Data Science | علم داده

❌💯❌ فرصت طلایی!!!   تخفیف ۸۰ درصدی برای تمام آموزش‌های «یادگیری ماشین و علم داده»   🎁 در بزرگترین تخفیف تاریخ فرادرس، دوره‌های مورد نظرتو با ۸۰٪ تخفیف ویژه دریافت کن!   👇 همین حالا مهارت جدید یاد بگیر 👇   🔗 آموزش‌های یادگیری ماشین و علم داده - [کلیک کنید]   برای مشاهده سایر موضوعات روی لینک زیر کلیک کن:   🔗 مشاهده سایر آموزش‌ها – [کلیک کنید]   🎁 کد تخفیف: DSH80 🔄 FaraDars - فرادرس

👨‍💻 ۹۰٪ از دیتا ساینتیست‌ها پروژه‌هاشون رو اشتباه ساختاردهی می‌کنن! ✅ پروژه دیتا ساینس خوب، از کد شروع نمی‌شه! 👨🏻‍💻 ٪۹۰ دیتاساینتیست‌ها پروژه‌هاشون رو اشتباهی و شلخته می‌چینن؛ در حدی که وقتی پروژه بزرگ می‌شه یا می‌خوان ببرنش روی سرور، خودشون هم گیج می‌شن. 😅 ⬅️ ساختار یه پروژه‌ی حرفه‌ای، باید این شکلی باشه: 1️⃣ پوشه‌ی تنظیمات (config/) 💠 ایده‌اش اینه که پارامترها از کد جدا باشن. ✅ برای توسعه و تست روی لپ‌تاپ ⬅️ local.yaml ☑️ برای محیط پروداکشن / دیپلوی ⬅️ prod.yaml ➖ ➖ ➖ 2️⃣ پوشه‌ی داده (data/) 💠 این بخش دیتات رو مرحله‌بندی می‌کنه که معلوم باشه هر فایل تو چه وضعیتیه: ✅ داده خامی که از منبع اومده ⬅️ 01-raw/ ☑️ دیتای تمیز و آماده ⬅️ 02-preprocessed/ ✔️ فیچرهایی که ساختی ⬅️ 03-features/ ✔️ خروجی مدل‌ها و پیش‌بینی‌ها ⬅️ 04-predictions/ ➖ ➖ ➖ 3️⃣ پوشه‌ی اسکریپت‌های اجرایی (entrypoint/) 💠 اون فایل‌هایی که واقعاً پروژه رو اجرا می‌کنن باید مشخص باشن: ✅ یکی برای آموزش مدل ⬅️ train.py ☑️ یکی برای پیش‌بینی ⬅️ inference.py ➖ ➖ ➖ 4️⃣ پوشه‌ی نوت‌بوک‌ها برای بررسی و آزمایش (notebooks/) 💠 نوت‌بوک‌ها فقط برای EDA و تحلیل و تست ایده‌هاست. نه برای منطق اصلی پروژه. چون نوت‌بوک اگر بشه هسته‌ی پروژه، نسخه‌پذیری و تست و دیپلوی سخت می‌شه. ➖ ➖ ➖ 5️⃣ پوشه‌ی کد اصلی پروژه و پایپ‌لاین‌ها (src/) 💠 قلب پروژه اینجاست: کدها ماژولار، قابل استفاده مجدد، قابل تست و قابل تنظیم باشن (نه یه فایل ۲۰۰۰ خطی!) ➖ ➖ ➖ 6️⃣ پوشه‌ی تست‌ها (tests/) 💠 اینجا تست می‌نویسی که: پایپ‌لاین‌ها و edge cases رو چک می‌کنی و کمک می‌کنه بعد از refactor، پروژه یواشکی خراب نشه. ↙️ اون‌جوری که یه تغییر کوچیک نزنه کل سیستم رو داغون کنه، بدون این‌که بفهمی. ➖ ➖ ➖ 7️⃣ داکر و فایل‌های env برای قابل‌تکرار بودن 💠 یعنی پروژه روی سیستم من، تو، سرور و CI/CD دقیقاً یه جور اجرا بشه. ➖ ➖ ➖ 8️⃣ وابستگی‌های پروژه 💠 نسخه‌ی دقیق کتابخونه‌ها رو ثابت نگه دار تا نتیجه‌ها قابل تکرار باشن و فردا با آپدیت یه پکیج پروژه نخوابه. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🏷 مقاله‌ی + ریپوی گیت‌هاب مربوط به این قالب: لینک 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🚀 رونمایی رسمی از کُد ۴۹ علم داده و هوش مصنوعی دانشگاه تهران

در پی استقبال گسترده شما و با توجه به تکمیل ظرفیت کُد ۴۸ در مدت‌زمانی کوتاه، دانشگاه تهران با افتخار از کُد ۴۹ دوره تخصصی علم داده و هوش مصنوعی رونمایی کرد.

کُد ۴۸ تنها یک دوره نبود؛ بلکه نقطه‌ای برای اعتماد بود🔝 😀 تکمیل سریع ظرفیت این دوره، نشان داد تقاضا برای آموزش عمیق، کاربردی و معتبر در حوزه علم داده و هوش مصنوعی بیش از هر زمان دیگری وجود دارد. بر همین اساس، کُد ۴۹ با ساختاری به‌روزتر و تمرکز بر نیازهای واقعی بازار کار معرفی می‌شود. 💯 این دوره با تمرکز بر نیاز واقعی بازار کار، طراحی کاملاً پروژه‌محور و آموزش مهارت‌هایی که امروز کارفرماها به‌دنبال آن هستند، فرصتی تازه برای علاقه‌مندانی است که قصد دارند مسیر حرفه‌ای خود را به‌صورت جدی در حوزه داده و هوش مصنوعی آغاز یا تقویت کنند. 👨‍🏫 این آموزش‌ها توسط برترین اساتید کشور برگزار می‌شود؛ اساتیدی که تجربه دانشگاهی و صنعتی را همزمان در اختیار شما قرار می‌دهند. 🎓 آنچه کُد ۴۹ را متمایز می‌کند: ✅ آموزش کاربردی و پروژه‌محور ✅ تدریس توسط برترین اساتید کشور ✅ استفاده از ابزارها و استانداردهای روز بازار کار ✅ گواهینامه رسمی دوزبانه با پشتوانه دانشگاه تهران 📣 ظرفیت این دوره محدود است و ثبت‌نام بر اساس اولویت درخواست‌ها انجام می‌شود. 🔗 اطلاعات کامل و ثبت‌نام: tehrandata.org/courses/datascience 📞 مشاوره رایگان: 09357516755 ✍️ Telegram | 📨 whatsapp | 📱 linkedin | 🌐 Instagram | 🌐 website | 💬 admin 🏛 دانشگاه تهران | آموزش عمیق، مهارت واقعی، آینده شغلی روشن #علم_داده #هوش_مصنوعی #دانشگاه_تهران #پروژه_محور

👩🏻‍💻 تو سال ۲۰۲۶ فقط دیتاساینتیست بودن دیگه کافی نیست! برای این‌که تو این بازار دیده بشی، باید دیتاساینتیست + مهندس هوش مصنوعی رو با هم داشته بشی! ▶️ یعنی هم بلد باشی داده رو تحلیل کنی، هم بلد باشی مدل و اپ‌های هوش مصنوعی رو بیاری تو محصول و پروداکشن. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 〰 فاز (۱): ساختن و فاین‌تیون مدل‌های AI 🏷 باید پایه‌ی مدل‌سازی‌ات رو قوی‌تر کنی: ✅ یادگیری ماشین کلاسیک: یادگیری نظارت‌شده و بدون‌نظارت، مهندسی ویژگی، منظم‌سازی و این چیزها. ✅ یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی، CNN ،RNN، ترنسفورمر، و مکانیزم توجه. ✅ مدل‌های زبان بزرگ: معماری ترنسفورمر، توکنایزیشن و امبدینگ‌ها، فاین‌تیون کردن مدل‌های زبانی. ✅ مدل‌های چندوجهی: یعنی ترکیب متن، تصویر، صدا… و استفاده از انکودرهای آماده. 💻 چک‌پوینت عملی این فاز: 1️⃣ ساختن یه موتور جست‌وجوی معنایی. 2️⃣ فاین‌تیون یه LLM برای Q&A دامنه‌ای خاص. 3️⃣ تصویرها و توضیحات محصولات رو با کمک انکودرها به هم لینک کنی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 〰 فاز (۲): بردن مدل‌ها به محیط واقعی 🏷 اینجا می‌رسی به جایی که واقعاً فرق “دیتاساینتیست” و “مهندس هوش مصنوعی” معلوم می‌شه. ✅ مبانی مهندسی داده: ساخت پایپ‌لاین برای داده‌های ساخت‌یافته و بدون ساختار، Feature Store، و Vector DBها. ✅ مبانی MLOps و مهندسی نرم‌افزار: CI/CD برای ML، لاگ و ردیابی آزمایش‌ها، کانتینر (Docker) و ارکستریشن (مثلاً Kubernetes)، و گیت برای کنترل نسخه. ✅ سروینگ و زیرساخت: مثلاً vLLM ،Triton، ساخت API برای مدل، کم کردن تأخیر و هزینه. ✅ ارزیابی و مانیتورینگ: متریک‌های آفلاین، تست A/B آنلاین، پایش Drift، تاخیر و هزینه. 💻 چک‌پوینت عملی این فاز: 1️⃣ یه مدل طبقه‌بندی متن بسازی و براش API تحلیل احساسات درست کنی. 2️⃣ داشبورد پایش بلادرنگ مدل بسازی. 3️⃣ یه سیستم توصیه‌گر سرتاسری پیاده‌سازی کنی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 〰 فاز (۳): امنیت و هوش مصنوعی مسئولانه 🏷 این قسمت همون چیزیه که تو شرکت‌های معروف، خیلی مهمه ولی خیلی‌ها هم نادیده‌اش می‌گیرن. ✅ امنیت: تمیز کردن ورودی‌ها، آشنا شدن با حملاتی مثل Prompt Injection و ورودی‌های مخرب برای LLMها. ✅ هوش مصنوعی مسئولانه: چک کردن سوگیری و انصاف بین گروه‌های مختلف، توضیح‌پذیری مدل‌ها (با SHAP، LIME، یا visualizationهای attention)، و مستندسازی و شفافیت مدل. 💻 چک‌پوینت عملی این فاز: 1️⃣ بررسی کنی مدل روی گروه‌های مختلف عادلانه رفتار می‌کنه یا نه 2️⃣ با SHAP یا LIME نشون بدی چرا مدل یه پیش‌بینی خاص رو داده 3️⃣ تست کنی چطوری با ورودی‌های خاص می‌شه قوانین LLM رو دور زد ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ☑️ اگه می‌خوای همه‌ی اینا رو کامل یاد بگیری، برو سراغ این دوره تو DataCamp: لینک ☑️ نقشه ‌راه سه ‌مرحله‌ای: لینک 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🚀 تعیین سطح رایگان! بدون هیچ هزینه‌ای، فقط تو چند دقیقه تعیین سطح کنید و مسیر یادگیری خودتون رو با مشاوره رایگان لینگانو با شفافیت دنبال کنید همین الان عضو کانال لینگانو شو 📚 تعیین سطح رایگان انجام بده 🎒 مشاوره رایگان بگیر 💬 هر روز زبان یاد بگیر و برو جلو! 📍کاملاً رایگانه — فقط جوین شو و پیام پین شده رو بخون 👇 @lingano_com @lingano_com @lingano_com

ولی فال برنامه‌نویسی کوئرا>>> 🔗 https://quera.org/r/3livu

🚀 دیتابیس رو قورت بده! شاید فکر کنی کار با دیتابیس فقط نوشتن چند تا Select ساده‌ست، اما توی پروژه‌های بزرگ، کسی موفقه که بتونه کوئری‌های حرفه‌ای بنویسه و پرفورمنس دیتابیس رو بالا ببره. ما توی دوره جامع SQL Server آموزشگاه تحلیل داده، قراره دقیقا همین کار رو بکنیم و شما رو برای ورود به دنیای حرفه‌ای‌ها آماده کنیم. ✅ شروع از صفر مطلق ✅ یادگیری کوئری‌نویسی پیشرفته ✅ پشتیبانی دیتابیس ✅ کلاس‌های حضوری و آنلاین ✅ پرداخت به صورت اقساطی 🗓 شروع دوره: دوشنبه 1 دی ماه ظرفیت کلاس محدوده، پس اگه جدی هستی همین الان جاتو رزرو کن: 👇 🔗 مشاهده نمونه تدریس و سرفصل‌های دوره SQL Server مشاوره تلفنی : 02188146330 - 09905283471 @TahlildadehAcademy

👨‍💻 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

🔥وقتشه یک‌بار برای همیشه مبانی برنامه‌نویسی رو اصولی و کاربردی یاد بگیری! ✅ رویداد لِول‌آپ کوئرا | آموزش + مسابقه ✏️ با موضوع مبانی برنامه‌نویسی در هر دو زبان Python و ++C ✨ توی ۳ هفته، با ۴ سری مسابقه و آموزش جامع و حرفه‌ای، می‌تونی تمام مبانی برنامه‌نویسی رو یادبگیری! 📺 ۱۴ ساعت آموزش ویدیویی 🖼 تمرین‌های کاربردی و گروه‌های رفع اشکال 🎥 وبینار‌های آنلاین با پرسش‌وپاسخ 🥇 مسابقه + رقابت نهایی و همه اینا با هم ترکیب می‌شه تا یادگیریت عملی و عمیق بشه! 🖼 گواهی معتبر کوئرا 🎁 تخفیف ۴۰ درصدی 💳 امکان پرداخت قسطی 🔗 https://quera.org/r/y3h1w

♨️ فرصت تاریخی فرادرس — ۸۰٪ تخفیف روی تمام آموزش‌ها   ⏳ مدت محدود — فرصت رو از دست نده و همین امروز یادگیری رو شروع کن! 👇   🔸 مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین   🔸 مجموعه آموزش ابزارهای علم داده   🔸 مجموعه آموزش چت با هوش مصنوعی – صفر تا صد   🔸 آموزش‌های هوش مصنوعی برای برنامه نویسی   🔸 مجموعه آموزش پاور بی آی Power BI   🔗 مشاهده سایر آموزش‌ها – [کلیک کنید] 🔄 FaraDars - فرادرس

🍉 یلدای پر تخفیف ایرانیکارت از ۲۳ آذر تا شب یلدا، هر شب راس ساعت ۱۰ یه کد تخفیف ۱۰۰٪ برای یکی از خدمات ایرانیکارت در کانال تلگرام ایرانیکارت منتشر می‌شه😍 @irani_card 🎁 اکانت جمنای پرو اشتراک پریمیوم اسپاتیفای گیفت‌کارت اپل تلگرام پریمیوم و ... فقط بخشی از این هدیه‌هاست! 😍 ⚠️ یادتون باشه هر کد فقط برای یک نفر فعاله، پس حتماً نوتیفیکیشن کانال رو روشن کنین تا توی ۱ دقیقه طلایی، شانستون چند برابر شه. امیدواریم شما برنده جایزه‌های جذاب ایرانیکارت باشین.🎉 ایرانیکارت | یلدای ۱۴۰۴

🔓 امن‌ترین روشِ کار با «ایجنت‌های کدنویسی» 👨🏻‍💻 ما همیشه دلمون می‌خواد با کلی ایجنت کدنویسی مثل Gemini CLI, Claude Code, Grok, Codex کار کنیم، اما همیشه یه استرسی گوشه ذهن‌مونه که میگه: اگه یه دستور اشتباه اجرا کنن چی؟ اگه برن سراغ فایل‌های سیستم چی؟ اگه لاگ‌ها، کد، API Keyها یا هر چیز حساسی رو ناخواسته لو بدن چی؟ ✅ اینجاست که ابزار vibekit به کارت میاد: 🔢 به جای این‌که خروجی ایجنت‌ها مستقیم روی سیستم خودت اجرا بشه، همه‌چی رو می‌بره توی کانتینر داکر؛ یعنی یه محیط جدا، ایزوله، امن. هر خرابکاری‌ای هم بکنن، تویِ همون باکس زندانی‌ان و به سیستم اصلی‌ات کاری ندارن. 🔢 از اون طرف، سیستم حذف اطلاعاتِ حساس هم داره. یعنی اگه تو خروجی‌ها API Key، پسورد، توکن، یا اطلاعات محرمانه‌ای باشه، خودش اتومات پاکشون می‌کنه. 🔢 یه نکته‌یِ خیلی خوب دیگه اینه که همه‌چی قابل مشاهده‌ست: لاگ‌ها، تِرِیس‌ها، متریک‌ها و... . یعنی لحظه‌ای می‌تونی ببینی ایجنت چی داره اجرا می‌کنه و چه اتفاقی داره می‌افته. 🔢 از نظر سازگاری هم محدودت نمی‌کنه؛ با Gemini CLI ،Claude Code ،Grok ،Codex و ابزارهای مشابه کار می‌کنه. یعنی لازم نیست هر دفعه برای یه مدل جدید، یه راهکار جدید بسازی. 🔢 اگه خودت اپلیکیشن داری، می‌تونی با SDK‌ش این سیستم رو مستقیم ببری تو برنامه‌ی خودت. یعنی اون منطق «ایجنت رو تو محیط امن ران کن و مراقب لاگ و سکرت باش» رو می‌تونی تبدیل کنی به بخشی از محصولت. ▶️ و بهترین بخش ماجرا: کاملاً اُپن‌سورسه.😉 ┌ 💻 Website ├ 🌃 Documentation └ 💠 GitHub-Repos 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

👨🏻‍💻 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

📚 موسسه تیاس 📚 ✅ AI/ LLMS Applications In Research 🔹Ali Zarif 🔸Assistant Professor of Economics at the Tehran Institute for Advanced Studies (TEIAS) ❗مهلت ثبت نام: 27 آذر ماه 📌 نوع دوره: حضوی و آنلاین 📌 تعداد جلسات: 2 جلسه 🗓️ زمان برگزاری: 3 و 10 دی ماه 1404 ⏰ زمان: 13:30 الی 17:00 📍 محل برگزاری: سالن آمفی تئاتر ساختمان حکیم اعظم _ دانشگاه خاتم 📞 برای کسب اطلاعات بیشتر و یا ثبت نام به لینک، سایت و شماره تماس ما مراجعه نمایید. ٠٢١٨٩١٧٤٦١٢ ✅ روابط عمومی تیاس @teiasevents

⭕️ بازاریابی سنتی کافی نیست؛ زمان تصمیم‌گیری هوشمند رسیده است. 📍 استفاده عملی از هوش مصنوعی در استراتژی‌های بازاریابی 📍 تحلیل داده‌های بازار و مشتری برای افزایش نرخ تبدیل 📍 خودکارسازی فرآیندهای بازاریابی و تصمیم‌سازی مدیریتی ✅ دوره حرفه‌ای هوش مصنوعی در بازاریابی با گواهینامه دو زبانه از «دانشگاه تهران»

مناسب مدیران، کارشناسان و فعالان حوزه مارکتینگ

بدون نیاز به ‌نیاز فنی « ثبت‌نام محدود » اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام 👇🏻 https://yun.ir/lw6p6b

🔄دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف     ↙️ترم زمستان دوره‌های آموزش تخصصی 📅تاریخ برگزاری: از ۶ دی‌ماه تا ٣٠ بهمن‌ماه

⏪    میکرومستر، معادل دوره‌ی فرعی دانشگاهی ✅     ارائه‌ی ‌دروس توسط اساتید دانشکده‌ کامپیوتر دانشگاه شریف 🏆    گواهی رسمی دوزبانه برای هر دوره و میکرومستر از دانشگاه شریف 💠    کارنامه‌ی انگلیسی برای هر میکرومستر از دانشکده کامپیوتر 🎬    ضبط دوره‌ها برای شرکت‌کنندگان ✍️    شامل تمرین و پروژه جهت یادگیری مؤثر

↩️ امکان برخورداری از تخفیف‌های ویژه و دریافت کد از پشتیبانی:     💠۱۵ درصد تخفیف دانش‌آموزی     💠۲۵ درصد تخفیف دانشجویی     💠تخفیف ویژ‌ه‌ی اولین ثبت‌نام 💠 ثبت‌نام و کسب اطلاعات بیشتر: 🔗 micro.ce.sharif.edu 🔸میکرومستر، آموزش شریفی برای همه! 🌍 MicroMaster💠🌐 LinkedIn 🌐 @micromaster_sharif

🏆 چهارمین مسابقه بزرگ Power BI 🏅 رزومه خود را با پاوربیآی طراحی کنید... 👈🏼 عنوان Data-Driven Career Story ⏰ مهلت ارسال فایل: تا شنبه 6 دی ماه 1404 🎁 جوایز: به نفرات اول تا دهم هرکدام 2.000.000 تومان بصورت نقدی (واریز به حساب) تقدیم خواهد شد. 👱🏼‍♂️👩🏻داوران: 1️⃣ خانم سعیده منصورخاکی، کارشناسی ارشد EMBA شاغل در بیمه آسیا 2️⃣ خانم پری‌ناز مزیدی شریف آبادی، کارشناسی ارشد مدیریت اجرایی شاغل در هلدینگ زوم 3️⃣ آقای مسعود فروتن، کارشناسی ارشد مهندسی صنایع شاغل در Data for goods ونکوور کانادا 4️⃣ آقای پوریا بغدادی، کارشناسی ارشد مدیریت فناوری اطلاعات (BI) دانشگاه تهران، محقق تحلیل داده -- اطلاعات کامل و توضیحات بیشتر ℹ️ -- کانال تلگرام تحلیل داده ✍🏼 ‌ ‌