علم داده (Data Science)

⭕️سمینار علم داده و داده-محوری؛ کلید تعالی 🔺Data Science and Business Analytics 🕖 28 آذر ماه 98 - دانشکده مدیریت دانشگاه تهران 🔺کد تخفیف رایگان (فقط 20 نفر اول): ut7514 کد تخفیف 70% : UT-Mng-DataScience 👈 اطلاعات بیشتر و ثبت نام: https://evnd.co/NTNSM

💡 گزارش نیم سال اول ۹۸ دیجیکالا 🔺فصل اول رفتار کاربران 🔺فصل دوم بازخورد مشتریان 🔺فصل سوم بازارگاه و کسبوکارهای ایرانی 🔺 فصل چهارم محصولات و برندها 👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot دانلود فایل گزارش در پست بعدی کانال 👇

💡 روند محبوبیت پایتون در 14 سال اخیر جزئیات بیشتر را در این لینک بخوانید 👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot

🔺 گزارش 2019 Forrester از پلتفرم های هوشمندسازی کسب و کار Microsoft The Forrester Wave™_ Enterprise BI Platforms 👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot

📊 برترین ابزارهای هوش تجاری به انتخاب dataflair Top 10 Business Intelligence Tools with Features 👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot

لیست محبوب ترین زبان های برنامه نویسی سال 2019 توسط IEEE Spectrum منتشر شد. در این لیست که IEEE اطلاعات اون رو از منابع مختلف گرداوری و براساس اونها پارامترهایی رو محاسبه میکنه، نشون میده کدوم زبان های در صنعت نرم افزار دارای محبوب بیشتر، رشد بالا و تقاضای بالاتر در بین کارفرماها هستن. کماکان مثل سال های قبل، پایتون در مقام اول قرار داره. عکس اول محبوبترین زبان های برنامه نویسی رو نشون میده. عکس دوم زبان های برنامه نویسی با رشد بالا نشون داده و در نهایت عکس سوم نشون میده شرکت ها و کارفرماها بیشتر دنبال برنامه نویس های چه زبان هایی هستن. منبع:@TechTube 👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot

💡 مهم‌ترین جایگاه‌های شغلی مرتبط با علم داده Important Job roles in Data Science Industry 👈{عضویت در کانال} 👉 |

💡 منابعی فارسی برای یادگیری رایگان علم‌ داده 💎 مفاهیم داده‌کاوی و یادگیری ماشین: کتاب مفاهیم و تکنیک‌های داده‌کاوی دکتر اسماعیلی آموزش‌های ساده و روان مسعود کاویانی در سایت چیستو فیلم کلاس یادگیری ماشین دانشگاه شریف آموزش داده‌كاوی سایت فرابر مجموعه ویدئوهای آموزش داده‌کاوی دکتر پورزعفرانی در سایت مکتب‌خونه 💎 آموزش پایتون: آموزش ویدئویی آقای جادی آموزش کامل پایتون در سایت لیموناد 💎علم داده در پایتون: سری ورکشاپ‌های آموزش علم داده در پایتون کارگاه یادگیری ماشین با پایتون ایران‌ ام‌ال 💎آموزش نرم افزار Tableau: مجموعه آموزش‌های ویدئویی مدرسه هوش تجاری 💎آموزش RapidMiner: مجموعه آموزش ویدئویی آقای فخاریان 💎آموزش knime: مجموعه آموزش ویدئویی آقای فخاریان 💎 تحلیل شبکه اجتماعی: آموزش گفی (Gephi) آموزش سایتواسکیپ(Cytoscape) 👈{عضویت در کانال}👉

پیش بینی نتایج بازی فوتبال در پایتون این پیش بینی که با در نظر گرفتن پارامترهای متعدد و مختلف موثر در نتیجه بازی فوتبال انجام شده است نشان می دهد که یکی از تاثیر گذار ترین عامل های پیروزی تیم‌های فوتبال ، بازیکن کلیدی است ، اگر چه تشویق تماشاچیان ، سوت اشتباه داور و ... نیز تاثیر بسزایی دارند . لینک مشاهده مقاله کامل 👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 ارتباط با ما

توانمندی‌های مورد نیاز متخصصان علم داده Data Science Skill set آمار و احتمال دانش مناسب از الگوریتم‌های یادگیری ماشین توانمندی در یکی از زبان‌های آر و پایتون توانایی کار با حجم بالای داده دارا بودن دانش حوزه(ای که علم داده در آن استفاده می‌‌گردد) توانائی حل مساله 👈{عضویت در کانال}👉

بر خلاف تصور بسیاری از ما این دو کلمه معنای یکسان ندارند . آنالیز داده به معنای تحلیل آنچه در گذشته اتفاق افتاده است مثلا چرا و چگونه درآمد شرکت در سال گذشته ۱۵ درصد افزایش داشته است. در صورتیکه آنالیتیکس (به صورت کیفی یا کمی ) در بیشتر اوقات به دنبال پیدا کردن الگوها و مدلهایی برای پیش بینی رویدادهای آینده است. 👈{عضویت در کانال}👉

برترین کتابخانه‌های تخصصی پایتون در علم‌داده همواره یکی از چالش‌های متخصصین علم‌داده انتخاب پلتفرم و کتابخانه‌های تحلیلی جهت پیاده‌سازی پروژه‌ها بوده است. در ادامه برترین کتابخانه‌های زبان برنامه‌نویسی پایتون به تفکیک در حوزه‌های تحلیل‌داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و... معرفی شده است. قابل ذکر است که کتابخانه‌های برتر در هر دسته با علامت مشکی و Bold درج شده‌اند. 🔹کتابخانه‌های تحلیل‌داده: ▪️Pandas ▪️Numpy ▫️SciPy ▫️StatsModels 🔹کتابخانه‌های یادگیری ماشین: ▪️Scikit Learn ▫️PyBrain ▫️XGBoost ▫️Eli5 🔹کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی: ▪️NLTK ▪️Hazm ▫️Gensim ▫️SpaCy ▫️fastText 🔹کتابخانه‌های مصورسازی: ▪️Matplotlib ▫️Bokeh ▫️Seaborn ▫️Plotly 🔹کتابخانه‌های یادگیری عمیق: ▪️Keras ▪️Tensorflow ▫️Theano ▫️Pytorch 🔹کتابخانه‌های تحلیل گراف: ▪️NetworkX ▫️igraph ▫️graph-tool 🔹کتابخانه‌های جمع‌آوری داده(خزشگر): ▪️Scrapy ▪️Urllib ▫️Selenium ▫️Requests ▫️Beautiful Soup ▫️lxml 🔹کتابخانه‌های پردازش تصویر: ▪️Scikit-image ▪️OpenCV ▫️Pillow منبع: @dataanalysis 👈{عضویت در کانال}👉

💡 کاربردهای مختلف علم داده در حوزه‌های مختلف Data Science Applications 👈{عضویت در کانال} 👉