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 50 081 subscribers, ranking 2 668 in the Technologies & Applications category and 6 740 in the Iran region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 081 subscribers.

According to the latest data from 02 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -252 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.61%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.29% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 3 312 views. Within the first day, a publication typically gains 1 648 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 03 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.

50 081
Subscribers
-324 hours
-297 days
-25230 days
Posts Archive
🔴 پرطرفدارترین سوالات مصاحبه پایتون 📝 45 سوال پرتکرار پایتون با پاسخ ✅ اگر شما هم در پاسخ به سوالات مربوط به پایتون در "مصاحبه‌های علم داده" تسلط کافی را ندارید، این سند برای شماست. در این فایل پرطرفدارترین سوالاتی که عمدتا از سوی مصاحبه کنندگان علم داده مطرح می‌شود آورده شده است. این سند به شما کمک می کند تا در پاسخ به اکثر سؤالات پایتون در مصاحبه‌های علوم داده، موفق باشید. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🎯 +250 نکته/ترفند پایتون و علم داده آپدیت جدید در 350 صفحه ✍🏼 آوی چاولا / محقق علم داده 🟣 بیش از 200 روز است که به طور مداوم از علم داده می نویسم و هر روز یک نکته جدید را به اشتراک می گذارم. بنابراین، فکر کردم خوب است که تمام نکاتم را در یک فایل PDF جمع کنم و با شما به اشتراک بگذارم. ✳️ این فایل PDF بیش از 250 نکته و ترفند علم داده و پایتون را به صورت مسئله محور پوشش می دهد و بیش از 350 صفحه دارد. در این فایل آموزشی، تقریبا هر چیزی که برای شروع پایتون و کار با داده‌ها لازم دارید، در قالب مثال‌های متعدد و بدون توضیحات اضافی آورده شده است. من این PDF را هر دو هفته یکبار به روز می کنم. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ علوم داده را رایگان و خودآموز یاد بگیرید! 📂 منبع فوق العاده‌ای از علوم داده AI , ML , DL , ... 🔷 بزرگترین انجمن شغلی دانشمندان داده در اروپا، پلتفرمی را ایجاد کرده است که تمامی منابع و ابزارهایی که برای یادگیری علم داده نیاز دارید را با توضیحات و پرسش و پاسخ مبتنی بر GPT در اختیار شما قرار می دهد. استفاده و یادگیری خودآموز از طریق این پلتفرم کاملا رایگان است! از ویژگی های این ابزار می توان به موارد زیر اشاره کرد: ☑️ 100 هزار منبع آموزشی رایگان ☑️ نقشه راه تعاملی ☑️ خلاصه و پرسش و پاسخ مبتنی بر GPT ✅ برای دسترسی به این ابزار رایگان آموزش علوم داده می توانید از لینک زیر استفاده نمایید: 🏷 Teach yourself Data Science for FREE └ 🚀 Learnengine #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 مجموعه جامع برگه تقلب علوم داده 📝 شامل مباحث ML , DL , AI , DS 🏛 کاری از دانشگاه MIT و Stanford ✅ مجموعه ۵۲ صفحه‌ای برگه تقلب علوم داده دانشگاه MIT و Stanford، نمایی جامع از تمامی مباحث اصلی که باید در حوزه علوم داده به آن ها مسلط شوید ارائه می‌دهد. این مباحث شامل ریاضیات علوم داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، علم داده و هوش مصنوعی می‌شود. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ مهارت های ضروری برای یک دانشمند داده 📂 با بررسی بیش از 800 موقعیت شغلی DS 🔷 برای دستیابی بهتر به یک موقعیت شغلی دانشمند
⭕️ مهارت های ضروری برای یک دانشمند داده 📂 با بررسی بیش از 800 موقعیت شغلی DS 🔷 برای دستیابی بهتر به یک موقعیت شغلی دانشمند داده، کسب مهارت هایی ضروری است که بیشتر شرکت ها به دنبال آن هستند. برای جمع آوری لیستی از این مهارت ها، من با استفاده Diffbot، مهارت های مورد نیاز بیش از 800 آگهی شغلی علم داده را بررسی کردم و با استفاده از LLM آن ها را دسته بندی کردم. در نهایت، با نمودار Sunburst مهارت های طبقه بندی شده را نمایش دادم. ✅ برای دریافت لیست مهارت های ضروری DS و هم چنین مشاهده کد می توانید از لینک زیر استفاده نمایید: 🏷 View Chart: Data Science Skills 🏷 View Code: Data Scientist Jobs ✍🏼 خوین تران / مهندس ML #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ من بیش از 50 ساعت با برخی از بهترین دانشمندان داده، مهندسان ML و رهبران تکنولوژی در طول پادکست AI Stories صحبت کردم. در اینجا "10 نکته کاربردی و مهم که در مورد علم داده" از آن‌ها یاد گرفتم، با شما به اشتراک می گذارم: 1️⃣ همه چیز در مورد مدل ها و الگوریتم ها نیست! شما یک دانشمند داده هستید، پس باید به داده ها اهمیت دهید. بیشتر زمان شما به جای یافتن مدل مناسب، باید بر روی درست کردن داده ها و تمیز کردن آن‌ها صرف شود. 2️⃣ ساده شروع کنید و سریع تکرار کنید. یک الگوریتم ساده در تولید، ارزش ایجاد می کند، در حالی که یک الگوریتم کامل در نوت بوک شما 0% تاثیر دارد. پس به فکر کاربرد عملی و پیاده سازی پروژه‌ هایتان باشید! 3️⃣ به کل کسب و کار فکر کنید. فقط سعی نکنید یک معیار را در سازمان بهینه کنید، همیشه به تصویر بزرگتر فکر کنید و مطمئن شوید که پروژه شما به کل کسب و کار ارزش می‌افزاید. 4️⃣ کمک بخواهید. شما تنها نیستید و از شما انتظار نمی رود که به تنهایی همه کارها را انجام دهید. کمک خواستن یک مهارت مهم برای توسعه است. 5️⃣ بی مهابا درخواست دهید! اگر می خواهید شغل رویایی خود را بدست آورید، در صورت رد شدن، تسلیم نشوید. به ارسال رزومه خود ادامه دهید و در مصاحبه‌های شغلی شرکت کنید تا بهتر و بهتر شوید. 6️⃣ به یادگیری ابزارهای جدید ادامه دهید. علم داده یک حوزه دائما در حال توسعه است و ابزارهایی که امروزه استفاده می کنید ممکن است در چند ماه آینده بی فایده شوند. پس خودتان را به روز نگه دارید. 7️⃣ شروع به شبکه سازی کنید. با دانشمندان و مهندسان مختلف داده در توییتر، لینکدین، یوتیوب یا سایر پلتفرم‌ها ارتباط برقرار کنید. از آن ها یاد بگیرید و به آن ها کمک کنید. آینده‌یِ شما، از شما تشکر خواهد کرد. 8️⃣ شکست را در آغوش بگیرید. در حوزه علم داده شکست می خورید، خیلی هم شکست می خورید. اما تسلیم نشوید و به یادگیری ادامه دهید. شما تنها نیستید! 9️⃣ مثل یک مهندس رفتار کنید. فقط آموزش یک مدل را در یک نوت بوک یاد نگیرید. نحوه استقرار و نظارت بر مدل ها را هم بدانید و یاد بگیرید که چگونه کد بهتری بنویسید. اینطوری تاثیر بسیار بیشتری خواهید داشت. 🔟 کار خود را به نمایش بگذارید. شاید شما پروژه علم داده خود را به خوبی انجام دهید، اما تا زمانی که آن را در پلتفرم های مختلف به نمایش نگذارید فایده ای ندارد! باید خودتان را عرضه کنید. به مردم بگویید که کار شما چقدر خوب و مفید است. اگر خودتان را پرزنت نکنید، هیچکس این کار را برای شما انجام نخواهد داد. ✍🏼 نیل لیزر / دانشمند داده و خالق AI Stories #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🎯 کتابخانه‌ ها و فریم‌ورک‌‌ های ضروری پایتون که هر دانشمند داده، مهندس ML و توسعه دهنده پایتون باید بداند! ✅ اگر تا به حال درگیر پروژه های علم داده و یادگیری ماشین بوده باشید، حتما با انبوهی از کتابخانه های پایتون مواجه شده اید که در اندازه، کیفیت و تنوع متغیر هستند. 🟣 در این کتاب به بررسی کتابخانه‌ها و فریمورک‌ های ضروری پایتون می‌پردازیم که هر دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین و توسعه دهنده پایتون باید بداند. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 کتاب راهنمای شغلی «تحلیلگر داده» ✅ از ایجاد رزومه تا سوالات مصاحبه 🔷 این کتاب همه آن‌چه را که یک تحلیلگر داده نیاز دارد تا به موقعیت شغلی ایده آل خود برسد، پوشش می‌دهد. از بررسی بازار کار فعلی این حرفه گرفته تا میزان دستمزد مورد انتظار و فرصت‌های شغلی پیش رو. 🔶 این راهنمای شغلی به شما کمک می‌کند تا رزومه خود راطوری آماده کنید که نگاه مدیران استخدام را به خود جلب کند. همچنین این راهنما فهرست گسترده‌ای از سوالات متداول مصاحبه‌های تحلیلگر داده را به همراه پاسخ در خود گنجانده است.👌🏼 #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 15 ابزار کاربردی AI برای دانشمندان داده ✍🏼 مت دانچو / تحلیلگر و پژوهشگر حوزه داده ✅ بدترین کاری که می توانید برای حرفه خو
⭕️ 15 ابزار کاربردی AI برای دانشمندان داده ✍🏼 مت دانچو / تحلیلگر و پژوهشگر حوزه داده ✅ بدترین کاری که می توانید برای حرفه خود انجام دهید نادیده گرفتن هوش مصنوعی است. بیش از 2000 ابزار هوش مصنوعی در 365 روز گذشته وارد بازار شده اند. اما انتخاب و کار با آن‌ها برای متخصصین داده کاری سخت و دشوار است. من با بررسی اغلب این ابزارها، 15 ابزار برتر هوش مصنوعی برای دانشمندان داده را، اینجا جمع آوری کرده ام. می‌توانید از این ابزارها در بخش های مختلف کدنویسی، پرزنتیشن، بهره وری و... استفاده کنید. 🏷 Code ├ ◼️ ChatGPT ◻️ Bard ◼️ Github Copilot 🏷 Documentation & Quality ├ ◼️ Mintlify ◻️ Synk ◼️ Codeium 🏷 Images & Presentations ├ ◼️ Midjourney ◻️ Canva ◼️ Playground 🏷 Writing ├ ◼️ GrammarlyGO ◻️ ComposeAI ◼️ QuilBot 🏷 Productivity ├ ◼️ Google Duet AI ◻️ Microsoft 365 Copilot ◼️ Fireflies #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 کتاب «آمار ضروری برای علم داده» ✅ پوشش مباحث اصلی و ضروری آمار 🔷 آمار یک مهارت اساسی و پایه است که دانشمندان داده هر روز از آن استفاده می کنند. کتاب فوق برای دانشجویانی است که بدون دانش کافی از آمار، به دنبال یادگیری مباحث اصلی علم داده هستند. این کتاب بدون پرداختن به مباحث فرعی و حواشی، موضوعات اصلی و کاربردی آمار در علم داده را پوشش می‌دهد.👌🏼 #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 ویرایش جدید کتاب «مبانی احتمال برای علم داده» 🔷 استنلی چان، نویسنده کتاب پرطرفدار «مبانی احتمال برای علم داده» به تازگی و
🔴 ویرایش جدید کتاب «مبانی احتمال برای علم داده» 🔷 استنلی چان، نویسنده کتاب پرطرفدار «مبانی احتمال برای علم داده» به تازگی ویرایش جدید و 2023 کتاب را، با رفع اشتباهات چاپی و نواقص ویرایش های قبلی به رایگان در اختیار علاقه ‌مندان این حوزه قرار داده است. 🔶 برای دانلود رایگان ویرایش جدید این کتاب می‌توانید از لینک های زیر استفاده کنید : 📚 مبانی احتمال برای علم داده ┤ نسخه آنلاین: Probability for Data Science ┘ نسخه الکترونیکی: PDF #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ دوره رایگان «آمورش سریع یادگیری ماشین» ✅ این دوره، یک راهنمای عالی برای یادگیری ماشین، توسط کسانی است که می خواهند بدون ری
⭕️ دوره رایگان «آمورش سریع یادگیری ماشین» ✅ این دوره، یک راهنمای عالی برای یادگیری ماشین، توسط کسانی است که می خواهند بدون ریاضیات زیاد، شروع به یادگیری مباحث اصلی ماشین لرنینگ کنند. این دوره شامل مجموعه ای از درسنامه‌ها با سخنرانی های ویدیویی، مطالعات موردی، پروژه هایی در دنیای واقعی و تمرین های عملی می‌شود. 🟣 برای ثبت نام در این دوره کاملا رایگان می‌توانید از لینک زیر استفاده نمایید: 🏷 Machine Learning Crash Course └ 🎬 ML Crash Course with TensorFlow APIs #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 «برگه تقلب فوق العاده Pandas» ✅ همراه با سوالات مصاحبه شرکت‌های برتر متا، گوگل، آمازون، فوربس و ... 🔷 کتابخانه پانداس نقشی اساسی و بزرگ در حوزه علوم داده دارد. این کتابخانه مهم ترین ابزار تحلیل گران و دانشمندان داده می باشد. برگه تقلب فوق همه عملکردهای مهمی را که باید از این کتابخانه بدانید، پوشش می دهد و حتی شامل سوالات مصاحبه از شرکت های برتری مانند فوربس، متا، گوگل و آمازون می شود! #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 6 منبع رایگان تمرین سوالات مصاحبه علوم داده 1️⃣ مخزن GitHub مصاحبه های علم داده گریگورف: 📦 لینک: Data Science Interviews
⭕️ 6 منبع رایگان تمرین سوالات مصاحبه علوم داده 1️⃣ مخزن GitHub مصاحبه های علم داده گریگورف: 📦 لینک: Data Science Interviews 2️⃣ دوره 9 روزه مصاحبه علوم داده 📦 لینک: 9-Day DS Interview Course 3️⃣ کتاب مصاحبه یادگیری ماشین چیپ هوین: 📦 لینک: Introduction to ML Interviews Book 4️⃣ سوالات مصاحبه SQL و مصاحبه علوم داده 📦 لینک: Ace the SQL & Data Science Interview 5️⃣ 21 سوال مصاحبه علم داده در Reddit 📦 لینک: Here are the questions I was asked for my entry level DS job! 6️⃣ 40 سوال مصاحبه علوم داده بخش Prob/Stat 📦 لینک: Probability & Statistics Data Science Interview Questions #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 «نقشه جامع یادگیری علم داده» 📝 یادگیری مباحث علم داده در 8 ماه 🟣 یک سرمایه گذاری 8 ماهه تا مهارت، مدرک، نمونه کارها و پروژه های خود را بسازید و آماده کار در صنعت شوید.👌🏼 📚 به عنوان یک دانشمند داده، مهم است که همیشه نقشه راه‌ یادگیری‌تان را آپدیت کنید و با آخرین مهارت ها و ابزارها به روز باشید. این نقشه راه، دقیق می تواند به شما در انجام این کار کمک کند! ☑️ این سند راهنمای جامعی است که تمامی حوزه‌های کلیدی علم داده را که باید به آن‌ها مسلط شوید پوشش می‌دهد، از تمیز کردن داده‌ها گرفته تا تجسم داده‌ها و یادگیری عمیق + به همراه 500 پروژه رایگان. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ نقشه راه "مهندسی یادگیری ماشین" 📚 به همراه کتاب «مهندسی ML در دنیایِ واقعی» 🔷 این نقشه راه برای هر کسی که علاقه مند به ت
⭕️ نقشه راه "مهندسی یادگیری ماشین" 📚 به همراه کتاب «مهندسی ML در دنیایِ واقعی» 🔷 این نقشه راه برای هر کسی که علاقه مند به تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین است، فوق العاده است! این راهنما مهارت ها و ابزارهایی را که برای تسلط به مباحث یادگیری ماشین نیاز دارید، (از برنامه نویسی پایتون گرفته تا تجسم داده ها و یادگیری عمیق) به شما ارائه می‌دهد.👌🏼 ✅ کتاب الکترونیکی زیر نیز شما را با اجزای کلیدی مهندسی یادگیری ماشین، نحوه اجرای موفقیت‌ آمیز پروژه‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ و تیم‌ها و شخصیت‌های کلیدی درگیر در اجرای پروژه های یادگیری ماشین موفق در شرکت‌ها آشنا می‌کند. برای دانلود فایل PDF کتاب، از لینک زیر استفاده نمایید. 🏷 ML Engineering for the Real World #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 «ریاضیات ضروری یادگیری ماشین» 📝جمع بندی کامل از ریاضیات ML 👌🏼 📚 فایل PDF فوق، مجموعه جامعی است که ریاضیات مورد نیاز برای یادگیری ماشین را به طور کامل و با مثال های کاربردی پوشش می دهد. این فایل توسط مارتین لوتس، استاد دانشگاه وارویک انگلستان تهیه شده است. ☑️ این سند راهنمای جامعی است که به کاربرد و تاثیر مفاهیم ریاضی در الگوریتم‌ های یادگیری ماشین می پردازد. در این سند، متوجه خواهید شد که چگونه جبر خطی، حساب دیفرانسیل و آمار، پایه های اصلی مدل های ML را شکل می دهند. #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 10 پروژه آنالیز داده برای تقویت رزومه👌🏼 📂 با این پروژه‌ها سبد تحلیل داده خود را تقویت کنید. 🔷 داشتن نمونه کارهای زیاد
⭕️ 10 پروژه آنالیز داده برای تقویت رزومه👌🏼 📂 با این پروژه‌ها سبد تحلیل داده خود را تقویت کنید. 🔷 داشتن نمونه کارهای زیاد در حوزه تخصصی، مهارت ها، تجربه و تخصص شما را به کارفرمایان نشان می دهد و برای متمایز شدن از رقبا بسیار مهم است. ✅ در اینجا لیستی از ده پروژه آنالیز داده وجود دارد که به شما کمک می کند مهارت های تجزیه و تحلیل داده خود را بهبود بخشید و یک نمونه کار کامل برای رزومه‌تان ایجاد کنید. 1⃣ Step by Step Guide From SQL Database to Interactive Dashboard 📥 Link 2⃣ Exploratory Data Analysis with Pandas Python 📥 Link 3⃣ Data Analyst Portfolio Project with Tableau 📥 Link 4⃣ SQL & PowerBI Portfolio Project for Data Analysts 📥 Link 5⃣ Netflix dashboard with Tableau 📥 Link 6⃣ Amazon Sales Dashboard with Tableau 📥 Link 7⃣ End to End Power BI Project 📥 Link 8⃣ Airlines Data Analysis using SQL and Python 📥 Link 9⃣ Tripadvisor dashboard with Tableau 📥 Link 🔟 HR Analytics Dashboard with Tableau and Power BI 📥 Link #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

🔴 «روش های ریاضی در علم داده» 📝 جامع‌ترین کتاب ریاضیات علم داده🔥 📚 علم داده بر پایه ریاضیات بنا شده است و کتاب فوق طیف گسترده ای از ابزارهای ریاضی مورد استفاده در علم داده را مانند جبرخطی، بهینه سازی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، تجزیه و تحلیل شبکه، احتمال و... را پوشش می دهد. 🎲 در حال حاضر تمام کتاب‌های مرتبط با مباحث ریاضی در علم داده عمدتاً بر جبر خطی، بهینه‌سازی و روش‌های آماری تمرکز دارند. در حالی که تجزیه و تحلیل شبکه، مدل های معادلات دیفرانسیل معمولی و جزئی نقش بسیار مهمی در علم داده ایفا می کنند. این کتاب اولین کتابی است که طیف وسیعی از مباحث ریاضی مورد نیاز برای علم داده را پوشش می‌دهد.👌🏼 #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir

⭕️ 11 دوره رایگان آزمایشگاه علوم داده جان هاپکینز 📂 یادگیری علم داده از طریق برنامه درسی CBDS 🔷 آزمایشگاه علوم داده جان هاپ
⭕️ 11 دوره رایگان آزمایشگاه علوم داده جان هاپکینز 📂 یادگیری علم داده از طریق برنامه درسی CBDS 🔷 آزمایشگاه علوم داده جان هاپکینز تمام دوره های علوم داده خود را به صورت رایگان از طریق برنامه درسی CBDS ارائه می دهد. Cloud Based Data Science (CBDS) یک آموزش آنلاین رایگان است که به هر کسی اجازه می دهد تا مباحث علوم داده را فرا بگیرد. 🔶 این مجموعه دوره ها، از اصول اولیه علم داده تا آنالیز داده ها، سازماندهی پروژه های علم داده، تجسم داده ها، استخدام در علم داده و... را در بر می‌گیرد. ✅ می‌توانید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به تمامی این دوره‌ها دسترسی داشته باشید :👇🏼 🏷 11 Courses CBDS ├📕 Introduction to DataTrail ├📗 Google and the Cloud ├📙 Organizing Data Science Projects ├📘 Version Control ├📓 Introduction to R ├📔 Data Tidying ├📕 Data Visualization ├📒 Getting Data ├📙 Data Analysis ├📗 Written and Oral Communication in DS 📓 Getting a Job in Data Science #️⃣ #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📎 @DataScience_ir