en
Feedback
Data Science | علم داده

Data Science | علم داده

Open in Telegram

📊 دانشمند داده شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼‌ 🆔 @DataScienceir_Adv

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel Data Science | علم داده

Channel Data Science | علم داده (@datascience_ir) in the Farsi language segment is an active participant. Currently, the community unites 49 969 subscribers, ranking 2 660 in the Technologies & Applications category and 6 756 in the Iran region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 49 969 subscribers.

According to the latest data from 12 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -259 over the last 30 days and by -24 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.31%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.44% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 3 154 views. Within the first day, a publication typically gains 1 717 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 7.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as ابزار, داده, واقعی, پایتون, دیتا.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
📊 دانشمند داده شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼‌ 🆔 @DataScienceir_Adv

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 13 July, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

49 969
Subscribers
-2424 hours
-887 days
-25930 days
Posts Archive
⭕️ جبر خطی عملی برای یادگیری ماشین 📂 هر آنچه که باید از جبر خطی بدانید! 🟣 یکی از حیاتی ترین الزامات برای یادگیری ماشین، جبر خطی است. اساساً، اکثر مباحث ML با داده ها و بهینه سازی کار می کنند. چگونه می‌توانید داده ها را بدون بردار و ماتریس نمایش دهید؟ پس اگر می‌خواهید بر یادگیری ماشین مسلط شوید، نمی‌توانید از جبر خطی فرار کنید! 🟢 این کتاب، همه چیزهایی را که باید در مورد جبر خطی بدانید تا بر ML و DL مسلط شوید، پوشش می دهد. این کتاب جامع به شما: (1) پر کاربرد ترین مفاهیم جبر خطی در ML را آموزش می دهد، (2) مفاهیم کاربردی را با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون ارائه می کند. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 20 تابع پر کاربرد کتابخانه Pandas 📂 برای 80% از وظایف علم داده شما 🔷 پانداس یکی از پرکاربرد ترین کتابخانه‌ های پایتون در حوزه علم داده است که می‌ تواند به شما در دستکاری داده ها، تمیز کردن و آنالیز داده‌ها کمک کند. 🔶 چه شما یک تحلیلگر مبتدی یا با تجربه در حوزه داده باشید، این کتابچه همه چیز را از دستکاری داده ها گرفته تا آنالیز پیشرفته داده ها را پوشش می‌دهد و مورد متداول ترین توابع Pandas و نحوه استفاده عملی از آن ها را به شما آموزش می‌دهد.💯 #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ برنامه هفتگی 100 ساعته یک دانشمند داده 🔷 این برنامه هفتگی جرمی نیکسون محقق یادگیری ماشین، مهندس نرم افزار و بنیانگذار است
⭕️ برنامه هفتگی 100 ساعته یک دانشمند داده 🔷 این برنامه هفتگی جرمی نیکسون محقق یادگیری ماشین، مهندس نرم افزار و بنیانگذار استارت آپ Omni است. او قبلاً یک مهندس نرم افزار در Google Brain بود که روی یادگیری عمیق کار می کرد. اکنون، او یکی از بنیانگذاران و مدیر عامل Omni است که یک سیستم بازیابی اطلاعات همه جانبه را ایجاد می کند. 🔶 او در دانشگاه هاروارد ریاضی کاربردی خواند. در ویدیوی زیر با او در مورد نحوه ورود او به Google Brain، برنامه 3 ماهه خودآموزش برای یادگیری ماشین لرنینگ، راه اندازی استارت‌آپش و اینکه چگونه از سال 2016 بی وقفه هدف خود را اجرا کرد صحبت کردیم. ✅ برنامه هفتگی 100 ساعته به این معنی نیست که خود را خسته کنید تا به این عدد دست پیدا کنید، بلکه به این معناست که با وسواس در جهتی عمل کنید که واقعاً به آن اهمیت می دهید. ببینیم اون چگونه این برنامه را پیاده سازی کرد:👇🏼 🏷 The 100-hr work week ML researcher ├ 🖥 ML researcher - Jeremy Nixon 🎙 Data Scientist Show Apple Podcasts 🗣 The Data Scientist Show Spotify #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ چگونه به یک دانشمند داده حرفه‌ای تبدیل شویم؟ 📂 پنج کتابی که باید امسال بخوانید!/ دانیل لی 1️⃣ کتاب ML Engineering in Acti
⭕️ چگونه به یک دانشمند داده حرفه‌ای تبدیل شویم؟ 📂 پنج کتابی که باید امسال بخوانید!/ دانیل لی 1️⃣ کتاب ML Engineering in Action 📝 جامع‌ترین کتابی که در زمینه مهندسی ML خوانده‌ام. این کتاب مبانی تئوری و کاربرد عملی استقرار و پیاده سازی مدل‌های یادگیری ماشین را پوشش می دهد. 📥 لینک: PDF 2️⃣ کتاب Designing Data-Intensive App 📝 این کتاب به من کمک کرد تا اصول ساخت یک برنامه کاربردی با انعطاف پذیری و تأخیر کم را یاد بگیرم. 📥 لینک: PDF 3️⃣ کتاب Designing ML Systems 📝 اگر نمونه‌های عملی از MLOps (برخلاف کتاب اول) را می‌خواهید، این کتاب تمامی مباحث در مورد نحوه ساخت و پیاده سازی MLOps را پوشش می دهد. 📥 لینک: PDF 4️⃣ کتاب ML Design Patterns 📝 این کتاب بهترین روش‌های ارکستراسیون مدل (پیش پردازش، مهندسی ویژگی، مدل سازی و اجرا)ارائه می‌دهد. 📥 لینک: PDF 5️⃣ کتاب Fundamentals of Data Engineering 📝 هرگز مهندسی داده را نادیده نگیرید. درک اصول کلیدی استخراج، تبدیل و بارگذاری داده ها برای ایجاد یک برنامه کاربردی ML بسیار مهم است. 📥 لینک: PDF #⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 10 دوره رایگان و بی نظیر "تجسم داده ها" 📂 تکنیک های اساسی برای Data Visualization🔥 🔷 تجسم داده به معنی ارائه داده‌ها در
⭕️ 10 دوره رایگان و بی نظیر "تجسم داده ها" 📂 تکنیک های اساسی برای Data Visualization🔥 🔷 تجسم داده به معنی ارائه داده‌ها در قالب بصری و استفاده از نمودارها و نقشه‌ها برای بیان یک داستان معنادار است. این مرحله، یک گام مهم در فرایند تجزیه و تحلیل داده‌هاست و هر دانشمند داده امروزه برای موفقیت در این حوزه باید بداند چگونه داده ها را به درستی تفسیر و تجسم کند. ✅ 10 دوره رایگان زیر به شما کمک می‌کند که یک پایه قوی و محکم برای نحوه تفکر در مورد تفسیر بصری و ارتباط داده ها و بینش‌های داده بسازید. 🏷 10 Free Data Visualization Courses ├📕 Data Visualization with Tableau ├📗 Learn Power BI (Microsoft) ├📙 Data Science: Visualization ├📘 Data Visualization with Python ├📓 Tableau Data Visualization Basics ├📔 Data Visualization with R ├📕 Analyzing & Visualizing Data Power BI ├📒 Data Visualization in Tableau ├📙 Tableau Training 📓 Introduction to Data Visualization #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🎯 جزوه جامع مصاحبه علوم داده 📂 30 روز آماده سازی اینترویو DS ♐️ اگر در مسیر تبدیل شدن به یک دانشمند داده حرکت می کنید، باید آماده باشید که کارفرمایان آینده را با دانش خود تحت تأثیر قرار دهید. و برای انجام این کار باید بتوانید مصاحبه علمی و فنی داده خود را با موفقیت پشت سر بگذارید. ✅ مصاحبه کنندگان به دنبال استخدام افرادی هستند که علاوه بر تسلط بر ابزارها و نرم افزارها، از دانش عملی در زمینه مبانی علم داده و کاربردهای صنعتی آن بهره مند باشند. جزوه فوق یک پکیج کامل از سولات مصاحبه‌های مختلف علوم داده را شامل می شود که نیاز شما را به طیف گسترده ای از مهارت ها برطرف می کند. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ کد پایتون خود را با LivePython تجسم کنید! 📂 اجرای کد پایتون + رفع مشکلات و باگ‌های کد 🔷 آیا تا به حال خواسته اید اجرای کد پایتون را تجسم کنید و ببینید؟ Livepython یک ابزار نرم افزاری است که به شما امکان می دهد این کار را با متحرک سازی جریان اجرای کد انجام دهید. علاوه بر این، این ابزار به شما امکان می دهد تغییرات متغیر را در حین اجرای کد دنبال کنید و کمک می کند تا عملکرد کد را عمیقاً درک کنید و باگ ها یا مشکلات دیگر آن را برطرف کنید! ✅ برای دسترسی به این ابزار کاربردی، می توانید از لینک گیت‌هاب زیر استفاده کنید: 🏷 LivePython github repository └ 📚 GitHub:Livepython #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🎯 42 الگوریتم پرکاربرد ML 📂 آشنایی با پرکاربردترین الگوریتم های یادگیری ماشین + با سورس کد 🔥 📣 آیا می خواهید با پرکاربرد ترین الگوریتم های یادگیری ماشین آشنا شوید و مروری سریع و عمیق بر آن‌ها داشته باشید؟ پس این کتاب برای شما است! ✅ این کتاب شما را با 42 الگوریتم پرکاربرد یادگیری ماشین به روشی قابل درک، (حتی برای مبتدیان) آشنا می کند. هر الگوریتم نیز با یک مثال کد ساده در پایتون آموزش داده می‌شود. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 نقشه راه 100 روزه علم داده 📂 تسلط به مباحث پایه علم داده👌🏼 📘 بدیهی است که در 100 روز نمی‌ توانید استاد علوم داده شوید. این بازه زمانی، انگیزه‌ای است تا شما از حداکثر پتانسیل‌تان استفاده کنید و تا جایی که می توانید در این 100 روز پیش بروید. هدف این نقشه راه این است که شما را با فرض اینکه هیچ دانش قبلی در مورد هیچ یک از مباحث علوم داده ندارید، به موضوعات اصلی و پایه مسلط کند. 📗 در این نقشه راه سعی شده تا برای یادگیری همه چیز از پایتون استفاده شود. از شما انتظار می رود که بین 2 تا 3 ساعت در روز برای یادگیری هر بخش وقت بگذارید و تا زمانی که برنامه درسی روز قبل را تمام نکرده‌اید، به سراغ موضوعات بعدی نروید. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 نقشه راه «ایجاد شغل در حوزه AI» 📂 راهنمای بی‌نظیر شغلی یکی از بزرگترین مربیان Andrew Ng" 👈🏼 AI" ✍🏼 "هوش مصنوعی الکتریسیته جدید است و همه زمینه های زندگی انسان را متحول و بهبود می بخشد." اندرو نگ. ✅ صرف نظر از مدرک تحصیلی، اگر در حوزه AI مسیر درست را انتخاب و در طول این سفرِ یادگیری، مداوم تمرین کنید، می توانید در این زمینه شروع به کار کنید. راهنمای فوق در 11 فصل، یک نقشه راه کامل برای ایجاد و موفقیت شغلی در حوزه هوش مصنوعی است. 📣 مهم ترین موضوعات این راهنما : ┤ سه مرحله برای رشد شغلی در AI ┤ یادگیری مهارت های فنی AI ریاضیات مورد نیاز در حوزه AI یافتن پروژه های مکمل اهداف شغلی ┤ شروع جستجوی شغلی در حوزه AI ┤ موفقیت در مصاحبه‌های شغلی AI پیدا کردن شغل مناسب در حوزه AI #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 20 کتابخانه پایتون که از آن‌ها استفاده نمی کنید، اما باید آن‌ها را به کار ببرید! 🔷 کتابخانه‌های پایتون هم از نظر وسعت و هم از نظر عمق، گسترده و پرکاربرد هستند. اما کار با این تعداد زیاد کتابخانه حتی با سال ها تجربه، نیازمند تلاش مداوم برای به روز ماندن با بهترین کتابخانه ها و تکنیک هاست. ✅ در این گزارش نگاهی داریم به برخی از کتابخانه ها و ابزارهای کمتر شناخته شده پایتون. این گزارش به جای تمرکز بر کتابخانه‌های برجسته پایتون، بر روی چندین کتابخانه جالب تمرکز دارد که در حال افزایش محبوبیت هستند. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 ریاضیات ضروری برای AI 📂 راهنمای جامع از مباحث ریاضی AI ◼️ مهندسان و دانشمندان داده به طور ثابت، موضوعات ریاضی مهمی را برای پروژه‌های هوش مصنوعی خود بررسی می‌کنند. از جمله رگرسیون، شبکه‌های عصبی، بهینه‌سازی، کانولوشن، زنجیره‌های مارکوف و موارد دیگر. 🔰 این راهنمای جامع، از طریق آموزش ریاضیات لازم برای پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی، با تمرکز بر پروژه‌های کاربردی دنیای واقعی به جای تئوری‌های حجیم دانشگاهی، شما را راهنمایی می کند. 🔷 چه تازه شروع به یادگیری مباحث علم داده کرده باشید و چه سال ها در این زمینه تجربه داشته باشید، این کتاب پایه و اساس لازم برای یادگیری عمیق ریاضیات ضروری برای هوش مصنوعی است. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 600 پروژه ML در دنیای واقعی 📚 30 پروژه دیپ لرنینگ + دیتاست ☑️ یک روش عالی برای یادگیری و تسلط به مباحث یادگیری ماشین و الگوریتم های آن، این است که از تجربیات دیگران در پروژه‌های واقعی در این حوزه الهام بگیرید تا بتوانید پروژه‌های خودتان را با بهترین عملکرد انجام دهید.💯 ✅ فایل فوق که شامل 600 پروژه یادگیری ماشین به همراه 30 پروژه دیپ لرنینگ می‌شود به کسانی که به تازگی آموزش یادگیری ماشین را آغاز کرده اند، کمک می‌کند تا با استفاده از تجربیات دیگران، پروژه‌های خود را با بهترین کیفیت ممکن انجام دهند. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🎯 یک دانشگاهِ رایگانِ «علوم داده»! 📂 دسترسی به بیش از 800 دوره علوم داده از پلتفرم‌های مختلف آموزشی🔥 🔷 امروزه می‌توانید مهارت‌های مختلف علوم داده را از بهترین برندهای آموزشی در جهان، رایگان بیاموزید. اما دنیای داده ها بسیار بزرگ است و اغلب علاقه‌مندان نمی‌دانند از کجا شروع کنند یا اینکه کدام دوره و منبع به بهترین وجه، از اهداف یادگیری و آرزوهای شغلی آن‌ها پشتیبانی می‌کند. 🔶 فایل PDF فوق به جمع آوری بیش از 800 دوره علوم داده از بهترین دوره های علوم داده در زمینه های مختلف ML, AI, ... از پلتفرم‌های آموزشی GitHub, YouTube, Udemy, Coursera, ...، پرداخته و با ارائه یک نقشه راه جامع، به شما در تبدیل شدن به یک دانشمند داده حرفه‌ای کمک می‌کند. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ دوره رایگان و عملی "پایتون برای علم داده" 📂 یک تجربه عملی با پایتون در پروژه‌های DS!🔥 🔷 این دوره دو هفته ای رایگان، علا
⭕️ دوره رایگان و عملی "پایتون برای علم داده" 📂 یک تجربه عملی با پایتون در پروژه‌های DS!🔥 🔷 این دوره دو هفته ای رایگان، علاقه مندان به علم داده را با اصول کاربردی زبان برنامه‌نویسی پایتون، از طریق یک تجربه تعاملی و عملی آشنا می کند. این دوره رایگان از 13 مارس 2023 آغاز خواهد شد.💯 ✅ در این دوره که توسط سمیر سن، فارغ التحصیل هوش مصنوعی دانشگاه استنفورد تدریس می‌شود، شما یاد خواهید گرفت که چگونه از کتابخانه های اصلی Python DS (Pandas و Numpy) روی داده های واقعی Airbnb استفاده کنید و مهارت های خود را با پروژه های عملی تمرین کنید! 🛑 برای ثبت نام در این دوره رایگان دو هفته ای و فوق العاده می‌توانید از لینک زیر استفاده کنید: 🏷 Python for DS FREE two-week 📚 Python for Data Science #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ دوره رایگان "جبر خطی" / برای علم داده و ML 📂 74 ویدیوی آموزشی + یادداشت‌ها و اسلایدها 🔷 به باور بسیاری از علاقه مندان حو
⭕️ دوره رایگان "جبر خطی" / برای علم داده و ML 📂 74 ویدیوی آموزشی + یادداشت‌ها و اسلایدها 🔷 به باور بسیاری از علاقه مندان حوزه علوم داده، دوره جبر خطی دانشگاه MIT، یکی از بهترین دوره‌های جبر خطی موجود است که توسط پروفسور افسانه ای دانشگاه MIT، گیلبرت استرنگ تدریس می شود، و به شما کمک می کند یک پایه قوی در ریاضیات برای ماشین لرنینگ بسازید! 🎯 سه ویژگی این دوره: 1️⃣ فیلم های حل مسئله برای هر موضوعی 2️⃣ ایجاد مسائل ‌و پروژه‌هایی جهت حل خودآموز 3️⃣ مجموعه کاملی از آزمون‌ها با راه‌حل‌ها ✅ برای دسترسی به فیلم‌های آموزشی این دوره + اسلایدها و کدها، می توانید از لینک زیر استفاده کنید: 🏷 Linear Algebra MIT ├ 🎬 Linear Algebra Videos 📚 Linear Algebra Notes & Slides #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🎯 70 پروژه پایتون سورس کد ➕ 50 سوال مصاحبه پایتون + پاسخ 🛑 پایتون هم‌چنان در صدر محبوب‌ترین نرم افزارهای علوم داده قرار دارد. بهترین راه برای تسلط به این نرم افزار و موفقیت در پروژه‌های کاری، استفاده از تجربیات دیگران؛ چه در پروژه های عملی و چه در مصاحبه‌های شغلی است. ✅ فایل فوق شامل 71 پروژه پایتون به همراه کد منبع و 50 سوال مصاحبه های شغلی پایتون به همراه پاسخ به سوالات می‌باشد. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🎯 کتابچه «سوالات مصاحبه شغلی SQL» 📂 100 سوال SQL به همراه پاسخ 🔥 ⭕️ مهم ترین موضوعی که به طور گسترده در تمام مصاحبه‌های مشاغل مرتبط با علوم داده مانندData Engineering، Data Scientist ، Data Analyst، Business Analyst و... پرسیده می شود از SQL است. ✅ کتابچه فوق شامل 100 سوال مصاحبه های شغلی SQL به همراه پاسخ‌های کاملا تشریحی می‌شود که می‌تواند به شما در موفقیت در مصاحبه های شغلی علوم داده کمک کند. 🏷 SQL Interview Questions #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🎯 کتابچه «راهنمای شغلی علم داده» 📂 آخرین تحولات + توصیه‌های شغلی ⭕️ سایت 365datascience یکی از بهترین منابع آنلاین Data Science، به تازگی کتاب «راهنمای شغلی علم داده» را منتشر کرده است که شامل اطلاعات مربوط به آخرین تحولات در این زمینه، توصیه های شغلی به روز، و روش های برتر در دستیابی به مشاغل علم داده در سال 2023 را ارائه داده است. ✅ اگر می خواهید حرفه خود را در علم داده شروع کنید، بر ابزارهای پر تقاضا مانند Python، SQL و Power BI تسلط داشته باشید و مهارت های نرم افزاری ضروری را بیاموزید، این راهنمای فوق العاده را از دست ندهید!💯 #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ دوره‌های رایگان سایت Dataquest 📂 انجام بیش از 20 پروژه با نرم افزارهای آنالیز داده 🔶 سایت Dataquest دسترسی رایگان به دور
⭕️ دوره‌های رایگان سایت Dataquest 📂 انجام بیش از 20 پروژه با نرم افزارهای آنالیز داده 🔶 سایت Dataquest دسترسی رایگان به دوره های علوم داده خود را به صورت محدود ارائه داده است. این بدان معناست که شما می توانید بیش از 20 پروژه را در Tableau ,R ,Python ,SQL و Excel یاد بگیرید و بسازید! یادگیری این پروژه‌ها را به برنامه خود اضافه کنید و برای فرصت های شغلی جدید در سال 2023 آماده شوید. ✅ برای دسترسی به این دوره های آموزشی و دوره‌های بیشتر می توانید از لینک‌های زیر استفاده کنید: 🏷 Free Dataquest Courses ◼️ Data Scientist in Python ◻️ SQL Fundamentals ◼️ Python for Data Engineering: Part I ◻️ Data Analysis in Microsoft Power BI #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir