missing values and outliers." 🔢 مهندسی ویژگی‌ها: ایده‌هایی برای ساخت ویژگی‌های جدید و بهینه کردن مدل‌هاتون. ✍️ "Suggest advanced feature engineering techniques for a dataset related to [موضوع موردنظر مثل پیش‌بینی ترک مشتری]. Include ideas for creating new variables." 🔢 انتخاب مدل مناسب: شناسایی مدل‌های مناسب با تمام مزایا و معایبشون. ✍️ "What are the best machine learning models for [نوع مسئله مثل طبقه‌بندی]? Provide pros, cons, and use cases for each." 🔢 ارزیابی عملکرد مدل: شناخت دقیق روش‌های ارزیابی مدل‌ها. ✍️ "Explain the most effective methods to evaluate the performance of a [نوع مدل] for [وظیفه مثل طبقه‌بندی تصاویر]. Include key metrics and their interpretation." 🔢 ایده‌های مصورسازی داده‌ها: مناسب برای وقتی که می‌خواین گزارش‌های شفاف و جذاب ارائه بدین. ✍️ "Recommend visualization techniques to present findings from [نوع داده مثل فروش]. Suggest specific charts or graphs for maximum clarity." 🔢 تحلیل آماری: به‌ راحتی فرضیاتتون رو تست کنین و تحلیل‌های آماری دقیق داشته باشین. ✍️ "How can I perform statistical analysis to test the hypothesis: [فرضیه موردنظر]? Include steps and the statistical tests to use." 🔢 خودکارسازی جریان‌های داده: اگه می‌خواین کلی از زمان‌تون رو صرفه‌جویی کنین، این پرامپت خیلی کاربردیه. ✍️ "Outline a plan to automate data collection, cleaning, and storage for a [نوع پروژه]. Suggest tools and techniques for efficiency." 🔢 تشخیص ناهنجاری‌ها: مناسب برای کشف موارد غیرعادی و مشکلات احتمالی توی داده‌هاتون. ✍️ "What methods can I use to detect anomalies in [نوع داده مثل ترافیک شبکه]? Explain the process and algorithms suitable for this task." 🔢 تحلیل سری‌های زمانی: اگر با داده‌های زمان‌محور کار می‌کنین، این پرامپت کاربردیه. ✍️ "Guide me through building a predictive model for time series data, specifically for forecasting [متریک مثل قیمت سهام]. Include preprocessing steps and algorithms." 🔢 پردازش زبان طبیعی: برای تحلیل داده‌های متنی، مثل تحلیل احساسات یا استخراج اطلاعات کلیدی. ✍️ "Explain how to process and analyze textual data for [کاربرد مثل تحلیل احساسات]. Suggest tools, libraries, and workflows for an end-to-end solution." 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🟡🟡🟡🟡🟡🟡🟡🟡 🟡کارگاه جامع تربیت پژوهشگر 🟡پروپزال نویسی، پایان نامه و مقاله نویسی همراه با آموزش کامل نرم افزارهای آماری 🟡دوره 13 ام 🟡مدرس: ✅دکتر مهدی عرب زاده ✅عضو هیئت علمی دانشگاه خوارزمی 🟡شروع دوره:  از  19 آذر ماه ، دوشنبه ها و سه شنبه ها از ساعت 14:30 الی 18 🟡طول مدت دوره: 88 ساعت ☯️دریافت گواهی پایان دوره از دانشگاه تهران به صورت دو زبانه ❌ تخفیف ویژه دانشجویان و یا فرهنگیان گرامی.  🟡دوره به صورت غیرحضوری، آنلاین و آفلاین برگزار می‌شود. لینک ثبت نام: ⬇️ https://psyravanchi.ir/course/research13/ ❌برای کسب اطلاعات بیشتر(قیمت دوره ، شرایط، سرفصل ها و ...) به لینک بالا مراجعه کرده یا با شماره های زیر تماس حاصل نمایید.⬇️ 🟡 شماره‌های تماس: 09378487718 09208487718 تیمورنیا 09378484418 روحانی آیدی تلگرام پاسخگوی شما: ⬇️ https://t.me/Psyravanchi_admin https://t.me/ravanchi_admin ✅جهت اطلاع از دیگر دوره ها در آکادمی_خردگستر_روانچی به ما بپیوندید: https://zil.ink/psyravanchi https://t.me/psyravanchi 🟡🟡🟡🟡

📚 کتاب رایگان «ترفندها و ابزارهای بهینه پایتون برای دانشمندان داده» 🏳️‍🌈 بیش از 700 نکته و ابزار کاربردی 👨🏻‍💻 اگه می‌خوای کدنویسی پایتونت رو برای علم داده به سطح بالاتری برسونی، این کتاب یه راهنمای فوق العادست! خانم Khuyen Tran، نویسنده‌ی کتاب، بیش از 150 مقاله و 500 نکته روزانه در زمینه دیتا ساینس، تجربیات و ترفندهاش رو برای بهینه‌سازی کدنویسی در پایتون، در این کتاب به اشتراک گذاشته است. ✅ توی این کتاب، با بهترین روش‌ها و ابزارهای کار با پایتون آشنا می‌شی. از کار با iteratorها، دیکشنری‌ها، توابع و کلاس‌ها گرفته تا استفاده کارآمد از کتابخانه‌های محبوب مثل pandas و NumPy که می‌تونه زمان اجرای پروژه‌هات رو به‌طور قابل‌توجهی کاهش بده.👌 ⏪ نکته جذاب اینه که این کتاب پر از کدهای کوچیک و کاربردیه که می‌تونی در کمتر از یک دقیقه یادشون بگیری. حتی اگه بخوای بیشتر در مورد هر موضوعی بدونی، لینک‌های مفید و منابع بیشتر هم تو کتاب برات قرار داده شده.👇 ┌ 📚 Efficient Python Tricks for DS ├ 💰 WEB ├ 📄 CODECUT └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa