ru
Feedback

Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

Data Science | علم داده

Data Science | علم داده

Открыть в Telegram

📊 دانشمند داده شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼‌ 🆔 @DataScienceir_Adv

Больше

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science | علم داده

Канал Data Science | علم داده (@datascience_ir) языкового сегмента Фарси является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 50 298 подписчиков, занимая 2 658 место в категории Технологии и приложения и 6 976 место в регионе Иран.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 50 298 подписчиков.

Согласно последним данным от 29 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -195, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.82%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.73% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 423 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 374 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 3.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как ابزار, داده, واقعی, پایتون, دیتا.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“📊 دانشمند داده شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼‌ 🆔 @DataScienceir_Adv”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 30 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

50 298
Подписчики
Нет данных24 часа
-707 дней
-19530 дней
Архив постов
💻 منابع یادگیری من برای "مهندسی هوش مصنوعی" 👨🏻‍💻 برای یادگیری ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی، دیدن آموزش‌ها و کپی‌کردن کدها تا
💻 منابع یادگیری من برای "مهندسی هوش مصنوعی" 👨🏻‍💻 برای یادگیری ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی، دیدن آموزش‌ها و کپی‌کردن کدها تا یه جایی جواب می‌ده؛ اما وقتی پروژه پیچیده‌تر می‌شه، باید بفهمی پشت هر تصمیم چه منطقی وجود داره و چرا معماری سیستم به اون شکل طراحی شده. 📃 این مجموعه منابع، مسیر یادگیری من به عنوان یک دیتا ساینتیست برای ساخت ورک‌فلوهای هوش مصنوعی رو نشون می‌ده؛ از کتاب‌های تخصصی و کانال‌های آموزشی گرفته تا دوره‌های رایگان و ویدیوهای فنی. 📚 کتاب‌ها 💯 کتاب AI Engineering 🔴 یادگیری ساخت اپلیکیشن با مدل‌های پایه؛ از ارزیابی مدل و پرامپت‌نویسی گرفته تا RAG، ایجنت‌ها، فاین‌تیونینگ و بهینه‌سازی استنتاج. 💯 کتاب LLM Engineer's Handbook 🔴 یک راهنمای عملی برای طراحی و ساخت سیستم‌های مبتنی بر LLM، از آماده‌سازی داده و آموزش مدل تا RAG، استقرار و LLMOps. 💯 کتاب Designing ML Systems 🔴 برای درک طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین در محیط واقعی؛ از مدیریت داده و آموزش مدل گرفته تا پایش، مقیاس‌پذیری و نگهداری. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 📱 کانال‌های یوتیوب 💯 کانال AI Engineer 🔴 آموزش‌ها و گفت‌وگوهای فنی درباره ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی و تجربه‌های عملی مهندسان. 💯 کانال LangChain 🔴 آموزش ساخت ایجنت، RAG و ورک‌فلوهای هوش مصنوعی با ابزارها و فریم‌ورک‌های این اکوسیستم. 💯 کانال Andrej Karpathy 🔴 توضیحات عمیق و آموزشی درباره شبکه‌های عصبی، مدل‌های زبانی و مبانی فنی هوش مصنوعی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 😊 چند منبع آموزشی کاربردی 💯 دوره‌ی مقدمه‌ای بر LangGraph 🔴 یادگیری ساخت ورک‌فلوهای ایجنتی با وضعیت پایدار، کنترل جریان اجرا و هماهنگی مراحل مختلف. 💯 دوره‌ی مفاهیم طراحی سیستم و آمادگی برای مصاحبه 🔴 آشنایی با مفاهیم طراحی سیستم، معماری نرم‌افزار و تصمیم‌گیری درباره ساختار سیستم‌های مقیاس‌پذیر. 💯 ویدیوی یک‌ساعته‌ی مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ 🔴 توضیح مبانی مدل‌های زبان بزرگ، فرایند آموزش و استنتاج، نحوه‌ی کار مدل‌ها و چالش‌های امنیتی اون‌ها. 💯 ویدیوی ساخت ایجنت‌های مؤثر با LangGraph 🔴 یادگیری الگوهای ساخت ایجنت‌های قابل‌اعتماد و طراحی ورک‌فلوهایی که از ابزارها استفاده می‌کنن و مراحل مختلف رو مدیریت می‌کنن. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ⁉️ نکته‌ی اصلی این مسیر، ترتیب استفاده از منابع نیست؛ روش یادگیریه. یک پروژه بساز، هرجا به مشکل خوردی برگرد و مفهومش رو یاد بگیر، بعد دوباره پیاده‌سازی کن. ⬅️ لازم نیست همه‌یِ کتاب‌ها رو از ابتدا تا انتها بخونی یا تمام ویدیوها رو ببینی. هدف اینه که به‌جای اینکه فقط کدهای تولیدشده با هوش مصنوعی رو یه جوری ران کنی، بفهمی سیستم چطور کار می‌کنه، چرا به اون معماری نیاز داره و چطور می‌تونی کیفیتش رو بهتر کنی. 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

Repost from N/a
🔴 آخرین فرصت — ۳ آموزش از فرادرس انتخاب کن؛ 💯 هر آموزش رو با ۸۹ هزار تومن دریافت کن!! 🎁 کد تخفیف: FRNWT89 🎯 آموزش‌های پیش
🔴 آخرین فرصت — ۳ آموزش از فرادرس انتخاب کن؛   💯 هر آموزش رو با ۸۹ هزار تومن دریافت کن!!   🎁 کد تخفیف: FRNWT89   🎯 آموزش‌های پیشنهادی برای شما:👇   ▫️ آموزش ChatGPT API – از مهندسی پرامپت تا پروژه‌های کاربردی   ▫️ تحلیل و پیش‌بینی داده‌ با PyCaret در پایتون – مدل‌های یادگیری ماشین   ▫️ آموزش Power BI – تحلیل و طراحی داشبوردهای پیشرفته   ▫️ پانداس pandas - تحلیل اطلاعات در پایتون   ▫️ شناسایی ناهنجاری داده با پایتون – از روش‌های پایه تا پیشرفته   ✅ سایر آموزش‎‌ها + جزئیات طرح [کلیک کنید]   🔴 توجه: از این کد فقط یک‌بار میتونی استفاده کنی؛ پس هر ۳ آموزش رو در یک سفارش ثبت کن. @FaraDars — فرادرس

🔥 ۱۹۷ پروژه واقعی دیتا ساینس برای ایده گرفتن ⚙️ یه آرشیو رایگان از پروژه‌های واقعی علوم داده 👨🏻‍💻 این صفحه، مجموعه‌ای از
🔥 ۱۹۷ پروژه واقعی دیتا ساینس برای ایده گرفتن ⚙️ یه آرشیو رایگان از پروژه‌های واقعی علوم داده 👨🏻‍💻 این صفحه، مجموعه‌ای از پروژه‌های نهایی دانشجویان دوره‌ی رایگان دیتا ساینسه که می‌تونی برای پروژه‌های شخصی و ساخت پورتفولیو ازش ایده بگیری. ✅ برای هر پروژه، عنوان، توضیح مسئله و خلاصه‌ای از نتایج ارائه شده و بسیاری از عنوان‌ها به صفحه‌ی کامل پروژه یا پروفایل گیت‌هاب دانشجو لینک می‌شن. ⭕️ چطور از این مجموعه استفاده کنی؟ یه موضوع متناسب با علاقه‌ات انتخاب کن، اما صرفاً تحلیل دانشجوی دیگه رو تکرار نکن. سؤال خودت رو تعریف کن، داده‌ی مناسب پیدا کن، تحلیل آماری و مصورسازی انجام بده و نتیجه‌ات رو با محدودیت‌ها و شواهد روشن ارائه کن. 📄 Final Projects 📄 Final Projects 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🍁 مدرسه پاییزی هوش مصنوعی و علم داده با مدرک دو زبانه ⁉️ چرا این دوره: 🟢 مدرک دو زبانه معتبر 🟢 انجام پروژه های کاربردی و ی
🍁 مدرسه پاییزی هوش مصنوعی و علم داده با مدرک دو زبانه ⁉️ چرا این دوره: 🟢 مدرک دو زبانه معتبر 🟢 انجام پروژه های کاربردی و یک پروژه جامع در طول دوره 🟢 پشتیبانی علمی ⁉️ مخاطبین این دوره چه کسانی هستند؟
👌 دانشجویان و فارغ التحصیلان تحصیلات تکمیلی رشته‌های فنی مهندسی و علوم انسانی 👌 علاقمندان به حوزه های هوش مصنوعی و علم داده 👌 دانشجویانی که قصد نوشتن پایان نامه در این حوزه را دارند 👌 افرادی که قصد مهاجرت کاری یا تحصیلی دارند
👈 جهت دریافت سرفصل ها ، فیلم آموزشی، مشاوره رایگان و اطلاعات تکمیلی؛ فرم زیر را تکمیل کنید. ➡️ https://httb.ir/KqoZf ➖➖➖➖➖

🤖 کتابچه جامع «کار با Claude Code» 👨🏻‍💻 اکثر کسایی که با کلاد کد کار می‌کنن، بهش به چشم یه دستیار کدنویسی ساده نگاه می‌کنن و سر همین، یا با مدیریت غلطِ کانتکست توکن‌هاشون رو هدر می‌دن یا با دادن دسترسی‌های باز، امنیت پروژه رو به خطر می‌ندازن! 😀 این راهنمای ۱۹۰ صفحه‌ای، بخش‌های مختلف اکوسیستم کلاد کد رو پوشش می‌ده؛ از مدیریت کانتکست، نوشتن فایل CLAUDE.md و تنظیم حافظه‌ی خودکار گرفته تا ساخت اسکیل‌ها، اتصال امن به MCP و مدیریت اطلاعات محرمانه. 🏷 همچنین راه‌اندازی ساب‌ایجنت‌ها، ساخت ورک‌فلوهای پویا، کنترل مرورگر Chrome، اجرای مکرر کارها با دستور /loop، کار با سشن‌های ابری و تیم‌های ایجنتی و مانیتورینگ سازمانی با OpenTelemetry رو هم بررسی می‌کنه. 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

Repost from Mcinews
پیشنهادهای همراه اول برای خرید مودم و گوشی در آغاز سال تحصیلی 🔹همراه اول در کمپین «کوله‌ات را کامل بچین»، مودم‌های رومیزی 4G
پیشنهادهای همراه اول برای خرید مودم و گوشی در آغاز سال تحصیلی 🔹همراه اول در کمپین «کوله‌ات را کامل بچین»، مودم‌های رومیزی 4G و 5G، گوشی‌های اقتصادی و میان‌رده را با شرایط ویژه عرضه کرده است. 🔹علاقه‌مندان تا ۳۰ مهر فرصت دارند از پیشنهادهای این کمپین استفاده کنند. 🔹در این طرح به ازای هر ۱۰ هزار تومان خرید، یک امتیاز برای شرکت در قرعه‌کشی در نظر گرفته شده و در پایان این کمپین به ۱۰ برگزیده، کمک‌هزینه خرید لپ‌تاپ تعلق می‌گیرد. مشاهده جزئیات و شرکت در کمپین: https://zbl.io/MCIcrslZuuC http://mci.ir/-ZRCYNC @mcinews

🤖 از داده‌ها یاد بگیرید؛ با پایتون مدل‌های هوشمند بسازید! امروزه یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها د
🤖 از داده‌ها یاد بگیرید؛ با پایتون مدل‌های هوشمند بسازید! امروزه یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها در دنیای هوش مصنوعی و تحلیل داده است؛ مهارتی که به شما کمک می‌کند از داده‌های خام، الگوهای ارزشمند استخراج کنید و مدل‌هایی بسازید که بتوانند پیش‌بینی، طبقه‌بندی و تصمیم‌گیری کنند. در دوره ماشین لرنینگ با پایتون، مسیر یادگیری از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی الگوریتم‌های کاربردی را به‌صورت عملی دنبال می‌کنید و با ابزارها و کتابخانه‌های پرکاربرد پایتون در حوزه Machine Learning کار خواهید کرد. اگر می‌خواهید پایتون را از یک زبان برنامه‌نویسی به ابزاری برای ساخت مدل‌های هوشمند تبدیل کنید، این دوره می‌تواند شروعی جدی برای ورود شما به دنیای Machine Learning باشد. برای ثبت‌نام میتونی به سایت ما مراجعه کنی🔗 https://link.sharif.ac/yfgJa ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️ مشاوره و ثبت‌نام: 02167641999 📲 مشاوره بله: https://ble.ir/Jdsharif_626 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔹 جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص...

🤖 وقتشه Claude Code رو متناسب با پروژه‌ات تنظیم کنی، نه با حدس و آزمون‌ و خطا! 👨🏻‍💻 در کار با کلاد کد دستت برای بهبود ورک‌فلو خیلی بازه، فیچرهای زیادی برای بهینه‌تر کردن ورک‌فلو دم دستته؛ از هوک‌ها و اسکیل‌ها گرفته تا MCP Serverها و ایجنت‌های تخصصی. 🗒️ ولی سوال اساسی اینجاست: از بین این همه فیچر، کدومشون واقعاً برای نیاز پروژه‌ی تو کاربرد دارن و روش درستِ کانفیگ کردنشون چیه؟ 😀 پلاگین claude-code-setup برای همین کار طراحی شده. این ابزار پروژه‌ت رو بررسی می‌کنه و بهت می‌گه کدوم فیچرها و اتوماسیون‌ها به درد ورک‌فلوی توسعه‌ت می‌خورن و چطور باید راه‌اندازیشون کنی. 🧱 برای نصبش، کافیه این دستور رو داخل کلاد کد اجرا کنی:
/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official
🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

📊 مدرسه پاییزی هوش مصنوعی و علم داده با مدرک دو زبانه ⁉️ چرا این دوره: ✅ مدرک دو زبانه معتبر ✅ انجام پروژه های کاربردی و یک
📊 مدرسه پاییزی هوش مصنوعی و علم داده با مدرک دو زبانه ⁉️ چرا این دوره:
✅ مدرک دو زبانه معتبر ✅ انجام پروژه های کاربردی و یک پروژه جامع در طول دوره ✅ پشتیبانی علمی
⁉️ مخاطبین این دوره چه کسانی هستند؟ 👌 دانشجویان و فارغ التحصیلان تحصیلات تکمیلی رشته‌های فنی مهندسی و علوم انسانی 👌 علاقمندان به حوزه های هوش مصنوعی و علم داده 👌 دانشجویانی که قصد نوشتن پایان نامه در این حوزه را دارند 👌 افرادی که قصد مهاجرت کاری یا تحصیلی دارند ـــــــــــــــــــــ 👈 جهت دریافت سرفصل ها ، فیلم آموزشی، مشاوره رایگان و اطلاعات تکمیلی؛ فرم زیر را تکمیل کنید. 👉 https://httb.ir/ukrWK ➖➖➖➖➖

🛠 راهنمای «وایب کدینگ» ↙️ از ایده تا محصول واقعی 👨🏻‍💻 ساختن یک اپلیکیشن با کمک هوش مصنوعی شاید با نوشتن چند پرامپت شروع بشه، اما تبدیل اون به یک محصول قابل‌استفاده، فقط به تولید کد محدود نمیشه! ▶️ این راهنمای ۳۷ صفحه‌ای، مسیر ساخت اپلیکیشن با کمک AI رو از تعریف ایده تا دیپلوی و نگهداری محصول توضیح می‌ده.
🏷 توی این راهنما یاد می‌گیری چطور: ⬅️ مسئله، کاربران هدف و محدوده‌ی نسخه‌ی اولیه‌ی محصول (MVP) رو مشخص کنی. ⬅️ مستندات پروژه مثل PRD، معماری، طراحی و قوانین توسعه رو آماده کنی. ⬅️ ابزار مناسب رو بر اساس نیاز پروژه انتخاب کنی؛ از Cursor و Claude Code تا Lovable و Replit. ⬅️ قابلیت‌های پروژه رو به وظایف کوچک و قابل‌مدیریت تقسیم کنی. ⬅️ کد تولیدشده رو تست و بازبینی کنی و مسائل امنیتی رو قبل از انتشار بررسی کنی. ⬅️ پروژه رو دیپلوی کنی و بعد از انتشار، عملکردش رو زیر نظر بگیری.
⚙️ در این جزوه یاد می‌گیری که به‌جای اینکه از AI بخوای کل اپلیکیشن رو با یک پرامپت بسازه، کار رو به وظایف کوچک‌تر تقسیم کنه و برای پیاده‌سازی هر قابلیت، این چرخه رو انجام بده: بررسی کد ⬅ درک مسئله ⬅ برنامه‌ریزی ⬅ پیاده‌سازی ⬅ آزمایش ⬅ بازبینی ⬅ رفع ایرادها ⬅ ثبت تغییرات 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

Repost from ابر ویراک
☁️ ابرک ویراک را 24 ساعت رایگان تست کنید! قبل از خرید، سرویس ابری VirakCloud را با شرایط واقعی امتحان کنید: 🎁 24 ساعت تست را
☁️ ابرک ویراک را 24 ساعت رایگان تست کنید! قبل از خرید، سرویس ابری VirakCloud را با شرایط واقعی امتحان کنید: 🎁 24 ساعت تست رایگان 🚀 پهنای باند اختصاصی با ترافیک نامحدود ⏱️ پرداخت ساعتی؛ فقط به اندازه مصرفتان هزینه کنید بدون نیاز به تعهد بلندمدت، ابرک خودتان را بسازید، عملکرد سرویس را بررسی کنید و بعد تصمیم بگیرید. برای دریافت کد تست رایگان، کلمه «تست» را به آیدی زیر ارسال کنید: https://t.me/cloud_virak 👇 سپس وارد پنل VirakCloud شوید، کد را وارد کنید و ابرک خود را بسازید: 🔗 https://B2n.ir/qy4432 ☎️ 02191555530 🌐 virakcloud.com

🥲 جزوه «۱۰۱ نکته کاربردی پایتون» 🥲 برای تحلیل داده‌های مکانی و جغرافیایی 👨🏻‍💻 کتاب Geospatial Data Science Essentials از مدیریت دیتای برداری و رستری و سیستم‌های مختصات گرفته تا پردازش OpenStreetMap، تحلیل شبکه‌ها و یادگیری ماشین مکانی رو پوشش می‌ده و کل مفاهیم رو با کدهای اجراییِ پایتون اجرا می‌کنه. 🧥 برای هر موضوع هم، مثال‌های کدنویسی کوتاهی داره که بر پایه‌ی لایبرری‌های استانداردی مثل GeoPandas ،Shapely ،OSMnx و NumPy نوشته شدن. 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🤖 با یک دستور، پرامپت‌های قدیمی Claude Code رو بهینه کن! 👨🏻‍💻 وقتی مدل‌های AI تغییر می‌کنن، نمی‌شه انتظار داشت پرامپت‌ها و فایل‌های CLAUDE.md قدیمی همچنان با همون کیفیت قبل کار کنن. 📃 نگه‌داشتن دستورهای تکراری، قوانین متناقض و مراحل اضافه تو این فایل‌ها، عملاً باعث می‌شه ایجنت بیشتر از حد نیاز فکر کنه، ابزارهای بی‌مورد اجرا کنه و هزینه‌ی نهایی کار خیلی بیشتر بشه. ✅ تیم Anthropic یک قابلیت به نام Prompt Audit در اسکیل claude-api ارائه کرده که کمک می‌کنه این موارد رو در پروژه پیدا کنی و اصلاحات پیشنهادی بگیری. 🔤 چطور ازش استفاده کنی؟ اول در کلاد کد، مارکت‌پلیس رسمی اسکیل‌ها رو اضافه کن و اسکیل claude-api رو نصب کن:
/plugin marketplace add anthropics/skills
/plugin install claude-api@anthropic-agent-skills
بعد از داخل پوشه‌ی پروژه، این دستور رو اجرا کن:
/claude-api prompt-audit
⚡ این دستور چیا رو بررسی می‌کنه؟ 🔴 فایل‌های CLAUDE.md، اسکیل‌ها، پرامپت‌ها و توضیحات ابزارها رو بررسی می‌کنه. 🟠 دستورهای قدیمی و بیش‌ازحد تأکیدی، قوانین متناقض و مراحل تکراری رو شناسایی می‌کنه. 🔵 مواردی رو که با رفتار مدل هدف یا ساختار فعلی پروژه سازگار نیستن، همراه با محل دقیق و دلیل مشخص می‌کنه. 🟢 در پایان، گزارش ممیزی و یک Diff پیشنهادی از تغییرات ارائه می‌ده تا بتونی اصلاحات رو بررسی کنی. 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🤖 قبل از ارائه‌ی تحلیلت، بذار این اسکیل Claude Code ایرادهاشو پیدا کنه! 👨🏻‍💻 توی کار دیتا، ممکنه کد تحلیلت بدون هیچ اروری
🤖 قبل از ارائه‌ی تحلیلت، بذار این اسکیل Claude Code ایرادهاشو پیدا کنه! 👨🏻‍💻 توی کار دیتا، ممکنه کد تحلیلت بدون هیچ اروری اجرا بشه و عدد و رقم‌ها هم روی کاغذ منطقی به نظر برسن، اما تهش نتیجه‌گیریت اشتباه از آب دربیاد یا ذی‌نفع‌ها برداشت غلطی ازش بکنن. برای همین، قبل از اینکه خروجی کار رو پرزنت کنی، بهتره تحلیلت رو از زاویه‌ی دید یه همکار باتجربه و سخت‌گیر به چالش بکشی. 📃 اسکیل analyst-peer-reviewer برای کلاد کد دقیقاً روی همین موضوع تمرکز داره: بررسی نقادانه‌ی تحلیل، قبل از اینکه نتیجه رو با دیگران به اشتراک بذاری.
اول از همه میره سراغ درستی محاسبات، Joinها، سطح جزئیات دیتا، Aggregationها، بازه‌های زمانی و فیلترها؛ بعدش چک می‌کنه ببینه تحلیلت واقعاً به سؤال اصلی جواب می‌ده یا نه، چه برداشت‌های اشتباهی ممکنه از خروجی بشه و چه جاهایی از قلم افتاده. تهش هم یه وضعیت مشخص بهت می‌ده که آیا کار آماده‌ی پرزنت هست، نیاز به بررسی بیشتر داره یا باید اصلاح بشه؛ در کنارش ۱ تا ۳ تا از مهم‌ترین نکاتی که باید فیکس کنی رو بهت می‌گه و یه سؤال چالشی می‌پرسه تا استدلالت رو دوباره بسنجی.
⬅️ این اسکیل کار رو تو چند مرحله پیش می‌بره که توی فایل زیر بهش پرداختم. 📕 جزوه فارسی: PDF 📰 مقاله‌ی آموزش ساخت Analyst Peer Reviewer ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 📃 اینم بگم که این مورد فقط یکی از سه تا اسکیلیه که ریپوی Data Scientist Skills برای کلاد کد ساخته؛ اسکیل‌هایی که دقیقاً بخش‌های کلیدیِ ورک‌فلوی یه دیتا ساینتیست باتجربه رو پوشش می‌دن. تازه ویدیوی آموزشی هم داره! اگه می‌خوای ببینی این اسکیل‌ها چطور ساخته می‌شن و تو عمل چطور کار می‌کنن، حتماً ویدیوی کامل معرفی و آموزششون رو ببین. ┌ ▶️ Tutorial Video └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

📊 داده‌ها را به تصمیم‌های هوشمند تبدیل کنید! در دنیای کسب‌وکار، صرفاً داشتن داده کافی نیست؛ مهم این است که بتوانید داده‌ها ر
📊 داده‌ها را به تصمیم‌های هوشمند تبدیل کنید! در دنیای کسب‌وکار، صرفاً داشتن داده کافی نیست؛ مهم این است که بتوانید داده‌ها را تحلیل کنید، الگوها را شناسایی کنید و از نتایج آن‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده کنید. 💻 دوره آموزشی نرم‌افزار Microsoft Power BI با یادگیری Power BI، مهارت‌های خود را در زمینه تحلیل و مصورسازی داده‌ها توسعه دهید و گزارش‌های حرفه‌ای و داشبوردهای مدیریتی ایجاد کنید. 🔹 آشنایی با قابلیت‌های نرم‌افزار Power BI 🔹 تحلیل و مصورسازی داده‌ها 🔹 تهیه گزارش‌های کاربردی و داشبوردهای مدیریتی 🔹 ارتقای مهارت‌های تحلیل داده برای تصمیم‌گیری مؤثرتر 🎯 اگر به دنبال تقویت مهارت‌های خود در حوزه تحلیل داده و هوش تجاری هستید، این دوره می‌تواند گامی مؤثر در مسیر یادگیری شما باشد. برای ثبت‌نام میتونی به سایت ما مراجعه کنی🔗 https://link.sharif.ac/Msfiy ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️ مشاوره و ثبت‌نام: 02167641999 📲 مشاوره بله: https://ble.ir/Jdsharif_626 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔹 جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص..

🤩 کتاب «مبانی دیتا ساینس: ۱۰۱ قدم عملی با پایتون» 👨🏻‍💻 جواب سوال همیشگی «دیتا ساینس رو از کجا شروع کنیم؟» نه یه کتابخونه‌یِ خاصه، نه یه فریم‌ورک پیچیده. بعد از یه دهه تجربه کار با پایتون، کل مسیر یادگیری دیتا ساینس رو تو این کتاب قرار دادم. ✅ این کتاب در ۱۲ فصل و ۲۴۶ صفحه تدوین شده و شامل ۱۰۱ قدم عملی، ۲۰۸۷ خط کد، ۳۰ نمودار و ۶ دیاگرام آموزشیه تا مفاهیم رو با مثال و کدنویسی یاد بگیری. 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

📈 کتابی درباره‌ی «بُعد انسانی علم داده» 💡 علم داده فقط الگوریتم نیست؛ داده به آدم‌ها نیاز داره! 👨🏻‍💻 کتاب How Data Need People با بررسی شیوه‌یِ کار پژوهشگران در پروژه‌های نجومی مبتنی بر مجموعه‌داده‌های بزرگ، نشون می‌ده دانشمندان، مهندسان و متخصصان چطور با همکاری هم، داده‌ها رو به دانش تبدیل می‌کنن. ✏️ این کتاب موضوعاتی مثل آموزش و انتقال دانش، ارزیابی کیفیت داده، طراحی نمودار برای کالیبراسیون و کشف الگوها، سازمان‌دهی کار گروهی، اخلاق دسترسی آزاد و ثبت دانش در دیتاست‌ها رو بررسی می‌کنه. ⬅️ در واقع، به‌جای تمرکز بر الگوریتم‌ها و ابزارهای تحلیل، به جنبه‌های انسانی و اجتماعی کار با داده می‌پردازه؛ موضوعی که برای دیتا ساینس و پژوهش‌های داده‌محور هم اهمیت داره. 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

Repost from N/a
🎉 ۳ تا آموزش دلخواهت رو انتخاب کن! با تخفیف ویژه از فرادرس دریافت کن... 🎉 🔥 هر آموزش فقط ۸۹ هزار تومن 🔥 💯 همزمان با شروع
🎉 ۳ تا آموزش دلخواهت رو انتخاب کن! با تخفیف ویژه از فرادرس دریافت کن... 🎉 🔥 هر آموزش فقط ۸۹ هزار تومن 🔥   💯 همزمان با شروع سال تحصیلی، از بین آموزش‌های فرادرس، حداکثر ۳ آموزش دلخواهت رو انتخاب کن و با کد تخفیف FRNWT89 ، هر آموزش رو با ۸۹,۰۰۰ تومن دریافت کن. 🎯 رشته‌های پیشنهادی برای شما:👇    🔗 تحلیل داده با پایتون   🔗 ابزارهای علم داده   🔗 داده کاوی و یادگیری ماشین   🔗 هوش مصنوعی GPT برای یادگیری ماشین و علوم داده   ✅ مشاهده سایر رشته‌ها و جزئیات طرح [+]   🔴 توجه: از این کد فقط یک‌بار میتونی استفاده کنی؛ پس هر ۳ آموزش رو با هم در سبد خریدت قرار بده. 🎁 کد تخفیف: FRNWT89 @FaraDars — فرادرس

📄 ۴ مفهوم برای ساخت ایجنت‌های تحلیل داده، که هر دیتا ساینتیستی باید بشناسه! 👨🏻‍💻 وقتی ایجنت هوش مصنوعی قراره به سؤال‌های
📄 ۴ مفهوم برای ساخت ایجنت‌های تحلیل داده، که هر دیتا ساینتیستی باید بشناسه! 👨🏻‍💻 وقتی ایجنت هوش مصنوعی قراره به سؤال‌های تحلیلی جواب بده، فقط وصل ‌کردنش به دیتابیس کافی نیست؛ باید بدونی متریک‌ها چطور محاسبه می‌شن، اجزای بیزینس چه ارتباطی با هم دارن و برای هر سؤال به چه اطلاعاتی نیاز داری. ▶️ اینجا ۴ مفهوم مطرح می‌شن که گاهی به‌جای هم استفاده می‌شن، اما هرکدوم نقش متفاوتی دارن: 🔴 Semantic Layer | لایه معنایی 🔵 Ontology | آنتولوژی 🟣 Knowledge Graph | گراف دانش 🟢 Context Layer | لایه زمینه 😀 توی فایل زیر، این ۴ مفهوم کلیدی در تحلیل داده ایجنت‌محور رو توضیح دادم تا تفاوتشون رو بهتر درک کنی و بدونی هرکدوم چه نقشی تو ساخت این سیستم‌ها دارن. 📃 جزوه فارسی: PDF 📎 منبع: لینک 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

📊 ۵ پروژه‌ی Kaggle برای تقویت رزومه و پورتفولیوی دیتا ساینس 👨🏻‍💻 صرفاً پر کردن رزومه با پروژه‌های تمرینی، کمکی به اثبات م
📊 ۵ پروژه‌ی Kaggle برای تقویت رزومه و پورتفولیوی دیتا ساینس 👨🏻‍💻 صرفاً پر کردن رزومه با پروژه‌های تمرینی، کمکی به اثبات مهارت‌هات نمی‌کنه. چیزی که تو مصاحبه‌ها ارزش داره، پروژه‌ایه که روی یه مسئله‌ی واقعی کسب‌وکار سوار شده باشه؛ طوری که بتونی از پروژه‌ات دفاع کنی که چرا سراغ اون متریک خاص رفتی، منطق مدل‌سازیت چی بوده و خروجی کارت دقیقاً چه نتیجه‌ای به همراه داشته. 📃 این ۵ رقابت کگل روی مسئله‌هایی متمرکزن که در دنیای واقعی هم باهاشون سروکار داریم: 1️⃣ پیش‌بینی بلادرنگ داده‌های بازار مالی جین استریت 📃 مدل‌سازی داده‌های بازار مالی برای پیش‌بینی؛ با چالش‌هایی مثل توزیع‌های دنباله‌سنگین، سری‌های زمانی ناپایا و تغییر ناگهانی رفتار بازار. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 2️⃣ پیش‌بینی فروش محصولات والمارت 📃 پیش‌بینی فروش روزانه‌ی فروشگاه‌های Walmart برای ۲۸ روز آینده، با استفاده از داده‌های فروش سلسله‌مراتبی. مناسب برای تمرین پیش‌بینی سری زمانی و تحلیل الگوهای فروش. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 3️⃣ پیش‌بینی تراکنش‌های آینده مشتریان سانتاندر 📃 پیش‌بینی اینکه کدام مشتری در آینده یک تراکنش مشخص انجام می‌ده؛ مسئله‌ای در حوزه‌ی دسته‌بندی و تحلیل رفتار مشتری. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 4️⃣ پیش‌بینی ارزش کسب‌وکار مشتریان رد هت 📃 شناسایی مشتریان بالقوه‌ی ارزشمند برای کسب‌وکار Red Hat با استفاده از ویژگی‌ها و اطلاعات مربوط به فعالیت‌های آن‌ها. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 5️⃣ ارزیابی نوشته‌های دانش‌آموزان و شناسایی بخش‌های متن 📃 شناسایی و دسته‌بندی بخش‌های مختلف متن دانش‌آموزان، از جمله عناصر استدلالی و بلاغی در مقاله‌های دانش‌آموزان پایه‌های ششم تا دوازدهم. گزینه‌ای برای تمرین پردازش زبان طبیعی. 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa