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 50 099 subscribers, ranking 2 668 in the Technologies & Applications category and 6 719 in the Iran region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 099 subscribers.

According to the latest data from 30 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -262 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.89%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.35% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 3 450 views. Within the first day, a publication typically gains 1 680 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 8.
  • 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 01 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.

50 099
Subscribers
-924 hours
-167 days
-26230 days
Posts Archive
⭕️ دوره رایگان علم داده با پایتون + مدرک پایان دوره 🔷 سایت dphi.tech سه بوت کمپ کاملاً رایگان با مشارکت برخی از بهترین دانشم
⭕️ دوره رایگان علم داده با پایتون + مدرک پایان دوره 🔷 سایت dphi.tech سه بوت کمپ کاملاً رایگان با مشارکت برخی از بهترین دانشمندان داده ایجاد کرده‌ که فوق العاده‌ست. از ویژگی های این سه بوت کمپ می‌توان به موارد زیر اشاره کرد : 1️⃣ 100% رایگان است + مدرک پایان دوره 2️⃣ شامل پروژه هایی با داده های دنیای واقعی است. 3️⃣ از اصول پایتون شروع و متقاضیان را به نقطه ای می رساند که می توانند مدل های ML بسازند.👌🏼 ✅ می‌توانید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به این سه بوت کمپ دسترسی داشته باشید :👇🏼 🔘 Data Science with Python 🔘 Data Engineering Bootcamp 🔘 Cracking Deep Learning 📂 هم چنین این سایت دوره های رایگان بسیاری دارد که می توانید از طریق لینک زیر به این دوره ها نیز دسترسی داشته باشید: 🔘 Data Science & AI Micro-Courses #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 خلاصه‌ جامع آمار و احتمال در علم داده 📚 این یادداشت ها که در قالب یک کتاب ارائه شده است، برای دوره «آمار و احتمالات برای علوم داده» در مرکز علوم داده NYU تهیه شده است. هدف این کتاب ارائه یک نمای کلی و جامع از مفاهیم اساسی آمار و احتمال است که در علوم داده کاربرد دارد. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 کتاب بی نظیر تور علم داده : 📁 دو زبان برنامه‌نویسی R و Python را به صورت موازی یاد بگیرید👌🏼 ✅ بر اساس گزارش Datacamp در سال ۲۰۲۲، زبان برنامه‌نویسی R بعد از Python در رتبه پرکاربردترین زبان‌های برنامه نویسی در علم داده قرار دارد. لذا یادگیری این دو زبان به عنوان مهم ترین ابزار علم داده، به پیشرفت شما در مسیر تبدیل شدن به یک دانشمند داده کمک بسزایی خواهد کرد. 📘 در کتاب تور علم داده علاوه بر پرداختن به مفاهیم اصلی علم داده، در چهار فصل زبان R و Python را به صورت موازی یاد خواهید گرفت.💯 #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 180+ پروژه رایگان پایتون به همراه کد منبع 🔷 در این مقاله بیش از 180 پروژه مقدماتی و پیشرفته پایتون به همراه سورس کد و به
⭕️ 180+ پروژه رایگان پایتون به همراه کد منبع 🔷 در این مقاله بیش از 180 پروژه مقدماتی و پیشرفته پایتون به همراه سورس کد و به صورت حل شده و کاملا رایگان آورده شده است. این مجموعه شامل 88 پروژه مبتدی و 93 پروژه پیشرفته می باشد. ✅ می‌تونید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به تمامی این پروژه‌ها دسترسی داشته باشید :👇🏼 🔘 180+ Python Projects with Source Code #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

+1
🔴 گزارش‌های فوق العاده سایت Kaggle ✅ جایگاه یادگیری ماشین و علم داده 📆 در سال‌های 2020 و 2021 ☑️ سایت معتبر Kaggle دو گزارش جامع از جایگاه ماشین لرنینگ و دیتا ساینس در سال های ۲۰۲۰ و ۲۰۲۱ منتشر کرده، که فوق العاده‌ست.💯 🔹 این دو گزارش از نتایج نظرسنجی بیش از ۲۵۰۰۰ دانشمند داده و مهندس ML استخراج شده و شامل تمام جزئیاتی می‌شود که باید از علم داده بدانید. از نکته‌های آموزشی گرفته تا حقوق و دستمزد، تجربیات کاری، استخدام و مصاحبه‌های شغلی و فناوری. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 3 مهارت با ارزش در علم داده که حقوق من را تا 60 درصد افزایش داد❗️ ✍🏼 ترنس شین؛ دانشمند ارشد داده ✅ نکته: یادگیری ماشین یکی از آن‌ها نیست! 🔷 زمانی که من برای اولین بار شروع به یادگیری علوم داده کردم، موضوعات و تکنیک های زیادی برای یادگیری وجود داشت که اغلب تصمیم گیری در مورد اینکه چه چیزی یاد بگیرم و به چه ترتیبی آن را یاد بگیرم بسیار سخت بود. با نگاهی به گذشته، مطمئناً می توانم بگویم که مهارت های خاصی که آموخته ام بسیار کاربردی تر و مفیدتر از سایر مهارت ها بوده اند. 📑 در این مقاله می‌خواهم سه مهارت فوق العاده را با شما به اشتراک بگذارم که در نهایت باعث سرعت بخشیدن به شغل من و افزایش 60 درصدی حقوقم در سال گذشته شده است. 💡 دلیل اینکه بیشتر اعتبارم را به این سه مهارت نسبت می‌دهم این است که این سه مهارت به من امکان می‌دهند کاملاً مستقل کار کنم، به من کمک کردند تا بینش‌ها و ایده‌هایی با ارزش تجاری باورنکردنی را کشف کنم و به من توانایی ارسال سریع‌تر نتایج را دادند. 🚀 با این مقدمه، بریم سراغ این سه مهارت جذاب👇🏼 🛑 ادامه مطلب #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 50 دوره رایگان علم داده / از مبتدی تا پیشرفته 🔷 در سایت زیر مجموعه‌ای از بهترین دوره های علم داده از معتبرترین دانشگاه‌ها
⭕️ 50 دوره رایگان علم داده / از مبتدی تا پیشرفته 🔷 در سایت زیر مجموعه‌ای از بهترین دوره های علم داده از معتبرترین دانشگاه‌ها و موسسات آموزشی موجود است که کاملا رایگان هستند و سه سطح مبتدی، متوسطه و پیشرفته را پوشش می‌دهند و شما را تبدیل به یک دانشمند حرفه‌ای داده می‌کنند. 1️⃣ 12+13 دوره مبتدی 2️⃣ 21 دوره متوسطه 3️⃣ 4 دوره پیشرفته 📂 ویدیو + منابع + پروژه‌های عملی ✅ می‌تونید از طریق لینک‌های زیر به طور کاملاً رایگان به تمامی این دوره‌ها دسترسی داشته باشید :👇🏼 🛑 12 Free Courses DS for Beginners 2022 🛑 38 Free Courses Data Science in 2022 #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 کتاب بی نظیر راهنمای علم داده 📁 مصاحبه‌های صریح با 25 نفر از بهترین دانشمندان داده جهان👌🏼 ✅ این کتاب شامل مصاحبه با ۲۵ نفر از بهترین دانشمندان داده از شرکت های معتبری مانند فیس بوک، لینکدین، Uber ،Airbnb، پاندورا، اینتویت و نیویورک تایمز است. گفتگوهای عمیقی در مورد علم داده، داستان های شخصی، دیدگاه‌ها و توصیه های کاربردی برای موفقیت در علم داده ارائه شده است. 🚀 این کتاب یک مرجع فوق العاده برای مشتاقان علم داده و دانشمندان حال حاضر داده است تا از تجربیات بهترین های این حوزه بیاموزند. این کتاب مرجعی مملو از استراتژی‌ها، پیشنهادات و دستور العمل‌ها برای شروع حرفه‌ای و رشد در علم داده است.💯 #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 مبانی جبر خطی برای یادگیری ماشین 📑 با ارائه مثال‌های کاربردی در پایتون ✅ اگر شما از یک متخصص ماشین لرنینگ بپرسید که چگونه یادگیری ماشین لرنینگ را آغاز کنید، به احتمال زیاد به شما می گوید که با «جبر خطی» شروع کنید. اما لازم نیست سخت گیری بیش از حد داشته باشید! جبر خطی ریاضیات داده هاست. روش های آماری مدرن نیز از ابزار جبر خطی استفاده می کنند. 🔷 این کتاب برای آموزش گام به گام مبانی جبر خطی با مثال های ملموس و قابل اجرا در پایتون طراحی شده است و اصول جبر خطی‌ لازم برای یادگیری ماشین را، به طور کامل به شما آموزش می دهد. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 30 دوره رایگان ماشین لرنینگ در YouTube 🔷 در این مخزن مجموعه‌ای از بهترین و جدیدترین دوره های یادگیری ماشین موجود در YouTu
⭕️ 30 دوره رایگان ماشین لرنینگ در YouTube 🔷 در این مخزن مجموعه‌ای از بهترین و جدیدترین دوره های یادگیری ماشین موجود در YouTube، از دانشگاه‌های معتبر دنیا، به طور کامل قرار گرفته‌اند. 📂 ویدیو + جزوه + کد پروژه ✅ می‌تونید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به تمامی این دوره‌ها دسترسی داشته باشید :👇🏼 🛑 30 Free ML Courses on YouTube #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 راهنمای مفاهیم DS, DL, ML, AI 📑 به زبان ساده👌🏼 ✅ اگر در مورد مفاهیم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و علم داده گیج شده اید، این راهنمای فوق العاده به شما کمک خواهد کرد. 🔷 اگر در این زمینه‌ها مبتدی هستید (و حتی اگر نیستید) شاید درک اینکه، این مفاهیم چه معنایی دارند و چگونه همه آن‌ها با هم تطابق دارند برایتان دشوار باشد. در این فایل ما هر یک را در سطح بالایی بررسی می کنیم تا برای شما واضح تر شود. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ با کدام زبان برنامه نویسی شروع کنیم؟ 🔷 سه زبان برنامه‌نویسی Julia, R, Python از پرکاربردترین زبان‌ها در حوزه علم داده هست
⭕️ با کدام زبان برنامه نویسی شروع کنیم؟ 🔷 سه زبان برنامه‌نویسی Julia, R, Python از پرکاربردترین زبان‌ها در حوزه علم داده هستند. (البته زبان Julia نوظهور است و هنوز جای رشد زیادی دارد.) اما با توجه به پروژه‌ای که در دسترس دارید و موضوع کاری، بستگی دارد که چه زبانی را انتخاب کنید. به طور مثال برای «یادگیری ماشین» انتخاب پایتون در اولویت است یا برای «آمار» انتخاب زبان R. ✅ در لیست فوق، کریم کار، دانشجوی دکترای آمار و از پژوهشگران حوزه داده، لیستی جامع از زبان‌های برنامه‌نویسی پرکاربرد در علم داده برای حوزه‌های مختلف آماده کرده است. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

+2
🔴 3 کتاب بی نظیر «پروژه‌های پایتون» 📘 پروژه های پایتون برای مبتدیان 📂 این کتاب در 10 هفته در قالب یک بوت کمپ با انجام پروژه‌های مختلف در پایتون، شما را تبدیل به یک توسعه دهنده حرفه‌ای پایتون می‌کند. 📗 پروژه‌های کوچک پایتون 📂 این کتاب پایتون را در قالب ۲۲ پروژه و از طریق پازل و بازی آموزش می‌دهد. نه تنها با هر تمرین این کتاب سرگرم خواهید شد و اعتماد بنفس لازم را کسب می‌کنی ، بلکه از یک برنامه‌نویس مبتدی پایتون به یک برنامه‌نویس مطمئنم پایتون تبدیل می‌شوید. 📕 کتاب بزرگ پروژه‌های کوچک پایتون 📂 این کتاب در قالب 81 پروژه در پایتون به شما نشان می‌دهد که چگونه هر برنامه را با حداقل کد و حداکثر خلاقیت ایجاد کنید. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 5 درسی که از شغلم؛ «دانشمند داده» آموختم : ✍🏼 ادموند لی، دانشمند داده 1️⃣ دانش لازم برای هر کسب و کار را بیاموزید 🔶 اگر کسب و کاری که در آن کار می‌کنید را خوب درک نکنید، نمی توانید با داده ها مشکلات را حل کنید. 🔷 فهمیدن خوب هر کسب و کار به شما این امکان را می دهد که به ویژگی های خوب آن بیزینس فکر کنید که می توانید در هنگام آموزش مدل ها از آن ها استفاده کنید. ◼️ وظیفه شما حل مشکلات تجاری است، نه اینکه به مردم نشان دهید چقدر در علم داده مهارت دارید. 2️⃣ مثل یک کارآگاه باشید 🔶 با فکر و توجه به گردش کار و جزئیات آن به مشکلات نزدیک شوید. 🔷 ممکن است بدون هدف تجزیه و تحلیل کنید، به این شکل فقط متوجه می شوید که در مسیر اشتباهی قرار گرفته اید. ◼️ یک فرآیند فکری منطقی و گردش کار ساختار یافته ای برای مقابله با هر مشکلی داشته باشید. 3️⃣ مهارت قصه گویی 🔶 به جای اینکه بپرسید چه نتایجی را باید به رئیس خود نشان دهید، بپرسید که چه داستانی تعریف کنید. 🔷 فقط پیش بینی مدل را به اشتراک نگذارید، آنچه را که پیش بینی برای آن کسب و کار معنی می کند را نیز به اشتراک بگذارید. ◼️ به این سوال پاسخ دهید "خب که چی؟" 4️⃣ کار و تأثیر خود را توضیح دهید 🔶 هیچ کس نمی داند شما چه کار کرده اید، مگر اینکه بدانند از آن چه که ایجاد کرده اید چگونه استفاده کنند. 🔷 یک مدل ML ساخته اید که در تولید استفاده می شود؟ ROI را کمی کنید و با سایر سهامداران به اشتراک بگذارید. ◼️ در POC کار خوبی انجام دادید؟ ارتقاء نتایج و مسیر سریع برای استقرار در تولید را به اشتراک بگذارید. 5️⃣ به یادگیری ادامه دهید، و ساکن نباشید! 🔶 آن‌چه آموخته اید ممکن است فردا منسوخ شود. 🔷 از سایر دانشمندان داده بیاموزید، مقالات بخوانید، در کنفرانس‌ها شرکت کنید. ◼️ خود را با آخرین پیشرفت ها به روز نگه دارید، ابزارها را در موارد استفاده خود آزمایش کنید. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 کتاب حرفه‌ای شدن در علم داده 💡 آنچه که برای موفقیت به عنوان یک دانشمند حرفه‌ای داده نیاز دارید❗️ 📚 در این کتاب، جری اورتون - مهندس ممتاز داده - شیوه‌هایی را برای تصمیم‌گیری درست در علم داده معرفی می‌کند. چیزی که او «علم داده‌ای که کار می‌کند» نامیده و یک فرآیند آزمون و خطا برای ایجاد و آزمایش فرضیه‌ها، جمع‌آوری شواهد و نتیجه‌گیری است. این مهارت‌ها برای تمرین دانشمندان داده بسیار مفیدتر از تسلط بر جزئیات الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند.👌🏼 📂 مهم‌ترین مواردی که او در این کتاب به آن‌ها پرداخته‌، عبارتند از : 1️⃣ روش علمی برای کسب مزیت رقابتی 2️⃣ مجموعه مهارت لازم برای دانشمند داده 3️⃣ استقراء عملی؛ بخش مهم تفکر علم داده 4️⃣ بهترین روش‌های نوشتن کد در علم داده 5️⃣ آزمایش چابک؛ روش یافتن سریع پاسخ 6️⃣ توصیه هایی برای بقا (و حتی شکوفایی) به عنوان یک دانشمند داده در سازمان‌ها #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 10 دوره رایگان HARVARD برای علوم داده 📣 «بخش دوم» 6️⃣ پیش پردازش داده‌ها 📗 به عنوان یک دانشمند داده، شما اغلب نیاز دارید که داده هایی را استخراج کنید که به صورت یک سند PDF، صفحه وب HTML یا یک توییت به صورت عمومی در اینترنت قابل دسترس باشد. همیشه داده های تمیز و فرمت شده در یک فایل CSV یا برگه اکسل به شما نمایش داده نمی شود. این دوره به شما آموزش می دهد که داده ها را آماده کرده و به قالبی تبدیل کنید که توسط مدل های یادگیری ماشین به راحتی قابل استفاده باشد. 🔘 Data Science: Wrangling 7️⃣ رگرسیون خطی 📕 رگرسیون خطی یک تکنیک یادگیری ماشین است که برای مدل‌سازی رابطه خطی بین دو یا چند متغیر استفاده می‌شود. این دوره به شما تئوری مدل های رگرسیون خطی، چگونگی بررسی رابطه بین دو متغیر و چگونگی شناسایی و حذف متغیرهای مخدوش کننده قبل از ساخت یک الگوریتم یادگیری ماشین را، آموزش می دهد. 🔘 Data Science: Linear Regression 8️⃣ یادگیری ماشین 📘 در نهایت، دوره ای که احتمالاً منتظر آن بوده اید! دوره یادگیری ماشین هاروارد؛ اصول یادگیری ماشین، تکنیک‌های کاهش بیش‌ از حد، رویکردهای مدل‌سازی تحت نظارت و بدون نظارت و سیستم‌های توصیه را به شما آموزش می‌دهد. 🔘 Data Science: Machine Learning 9️⃣ پروژه Capstone 📙 پس از گذراندن تمام دوره های فوق، می توانید در پروژه Capstone علم داده هاروارد شرکت کنید. جایی که مهارت های شما در تجسم داده ها، احتمالات، آمار، سازماندهی داده ها، رگرسیون و یادگیری ماشین ارزیابی می شود. با این پروژه نهایی، شما این فرصت را به دست خواهید آورد که تمام دانش آموخته شده از دوره های فوق را در کنار هم قرار دهید و توانایی تکمیل یک پروژه عملی علم داده را از ابتدا به دست آورید.💯 🔘 Data Science: Capstone #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience

🔴 10 دوره رایگان HARVARD برای علوم داده 📣 «بخش اول» 🔷 چند روز پیش، مقاله ای با عنوان 8 دوره رایگان دانشگاه MIT برای علوم داده قرار دادم که بیشتر بر مباحث تئوری علم داده تاکید داشت. در این مقاله، 10 دوره رایگان دانشگاه هاروارد رو قرار میدم که کل فرآیند علم داده را در بر می گیرد و زمانی که تمام دوره‌های این مسیر یادگیری را تکمیل کردید، یک پروژه بزرگ نیز به شما داده می‌شود که به شما امکان می‌دهد هر چیزی را که آموخته‌اید در عمل پیاده کنید. 1️⃣ برنامه نویسی 📗 اولین قدمی که باید هنگام یادگیری علم داده بردارید، یادگیری کدنویسی است. اما با کدام زبان؟ R یا پایتون؟ ☑️ اگر می خواهید R را یاد بگیرید، هاروارد یک دوره مقدماتی R ارائه می دهد که مختص علم داده است : 🔘 Data Science: R Basics ☑️ اگر پایتون را ترجیح می دهید، می توانید دوره مقدماتی CS50 با پایتون هاروارد را انتخاب کنید که دوره کامل‌تر و مفصل تری است : 🔘 CS50's Programming with Python 2️⃣ تجسم داده ها 📕 تجسم یکی از قوی ترین تکنیک هایی است که با آن می توانید یافته های خود را در داده ها برای شخص دیگری ترجمه کنید. با دوره تجسم داده هاروارد، شما یاد خواهید گرفت که با استفاده از کتابخانه ggplot2 در R، تصویرسازی کنید. 🔘 Data Science: Visualization 3️⃣ احتمال 📘 در این دوره، مفاهیم احتمال که برای انجام آزمون های آماری بر روی داده ها، ضروری هستند را، به کمک مطالعه موردی، یاد خواهید گرفت. به این معنی که شما قادر خواهید بود هر آنچه را که آموخته اید در یک مجموعه داده واقعی در دنیای واقعی اعمال کنید. 🔘 Data Science: Probability 4️⃣ آمار 📙 پس از یادگیری احتمال، می توانید دوره زیر را برای یادگیری مبانی استنتاج آماری و مدل سازی بگذرانید. 🔘 Data Science: Inference and Modeling 5️⃣ ابزار بهره وری (اختیاری) 📒 من این دوره «مدیریت پروژه» را به‌عنوان اختیاری گنجانده‌ام، زیرا ارتباط مستقیمی با یادگیری علم داده ندارد. اما در عوض، استفاده از Unix/Linux برای مدیریت فایل، Github، کنترل نسخه و ایجاد گزارش در R را به شما آموزش می‌دهد. توانایی انجام این کارها، در زمانِ شما صرفه جویی زیادی می کند و به شما کمک می کند تا پروژه های علم داده خود را بهتر مدیریت کنید. 🔘 Data Science: Productivity Tools #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience

+3
🔴 4 کتاب بی نظیر آموزش پایتون 📘 پایتون را به روش صحیح یاد بگیرید 📂 این کتاب یکی از سلیس ترین نگارش ها را برای توضیح زبان برنامه نویسی پایتون دارد و در 28 بخش تمامی مباحث پایتون را پوشش می دهد. 📗 نکات و ترفندهای پایتون 📂 این کتاب مجموعه ای از ترفندها و روش های میانبر کدنویسی در پایتون را شامل می شود که می تواند به سرعت عمل شما در کار با این زبان برنامه نویسی جذاب کمک کند. 📕 پایتون را به روش سخت یاد بگیرید 📂 این کتاب بر خلاف عنوانش سعی دارد که با 52 تمرین کاربردی زبان برنامه نویسی پایتون رو به ساده ترین روش ممکن به شما آموزش دهد و نشان دهد که برنامه نویسی با پایتون برخلاف آنچه که بنظر می رسد اصلا هم سخت نیست. 📙 یادگیری ماشین با پایتون 📁 این کتاب در قالب زبان برنامه نویسی پایتون شما را در سفر آموزش یادگیری ماشین همراهی می کند و از طریق کدنویسی در پایتون، مباحث کاربردی ماشین لرنینگ را به شما آموزش می‌دهد. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 250 پروژه رایگان علم داده و ML با پایتون 🔷 در این مقاله بیش از 250 پروژه مقدماتی و پیشرفته علم داده و یادگیری ماشین به هم
⭕️ 250 پروژه رایگان علم داده و ML با پایتون 🔷 در این مقاله بیش از 250 پروژه مقدماتی و پیشرفته علم داده و یادگیری ماشین به همراه حل و توضیح کامل آورده شده که تمامی آن‌ها با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون انجام شده است. ✅ می‌تونید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به تمامی این پروژه‌ها دسترسی داشته باشید :👇🏼 🔘 +250 Data Science & Machine Learning Projects Solved and Explained #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 کتاب بی نظیر "هنر علم داده" 📚 این کتاب به طور ساده و با زبانی سلیس فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها را شرح می‌دهد. نویسندگان این کتاب تجربه گسترده ای در مدیریت و تحلیل داده ها دارند و به دقت می دانند که چه فاکتورهایی نتایج منسجم ایجاد می کند و چه فاکتورهایی نمی تواند بینش مفیدی در مورد داده ها ایجاد کند. در واقع این کتاب چکیده تجربیات آن‌ها در زمینه علم داده است که هم برای مهندسان، هم برای مدیران و هم تمامی تحلیلگران داده قابل استفاده است. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

Data Science | علم داده - Statistics & analytics of Telegram channel @datascience_ir