¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Data Science | علم داده
Ir al canal en Telegram
📊 دانشمند داده شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Data Science | علم داده
El canal Data Science | علم داده (@datascience_ir) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 50 099 suscriptores, ocupando la posición 2 668 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 6 719 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 099 suscriptores.
Según los últimos datos del 30 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -262, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.89%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.35% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 450 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 680 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como ابزار, داده, واقعی, پایتون, دیتا.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“📊 دانشمند داده شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 01 julio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
50 099
Suscriptores
-924 horas
-167 días
-26230 días
Archivo de publicaciones
50 099
🔴 کتاب بی نظیر «R برای علم داده»
🔷 این کتاب شما را با R، RStudio و the tidyverse آشنا میکند و به شما یاد میدهد که چگونه از R برای تبدیل داده های خام به داده های کاربردی، برای ایجاد علم داده سریع، روان و سرگرمکننده استفاده کنید.
✅ این کتاب برای افرادی که تجربه برنامه نویسی ندارند هم مناسب است و شما را در سریع ترین زمان ممکن برای یادگیری علم داده کمک میکند. هر بخش شامل تمرین هایی است که به شما کمک کند آنچه را که در طول مسیر یاد گرفته اید، تمرین کنید.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ آیا برای موفقیت در علوم داده باید مدرک کارشناسی ارشد بگیرید؟
✍🏼 توماس لو منسترل / دانشجوی ارشد استنفورد
🔷 در این مقاله من ابتدا، در مورد آنچه می توانید از اساتید در مقطع ارشد علوم داده بیاموزید، نظراتی ارائه خواهم کرد. سپس در مورد تجربه شخصی خودم و آنچه که در مقطع ارشد آموخته ام تجربیاتی را با شما در میان می گذارم.
👨🏻💻 من در حال حاضر دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی محاسبات و ریاضی در دانشگاه استنفورد هستم و تحصیلات خود را در مقطع کارشناسی دانشگاه کالج لندن در رشته مدیریت اطلاعات برای تجارت گذراندم.
🔶 پس از ۳ سال تحصیل در UCL، پایه محکمی در برنامه نویسی داشتم، یک سال تجربه کار با جاوا را اداشتم و بسیاری از پروژه های یادگیری ماشین و پایتون را انجام داده بودم. با این حال، احساس میکردم که پایهای قوی در ریاضیات برای انجام موضوعات پیشرفتهتر ML ندارم و این دلیلی شد که تجربه تحصیل در مقطع ارشد را کسب کنم و حالا این تجربه را با شما در میان بگذارم.
🚀 اگر میخواهید بدانید که میتوان بدون تحصیلات تکمیلی در علوم داده، به یک دانشمند داده تبدیل شد یا خیر، و به دنبال تجربیات واقعی و منابع مطالعاتی در دوره ارشد علم داده هستید، همراه من تا پایان این مقاله جذاب باشید.👇🏼
🛑 ادامه مطلب
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ کتاب بی نظیر «پروژههای علم داده با پایتون»
✍🏼 محسن مختیار / تحلیلگر داده Openn Negotiation
🔷 انتظار نداشتم از این کتاب انقدر لذت ببرم، زیرا قبل از خواندن کتاب، آموزشها و دورههای الکترونیکی زیادی را برای تسلط به پایتون در علم داده امتحان کرده بودم.
این کتاب به گونهای مرا به سوی دادهها و سناریوهایی برد که بیشتر در دنیای واقعی با آنها مواجه میشوم نه اینکه فقط آنها را حفظ کنم.
🔶 در واقع در این کتاب، شما بر روی مجموعه داده های واقعی کار میکنید و از فضای تئوری فاصله میگیرید و شرایط کاری را که در پروژه های علم داده در دنیای واقعی تجربه خواهید کرد، شبیه سازی می کنید.
✅ میتونید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به نسخه های مختلف کتاب + فایل پروژههای پایتون این کتاب دسترسی داشته باشید: 👇🏼
📕 نسخه Online 📥 نسخه PDF
📂 پروژه های عملی کتاب Python Projects
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ 95 پروژه رایگان علم داده برای مبتدیان
📂 همراه با پیاده سازی در پایتون
🔷 به عنوان یک مبتدی در علم داده، درک تمام مفاهیمی که یاد می گیرید بدون پیاده سازی آنها در یک مجموعه داده، دشوار است. کار بر روی پروژه های علم داده و مطالعات موردی به شما کمک می کند تا مهارت های علم داده خود را بهبود بخشید.
🔶 اگر در تلاش برای ارائه ایده های پروژه علم داده و نحوه شروع و پایان یک پروژه علم داده هستید، در این مقاله 95 پروژه علم داده به همراه پیاده سازی در پایتون به صورت حل شده و کاملا رایگان آورده شده است.
✅ میتونید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به تمامی این پروژهها دسترسی داشته باشید :👇🏼
🔘 95 Data Science Projects with Python
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ پنج کتاب یادگیری ماشین که باید حتما بخوانید!
✍🏼 استفان پیرکالابو/مدیر ارشد فناوری CyberSwarm
📊 حجم منابع و اطلاعات موجود در مورد یادگیری ماشین آن قدر زیاد است که ما را بیش از یک عمر مشغول خود نگه دارد. با این حال، ما نمی خواهیم تمام زندگی خود را صرف مطالعه کنیم.
📚 بنابراین، از آن جایی که کیفیت یادگیری از کمیت آن بسیار مهم تر است، من در اینجا 5 کتاب برتر یادگیری ماشین که به اعتقاد خودم خواندن آنها برای هر مهندس یادگیری ماشین ضروری است به ترتیب، از کم اهمیت ترین تا مهم ترین را رتبه بندی کردم.
5️⃣ کتاب The Hundred-Page ML
🟥 این کتاب به "سادگی" در آموزش و انتقال مفاهیم یادگیری ماشین مشهور است. اگر کاملاً مبتدی هستید و میخواهید یک دوره آموزشی جامع در مورد یادگیری ماشین داشته باشید، این کتاب برای شما مناسب است. به صورت کوتاه و دقیق نوشته شده است و بنابراین در طول مسیر یادگیری شما را خسته نمی کند.
📕 نسخه Online 📥 نسخه PDF
4️⃣ کتاب Hands-On Machine Learning
🟦 اگر شما به آموزش عملی در کنار یادگیری مباحث تئوری علاقه دارید این کتاب برای شماست. زیرا بلافاصله بعد از آموزش مباحث تئوری یادگیری ماشین شروع به برنامه نویسی الگوریتم هایی می کنید که آموزش دیدهاید.
◼️ همان طور که از عنوان این کتاب به وضوح پیداست، کدنویسی در پایتون انجام می شود و این بسیار خوب است. زیرا پایتون پر کاربرد ترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین است و به شما این امکان را می دهد که برنامه نویسی را ساده یاد بگیرید، در حالی که روی موارد مهم تمرکز کردید.
📥 نسخه PDF
3️⃣ کتاب AI — A Modern Approach
🟩 آه ... این کتاب برای من بسیار خاطره انگیز است. این اولین کتابی بود که در زمینه یادگیری ماشین خواندم. علاوه بر یادگیری ماشین، این کتاب پایهای قوی برای هوش مصنوعی به شما می دهد.
◻️ این کتاب به دلیل خوبی "معروف ترین کتاب هوش مصنوعی در جهان" نامیده می شود. خب بهتر است بیش ازین از این کتاب تعریف نکنم و شروع به خواندنش کنید، تا بفهمید که چقدر خواندن آن لذت بخش است.
📥 نسخه PDF
2️⃣ کتاب Machine Learning Yearning
🟨 "اگر یادگیری ماشین را نمی فهمید نگران نباشید". این جمله معروف از Andrew NG است که بیشتر به خاطر آن مشهور است. اگر هنوز در مورد او چیزی نشنیده اید، به این معنی است که سفر یادگیری ماشین خود را تازه شروع کرده اید.
◼️ آقای Andrew NG یک مربی عالی علم داده است و دوره های عالی در Coursera دارد که می توانید در اینجا به آنها دسترسی داشته باشید. اگر میخواهید یادگیری ماشین را سریع و آسان یاد بگیرید، به شدت توصیه میکنم دورههای او را دنبال کنید و این کتاب را بخوانید و به یاد داشته باشید، اگر ریاضیات نمی دانید، نگران نباشید!
📒 نسخه Online 📥 نسخه PDF
1️⃣ کتاب Deep Learning
🟧 بنظر من این کتاب، بهترین کتاب برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که توسط 3 محقق فعال و برتر در زمینه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نوشته شده است.
◼️ یوشوا بنجیو یکی از پدران یادگیری ماشین به حساب میآید که جایزه تورینگ را نیز برای کارش در توسعه این رشته در طول دوران فعالیت حرفهایاش دریافت کرده است. ایان گودفلو یکی از پژوهشگران برتر در این زمینه است و در حال حاضر در OpenAI، که شرکت پیشرو در تحقیق و توسعه در زمینه یادگیری ماشین با تمرکز زیادی بر یادگیری عمیق است، کار می کند.
◻️ تجربیات نویسندگان و اطلاعات این کتاب بی نظیر است. حدود 800 صفحه اطلاعات دارد و صادقانه بگویم... «اگر این کتاب را بخوانید و کامل درک کنید و چند نمونه تمرین در پایتون انجام دهید، آماده استخدام در یک پست یادگیری ماشین خواهید بود.» من در این مورد هیچ شکی ندارم!
📙 نسخه Online 📥 نسخه PDF
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
🔴 ۲ کتاب بی نظیر "آموزش SQL"
📘 راهنمای استفاده از SQL
🔷 اگر از SQL در کارهای روزمره خود به عنوان یک تحلیلگر یا دانشمند داده، استفاده می کنید، این راهنمای محبوب، مرجع ایده آل شما برای کار روی پروژههایتان است.👌🏼
📙 آموزش SQL به طور خلاصه
🔶 برای برنامه نویسان، تحلیلگران و دانشمندان داده، این راهنمای خلاصه، مرجع ضروری برای زبان SQL است که در محبوب ترین محصولات پایگاه داده امروزی استفاده می شود.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ 90 دوره رایگان علوم داده سایت Coursera
📂 علم داده + یادگیری ماشین + پایتون
🔷 آیا به دنبال بهترین دوره های رایگان Coursera در حوزه علوم داده هستید؟ اگر بله، پس این مقاله برای شماست. در این مقاله، 90 دوره رایگان Coursera در حوزه علوم داده؛ یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، Python و... قرار دارد.
🔶 در این مقاله دورهها بر اساس امتیاز و در سه سطح مبتدی، متوسط و پیشرفته رتبه بندی شدهاند و شما میتوانید بر اساس سطح یادگیریتان دوره مدنظرتان را انتخاب کنید.
1️⃣ 35 دوره رایگان علم داده
2️⃣ 25 دوره رایگان یادگیری ماشین
3️⃣ 20 دوره رایگان پایتون
4️⃣ 10 دوره رایگان هوش مصنوعی
✅ میتونید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به تمامی این دورهها دسترسی داشته باشید :👇🏼
🔘 90 Coursera FREE Courses 2022
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
🔴 ابزارهای علم داده در پایتون
🔷 با این مرجع سریع علم داده، از دادههای نامرتب و بدون ساختار ذخیره شده در پایگاه داده های SQL و NoSQL به یک مجموعه داده منظم بروید. این مرجع به ابزارهای مورد استفاده از علم داده برای جمع آوری، تمیز کردن، تجزیه و تحلیل و ذخیره داده ها و مفاهیم علوم داده در پایتون اشاره دارد.
✅ این راهنمای سریع و مفید را در کنار خود نگه دارید. چه دانشجو باشید، چه یک متخصص حرفه ای در علوم داده یا یک دولوپر پایتون، این راهنما ابزارهای لازم برای موفقیت در علم داده با پایتون را به شما ارائه میدهد.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ آیا می خواهید علم داده را خودآموز یاد بگیرید؟
✅ پس از اشتباهات من درس بگیرید!👀
✍🏼 جولین بوثما / کارشناس ارشد آمار و مشاور علم داده
🔷 یادگیری علم داده به روش Self Study به مسیری محبوب برای ورود به حوزه Data Science تبدیل شده است. با این حال، مانند هر روش دیگری، خودآموزی با چالش های زیادی همراه است.
🔶 من در این مقاله به معرفی برنامه خود آموز ۶ ماهه خود برای یادگیری علم داده اشاره کردم، منابع و کتب مورد مطالعه را معرفی کردم و ۵ اشتباه مهمم در این مسیر یادگیری را به طور کامل توضیح دادم.
🚀 اگر به فکر این هستید که علم داده را خودآموز یاد بگیرید، به منابع و برنامه ۶ ماهه یادگیری من دسترسی داشته باشید و اشتباهات من را مرتکب نشوید، همراه من تا پایان این مقاله جذاب باشید.👇🏼
🛑 ادامه مطلب
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
🔴 کتاب «هوش مصنوعی در عمل»
📂 چگونه 50 شرکت موفق از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای حل مشکلات خود استفاده کردند.👌🏼
🔷 این کتاب با ارائه 50 مطالعه موردی از موقعیت های واقعی در شرکتهای مختلف، کاربردهای عملی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را نشان می دهد.
✅ کارشناس مشهور هوش مصنوعی برنارد مار در این کتاب نشان میدهد که چگونه کسبوکارها از هوش مصنوعی برای افزایش عملکرد، افزایش کارایی، آنالیز ترجیحات بازار و بسیاری از موارد دیگر استفاده میکنند.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ معرفی یکی از محبوب ترین سایت های :
📂 آموزش علم داده و یادگیری ماشین
🔷 اگر با یادگیری مباحث علم داده، پایتون و یادگیری ماشین درگیر هستید، این سایت فوق العاده رو از دست ندید!
✅ سایت Chrisalbon توسط مدیر بخش یادگیری ماشین، بنیاد ویکی مدیا و بنیانگذار استارتاپ هوش مصنوعی Yonder و خالق پادکست علم داده Partially Derivative ایجاد شده که بیش از یک دهه از زندگیش رو صرف یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و علم داده کرده و این مجموعه تقریبا همه عناوین این حوزه رو پوشش داده است.
🚀 بیش از 600 آموزش فنی در مورد Python، Pandas، Scala، SQL، Scikit-Learn، Keras، PyTorch، علم داده و یادگیری ماشین در این سایت وجود دارد و هر روز به بیش از 20000 بازدید کننده منحصر به فرد خدمات ارائه می دهد.👇🏼
📎 https://chrisalbon.com/
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
🔴 تسلط بر یادگیری ماشین در ۶ مرحله
📂 به همراه پیاده سازی در پایتون
🔷 این کتاب در دو بخش «مفاهیم نظری» و «اجرای عملی»، به بررسی تمامی مباحث یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون می پردازد و در شش مرحله شما را بر تمامی این مباحث ML مسلط می کند.
✅ در این کتاب تمامی مباحث زبان برنامه نویسی پایتون، تاریخچه و الگوریتمهای یادگیری ماشین، مفاهیم کلیدی داده کاوی، رگرسیون، پیش بینی سری های زمانی و اجرای کارآمد آنها در Scikit-learn پوشش داده شده است.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
🔴 مبانی یادگیری ماشین با پایتون
📂 به همراه انجام پروژه در پایتون
🔷 این کتاب در 18 فصل به بررسی مفاهیم اساسی یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون میپردازد و سعی دارد با زبانی روان به بهترین نحو ممکن این مباحث را پوشش دهد.
+ فصل ۱،۲ : مقدمات ML با پایتون
+ فصل ۳ : چگونگی ایجاد مدل ML
+ فصل ۴ : مفاهیم اساسی ML
+ فصل ۵،۶،۷ : رگرسیون خطی
+ فصل ۸ : جبر خطی
+ فصل ۹ : مفهوم منظم سازی
+ فصل ۱۰،۱۱ : عملکرد درخت تصمیم
+ فصل ۱۲ : جنگل های تصادفی
+ فصل ۱۳ : آنالیز PCA
+ فصل ۱۴،۱۵،۱۶ : مباحث پیشرفته ML
+ فصل ۱۷ : مقدمات NLP
+ فصل ۱۸ : پروژه با پایتون
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
🔴 چرا پروژههای علم داده شکست میخورند؟
📂 با مثال هایی از دنیای واقعی
🔷 آمارهای اخیر نشان میدهد که 87% از پروژههای علم داده با زمینه هوش مصنوعی و بیگ دیتا وارد مرحله تولید نمیشوند (VB Staff، 2019)، به این معنی که اکثر این پروژهها هرگز اجرا نمیشوند. این کتاب به پنج مشکل رایج که مانع از استقرار پروژهها میشود، میپردازد و ابزارها و روشهایی را برای اجتناب از این مشکلات ارائه میدهد.
✅ در طول این مسیر، داستان ها و مثالهایی از تجربه واقعی در ساخت و استقرار پروژه های علم داده برای نشان دادن و کاربرد این روش ها و ابزارها به اشتراک گذاشته می شود.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ این پروژه های علم داده در سال 2022 شغل شما را متحول میکنند👌🏼
📂 ایده هایی برای انجام پروژه + نکات نمونه کارها در رزومه، از زبان یک دانشمند داده خود آموخته
✍🏼 ناتاشا سلواراج / دانشمند داده خود آموخته
🔷 همانطور که بارها توسط افراد شاغل در صنعت داده ذکر شده است، ساخت و انجام پروژه های علم داده یکی از ساده ترین راه ها برای یافتن شغل معتبر در این زمینه است، به خصوص اگر مدرک مرتبط در حوزه علم داده ندارید.
🔶 در این مقاله، در مورد انواع پروژه هایی که باید و نباید به رزومه خود اضافه کنید، صحبت میکنیم. برخی از پروژهها در واقع بیشتر از اینکه به رزومه شما کمک کنند، آسیب میرسانند، و نمایش آنها باعث میشود که درخواستهای شغلی شما از بین برود!
✅ همچنین ایده هایی برای انجام پروژه، همراه با آموزش و کد منبع به عنوان مرجع در اختیار شما قرار خواهم داد.
🔺 مصاحبه گران علم داده همیشه از شما میخواهند که پروژههای گذشته و کد منبع خود را توضیح دهید، و اگر کار خود را به خوبی درک نکنید، عبور از مرحله مصاحبه برای شما غیرممکن خواهد بود.
🚀 خب وقتشه با این مقدمه جذاب بریم سراغ این پروژه ها و نکاتشون :👇🏼
🛑 ادامه مطلب
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ بهترین دورههای جبرخطی برای علوم داده و ML
📁 10 دوره رایگان در قالب پروژه های عملی
🔷 در علم داده و یادگیری ماشین، تسلط به جبرخطی در موضوعات مختلف یک پیش نیاز جدی است! به همین دلیل 10 دوره رایگان از بهترین دورههای آنلاین جبرخطی در اختیار شماست.
✅ این دوره ها به شما کمک می کند تا مباحث جبری مورد نیاز برای علوم داده را بدون هزینه و از طریق پروژههای طی دوره یاد بگیرید. این دوره ها از پلتفرم های مختلف آموزشی جمع آوری شده و کاملا رایگان هستند.👇🏼
1️⃣ Linear Algebra Refresher /(Udacity)
2️⃣ Linear Algebra for ML /(YT)
3️⃣ Math of DS: Linear Algebra /(edx)
4️⃣ Linear Algebra for Data Science /(YT)
5️⃣ Linear algebra (Khan Academy)
6️⃣ Mathematics for ML: Linear Algebra
7️⃣ Linear Algebra / (edx)
8️⃣ Linear Algebra - Full Course /(YT)
9️⃣ Linear Algebra for DS in R / (datacamp)
🔟 Math for ML - Linear Algebra (YT)
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
🔴 یادگیری ماشین هوشمندانه با پایتون
📂 با رویکرد عملی و آزمایش محور
🔷 با این کتاب اعتماد به نفس لازم را برای استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین در پروژه های خود به دست آورید. این راهنمای عملی به شما نشان میدهد که چگونه با دانش تجربی و استفاده هوشمندانه از زبان برنامهنویسی پایتون، الگوریتمهای یادگیری ماشین را در پروژههای خود، ادغام و آزمایش کنید.💯
✅ اگر یک دانشمند داده یا تحلیلگر و علاقهمند به علم داده هستید، این کتاب به شما کمک میکند که با استفاده از مثالهای دنیای واقعی، هر الگوریتم ML را از طریق تمرینهای جذاب و عملی آزمایش کنید.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
🔴 ریاضیات ضروری برای علم داده
➕ مثال های عملی در پایتون
🔷 برای موفقیت در علم داده، به مهارت ریاضی نیاز دارید، اما نه هر ریاضیاتی! این راهنما یک بررسی ساده و روان از ریاضیاتی که در علم داده به آن نیاز دارید، (از جمله احتمال، آمار، آزمایش فرضیه، جبر خطی، یادگیری ماشین و حساب دیفرانسیل و انتگرال) ارائه میکند.
✅ در این کتاب، مثالهای عملی با کد پایتون به شما کمک میکند ببینید که چگونه ریاضیاتی که در علم داده استفاده میکنید، اعمال میشود. با این کتاب شما یک پایه قوی در ریاضیات ضروری برای علم داده خواهید داشت.👌🏼
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
🔴 کتاب "پایتون برای آمار و احتمال و ML"
📂 همراه با پروژههای عملی در پایتون
🔷 این کتاب که به نسخه 3.7 پایتون به روزرسانی شده، نکات کلیدی آمار و احتمال و یادگیری ماشین را با استفاده از ماژولهای پایتون به تصویر میکشد و برای کلاسهای آمار و احتمال یا یادگیری ماشین بسیار مناسب است و فقط به دانش ابتدایی برنامهنویسی پایتون نیاز دارد.💯
✅ نویسنده در این کتاب الگوریتمهای یادگیری ماشین را با مثالهای معنادار و استفاده از روشهای تحلیلی متعدد و کدهای پایتون توسعه میدهد و در نتیجه مفاهیم تئوری را در آمار و احتمال و ML به پروژههای دنیای واقعی متصل میکند.👌🏼
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ 10 ترفند قدرتمند و نوآورانه پایتون برای علم داده
🔷 آخرین باری که یک ترفند جدید پایتون یاد گرفتید کی بود؟ به عنوان دانشمند داده، ما عادت داریم با کتابخانه های یکنواخت کار کنیم و هر بار توابع یکسانی را فراخوانی کنیم. اما الان، زمانِ شکستنِ این روند قدیمی است!
🔶 پایتون فقط به Pandas، NumPy و Scikit-Learn محدود نمی شود (اگرچه آنها در علم داده کاملاً ضروری هستند!) و مجموعه کاملی از ترفندهای پایتون وجود دارد که میتوانیم از آنها برای بهبود کد، سرعت بخشیدن به کارهای علم دادهمان و کارآمدتر شدن کدمان استفاده کنیم.
✅ بنابراین در این مقاله تصمیم گرفتم ترفندهای نوآورانه پایتون را که به سرعت بخشیدن به کارهای علم دادهتان، از پیش پردازش گرفته تا دریافت کد R و Python در یک نوت بوک Jupyter کمک میکند، با ذکر مثال به طور کامل توضیح دهم.👇🏼👇🏼
🔘 10 Powerful Python Tricks for DS
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
