Data Science | علم داده

🤖 کلود را به یه سیستم پژوهشی علوم داده تبدیل کن! 👨🏻‍💻 اکثرا هنوز دارن با Claude مثل یه چت‌بات رفتار می‌کنن. سؤال می‌پرسن، جواب می‌گیرن، تب رو می‌بندن. اگه می‌خواین کلود رو به یک سیستم پژوهشی در حوزه AI و علوم داده، تبدیل کنین، بیاین بهتون بگم چیکار کنین: ⬅️ برای این کار من ۱۲ منبع رایگان و کاربردی در حوزه AI و ML رو داخل Claude Project گذاشتم و به‌جای جواب‌های عمومی، ازش خواستم که برای هر پروژه‌ام، یه تحلیل منبع‌محور بهم بده.

📚 منابعی که من استفاده کردم: 🥇⁩ Foundations of Machine Learning 🥈⁩ Understanding Deep Learning 🥉⁩ Machine Learning Systems 4️⃣⁩ Algorithms for Decision Making 5️⃣⁩ Deep Learning 6️⃣⁩ Reinforcement Learning 7️⃣⁩ Distributional RL 8️⃣⁩ Multi-Agent RL 9️⃣ Decision Making Under Uncertainty 🔟 Fairness and Machine Learning ⏺ Probabilistic ML: An Introduction ⏺ Probabilistic ML: Advanced Topics

✅ روش کارم چطور بود؟ 🔖 اول یک Claude Project بساز. بعد بهش دستورالعمل پروژه تو بده. بعد این منابع رو به Project Knowledge اضافه کن. 👻 در آخر هم از Claude فقط جواب نخواه؛ بخواه فرض‌ها، محدودیت‌ها، خطاهای تحلیلی و جایگزین‌های بهتر رو هم بررسی کنه. AI وقتی جدی‌تر میشه که براش سیستم بسازی، نه فقط سؤال بپرسی! 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🤖 هوش مصنوعی Claude؛ ابزار همه‌فن‌حریف برای درس، کدنویسی، تحقیق و پروژه توی این مینی‌دوره رایگان یاد می‌گیری چطور از Claude برای انجام سریع‌تر و بهینه‌تر کارهات استفاده کنی. ثبت‌نام رایگان: https://quera.org/r/qlnij

⭕️ سلسله وبینارهای رایگان: هوش‌مصنوعی برای همه اگه توی این حوزه فعالی یا بهش علاقه داری، وقتشه مسیرت رو با هوش مصنوعی گره بزنی. قراره توی این وبینار یاد بگیری چه زمانی و چطوری از هوش‌مصنوعی بهترین استفاده رو کنی. 🚀 دو شب، از پژوهش تا کسب‌وکار 🗓 سه‌شنبه و چهارشنبه، ساعت ۱۸ 🚨 همین حالا، رایگان ثبت‌نام کن: 👉📎 https://httb.ir/TkKTn 👉📎 https://httb.ir/TkKTn @Cafetadris | کافه‌تدریس

🐍 این ۱۲ پروژه‌یِ رایگان پایتون 📈 رزومه‌تو چند‌لِول می‌بره بالاتر! 👩🏻‍💻 من یه سری پروژه‌یِ رایگان با پایتون آماده کردم که برای بالا بردن کیفیت رزومه و پورتفولیوتون عالیه‌. ▶️ لیست رو هم بر اساس سطح و نوعِ پروژه، دسته‌بندی کردم تا راحت‌تر بتونین پروژه مناسب با سطح خودتون رو انتخاب کنین. 〰 پروژه‌های مناسب برای مبتدی‌ها 🛑 پروژه‌های تحلیل داده: یه مجموعه پروژه‌ی ساده و مناسب برای شروع، برای اینکه دستت راه بیفته. 🛑 تحلیل داده با پایتون: نوت‌بوک‌های گام به گام که از تحلیل اکتشافی داده (EDA) شروع می‌کنه و بعد می‌ره سراغ پاکسازی داده‌ها و مصورسازی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 〰 پروژه‌های مناسب برای سطح متوسط 🛑 پروژه‌های علم داده: مسئله‌های واقعی کسب‌وکار، مثل پیش‌بینی ریزش مشتری (churn) یا سیستم پیشنهادی. 🛑 پروژه‌های یادگیری ماشین از صفر تا استقرار: خط لوله‌ی کامل از داده خام تا مدل‌سازی و استقرار نهایی. 🛑 اسکریپت‌های پروژه‌ای پایتون: پروژه‌های کاربردی مثل استخراج داده از وب، خودکارسازی و تحلیل داده. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 〰 پروژه‌های مناسب برای سطح پیشرفته 🔹 یادگیری ماشین در محیط واقعی تولید: این‌که شرکت‌های بزرگ مثل نتفلیکس یا اوبر چطور یادگیری ماشین رو در دنیای واقعی استفاده می‌کنن. 🔹 پروژه‌های مهندسی داده: ساخت خط لوله‌های داده و فرایندهای ETL. 🔹 پردازش داده‌ی لحظه‌ای: پروژه‌های تحلیل جریان داده و خط لوله‌های لحظه‌ای. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 〰 پروژه‌های مناسب برای داشبوردسازی و مصورسازی 🔹 نمونه‌های Plotly Dash: داشبوردهای تعاملی که می‌تونی خودت شخصی‌سازی‌شون کنی. 🔹 گالری Streamlit: وب‌اپ‌های ساده برای پروژه‌های داده. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 〰 پروژه‌های مناسب برای استخراج و جمع‌آوری داده 🔹 پروژه‌های استخراج داده از وب: برای اینکه داده‌ی واقعی از سایت‌ها جمع کنی. 🔹 پروژه‌های API: کار با APIهای واقعی مثل توییتر، ردیت یا هواشناسی. 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

✨ با پایتون و LangChain، قدم‌به‌قدم اپلیکیشن‌های هوشمند مبتنی بر LLM بساز! 🤖 در دوره «ساخت اپلیکیشن‌های LLM» کوئرا کالج، از مفاهیم پایه تا ساخت چت‌بات، معماری RAG، Agentها و پروژه نهایی LibreChat پیش می‌ری. ❗️ برای مدت محدود، می‌تونی از ۱۰ میلیون تومن اعتبار هدیه برای ثبت‌نام در دوره‌های کوئراکالج استفاده کنی و تا ۵۰٪ هزینه هر دوره رو باهاش پرداخت کنی. 📜 گواهی معتبر کوئرا کالج 📚 تمرین و پروژه محور ✔️ داوری خودکار ✨ اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام: 🔗 quera.org/r/j381x

❌شبکه دیگر فقط کابل و کانفیگ نیست! در همایش «نقشه‌راه مهندسی زیرساخت مدرن 2026» با مسیر واقعی ورود به دنیای Network، Cloud و DevOps آشنا شوید. ✅ مسیر ورود از صفر ✅ مهارت‌های پردرآمد بازار کار ✅ نقشه راه تبدیل شدن به مهندس زیرساخت 🧩 برای شرکت در همایش، فرم ثبت‌نام را تکمیل کن. https://survey.porsline.ir/s/uEHBCJze 📢هر سوالی داری از @sematec بپرس 📞اطلاعات بیشتر: 02188738394

✅ ۷۵٪ تخفیف برای تهیه اشتراک فرادرس – برای اولین بار   اشتراک فرادرس را با ۷۵ درصد تخفیف فعال کنید و به مدت یکسال به بیش از ۱۸,۰۰۰ آموزش، دسترسی رایگان داشته باشید.   ➕ امکان پرداخت قسطی   1️⃣ پلن یک ساله (به صرفه و اقتصادی): 💰 با ۷۵% تخفیف: ۱,۹۸۰,۰۰۰ تومن   2️⃣ پلن شش ماهه: 💰 با ۷۵% تخفیف: ۱,۴۷۰,۰۰۰ تومن   🔗 فعال‌سازی اشتراک — [کلیک کنید]   🎉 در صورتی که قصد فعال کردن اشتراک ندارید، تمامی آموزش‌ها با ۸۰ درصد تخفیف در دسترس شماست:👇   💯 تمامی آموزش‌ها با دسته بندی موضوعی [+] 🔄 FaraDars - فرادرس

⏳ آخرین فرصت — زمان طلایی تا کنکور ارشد رو از دست نده!!   📚 مرور، جمع‌بندی و حل سوالات مهم با فرادرس   💯 مجموعه دروس آزمون ارشد (برای همه رشته‌ها) با ۸۰ درصد تخفیف در دسترس شماست.   🔗 جمع‌بندی کنکور ارشد — [کلیک کنید]   ➕همچنین می‌توانید اشتراک فرادرس را با ۷۵ درصد تخفیف فعال کنید و به مدت یکسال به بیش از ۱۸,۰۰۰ آموزش، دسترسی رایگان داشته باشید.👇   🔗 فعال‌سازی اشتراک — [کلیک کنید] 🔄 FaraDars - فرادرس

میخوای بدونی هوش‌مصنوعی چیه و‌ چطور کار می‌کنه؟ از درک و فهم هوش‌مصنوعی تا کار کردن و پرامپت نویسی رو‌ توی دوره هوش‌مصنوعی کوئراکالج می‌تونی داشته باشی! اونم به صورت کاملا رایگان و بدون پیش‌نیاز 🔗 https://quera.org/r/pz0og

👨🏻‍💻 داشتم محبوب‌ترین پروژه‌های گیت‌هاب رو بررسی می‌کردم، یهو یه چیز جالبی دیدم! 🧐 ✏️ ما همیشه فکر می‌کنیم ریپوهای پرستاره یعنی فریم‌ورک‌های گنده یا ابزارهای پیچیده با کلی کد. ولی واقعیت اینه که خیلی از تاپ‌ریپوها، نوت‌بوک‌های ژوپیترن... ✅ یه اسکریپت ساده نوشتم و ۱۴ تا از محبوب‌ترین ریپوهایی که زبان اصلی‌شون، "Jupyter Notebook" هست رو کشیدم بیرون. نتیجه؟ یه معدن طلا از آموزش، مثال‌های واقعی و تجربه‌های دست‌اول برای «یادگیری دیتا ساینس» که خیلی‌هاشون از دوره‌های پولی هم کاربردی‌ترن.👇

🥇 ریپوی Python 100 Days 🔃 یه مسیر ۱۰۰ روزه برای یادگیری پایتون از صفر. 🥈 ریپوی GenAI for Beginners 🔃 ۲۱ درس برای یادگیری مدل‌های زبانی و تکنیک‌های GenAI. 🥉 ریپوی ML for Beginners 🔃 آموزش عملی مفاهیم اصلی یادگیری ماشین با پروژه‌های واقعی و ژوپیتر نوت‌بوک. 4️⃣ ریپوی LLMs from scratch 🔃 قدم‌به‌قدم یه مدل زبانی شبیه ChatGPT رو از صفر با PyTorch می‌سازی. 5️⃣ ریپوی OpenAl Cookbook 🔃 یه راهنمای عملی برای APIهای OpenAI؛ پر از نمونه‌کد و مثال واقعی که نشون می‌ده چطور از API استفاده کنی. 6️⃣ ریپوی Python Data Science Handbook 🔃 همون کتاب معروف، ولی کامل تو قالب ژوپیتر نوت‌بوک. 7️⃣ ریپوی TensorFlow Examples 🔃 یه مجموعه از مثال‌ها و آموزش‌های TensorFlow. 8️⃣ ریپوی Made with ML 🔃 چطور یه اپلیکیشن ML رو طراحی، توسعه، دیپلوی و بعدش ارتقا بدی. 9️⃣ ریپوی AI for Beginners 🔃 یه دوره ۱۲ هفته‌ای که از مبانی هوش مصنوعی شروع می‌کنه و به مباحثی مثل NLP، شبکه عصبی و... می‌پردازه. 🔟 ریپوی LLM App Templates 🔃 قالب‌ها و پروژه‌های آماده‌ی کلود برای ساخت اپ‌های LLM و RAG. ⏺ ریپوی AI Agents for Beginners 🔃 ۱۲ تا درس مستقل داره. هر درس با مثال کد و تمرین، مفاهیم رو خیلی جمع‌وجور و کاملاً عملی یادت می‌ده! ⏺ ریپوی The Data Engineering Handbook 🔃 مجموعه از اصول و تمرینات مهندسی داده برای مبتدی‌ها و حرفه‌ای‌ها. ⏺ ریپوی Data Engineering Zoomcamp 🔃 دوره رایگان و جامع شامل مفاهیمی مثل Docker، اورکستراسیون و پردازش داده. ⏺ ریپوی Data Science for Beginners 🔃 دوره‌ی ۱۰ هفته‌ای مایکروسافت برای مبتدی‌ها. کاملاً عملی و پروژه ‌محور طراحی شده تا مفاهیم تئوری برات جا بیوفته.

🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

یک تابستون پر از یادگیری لپ‌تاپ و آب‌میوه خنکت رو آماده کن💻🍹 چون با دانشکار قراره بتونی هوش مصنوعی مولد رو حرفه‌ای یاد بگیری! 🏖 تابستون امسال بوت‌کمپ پرو Generative AI دانشکار رو شرکت کن و ساخت و استفاده از GenAI رو در ۲ ماه یاد بگیر👇 https://dnkr.ir/A6MZGADM1L پیش‌نیاز: آشنایی با برنامه‌نویسی پایتون

👨‍💻 من با دیدن این ویدیوها «پایتون رو برای علم داده» یاد گرفتم! 👨🏻‍💻 من بارها آدم‌هایی رو دیدم که هیچ پس‌زمینه‌ا‌ی از مهندسی و علوم کامپیوتر نداشتن، و فقط با انتخاب چندتا منبع درست، تو چند هفته پایتون رو برای تحلیل داده و علم داده یاد گرفتن و پروژه زدن. ⬅️ برعکسش هم دیدم؛ کسایی که مدرک دکتری CS داشتن ولی چون اون اعتماد به نفس و تمرین کافی رو نداشتن، پیشرفت نکردن. ❗️ یادتون باشه برای شروع، مدرک داشتن شرط نیست! اون‌چه که واقعاً مهمه، داشتن یه نقشه‌راه و مسیر درست و چند تا آموزش خوبه.

✅ من خودم با این ویدیوها شروع کردم:👇 📹 اصول پانداس 🏷 اینو ببینید تا اصول کار با DataFrame رو یاد بگیرین: ساختن، انتخاب و فیلتر کردن داده، ایندکس‌ها، و کلی تمیزکاری پایه‌ای. 📹 مبانی آرایه‌های نامپای 🏷 این یکی رو برای شروع نامپای پیشنهاد می‌کنم: ساخت آرایه، برش و ایندکس، و عملیات‌های ساده‌ی ریاضی روی آرایه‌ها. 📹 دیتافریم‌های پانداس 🏷 اینجا وارد کارهای مهم‌تر می‌شین: ادغام و جوین کردن داده، مدیریت داده‌های خالی، فیلتر کردن و مرتب‌کردن. 📹 نامپای برای دیتا ساینس 🏷 با این ویدیو می‌فهمین، نامپای تو پروژه‌های واقعی داده چه طوری استفاده می‌شه: کار با توابع ریاضی، دستکاری داده، و یه کم جبر خطی. 📹 پاکسازی داده با پانداس 🏷 مخصوص تمیز کردن داده‌های شلوغ و واقعی: نحوه برخورد با داده‌های ناقص، تغییر نام ستون‌ها، و حذف داده‌های تکراری. 📹 ابزارهای پایتون برای علم داده 🏷 یه مرور روی ابزارهایی که پایتون برای دیتا ساینس داره: نامپای، پانداس، Matplotlib ،scikit-learn و… 📹 تسلط بر پانداس 🏷 وقتی مبانی رو یاد گرفتی، این ویدیو کمک می‌کنه حرفه‌ای‌تر شی: تحلیل سری زمانی، جدول‌های محوری و… 📹 مبانی نامپای 🏷 یه جمع‌بندی کامل از اصول نامپای: ساخت آرایه، ایندکس، برش و محاسبات آرایه‌ای.

🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

💻🚀آموزش صفر تا صد طراحی سایت! در دوره جامع فرانت اند خواهید آموخت: HTML | CSS | Bootstrap5 | JavaScript | React 🎯 این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ ✔️ افراد بدون سابقه برنامه‌نویسی ✔️ دانشجویان به‌دنبال آینده شغلی مطمئن ✔️ علاقه‌مندان به یادگیری مهارت پول‌ساز و کاربردی ⏱️ 120 ساعت آموزش کاربردی 🌐 آنلاین/ حضوری| 📜 گواهینامه معتبر برای ورود به وبسایت کلیک کنید ↙️ https://link.sharif.ac/GNmIe ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️مشاوره وثبت نام : 02167641999 📲مشاوره بله: https://ble.ir/Jdsharif974 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔹 جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص... @jsharif

🖥 وقتشه Jupyter Notebook رو بذاری کنار و این ۳ تا رو امتحان کنی! 👨🏻‍💻 هنوز تو سال ۲۰۲۵ داری با ژوپیتر نوت‌بوک کار می‌کنی دیگه، نه؟ این کار مثل اینه که هنوز با Internet Explorer وبگردی کنی!😬 ✏️ ژوپیتر نوت‌بوک هنوزم کار می‌کنه، ولی دیگه سنش رفته بالا و تو خیلی از کارهای امروزی (کار تیمی، اتصال به دیتابیس، مدیریت وابستگی سلول‌ها، سازگاری با Git) کم میاره. ▶️ پس اگر می‌خوای سرعت کارت بالاتر بره و کمتر با دردسرهای نوت‌بوک کلنجار بری، وقتشه یه نگاه به جایگزین‌های جدید بندازی و ابزارهای جدیدتر رو امتحان کنی.

〰 نوت‌بوک Marimo 🏷 از همون اول ری‌اکتیو طراحی شده. یعنی اگه یه سلول رو تغییر بدی، کل خروجی‌های وابسته، خودش خودکار آپدیت می‌شن. خروجی رو به صورت فایل .py هم ذخیره می‌کنه، پس خیلی بهتر با Git کنار میاد. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 〰 نوت‌بوک Deepnote 🏷 مثل Google Docs هست، ولی برای دیتا ساینس. یعنی برای همکاری تیمی خیلی راحت‌تره، ظاهر و رابط کاربری‌اش هم مدرن‌تره و با فضای ذخیره‌سازی ابری (مثل Google Drive یا S3 و …) خوب جور در میاد. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 〰 نوت‌بوک Quadratic 🏷 می‌تونی داخل سلول‌هات همزمان پایتون، SQL و JavaScript داشته باشی. اتصال زنده به دیتابیس داره، چند نفره می‌شه همزمان روش کار کرد، و حتی یه هوش مصنوعی هم هست که کمک می‌کنه کدنویسی کنی، نمودار بسازی و ظاهرش رو درست کنی.

🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🔥 برای اولین بار ... دسترسی نامحدود به تمامی آموزش‌های یادگیری ماشین در فرادرس 💯 با تهیه اشتراک فرادرس، به‌جای پرداخت هزینه برای هر دوره، با یکبار خرید می‌توانید در مدت اشتراک خود به همه دوره‌ها دسترسی داشته باشید. برای انتخاب اشتراک و استفاده از تخفیف ویژه، همین حالا وارد لینک زیر شوید:👇 🎯 فعال‌سازی اشتراک — [کلیک کنید] 🔗 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین 📌 ویژگی‌های اشتراک: ◾️ بیش از ۱۸,۰۰۰ آموزش تخصصی ◾️ ۲۰۰,۰۰۰+ تمرین و سوال همراه با پاسخ ◾️ دریافت گواهینامه در بیش از ۴٬۰۰۰ آموزش ⏳ همراه با تخفیف ویژه به مدت محدود 💳 امکان پرداخت قسطی 🔄 FaraDars - فرادرس

‼️ نقشه‌راه‌های قشنگ AI بهت دروغ میگن؛ 🔃 اینا چیزایی که تو پروداکشن نجاتم دادن! 👩🏻‍💻 من یه دیتاساینتیستم و مباحثی مثل RAG یا ایجنت‌ها رو خودآموز و با کلی آزمون ‌و خطا یاد گرفتم. بیش‌تر از ۱۲ ماهه که دارم سیستم‌هایی رو که ساختم، اجرا و پیاده‌سازی می‌کنم. 💡 یه چیزی رو که با پوست و استخون فهمیدم، اینه که: بیش‌تر مسیرهایی که تو اینترنت به اسم «نقشه‌ی راه یادگیری AI» می‌بینین و معمولاً قشنگ و مرتبن، از اون دردسرها و باگ‌هایی که وقتی می‌خوای سیستم رو واقعی بالا بیاری و یهو ظاهر می‌شن و می‌زننت زمین، تقریباً هیچ چی نمی‌گن. ✅ واسه همین تصمیم گرفتم تجربه‌ها و نکته‌هایی رو که تو پروژه‌ها واقعاً به کارت میاد و خیلی وقت‌ها نجاتت می‌ده رو باهاتون به اشتراک بذارم، که تو مجبور نشی همون ضربه‌هایی رو بخوری که من خوردم. 🔢 مهارت‌های پایتون برای محیط تولید

🏷 این بخش دقیقاً همون جایی که خیلی‌ها نادیده می‌گیرن ولی وقتی پروژه واقعی می‌شه گیر می‌کنن: ⬅️ فریم‌ورک FastAPI: برای اینکه سریع و تمیز API بسازی و سیستم رو قابل استفاده کنی. ✅ ویدیو: لینک | ✅ آموزش: لینک ⬅️ برنامه‌نویسی ناهمگام: چون ایجنت‌ها معمولاً چند کار رو همزمان انجام می‌دن (چند ابزار، چند درخواست) و اگر async بلد نباشی، سیستم کند می‌شه. ✅ ویدیو: لینک ⬅️ کتابخونه Pydantic: برای اعتبارسنجی داده‌ها و تنظیمات؛ یعنی ورودی‌ها و خروجی‌ها رو کنترل کنی که سیستم با یک داده‌ی خراب منفجر نشه. ✅ ویدیو: لینک ⬅️ لاگ‌گیری: تجربه می‌گه بدون لاگ خوب، دیباگ کردن ایجنت تقریباً غیرممکنه. چون مشکل‌ها دقیقاً همون جاهایی رخ می‌دن که تو نمی‌بینی. ✅ ویدیو: لینک ⬅️ تست‌نویسی: وقتی پروژه بزرگ می‌شه، با هر تغییر کوچیک ممکنه یه جای دیگه یواشکی خراب شه. اینجاست که تست‌ها نجاتت می‌دن. ✅ تست یونیت: لینک | ✅ تست یکپارچه‌سازی: لینک ⬅️ مدیریت دیتابیس (SQLAlchemy + Alembic): تو RAG و ایجنت معمولاً نیاز داری داده‌ها و «حافظه/سوابق» رو ذخیره کنی و بدون دیتابیس اصولی، همه چی شلخته می‌شه. ✅ ویدیو: لینک

➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 مهارت‌های RAG

🏷 اگه می‌خوای RAG بسازی که واقعاً جواب بده، این‌ها ستون‌های اصلیه: ⬅️ فهم درست RAG: اصلاً چی هست و چرا مهمه؟ ✅ ویدیو: لینک ⬅️ امبدینگ‌ها: پایه‌ی سرچ و بازیابی ✅ ویدیو: لینک ⬅️ دیتابیس برداری: برای نگه‌داری و بازیابی امبدینگ‌ها ✅ ویدیو: لینک ⬅️ تکنیک Chunking: (تقسیم متن هوشمند) چون کیفیت جواب خیلی به این بستگی داره. ✅ ویدیو: لینک ⬅️ روش RAG با PostgreSQL: بدون دیتابیس برداری گرون هم می‌شه RAG ساخت. ✅ ویدیو: لینک ⬅️ روش RAG با LangChain: برای اینکه رتریوال، پرامپت و LLM رو راحت‌تر زنجیره کنی. ✅ ویدیو: لینک ⬅️ ارزیابی RAG: باید بفهمی جواب‌ها واقعاً خوبن یا فقط حس می‌کنی که خوبن! ✅ ویدیو: لینک ⬅️ تکنیک‌های پیشرفته RAG: برای اینکه تو دنیای واقعی بهتر و پایدارتر کار کنه. ✅ ویدیو: لینک

➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 فریم‌ورک و ابزارهای ایجنت

🏷 برای اینکه ایجنت‌ها رو از حالت “دمو” برسونی به “سیستم قابل اتکا”، اینا خیلی به درد می‌خورن: ⬅️ فریم‌ورک LangGraph: این تو سازمان‌ها خیلی استفاده می‌شه چون برای ایجنت‌های پروداکشنی ساختار می‌ده. ✅ ویدیو: لینک ⬅️ راهنمای پرامپت‌نویسی: بهتره راهنماهای رسمی خود ارائه‌دهنده‌های مدل‌ها رو هم دنبال کنی. ✅ ریپوی گیت‌هاب: لینک ⬅️ ابزار Langfuse: یه ابزار مانیتورینگ/ردیابی برای سیستم‌های LLM و ایجنت که داره محبوب‌تر می‌شه (برای مشاهده، لاگ، ارزیابی و…). ✅ ویدیو: لینک

🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

استقرار AI در سازمان‌ها معمولاً با یک چالش مشترک همراه است: پیدا کردن راهکاری سریع، کم‌هزینه و قابل‌اجرا. چت‌وان با حذف هزینه اولیه و امکان اضافه کردن رایگان همکاران به پلتفرم، شروع استفاده از AI را برای سازمان‌ها ساده‌تر می‌کند. تا ۱۰ روز آینده فرصت دارید همکاران خود را بدون حق اشتراک به پلتفرم اضافه کنید و فقط به میزان مصرف هزینه بپردازید. چت‌وان با ارائه قابلیت‌های زیر، پیاده سازی AI در سازمان را هموارتر می‌کند: ✓ ارائه مدل‌های هاست‌شده داخلی و مدل‌های بین‌المللی در یک بستر واحد ✓ امکان تعریف تیم‌های مختلف با دسترسی به دستیارها و مدل‌های متناسب با نیاز هر تیم ✓ امکان تعیین محدودیت استفاده از مدل‌ها برای هر عضو توسط مدیر تیم ✓ کاهش هزینه کلی سازمان تا ۷۰٪ نسبت به ایجاد اکانت جداگانه برای هر فرد ✓ استقرار کامل در سازمان در کمتر از ۱۰ دقیقه برای شروع اشتراک رایگان، اطلاعات خود را ثبت کنید. 🔗 دریافت اشتراک رایگان ارتباط با چت‌وان: ۰۹۰۱۸۳۷۴۴۲۰ - ۰۲۱۵۸۹۸۳۳۰۰

🔴 ساخت یه پروژه‌ی واقعی دیتا ساینس رو در ۲۰ ویدیو یاد بگیر! 👨🏻‍💻 بنظرم بیخیال جمع کردن مدرک و سرتیفیکیت بشین؛ پروژه بسازین. چون چیزی که واقعاً شما رو به مصاحبه می‌رسونه، «مدرک» نیست، پروژه زدن و اثبات توانایی انجام کاره. 🏷 خیلیا کلی دوره شرکت می‌کنن و آخرش فقط یه عالمه گواهی جمع می‌کنن، ولی وقتی پای رزومه میاد وسط، ریکروترها رزومه‌شونو نهایتاً تو ۶ ثانیه نگاه می‌کنن. ⬅️ هیچ‌کس نمیاد بشماره که چند تا سرتیفیکیت داری، دنبال اینن که ببینن تو می‌تونی یه پروژه واقعی رو از صفر تا صد جلو ببری یا نه. ▶️ این پلی‌لیست از Krish Naik، «اجرایِ کامل یه پروژه دیتا ساینس» رو آموزش می‌ده: ۲۰ تا ویدیو، یک میلیون بازدید، و تمرکز روی اینکه واقعاً پروژه رو تو یه محیط واقعی انجام بدی.

💭 فرقش با بقیه آموزشا چیه؟ اکثر آموزش‌ها اینجوری‌ان: “یه دیتاست دانلود کن، یه مدل بزن، تموم!”. ولی این پلی‌لیست دقیقاً می‌ره سراغ چیزایی که تو پروژه‌های واقعی ازت می‌خوان: 🕐 صورت‌بندی مسئله 🔃 یعنی فقط “ انتخاب و دانلود دیتاست نیست”.؛ اول باید بفهمی چه مسئله‌ای ارزش حل کردن داره و از نگاه کسب‌وکار چی مهمه. 🕙 جمع‌آوری داده 🔃 داده‌ی واقعی معمولاً تمیز و آماده نیست؛ باید بری دنبالش، جمعش کنی و... نه اینکه فقط یه فایل CSV خوشگل دانلود کنی. 🕧 پیش‌پردازش و تحلیل اولیه 🔃 همون کارهای کثیف و زمان‌بر که ۸۰٪ وقتت رو می‌گیره ولی خیلی‌ها درست آموزشش نمی‌دن. 🕗 مهندسی ویژگی 🔃 ویژگی‌هایی بسازی که واقعاً مدل رو بهتر کنن، نه اینکه فقط چندتا ستون اضافه کنی. 🕙 انتخاب و آموزش مدل 🔃 فقط به sklearn و تنظیمات پیش‌فرضش بسنده نکن؛ یعنی واقعاً مدل رو بهینه کنی و تصمیم‌های درست بگیری. 🕧 استقرار در محیط واقعی 🔃 همون بخشی که تفاوت «دیتاساینتیست معمولی و صرف» و «کسی که می‌تونه سیستم بسازه» رو مشخص می‌کنه.

😉 End To End Data Science Project 😉 End To End Data Science Project 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

یک تابستون پر از یادگیری لپ‌تاپ و آب‌میوه خنکت رو آماده کن💻🍹 چون با دانشکار قراره به یه مهندس داده حرفه‌ای تبدیل بشی! 🏖 تابستون امسال بوت‌کمپ Data Analysis دانشکار رو شرکت کن و صفر تا صد مهندسی داده رو در ۵ ماه یاد بگیر👇 https://dnkr.ir/6r3bB