Data Experts

#ویدیو#انگیزشی dataexperts.ir

این پخش به صورت آزمایشی در حال اجرا می باشد و در چند روز اینده در ساعات از پیش تعیین شده اموزش های رایگان مطالب حوزه دیتا ساینس را از این طریق به شما دوستان خواهیم آموخت پس با ما همراه باشید و متخصص علم داده شوید 👍💪 @Data_Experts

هم اکنون پخش زنده کانال از طریق لینک زیر در دسترس هست Live from Data experts studio 👇👇 aparat.com/javadvahdat/live

سایت یودمی دوره آموزش پایتون خود را با عنوان The Complete Python 3 Course: Beginner to Advanced! به مدت محدود رایگان کرده است، هر چه سریعتر ثبت نام کنید و به دوستان خود نیز اطلاع دهید. جهت ثبت نام روی " لینک ثبت نام " کلیک کنید. توجه داشته باشید که از فیلتر شکن استفاده کنید. @Data_Experts

چگونه تبدیل به متخصص داده کاوی شویم؟! ✌️Data Experts✌️ http://dataexperts.ir/?p=238 @Data_Experts

... 1️⃣ ⬅️ نمای کلی و انگیزه انجام کار ⬇️ این یکی از مراحل مهم در هر پروژه‌ای هست که نیازمند بارش مغزی می‌باشد. در این قسمت شما دلایل و چرایی انجام پروژه خود را براساس اهدافتان مشخص می‌کنید. و در نهایت ایده روشنی از چارچوب تحقیقات در رابطه با پروژه خود و و به‌طور موثر اهداف نهایی شما براساس دیدگاه داده-محور را برجسته می‌کند. 2️⃣ ⬅️ هدف پروژه ⬇️ در این مرحله کاملا واضح و شفاف اهداف پروژه خود را تعریف کنید. با استفاده از این در اینده می‌توانید پاسخ‌های مطالعات اولیه خود را بر اساس منابع داده در درسترس، فرمول بندی کنید. 3️⃣ ⬅️ منابع داده ⬇️ این مرحله به فهم شما از منابع داده مورد استفاده در پروژه خود براساس جنبه‌های مختلف آن کمک می‌کند. این یک دیدگاه کلی در مورد شرایط داده‌های خام جمع آوری شده، اندازه‌ آنها و بهتر از همه اطلاعاتی در مورد تعداد متغیر‌های و ویژگی‌های داده در اختیار می‌گذارد 4️⃣ ⬅️ کارهای مرتبط ⬇️ این مرحله یک پیش ضمینه مناسب در مورد کارهای مرتبط انجام شده در حوزه کاری شما را مشخص می‌کند. هدف آن ارائه یک نمای کلی از پژوهش‌هایی که در حوزه کاری شما انجام شده و در راستای برجسته کردن تجزیه و تحلیل داده‌های پروژه شما کمک های مهم را انجام می‌دهد. در این سناریو شما میتوانید پژوهش‌هایی که با منابع داده شما انجام شده را شناسایی کنید و تفاوت پروژه شما با سایرین را برجسته تر به نمایش بگذارید 5️⃣ ⬅️ سوالات تحقیقات اولیه ⬇️ این مرحله سوالات پژوهش فرموله شده در مراحل اولیه تحقیق که براساس یک درک اولیه از داده‌ها انجام شده را بدون تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی بیان می‌کند. 6️⃣ ⬅️ کشمکش داده‌ها ⬇️ کشمکش داده‌ها شامل مراحل مختلفی هست که داده‌ها را از فرمت خام به اصلاح شده تبدیل می‌کند، که برای تحلیل داده‌ها مناسب و دقیق است. مراحل مختلف شامل، 🔘 بررسی مجموعه داده‌های ورودی: این مرحله شامل مصورسازی مجموعه داده‌های ورودی برای تولید آماره‌ها و خلاصه سازی‌های موثر است. 🔘اصلاح مجموعه داده‌ها و انجام پردازش: این مرحله شامل اصلاح مجموعه داده‌های ورودی برای از بین بردن داده‌های گمشده، سطر‌های تکراری،‌ بازنویسی ستون‌ها و مرتب سازی دوباره و غیره. و در اخر اماده کردن مجموعه داده‌های اصلاح شده در قالب یک فایل برای انجام تحلیل‌های آینده. 🔘اکتشافات از روی داده اصلاح شده: این مرحله شامل مصورسازی مجموعه داده‌های اصلاح شده برای تولید آماره‌ها و انجام تحلیل از طریق رسم نمودار‌های مختلف با متغیرهای گوناگون، آزمودن درستی ویژگی‌ها و غیره. 🔘آماده سازی داده ها: این مرحله داده‌ها را برای پاسخ به سوالات تحقیق از طریق حذف ویژگی‌های اضافه و یا اضافه کردن ویژگی خاصی به ستون‌ها آماده می‌کند. 7️⃣ ⬅️ تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی ⬇️ تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی،‌پردازش تجسم ویژگی‌های اصلی در داده‌ها قبل از انجام مدل‌بندی برای پیدا کردن الگو‌های و بررسی مفروضات اولیه ساخته شده براساس داده‌ها است. این مرحله بیشتر به بازسازی و فرموله کردن اولیه سوالات تحقیق کمک می‌کند. 8️⃣ ⬅️ سوالات نهایی تحقیقات ⬇️ تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی امکان بررسی سوالات اولیه تحقیق فرمول بندی شده را فراهم می‌آورد. مرحله تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی کمک می‌کند تا درک صحیحی از داده‌ در رابطه با ویژگی‌های پروژه داشته باشیم. از این رو این مرحله منجر به اصلاح، حذف و یا اضافه کردن سوالات تحقیق جدید می‌شود. پس در نهایت این مرحله باید بتواند مجموعه سوالات نهایی تحقیق را که در مسیر پروژه پاسخ داده‌شده‌است را فرمول بندی کند. 9️⃣ ⬅️ تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی ⬇️ این مرحله مهمی در تجزیه و تحلیل داده‌ها است، که برای پاسخ به سوالات فرمول بندی شده تحقیق از الگوریتم‌های پیچیده و مدل سازی استفاده می‌کنیم. تاثیر بسیار بیشتری در جوامع با دیدگاه داده-محور که به طور موثر مخاطبان زیادی هم دارد ایجاد میکند. و بسیار خوب هست تا پنج مرحله اطلاعاتی را بیان کنیم که ،‌ انتخاب الگوریتم— چرایی انتخاب الگوریتم — تجزیه تحلیل و مدل سازی — مشاهدات و کاربردها @Data_Experts

Planning Your First Data Analysis Project? 📊 اولین پروژه آنالیز داده خود را برنامه ریزی کنید !! 📝یک چارچوب علمی برای انجام پروژه‌های تحلیل داده یک پروژه ساختارمند می‌تواند مسیر طولانی رسیدن به اهداف پروژه در یک قالب خوب و اصلاح شده را ساده‌تر نماید. نگرش کشف داده محور از مجموعه داده عظیم در بعضی اوقات می‌تواند غافلگیرکننده باشد و از نظر ساختار علمی این پروژه تجزیه و تحلیل داده می تواند به سمت تجزیه و تحلیل کارآمد و بهبود هرچه بهتر تصمیم‌گیری جوامع کمک کند. بر همین اساس، در این مقاله یک راهنما برای مشخص کردن چارچوب با این ۹ مرحله مهم و اهداف در نظر گرفته شده برای ساختار عملی پروژه‌ها براساس تصمیم‌گیری داده-محور در نظر گرفته‌ایم با ما همراه باشید و یک متخصص علم داده شوید @Data_Experts

MUST WATCH Music Video about Data Science & Predictive Analytics - “Predict This” - Warning: Sense of Humor Required! Here are some of the lyrics: "I can predict your every move, Just gimme all your information. Provide me the data to improve, And I'll apply the computation. Predictive analytics learns from the data you supply, And predicts if you will click, buy, lie, or die. Predictive analytics can help you with decisions. You can call, mail, credit, or hire with precision. On law, love, and life, you can prognosticate Whom to investigate, incarcerate, set up on a date, or medicate. Who's your data? I love it when you call me Big Data." @Data_Experts

سخنرانی ارتور بنجامین در مورد اینکه افراد رو در چه حوزه ای باید تربیت کرد! ریاضیات یا احتمالات !! @Data_Experts

@Data_Experts ==» #Apply_Family در این ویدیو توابع اپلای و نحوه کار آنها با مثال های متنوع توضیح داده شده است. لازم به توضیح هست که توابع اپلای به طور ساده توابعی هستند که معمولا به جای استفاده از حلقه ها در برنامه نویسی برای سهولت در انجام و در بعضا نیز سرعت اجرای حلقه در این حالت بیشتر از حالت عادی هست. از آموزش لذت ببرید 😊 و یک متخصص داده شوید. @Data_Experts

چگونه تحلیل گر داده شویم @Data_Experts تحلیلگر داده، با دستکاری داده‌ها زندگی می‌کند. در دورانی که شرکت‌ها به‌طور فزاینده به مجموع‌های داده یا همان دیتاست‌ها (Data set) وابسته می‌شدند، مهارت در تحلیل داده‌ها تبدیل به یک توانایی مهم در این شرکت‌ها و یکی از پر تقاضاترین مشاغل شد طبق گزارش سایت Indeed.com، میانگین درآمد یک تحلیل‌گر داده در ایالات متحده، سالیانه نزدیک به ۶۵ هزار دلار است؛ درحالی که میانگین درآمد متخصص علوم داده بیش از سالی ۱۲۰ هزار دلار برآورد می‌شود. ادامه را در لینک زیر از سایت زومیت بخوانید https://www.zoomit.ir/2019/8/30/339685/how-to-become-data-analyst/ @Data_Experts

لینک دانلود #دوره Udemy Applied Machine Learning in R سر فصل ها : - شروع شدن - مسائل کلیدی در یادگیری ماشین - اعتبار سنجی متقابل - رگرسیون کمترین مربعات معمولی - بهترین رگرسیون زیرین - رگرسیون مجازات شده - رگرسیون حداقل مربعات جزئی - رگرسیون منطقی - تحلیل تشخیصی - تخمین Bayes نایاب - K نزدیک ترین همسایه - پشتیبانی از ماشین بردار - تصمیم گیری درختان (CART) - Primer در شبکه های عصبی - تجزیه و تحلیل مولفه اصلی - آنالیز خوشه ای - تمرین - دانلود لینک ها منبع: p30download.com جهت دانلود بر روی لینک های زیر کلیک کنید بخش اول بخش دوم بخش سوم ╭──•═✾®✾═•──╮ ••• @R_Experts ••• ╰──•═✾®✾═•──╯

Data_Experts

۵ کتاب ضروری که یک متخصص علم داده باید بخواند @Data_Expert

Model building: In this phase, you will develop datasets for training and testing purposes. You will consider whether your existing tools will suffice for running the models or it will need a more robust environment (like fast and parallel processing). You will analyze various learning techniques like classification, association and clustering to build the model. @Data_Experts

look at various model planning tools: @Data_Experts Model planning: Data Science model planning - Here, you will determine the methods and techniques to draw the relationships between variables. These relationships will set the base for the algorithms which you will implement in the next phase. You will apply Exploratory Data Analytics (EDA) using various statistical formulas and visualization tools. @Data_Experts -*- R has a complete set of modeling capabilities and provides a good environment for building interpretive models. -*- SQL Analysis services can perform in-database analytics using common data mining functions and basic predictive models. -*- SAS/ACCESS can be used to access data from Hadoop and is used for creating repeatable and reusable model flow diagrams. @Data_Experts

درگذشت پدر جناب دکتر #عسگری عزیز رو به خودشون و خانواده محترمشون تسلیت عرض می‌کنیم #روحشون شاد @Dataexper

نکنیک های کاهش بعد @Dataexpert