Data Science | علم داده

⭕️ ویدیوی آموزشی نقشه راه موفقیت در علم داده 🎬 75 دقیقه آموزش بی‌نظیر + انتقال تجربیات 🔷 این ویدیو که توسط اندرو جونز از دانشمندان داده آمازون و سونی تهیه شده تا الان توسط بیش از 10 هزار دانشمند مشتاق داده، دیده شده و یک مسیر یادگیری دقیق را بر اساس مکالمات و تجربیاتی که در مواجهه با صدها نفر از رهبران علوم داده و متقاضیان و مدیران استخدام شرکت‌های معتبر دنیا داشته، برای شما ترسیم می‌کند. ✅ اگر می‌خواهید با موفقیت وارد علم داده شوید، این 75 دقیقه را از دست ندهید! 1️⃣ مهارت های مورد نیاز مدیران استخدام در علم داده 2️⃣ درآمد دانشمندان داده 3️⃣ دانش موردنیاز در فرآیند استخدام DS 4️⃣ چگونه رزومه خود را بهینه کنیم؟ 5️⃣ ایده هایی برای پروژه های نمونه کار در رزومه 6️⃣ چگونه در مصاحبه ها از رقبا متمایز شویم؟ 7️⃣ نقطه تمایز دانشمندان داده "خوب" 8️⃣ بهترین برنامه برای یادگیری علم داده #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

✅ 12 نکته مهم در مورد «علم داده» که در هیچ دوره‌ای به شما یاد نمی دهند!🔥 1⃣ مشاغل زیادی در زمینه علم داده وجود دارد، (تحلیلگر داده، مهندس یادگیری ماشین، دانشمند داده و...) اما متقاضیان زیادی نیز وجود دارند و فرآیند مصاحبه و استخدام یک بازی با اطلاعات نامتقارن عظیم است. صبور باشید، فرصت‌ها پیش خواهند آمد، اما بیشتر از آن چه که همیشه فکر می کنید طول می کشد. 2⃣ اگر کنجکاو و عاشق یادگیری هستید، باید بدانید که هرگز هر چیزی را که دوست دارید در Data Science بدانید، نخواهید دانست. علم داده یک زمینه بسیار گسترده است و زمان و دانش شما هم اندک. پس از این که همه چیز را نمی‌دانید ناامید نشوید. 3⃣ هر دانشمند داده داستان خود را دارد، پس خود را با دیگران مقایسه نکنید. اگر همکار شما در مورد سری‌های زمانی - یا هر موضوع دیگری، بیشتر از شما می‌داند، نیاز نیست خود را با او مقایسه کنید. زیرا او همیشه با این ابزار کار کرده است، مطالعاتش در این زمینه بوده و تجربه بیشتری دارد. پس اگر دقیق‌تر نگاه کنید، می‌بینید که در موضوعات دیگر از او بهتر هستید (شاید برنامه‌نویس بهتری باشید یا دانش آماری و ریاضیات بیشتری بدانید). 4⃣ درباره محصول/ محصولاتی کسب و کاری که فرآیند آنالیز داده را انجام می‌دهید، بیاموزید. هیچ مدیر سطح A واقعاً به الگوریتم‌ها، مقادیر p، دقت، AUC یا امتیاز f1 اهمیت نمی‌دهد. آن‌ها می خواهند بدانند که کدام مشکل در حال حل شدن است و درآمد (یا پس اندازی) که از انجام پروژه شرکت توسط شما بدست می‌آورند چقدر است. پس بهترین مدل، مدلی است که مشکل پروژه را حل کند؛ مدیران این را می‌خواهند. 5⃣ مدل های یادگیری ماشین تنها بخش بسیار کوچکی از وظایف روزانه ما هستند. شما در پروژه‌های خود زمان بیشتری را صرف پاکسازی داده ها و جمع آوری اطلاعات خواهید کرد. 6⃣ برخی از تکنیک ها در آموزش‌های تئوری و دوره‌هایی که می‌گذرانید به خوبی کار می کنند، اما در داده های واقعی تقریباً بی فایده هستند. من دوست دارم از SMOTE به عنوان مثال استفاده کنم. در Medium، این تکنیک بی عیب و نقص به نظر می رسد، در حالی که در دنیای واقعی ممکن است کاملاً ناکارآمد باشد (البته نه به طور کامل). 7⃣ احتمالاً برخی از مفاهیم نشت داده ها و اعتبار سنجی را در طول تحصیل از دست داده‌اید. این به این معنی است که شما تنها زمانی که برخی از مدل ها در حال تولید هستند، از کار افتادن آن ها را تجربه خواهید کرد. یعنی بعضی مفاهیم را تنها در زمان کار بر روی پروژه یاد خواهید گرفت. پس مطمئن شوید که برای جلوگیری از یک حادثه بزرگ، برای نظارت بر مدل‌های خود زمان صرف می‌کنید و یادگیری را ادامه می‌دهید! 8⃣ همه شرکت‌ها دوست دارند بگویند که داده‌محور هستند، اما تعداد بسیار کمی از آن‌ها واقعاً از این فرهنگ استقبال می‌کنند. بدتر از آن، این است که شما همیشه رهبران را در کنار خود در این مبارزه نخواهید داشت. 9⃣ تفاوت بین استنتاج و پیش بینی را بدانید. یک الگوریتم ممکن است بسته به موقعیت، مفروضات و خطرات متفاوتی داشته باشد. 🔟 ابزارهای Tensorflow، Pycaret، Catboost و دیگر کتابخانه‌ها ذهن شما را متحیر خواهند کرد. می‌دانم، من هم از آن‌ها استفاده کرده‌ام. اما هرگز قدرت Numpy، Pandas و Scikit-Learn را دست کم نگیرید. با استفاده از این سه کتابخانه، راه حل‌های باورنکردنی خواهید ساخت. 1⃣1⃣ افتضاح است که ساعت ها (یا حتی روزها) را برای مطالعه صرف کنید و بعداً متوجه شوید که در مورد داده ها سوء تفاهم وجود دارد یا اشتباهی وجود دارد که متوجه نشده اید. این تجربه وحشتناک است، اما برای همه اتفاق می افتد. خودتان را سرزنش نکنید و صبوری خود را در مواجهه با همکارانتان از دست ندهید. آن‌چه را که باید یاد بگیرید، بیاموزید و همیشه به جلو حرکت کنید! 2⃣1⃣ همیشه شرکت‌ها به هر کسی که موفق می‌شد نوعی از pd.merge() یا هر چیزی را با پایتون اجرا کند، هزینه زیادی پرداخت می‌کردند. اما الان این فاکتور تغییر کرده است. علم داده در حال تکامل است و امروزه تقاضاها بیشتر شده است. فضای ابری، دانش مهندسی داده، اینترنت اشیا، علیت و مهارت های دیگر برخی از پیش نیازهایی هستند که ممکن است امروزه در موقعیت های شغلی جدید با آن‌ها روبرو شوید. ✍🏼 یوکیو / دانشمند داده، کارشناس ارشد اقتصاد #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ جادویِ علم داده ساخت مدل است یا حل مشکل؟ ✍🏼 دالیانا لیو / دانشمند داده شرکت آمازون 🔷 شاید فکر کنید که وظیفه اصلی علم داده در مورد ایجاد کارآمدترین و بهینه ترین الگوریتم ها و مدل ها برای حل هر مشکل تجاری باشد. اما در زندگی واقعی، علم داده چیزی بیش از این است. ✅ جادوی واقعی در علم داده، معمولاً در مرحله پیش پردازش و پس از پردازش اتفاق می افتد. شما تا زمانی که به بیزینس شرکت در حل مشکلات کمک کنید، کار ارزشمندی در زمینه علم داده انجام می دهید. 🔶 اکثر برنامه های علم داده علاوه بر تولید مدل، بر مراحل دیگری نیز تأکید دارند. دانستن نحوه پرسیدن سؤالات صحیح، چگونگی تعیین اینکه آیا داده های شما می توانند به آن‌ها پاسخ دهند یا خیر و نحوه تمیز کردن و ساختار داده های خود، همگی برای یک پروژه موفق علم داده، حیاتی هستند. به طور مثال، پاکسازی داده ها یک بخش زمانبر در روز برای هر پروژه تحلیلی است. صرف نظر از اندازه شرکت و تعداد منابع در یک شرکت. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ کتاب بی نظیر «طراحی سیستم‌های ML» 📂 استفاده از ML برای حل مشکلات دنیای واقعی👌🏼 🔷 من این کتاب را روز اولی که در آمازون موجود شد، گرفتم و واقعا شگفت زده‌ام کرد. هر صفحه آن ارزش خواندن و تفکر دارد! در حوزه یادگیری ماشین، این اولین بار است که چنین راهنمای جامعی را در مورد ساختن سیستم‌های یادگیری ماشین، از داده‌ها، ویژگی‌ها، توسعه و استقرار مدل گرفته تا نظارت و یادگیری مستمر می‌بینم. همچنین این کتاب جنبه های بسیار مهمی از نحوه ایجاد یک تیم ML، ابزار و زیر ساخت‌های لازم برای ایجاد سیستم های موفق ML را پوشش می دهد. 🔶 بنظر من این کتاب مثل یک قطب‌نما به هر مهندس ML کمک می‌کند تا در چنین فضای جدید، پر سر و صدا اما هیجان‌انگیزی حرکت کند. این کتاب بیشتر به بررسی مشکلات دنیای واقعی می‌پردازد و سعی دارد با کمک ML و رویکردی عاقلانه، راه‌حل های کاملی برای آن‌ها پیدا کند. ✍🏼 ون لین/ دکترای ریاضی، مهندس نرم افزار ✅ می‌توانید از طریق لینک زیر نسخه PDF و آنلاین کتاب را با لینک مستقیم دریافت کنید : 👇🏼 📕 نسخه Online 📥 نسخه PDF #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ تبدیل فایل‌های PDF به Text با پایتون 📁 ابزاری کاربردی برای دانشجویان، محققان و تحلیلگران داده + فایل‌های پروژه 🔷 مدتی قبل برای استخراج داده‌های یک شرکت جهت آنالیز، نیازمند پردازش حدود ۶۰ هزار فایل PDF بودم. من باید این کار را با ظرافت و سرعت خوبی انجام می‌دادم تا داده‌ها را با دقت بالا استخراج کنم. 🔶 نتیجه کار رضایت بخش بود و تصمیم گرفتم جهت نیاز بسیاری از محققان و تحلیلگران داده، نسخه PDF این آموزش را به همراه فایل‌های پروژه برای شما به اشتراک بگذارم. امیدوارم این ابزار در کارهای آنالیز داده‌یِ شما نیز، بسیار کاربردی‌ باشد./ تام ایوز - مهندس داده 📗 نسخه PDF آموزش 🗂 فایل‌های پروژه #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ زبان برنامه نویسی R یا پایتون؟ ☑️ یادگیری کدام یک ضروری است؟ 🔷 "دنیس اس" از دانشمندان ارشد داده، دیروز با انتشار پستی به بررسی دو زبان R و Python پرداخت و یادگیری زبان Python را برای دانشمندان داده ضروری دانست و زبان R را تنها برای دانشمندان آمار کاربردی دانست. اما این پست با واکنش سایر دانشمندان داده همراه شد! (اسلایدها را بررسی کنید.) #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 5 کتاب برتر برای یادگیری پایتون در سال 2022 📂 به همراه لینک دانلود نسخه PDF کتب 🔷 ویدیوی فوق در مورد معرفی «بهترین کتاب‌ها برای یادگیری پایتون در سال 2022» هست که به شما بهترین منابع برای آموزش پایتون را پیشنهاد می‌کند، حتی اگر یک برنامه‌نویس مبتدی یا با تجربه باشید. ✅ می‌توانید از طریق لینک زیر نسخه PDF هر پنج کتاب را دریافت کنید : 👇🏼 📕 Learning Python 📗 Python Crash Course 📙 Python Cookbook 📘 Python Basics 📔 A Python Book #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ کتاب بی نظیر «9 دام علم داده» 📂 بررسی ۹ تله‌ای که ممکن است در پروژه‌های علم داده با آن‌ها رو به رو شوید!👌🏼 🔷 کتاب «۹ دام علم داده» نمونه‌هایی را در دنیای واقعی به ما نشان می‌دهد که چقدر راحت ممکن است در پروژه‌های خود نتیجه اشتباهی بگیریم. این راهنمای ارزشمند و خواندنی، اشتباهات بسیار رایج دانشمندان داده را بررسی می‌کند که ممکن است با حواس پرتی، تعصبات و یا عدم توجه به بعضی نکات مهم به آن‌ها گرفتار شوند. 🔶 این کتاب مملو از داستان‌های سرگرم‌کننده از دانشمندان داده با رویکردهای موفق یا شکست خورده در مواجه‌ها با داده‌هاست. این داستان‌های احتیاطی نه تنها به دانشمندان داده کمک می‌کند تا مؤثرتر باشند، بلکه کمک می‌کند تا روش‌های علم داده خوب و بد را تشخیص دهند. ✅ می‌توانید از طریق لینک زیر نسخه PDF و آنلاین کتاب را با لینک مستقیم دریافت کنید : 👇🏼 📒 نسخه Online 📥 نسخه PDF #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 12 کتاب آنالیز داده که باید در سال 2022 بخوانید! 🔷 گستردگی منابع علم داده باعث شده است که یادگیری تجزیه و تحلیل داده ها برای مبتدیان به یک چالش بزرگ تبدیل شود. 🔰 شما با ۱۲ کتاب زیر، که جز بهترین منابع آنالیز داده هستند، می‌توانید تجربه یادگیری خود را از تجزیه و تحلیل داده ها یک قدم جلوتر ببرید، طیف وسیعی از موضوعات، از داده های بزرگ گرفته تا هوش مصنوعی را کاوش کنید و یک گام بلند به سمت حرفه‌ای شدن بردارید. 📚 Version PDF : 🔳 Data Science for Business 🔳 The Data Science Design Manual 🔳 Data Analytics Made Accessible 🔳 Python for Data Analysis 🔳 Big Data: A Revolution That Will Transform 🔳 Business unintelligence 🔳 Storytelling with Data 🔳 Developing Analytic Talent 🔳 Learning R: A Step-By-Step 🔳 Data Analytics 🔳 Data Science and Big Data Analytics 🔳 An Introduction to Statistical Methods 🏷 Source: 12 Data Analytics Books 2022 #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ جامع ترین لیست مسابقات Kaggle + راه حل 📂 دسترسی به تمام مسابقات و ایده‌های Kaggle 🔷 فرید رشیدی دکترای علوم کامپیوتر یک مخزن فوق العاده به نام #KaggleSolutions ایجاد کرده است که شامل تمام راه حل های موجود در مسابقات Kaggle است. در واقع این لیست به محض پایان هر رقابت جدید به روز می شود.👌🏼 📑 این لیست تقریباً تمام راه‌حل‌ها، پروژه‌ها و ایده‌های موجود در Kaggle رو پوشش می‌دهد و به محض اتمام یک مسابقه جدید به روز می شود. این مجموعه تا الان شامل 494 رقابت + راه حل می‌شود که تا July 2022 آپدیت شده است. ✅ برای دسترسی به این مخزن فوق العاده می‌توانید از لینک زیر استفاده کنید:👇🏼 🔘 لینک مخزن : Kaggle Solutions #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ یک دانشگاهِ رایگانِ «علم داده» در یک سایت! 📂 دسترسی به بیش از +2400 دوره، جزوه، ... 🔷 امروزه می‌توانید مهارت‌های داده را از بهترین برندهای آموزشی در جهان، بیاموزید. اما دنیای داده ها بسیار بزرگ است و اغلب دانشجویان نمی‌دانند از کجا شروع کنند یا اینکه کدام دوره و منبع به بهترین وجه از اهداف یادگیری و آرزوهای شغلی آن‌ها پشتیبانی می‌کند. 🔶 سایت DataKwery یکی از جامع‌ترین سایت‌های داده، بهترین دوره‌های رایگان و غیر رایگان علم داده را در کتگوری‌های مختلف (پایتون، R, SQL, Excel, Tableau, ...) از پلتفرم‌های مختلف آموزشی جمع آوری کرده و با ارائه یک نقشه راه جامع، به شما در تبدیل شدن به یک دانشمند داده حرفه‌ای کمک می‌کند. ✅ این سایت نه تنها دوره‌های رایگان را پوشش می‌دهد، بلکه جزوات، CheatSheetها، گواهینامه‌ها، Bootcamp‌ها و ... را نیز شامل می‌شود.🔥 🔘 لینک: https://www.datakwery.com #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ رتبه بندی عناوین شغلی علم داده / ML 📊 مقایسه تغییرات بین سال های 2021 و 2022. 🔷 هم‌چنان پوزیشن شغلی Data Engineer به عنوان برترین موقعیت شغلی این حوزه قرار دارد. امسال به نظر می رسد افزایش تقاضا برای شغل آنالیز داده وجود دارد و Data Scientist جای خود را به Data Analyst داده است. جالب است بدانید که پوزیشن مهندسان Big Data به طور کامل از عناوین شغلی برتر حذف شده است. 🔶 هم چنین با تعداد کارکنان، نقش‌های رهبری و مدیریت بیشتر، تقاضای بیشتری برای نقش‌های رهبری در هر دو اردوگاه، علم داده و همچنین مهندسی داده وجود دارد. 🔘 منبع: The most in-demand jobs in DS/ML #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 برترین کتاب های رایگان برای یادگیری علم داده: 1️⃣ کتاب Data Science at the Command Line 📕 نسخه PDF 📖 نسخه Online 2️⃣ کتاب Deep Learning on Graphs 📗 نسخه PDF 📖 نسخه Online 3️⃣ کتاب Hands-on Machine Learning with Scikit-learn, Keras and Tensorflow 📘 نسخه PDF 📖 نسخه Online 4️⃣ کتاب Practical Statistics for Data Science 📙 نسخه PDF 📖 نسخه Online 5️⃣ کتاب An Introduction to Statistical Learning 📓 نسخه PDF 📖 نسخه Online 6️⃣ کتاب Learning Deep Architectures for AI 📔 نسخه PDF 📖 نسخه Online 7️⃣ کتاب Python for Data Science Handbook 📕 نسخه PDF 📖 نسخه Online 8️⃣ کتاب The Hundred-Page Machine Learning Book by Andriy Burkov 📗 نسخه PDF 📖 نسخه Online 9️⃣ کتاب A Course in Machine Learning 📘 نسخه PDF 📖 نسخه Online 🔟 کتاب Learn Python the Right Way 📕 نسخه PDF 📖 نسخه Online 1️⃣1️⃣ کتاب Learning Pandas 📓 نسخه PDF 📖 نسخه Online 2️⃣1️⃣ کتاب Machine Learning - A First Course for Engineers and Scientists 📔 نسخه PDF 📖 نسخه Online 3️⃣1️⃣ کتاب Dive into Deep Learning 📒 نسخه PDF 📖 نسخه Online 4️⃣1️⃣ کتاب A Comprehensive Guide to Machine Learning 📕 نسخه PDF 📖 نسخه Online 5️⃣1️⃣ کتاب SQL Notes for Professionals book 📗 نسخه PDF 📖 نسخه Online 1️⃣6️⃣ کتاب Deep Learning Interviews 📘 نسخه PDF 📖 نسخه Online 1️⃣7️⃣ کتاب Understanding Machine Learning 📙 نسخه PDF 📖 نسخه Online 1️⃣8️⃣ کتاب Model Based Machine Learning 📓 نسخه PDF 📖 نسخه Online 1️⃣9️⃣ کتاب Introduction to Machine Learning Interviews Book 📔 نسخه PDF 📖 نسخه Online 2️⃣0️⃣ کتاب Probabilistic Machine Learning: An Introduction 📒 نسخه PDF 📖 نسخه Online 2️⃣1️⃣ کتاب Python Notes for Professionals book 📕 نسخه PDF 📖 نسخه Online 2️⃣2️⃣ کتاب Pandas: Powerful Python Data Analysis Toolkit 📗 نسخه PDF 📖 نسخه Online 2️⃣3️⃣ کتاب Deep Learning for Coders with Fastai and Pytorch 📘 نسخه PDF 📖 نسخه Online #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ فقط یک روز تا پایان هفته رایگان Datacamp 📂 دسترسی نا محدود به 380 دوره در زمان محدود! 🔷 سایت Datacamp یکی از پلتفرم های آموزش آنلاین علم داده از هفته گذشته به مدت 7 روز تمامی آموزش های سایت را به صورت نامحدود رایگان اعلام کرد. بر اساس این طرح، شما به تمام دوره های DataCamp، مسیرهای شغلی و گواهینامه ها دسترسی نامحدود خواهید داشت. 🔔 از امروز تا 8 صبح فردا آخرین مهلت استفاده از این طرح رایگان فوق العاده است. 🔥 به بیش از 380 دوره و مهارت در همه سطوح دسترسی داشته باشید. 🚀 نرم افزار های Python، R، SQL، Power BI و دوره‌های علم داده و ML را رایگان بیاموزید. 📑 برای تمامی دوره‌ها گواهینامه و مدرک معتبر دریافت کنید و رزومه خود را تقویت کنید. ✅ کافیست از طریق لینک زیر، با اکانت گوگل یا یک ایمیل در سایت ثبت نام کنید و به تمامی دوره‌ها رایگان دسترسی داشته باشید :👇🏼 🔘 Datacamp Free Access Week 2022 #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ دانلود رایگان 2 کتاب پروژه محور علم داده 📘 حل کردن هر مسئله یادگیری ماشین : این کتاب برای افرادی است که دانش تئوری را در مورد یادگیری ماشین و یادگیری عمیق فرا گرفته‌اند و می خواهند یادگیری ماشین را به صورت کاربردی و پروژه محور یاد بگیرند. 📗 ساختار داده ها و الگوریتم ها با پایتون : این کتاب مفاهیم و تکنیک های مورد نیاز برای نوشتن برنامه هایی را توضیح می دهد که می توانند حجم زیادی از داده ها را به طور موثر مدیریت کنند. این کتاب پروژه محور و تست شده در کلاس‌های درسی است و با ارائه پروژه هایی در پایتون به مشکلاتی که دانشمندان داده با آن مواجه هستند می‌پردازد. 🛑 می‌توانید از طریق لینک‌ زیر هر دو کتاب را به طور رایگان دریافت نمایید :👇🏼 🔘 Any Machine Learning Problem 🔘 Data Structures & Algorithms Python #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir