PythonCV

آیا شغل تحلیلگر داده در حال مرگ است؟ چرا به تحلیل‌گران داده نیاز است؟ جریان کاری جریان کاری علم داده در اکثر سازمان ها نسبتاً مشابه است. بسیاری از شرکت‌ها برای حل مسائل تجاری مشابه، تحلیل گرداده استخدام می‌کنند. اکثر مدل‌های ساخته‌شده نیازی به ارائه راه‌حل‌های جدید ندارند. به احتمال زیاد، بیشتر رویکردهایی که برای حل مشکلات مبتنی بر داده در این سازمان‌ها به کار خواهید گرفت، قبلاً استفاده شده‌اند و می‌توانید از دریای منابع موجود آنلاین الهام بگیرید. همچنین، ظهور ابزارهای خودکار مانند AutoML و DataRobot مدل‌سازی پیش‌بینی را حتی ساده‌تر کرده‌اند. از DataRobot برای برخی موارد استفاده تجاری استفاده می کنم و این یک ابزار عالی است. این ابزار بر روی بسیاری از مقادیر تکرار می شود و بهترین پارامترهای ممکن را برای مدل شما انتخاب می کند تا اطمینان حاصل شود که با دقت ترین مدل ممکن به پایان می رسید. بنابراین، اگر مدل‌سازی پیش‌بینی به مرور زمان آسان‌تر شده است، چرا شرکت‌ها همچنان به تحلیل‌گران داده نیاز دارند؟ چرا آنها فقط از ترکیبی از ابزارهای خودکار و مهندسان یادگیری ماشین برای مدیریت کل جریان کاری علم داده خود استفاده نمی کنند؟ پاسخ ساده است: در مرحله اول، علم داده هرگز در مورد اختراع دوباره چرخ یا ساخت الگوریتم‌های بسیار پیچیده نبوده است. نقش یک تحلیل گرداده این است که با داده، ارزش افزوده‌ای به سازمان اضافه کند. و در اکثر شرکت‌ها، تنها بخش بسیار کوچکی از این شامل ساخت الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. دوماً، همیشه مشکلاتی وجود خواهند داشت که با ابزارهای خودکار قابل حل نباشند. این ابزارها مجموعه ثابتی از الگوریتم‌ها دارند که می‌توانید از بین آن‌ها انتخاب کنید، و اگر مشکلی را پیدا کردید که نیاز به ترکیبی از رویکردها برای حل آن دارد، باید آن را به صورت دستی انجام دهید. اگرچه این اتفاق اغلب رخ نمی دهد، اما همچنان اتفاق می افتد – و شما به عنوان یک سازمان، باید افرادی را استخدام کنید که مهارت کافی برای انجام این کار را داشته باشند. همچنین، ابزارهایی مانند DataRobot نمی توانند پیش پردازش داده یا کارهای سنگینی را که قبل از ساخت مدل انجام می شود، انجام دهند. نقش انسان به عنوان کسی که راه‌حل‌های مبتنی بر داده را برای استارت‌آپ‌ها و شرکت‌های بزرگ ایجاد کرده‌ام، وضعیت با کار با مجموعه داده‌های Kaggle بسیار متفاوت است. در دنیای واقعی، با مشکلی ثابت روبرو نیستید. معمولاً یک مجموعه داده در اختیار دارید و یک مشکل تجاری به شما داده می‌شود. این به عهده شماست که با داده‌های مشتری چه کاری برای به حداکثر رساندن فروش شرکت انجام دهید. این بدان معناست که یک تحلیل گرداده فقط به مهارت‌های فنی یا مدل‌سازی نیاز ندارد. شما باید داده‌ها را به مشکل فعلی مرتبط کنید. همچنین باید در مورد منابع داده خارجی که می‌توانند راه‌حل شما را بهینه کنند، تصمیم بگیرید. پیش‌پردازش داده فرآیندی طولانی و پرزحمت است، نه تنها به دلیل نیاز به مهارت‌های قوی برنامه‌نویسی، بلکه به این دلیل که باید با متغیرهای مختلف و ارتباط آن‌ها با مشکل مورد نظر آزمایش کنید. شما باید دقت مدل را به معیارهایی مانند نرخ تبدیل (conversion rate) ربط دهید. ساخت مدل همیشه بخشی از این فرآیند نیست. گاهی اوقات، یک محاسبه ساده برای انجام وظایفی مانند رتبه‌بندی مشتریان کافی است. تنها برخی از مشکلات نیازمند پیش‌بینی واقعی هستند. در نهایت، ارزش یک تحلیل‌گر داده برای یک سازمان در توانایی او برای اعمال داده‌ها در موارد واقعی نهفته است. چه ساخت یک مدل بخش‌بندی، سیستم توصیه یا ارزیابی پتانسیل مشتری باشد، تا زمانی که نتایج قابل تفسیر نباشند، برای سازمان هیچ فایده واقعی نخواهد داشت. تا زمانی که یک تحلیل‌گر داده بتواند با کمک داده‌ها مشکلات را حل کند و شکاف بین مهارت‌های فنی و تجاری را پر کند، این نقش همچنان وجود خواهد داشت. Source ترجمه

#درخواست_کننده زبان : python عنوان پروژه : Conformal prediction improvement توضیحات : هدف کار بهبود بازه های conformal prediction هست که باید بر اساس قضیه های اماری بهبود صورت بگیره و الگوریتمش نوشته بشه و تست بشه قیمت پیشنهادی : توافقی 🆔 @BbehRad8 ➖➖➖➖➖ @FreeLancerFA

در هر حوزه ای که کار می کنی، برنامه نویسی، طراحی گرافیک، تسلط به نرم افزار ها(اتوکد ،اکسل، ورد ، پاورپوینت، spss و ...) عکاسی، تدوین، ترجمه ، تایپ،تولید محتوا، ادمینی، تدریس دروس و ... میتونی اینجا رایگان آگهی درج کنی

با توجه به نياز مهم دانشجويان يعني همون بازار كار و اينا تصميم گرفتيم اين كانالُ بزنيم. @FreeLancerFA 🔗حالا اينكه اينجا چيكار ميكنيم و چي ميشه: 1️⃣يه سري بچه ها پروژه هايي كه ميخوان انجام شه ميفرستن و دانشجوها انجام ميدن. 2️⃣يه سري شركت هايي كه باهاشون در ارتباطيم آگهي هاي استخدام و همكاريشون رو واسمون ميفرستن. ✅دريافت آگهي و انجام كار، به همين راحتي ‌درج رایگان آگهی : @FreeLancerFa_Bot

#پارت_دو یکم قوانین کلین کد پایتون بخونیم ... PEP 8 1. اسم متغییر ها و تابع ها باید از حروف کوچیک باشد.

# Correct:
user_email = ...
def find_me(): ...
def go_home(): ...

# Wrong:
UserEmail = ...
def findMe(): ...
def GoHome(): ...

2. اگر متغییری دارید که قرار است هیچوقت مقدارش را تغییر ندهید، از حروف بزرگ استفاده کنید. ( بهش میگیم constant )

# Correct:
NO_CHANGE = 5

# Wrong:
NoChange = 5
no_change = 5

3. اسم کلاس هارو با به صورت CapWord بنویسید ( نمیدونم فارسی چجوری بگم ):

# Correct:
class MyClassName: ...

# Wrong:
class my_class_name: ...

4. سعی نکنید همه چیز را در یک خط جا دهید.

# Correct:
if foo == 'blah':
    do_blah_thing()
do_one()
do_two()

# Wrong:
if foo == 'blah': do_blah_thing()
do_one(); do_two(); do_three()

5. وقتی میخواید خالی بودن لیستی چیزی رو چک کنین، از len استفاده نکنید.

# Correct:
if not seq:
if seq:

# Wrong:
if len(seq):
if not len(seq):

#PEP8

#پارت_یک یکم قوانین کلین کد پایتون بخونیم ... PEP 8 1. از is not بجای not ... is  استفاده کنید.

# Correct:
if foo is not None:
# Wrong:
if not foo is None:

3. همیشه از def جای lambda استفاده کنید.

# Correct:
def f(x): return 2*x
# Wrong:
f = lambda x: 2*x

4. همیشه مقدار برگشتی تابع را مشخص کنید.

# Correct:
def bar(x):
    if x < 0:
        return None
    return math.sqrt(x)
# Wrong:
def bar(x):
    if x < 0:
        return
    return math.sqrt(x)

5. همیشه از startswith و endswith جای اسلایس کردن استفاده کنید.

# Correct:
if foo.startswith('bar'):
# Wrong:
if foo[:3] == 'bar':

6. همیشه از isinstance جای type() استفاده کنید.

# Correct:
if isinstance(obj, int):
# Wrong:
if type(obj) is int:

#PEP8

اگر بدنبال یادگیری کدنویسی ربات تلگرام هستید کانال زیر دنبال کنید https://t.me/CodingWithAbdollah #پایروگرام #پایتون

دوستان تاپلرن بمناسبت روز پدر ۷۰ درصد تخفیف موقتاً برای بعضی دوره هاش اعمال کرده چک کردم برای حوزه های مختلف پایتون اعم از Big Data ،آنالیز مالی ،تحلیل بورس ،معادلات الگوریتمی ارز دیجیتال، مدل سازی پایه و ماشین لرنینگ ،مدل سازی پیشرفته دیپ لرنینگ ، آموزش Tkinter، بازی سازی، طراحی اپ فلاتر با پایتون، جنگو و جنگو celery ، سلنیوم، تشخیص چهره و بینایی ماشین دوره های خوبی قرار داده، لینک زیر چک کنید. b2n.ir/h97651

دانشگاه میشیگان آمریکا از امروز ۱۲ ژانویه به صورت رایگان ۵ دوره در زمینه آموزش پایتون بدون نیاز به تجربه و پیش نیاز آموزشی به صورت زیر ارائه کرده است: 1. Programming for Everybody (Getting Started with Python) 2. Python Data Structures 3. Using Python to Access Web Data 4. Using Databases with Python 5. Capstone: Retrieving, Processing, and Visualizing Data with Python https://online.umich.edu/series/python-for-everybody/

نحوه ثبت نام : برای ثبت نام دانشجویان مقطع کارشناسی ارشد اینجا و دانشجویان مقطع دکترا اینجا وارد شوید و تمامی اطلاعات آنرا با دقت مطالعه نماید و بعد از درخواست رشته مورد نظر، برای درخواست بورسیه به سایت مرجع وارد شوید.

امارات یه دانشگاه مخصوص هوش مصنوعی تاسیس کرده به اسم «دانشگاه هوش مصنوعی محمد بن‌زاید» یا MBZUAI که ساختمونش رو هم در عکس می‌بینید. رتبه‌اش هم توی رده‌بندی دانشگاه‌های کامپیوتر و AI بالاست (که البته احتمالا به خاطر دعوت از اساتید دانشگاه‌های معتبر دنیاست) بورسیه فول فاند دانشگاه محمد بن زاید امارات در سال 2025-2024 +جزئیات کشورهای واجد شرایط : دانشجویان تمامی کشورهای دنیا امتیازات بورسیه : این بورسیه بصورت فول فاند ارائه می شود که امتیازات آن به شرح ذیل خواهد بود. پوشش 100% شهریه دانشگاه ارائه خوابگاه دانشجویی ارائه بیمه تحصیلی پوشش هزینه ویزا پرداخت حقوق ماهانه برای دانشجویان کارشناسی ارشد به مبلغ AED 8,000 و برای دانشجویان دوره دکترا به مبلغ AED 10,000 (دانشجویان دکترای متاهل در صورت ارائه مدارک ازدواج می توانند مبلغ AED 5,000 برای هزینه اجاره مسکن در خارج از دانشگاه دریافت نمیاند.) مهلت ثبت نام : 1403/01/12

Data Science Project on Youtube Trending Videos Analysis with Python پروژه علم داده (دیتاساینس) تحلیل ویدیوهای پربازدید یوتوب با استفاده از پایتون 📊 #پروژه_دیتاساینس