Data Science | علم داده

🆓 وبینار رایگان استقرار تحلیل داده‌های کسب‌وکار در سازمان آیا می‌خواهید بدانید چگونه داده‌ها را به تصمیمات آگاهانه و اثربخش تبدیل کنید و تیم تحلیل داده را در سازمان خود به بهترین شکل مدیریت کنید⁉️  🔍 در این وبینار، یاد خواهید گرفت که چگونه با بهره‌گیری از داده‌ها، عدم قطعیت را کاهش دهید، تصمیم‌گیری‌ها را بهینه کنید و یک تیم تحلیل داده قدرتمند و کارآمد بسازید! 📆 تاریخ برگزاری: یکشنبه 5 ام اسفند ماه ⏰ زمان برگزاری: 18 الی 19 👥 مخاطبان: ✅ مدیران و مشاوران کسب‌وکار ✅ تحلیل‌گران کسب‌وکار ✅ تحلیل‌گران، مهندسان و دانشمندان داده ✅ دانشجویان و علاقه‌مندان به حوزه تحلیل داده ✅ مدیران استراتژی و برنامه‌ریزی ↘️لینک ثبت‌نام رایگان↙️ 👉 https://eseminar.tv/wb153477 ❌ظرفیت محدود می‌باشد، همین حالا ثبت نام کنید‼️ ❓ پاسخگوی سوالات شما عزیزان هستیم. 📞 تماس با ما : 09377516835 ✈️ Telegram | 📞 whatsapp | 📱 linkedin | 📷 Instagram | 🌐 website|  💬 admin

🔎 داده‌های متنی رو به راحتی از تصاویر و اسناد استخراج کن! 👨🏻‍💻 اگه تاحالا داده‌های متنی رو از اسناد و تصاویر استخراج کرده باشین، احتمالاً با دردسر این کار خوب آشنا هستین. معمولاً مجبور میشی چندین کتابخونه رو کنار هم بچینی (مثلاً Tesseract برای OCR یا OpenCV برای پردازش تصویر) و چند ابزار دیگه رو برای مرتب‌سازی خروجی‌ها آماده کنی تا بالاخره به یه نتیجه‌ای برسی. ✏️ اما مشکل اینجاست که این کار هم وقت‌گیره، هم ممکنه خطاهای زیادی توی خروجی داشته باشی، تازه هر تغییری توی داده‌ها هم می‌تونه کل (Pipeline) رو به‌ هم بزنه! ✔️ از وقتی با Sparrow آشنا شدم، خیلی کارم راحت شده! یه API یکپارچه که همه‌یِ این کارها رو خودش انجام می‌ده، بدون اینکه نیاز باشه خودت چندین ابزار مختلف رو مدیریت کنی. یعنی چی؟ 🔢 از هر مدل و بک‌اندی که بخوای می‌تونی استفاده کنی؛ (مثلاً OpenAI, Hugging Face، یا ابزارهای OCR اختصاصی). 🔢 خروجی کارت همیشه یکدست و دقیق می‌مونه؛ فارغ از اینکه از کدوم روش استخراج استفاده کنی! 🔢 توسعه و پیاده‌سازی رو فوق‌العاده ساده می‌کنه؛ چون دیگه لازم نیست برای هر سند، الگوریتم جداگانه بنویسی. 🔢 با انواع اسناد و فرمت‌ها کار می‌کنه؛ از PDF گرفته تا رسیدهای خرید، فاکتورها و حتی تصاویر و جزوات دست‌نویس! 🖥خلاصه، دیگه لازم نیست برای استخراج اطلاعات از اسناد کد نویسی کنی یا نگران ناپایداری پردازش‌هات باشی. فقط به Sparrow بگو چی می‌خوای، اون خودش کامل برات انجام می‌ده.👇 ┌ 🕊 Sparrow ├ 📄 Document └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

📢 آغاز مسیر حرفه‌ای شما به عنوان یک توسعه‌دهنده بک‌اند با جهاد دانشگاهی صنعتی شریف! 🚀 🔍 اگر به دنبال یادگیری مهارت‌هایی هستید که مستقیماً شما را برای ورود به بازار کار آماده کند، این دوره دقیقاً همان چیزی است که نیاز دارید. 🔴 دوره آموزشی برنامه نویسی Back End با Django ✅ آموزش کامل و پروژه‌محور بک‌اند ✅ دریافت گواهینامه معتبر و قابل ترجمه ✅ پشتیبانی و راهنمایی در طول دوره ✅ تدریس توسط اساتید حرفه‌ای با تجربه بازار کار 📎 برای کسب اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام کلیک کنید. 👉https://B2n.ir/t88460 💡 فرصت را از دست ندهید و همین حالا اولین قدم را به سوی شغل رویایی خود بردارید! 🌟 🎯 سرمایه‌گذاری در مهارت‌های خود، بهترین سرمایه‌گذاری است! ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

✅ با هر ریپوی گیت‌هاب رایگان چت کن! 👨🏻‍💻 به‌ عنوان یه تحلیلگر داده، چه بخوایم کد یه مقاله رو بررسی کنیم، چه یه پروژه مرتبط با محصولمون رو آنالیز کنیم همیشه سر و کارمون با ریپوی‌های گیت‌هاب زیاده. ✏️ تو اینجور مواقع، یه دستیار هوشمند که بتونه اطلاعات لازم رو سریع بهمون بده، خیلی می‌تونه کمک کننده باشه! ✅ روش اول: استفاده از GithubChat! یه پروژه اِپن سورس که با AdalFlow ساخته شده.👇 ┌ 💬 GithubChat └ 🐱 GitHub-Repos ☑️ روش دوم: فقط کافیه توی لینک (URL) گیت‌هاب، "hub" رو با "ingest" جایگزین کنی، بعدش یه نسخه متنی از کل کدبیس رو می‌گیری! اینطوری خیلی راحت هر ریپوی گیت‌هاب رو به متن تبدیل می‌کنی و ازش توی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) استفاده می‌کنی. 📹 نحوه پیاده سازی هر دو روش هم داخل ویدیوی بالا هست. 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

📢بوت‌کمپ تحلیل داده رهنماکالج: این بوت‌کمپ ۸ هفته‌ای برای علاقه‌مندان کار با داده و حل مسئله، به صورت ترکیبی از کارگاه‌های حضوری (پنجشنبه ها) و آنلاین طراحی شده است. پیش نیاز دارد؟ برای حضور موفق در این بوت‌کمپ آموزشی، لازم است آشنایی قبلی با یک زبان برنامه‌نویسی داشته باشید. چه چیزهایی می‌آموزیم؟ 🔸 داستان‌سرایی با داده 🔸 تصمیم‌سازی با داده 🔸 آمار 🔸 زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و SQL 🔸 جمع‌آوری داده 🔸 آماده‌سازی داده 🔸 مثال‌های واقعی کسب‌وکار 📍منتورینگ و پروژه‌محور بودن: در کل این مسیر منتورها همراه شما هستند تا هر کجا سوال یا نیاز به راهنمایی داشتید، به شما کمک کنند. با کار تیمی و پروژه عملی آموخته‌ها را به مهارت تبدیل می‌کنیم. 📌فرایند ثبت‌نام: برای ثبت‌نام لازم است چالش ورودی را از سایت رهنماکالج دانلود کنید و پس از انجام آن، همراه رزومه خود، در سایت ارسال کنید. 📎اطلاعات کامل بوت‌کمپ تحلیل داده 🆔@Rahnemacollege

🔥 با ۷۹ هزار تومن هر چی میخوای یاد بگیر! 🔥   🎉 جشنواره شگفتی فرادرس 🎉   ♨️ ۵۵۰ آموزش منتخب، فقط ۷۹ هزار تومن ♨️   🔻 برای مشاهده آموزش‌ها و شروع یادگیری، همین حالا وارد لینک زیر شوید:   🔗 فهرست ۵۵۰ آموزش — [کلیک کنید]   ➕ کد تخفیف ۵۰ درصدی برای سایر آموزش‌ها: TAK58   ▫️ مشاهده سایر آموزش‌ها [+] 🔄 FaraDars - فرادرس

💥 شروع شد.. مسیرهای حرفه ای: 🎯 دانشمند داده و مهندس هوش مصنوعی دایکه 🎯 Dayche Data Scientist & ML/AI Engineer 👈 ثبت نام در طرح های پرداخت متنوع نقد . اقساط . دانشجویی . شهریه معوق 🌐 t.me/daycheapply 👈 برنامه نویسی پایتون . آمار و داده کاوی . تحلیل بیگ دیتا . مهارت‌های نرم‌افزاری . ریاضیات AI . یادگیری ماشین پیشرفته . یادگیری عمیق پیشرفته . MLOps . SDLC .  پردازش ابری AWS/GCP . مدل‌های مولد و زبانی LLM/VLM ✍️مشاوره کامل قبل ثبت نام: 👇👇 ✅ دایرکت: ➡️ @daycheapply ✅ تماس مستقیم:  📞 021-910-96122 ✅ پیامک: ارسال کد 1 به 📲 0930-0214441 ✅ اطلاعات بیشتر: 🌐 Dayche.com

🔰 چطور در سال 2025 دانشمند داده بشیم؟ 👨🏻‍💻 اگه می‌خواین تو دیتا ساینس حرفه‌ای بشین، این مسیر رو دنبال کنین! من یه نقشه راه کامل با بهترین منابع رایگان آماده کردم که می‌تونین مهارت‌های ضروری این حوزه رو یاد بگیریم. 🔢 گام اول: ریاضیات و آمارت رو قوی کن! ✏️ پایه و اساس یادگیری علم داده، ریاضیات، جبر خطی و آمار و احتمالاته. مباحثی که باید روشون مسلط بشین: ✅ جبر خطی: ماتریس‌ها، بردارها، مقادیر ویژه. 🔗 دوره: MIT 18.06 Linear Algebra ✅ حساب دیفرانسیل و انتگرال: مشتق، انتگرال، بهینه‌سازی. 🔗 دوره: MIT Single Variable Calculus ✅ آمار و احتمال: قضیه بیز، آزمون فرضیه. 🔗 دوره: Statistics 110 ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 گام دوم: برنامه‌نویسی یاد بگیر ✏️ زبان پایتون رو یاد بگیرین و باهاش حسابی کدنویسی کنین. مهم‌ترین مباحثی که باید روش مسلط بشین: ✅ پایتون: کتابخونه‌های Pandas, NumPy, Matplotlib 🔗 دوره: FreeCodeCamp Python Course ✅ زبان SQL: دستورات Join، توابع Window، بهینه‌سازی کوئری‌ها. 🔗 دوره: Stanford SQL Course ✅ ساختمان داده و الگوریتم‌ها: آرایه‌ها، لیست‌های پیوندی، درخت‌ها. 🔗 دوره: MIT Introduction to Algorithms ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 گام سوم: تمیز کردن و مصورسازی داده‌ها ✏️ یاد بگیرین چطور داده‌ها رو پردازش و تمیز کنین و بعدش یه داستان جذاب ازشون بسازین! ✅ پاکسازی داده: کار با مقادیر گمشده و تشخیص داده‌های پرت. 🔗 دوره: Data Cleaning ✅ مصورسازی داده: Matplotlib, Seaborn, Tableau 🔗 دوره: Data Visualization Tutorial ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 گام چهارم: یادگیری یادگیری ماشین ✏️ وقتشه وارد دنیای جذاب یادگیری ماشین بشین! باید این مباحث رو بلد باشین: ✅ یادگیری تحت نظارت: رگرسیون، دسته‌بندی. ✅ یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی، PCA، کشف ناهنجاری. ✅ یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی، CNN, RNN 🔗 دوره: CS229: Machine Learning ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 گام پنجم: کار با داده‌های حجیم و تکنولوژی‌های ابری ✏️ اگه قراره تو دنیای واقعی کار کنین، باید بلد باشین با داده‌های بزرگ (Big Data) و پردازش ابری کار کنین. ✅ ابزارهای داده‌های حجیم: Hadoop, Spark, Dask ✅ پلتفرم‌های ابری: AWS, GCP, Azure 🔗 دوره: Data Engineering ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 گام ششم: پروژه‌های واقعی انجام بده! ✏️ تئوری کافیه، وقتشه دست به کد بشین! پروژه‌های واقعی انجام بدین و یه پورتفولیوی قوی بسازین. ✅ مسابقات Kaggle: حل چالش‌های واقعی. ✅ پروژه‌های End-to-End: جمع‌آوری داده، مدل‌سازی، پیاده‌سازی. ✅ گیت‌هاب: پروژه‌هات رو توی GitHub منتشر کن. 🔗 پلتفرم: Kaggle 🔗 پلتفرم: ods.ai ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 گام هفتم: یادگیری MLOps و استقرار مدل‌ها ✏️ یادگیری ماشین فقط ساخت مدل نیست! باید یاد بگیرین چطور یه مدل رو استقرار بدین و مانیتور کنین. ✅ آموزش MLOps: ورژن‌بندی مدل، نظارت، بازآموزی مدل. ✅ استقرار مدل‌ها: Flask, FastAPI, Docker 🔗 دوره: Stanford MLOps Course ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 گام هشتم: به‌روز بمون و شبکه‌سازی کن ✏️ علم داده هر روز در حال تغییره، پس لازمه که هر روز خودتون رو آپدیت کنین و با آدمای باتجربه و متخصص این حوزه مرتب در ارتباط باشین. ✅ مقالات علمی بخونین: arXiv, Google Scholar ✅ با کامیونیتی داده در ارتباط باشین: 🔗 سایت: Papers with code 🔗 سایت: AI Research at Google 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🔹 سمپوزیوم روانکاوی و هوش مصنوعی 🔹 " دیدگاهی نوین به هوش مصنوعی از دریچه روانکاوی " 🔸 سخنرانان: 🎙 لوکا پوساتی– تئوریسین و استاد دانشگاه تونته، هلند _موضوع:_ هوش مصنوعیِ Deadbotها*و [فرآیند] سوگواری 🎙 فاطمه ناجی میدانی– درمانگر تحلیلی و عضو رسمی iPSA _موضوع_ : ادیسه‌ای بی‌پایان: روانکاوی،AI  و پیچیدگی [مسأله‌ی] جنسیت 🔹 گروه پژوهشی GRT: خشایار غفاری حسینی،کیارش رحمانی و سوگند کریمی_ سخنران: خشایار غفاری‌حسینی، پژوهشگر هوش مصنوعی، ژاپن _موضوع_ : آیا روانشناسی می‌تواند به درک هوش مصنوعی کمکی کند؟ **Deadbots  به ربات‌هایی مبتنی بر هوش مصنوعی گفته می‌شود که از داده‌های دیجیتالی افراد فوت‌شده برای شبیه‌سازی تعاملات با آن‌ها استفاده می‌کنند. این فناوری در فرایند سوگواری، همراه کاربران می‌شود. 🗓 جمعه ۱۹ بهمن ⏰ ساعت ۱۷:۳۰ به وقت ایران «فارسی و انگلیسی» ✉️ هزینه این نشست ۳۰۰ هزار تومان می باشد، جهت ثبت‌نام لطفا نام و نام خانوادگی و فیش واریزی را  به @mahoor_psychoanalysis در تلگرام ارسال نمایید. با تشکر دپارتمان تحلیلی ماهور

💥 جشن یادگیری با تخفیف ۵ تا ۲۵٪ به مناسبت اعیاد شعبانیه‼️ 🔄 سه دوره آموزشی، یک فرصت طلایی🔄 ✅ دوره اول: دوره جامع علم داده و هوش مصنوعی 09377516759 ✅ دوره دوم: دوره جامع هوش تجاری 09377516682 ✅ دوره سوم: دوره تحلیل داده‌های کسب‌وکار و آمادگی آزمون IIBA®-CBDA 09377516835 ⏰ فرصت محدود - همین امروز ثبت‌نام کنید! 🕘 برای اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام، با کارشناس هر یک از دوره ها ارتباط برقرار نمایید یا به [لینک سایت] مراجعه فرمایید. 📨 Telegram | 📱 linkedin | 🌐 Instagram | 🌐 website

راه‌اندازی دیتاسنتر آروان‌کلاد در اروپا ☁️ با اضافه شدن دیتاسنتر جدید اروپا به محصول سرور مجازی آروان‌کلاد، شما می‌توانید ابرک‌های خودتان را در آلمان هم راه‌اندازی کنید. 🌍 ویژگی‌ متمایز این دیتاسنتر، ترافیک دانلود و آپلود رایگان تا ۱۰ ترابایت به‌شکل ماهانه است. با ایجاد ابرک در این دیتاسنتر از امکاناتی مانند موارد زیر نیز بهره‌مند شوید: ✅ امکان استفاده از IPv6 رایگان ✅ قابلیت پشتیبان‌گیری ✅ پرداخت به شکل ساعتی و روزانه ✅ و... 🎁 برای ساخت سرور مجازی در آلمان با ۳۰٪ تخفیف ویژه، همین حالا در حساب کاربری خود به بخش سرور بروید و ابرک جدیدتان را در دیتاسنتر گوته ایجاد کنید. 📌 برای دریافت اطلاعات بیش‌تر به لینک زیر بروید: https://r1c.ir/x8r7f ☁️ @ArvanCloud

🟡 دوره آموزشی برنامه نویسی Python🎓  مهارتی که به شما قدرت تغییر دنیا را می دهد! با پایتون آینده ای درخشان بسازید... 💰ویژه ورود به بازار کار 💰 🔻شروع دوره ۳۴ به صورت حضوری از ۲۱ بهمن 🔻شروع دوره ۳۵ به صورت آنلاین از ۱۹ بهمن 🔻با ارائه گواهینامه معتبر و قابل ترجمه 🔻تخفیف و اقساط حکمت کارت 🔻ثبت نام برای عموم آزاد است 📍 محل برگزاری: جهاد دانشگاهی صنعتی امیرکبیر ✅ ثبت‌نام: @amirkabirjde_admin 👈 [اطلاعات بیشتر] - ۰۲۱۸۸۸۰۷۰۰۸ #برنامه_نویسی #آموزش_پایتون #Python #آموزش_Python #جهاد_دانشگاهی @amirkabirjde

🔴 اولین AI Copilot ویژه دیتاساینستیست‌ها! 👨🏻‍💻 معرفی می‌کنم؛ Data Copilot یه دستیار خفن از Mito. دستیار هوشمندی که شیوه کار با Jupyter Notebook رو برای همیشه براتون تغییر می‌ده و باعث میشه سریع‌تر، راحت‌تر و بهینه‌تر کار کنین. ✏️ چرا عاشقش می‌شین؟ 🔢 کد رو فوری براتون می‌نویسه: فقط ازش بپرسین، خودش کد رو تولید می‌کنه. 🔢 خطاها رو تو چند ثانیه رفع می‌کنه: دیگه ساعت‌ها وقتتون روی دیباگ هدر نمی‌ره. 🔢 کدتون رو بهینه می‌کنه: پیشنهادهای هوشمند برای بهینه‌سازی می‌ده. 🔢 دیتافریم‌هاتون رو تعاملی می‌کنه و نمودارها رو خودکار می‌سازه. 🔢 تحلیل داده رو از صفر تا صد براتون انجام می‌ده: از پاکسازی داده‌ها گرفته تا ویژوال‌سازی، همه‌چی رو ساپورت می‌کنه! ✔️ و بهترین قسمتش؟ اوپن سورسه و فقط با یه دستور نصب میشه. فقط کافیه این یه خط رو اجرا کنین:👇

pip install mito-ai mitosheet

┌ 🤖 AI Copilot ├ 📄 Mito └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🎓 آخرین فرصت را از دست ندهید! ۵ روز پرتخفیف 💢دوره آنلاین آموزش طراحی سایت Web Design HTML،CSS،JavaScript ⬅️روزهای یکشنبه و سه شنبه ساعت17:00 الی 20:00 ✅در دوره آموزشی طراحی سایت Web Design با مطالب زیر آشنا می‌شوید: آموزش HTML آموزش CSS آموزش فریمورک Bootstrap5 آموزش زبان برنامه نویسیJavaScript (ES6) آموزش کار با کتابخانه React 👈 این دوره پیش نیاز ندارد ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🌐کسب اطلاعات بیشتر و ثبت نام با 15% تخفیف:👇 https://B2n.ir/z26875 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📞تلفن ثبت نام: 02167641999 📱مشاوره تلگرام : 09377533910 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

✅ پنج درسی که تو 5 سال اولم به عنوان یه دانشمند داده یاد گرفتم: 🔢 اول داده، بعد مدل! ✏️ قبل از اینکه توی انتخاب مدل و مدل سازی غرق بشی، اول ببین اصلاً داده‌‌هایی که داری درست و تمیزه یا نه. 70% کار یه پروژه ML، تمیز کردن داده‌هاست، نه مدل زدن! پس اول داده‌هاتو بررسی و تمیز کن، بعد برو سراغ مدل! ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 انتخاب متریک درست، شاه‌کلید موفقیته! ✏️ هر مدلی که بزنی، بدون یه متریک درست، هیچ ارزشی نداره. یه مدل ممکنه روی کاغذ عالی به نظر بیاد، ولی اگه متریک درستی برای سنجیدنش نداشته باشی، نمی‌فهمی واقعاً خوبه یا نه. دقت (accuracy) همیشه بهترین گزینه نیست! گاهی F1-score یا AUC-ROC مهم‌تره. پس متریک رو هوشمندانه انتخاب کن. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 همیشه کارِ تو با ساده‌ترین روش شروع کن! ✏️ قبل از این که مدل‌های سنگین و پیچیده رو امتحان کنی، یه بیس‌لاین (Baseline) ساده بزن. لازم نیست از همون اول مدل‌های پیچیده‌ای مثل شبکه‌های عصبی رو بیاری وسط. خیلی وقتا یه مدل ساده مثل رگرسیون خطی یا حتی یه رول‌بیس می‌تونه کلی از کارت رو راه بندازه. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) واجبه! ✏️ بله، واجبه! چون با EDA می‌فهمی توی دیتاستت چی می‌گذره. پس قبل از مدل‌سازی، یه نگاه دقیق به داده‌هات بنداز. ببین توزیع‌شون چطوریه، مقدارهای گمشده (Missing Values) داری یا نه، داده‌های پرت (Outliers) چقدرن. این کار بهت کمک می‌کنه بفهمی چه ویژگی‌هایی مهمن و از اول، مسیر رو درست بری. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 کدت رو طوری بنویس که چند وقت بعد خودت هم بفهمیش! ✏️ قابلیت تکرارپذیری، یعنی هر کسی بتونه کدت رو اجرا کنه و همون نتیجه رو بگیره. بارها پیش میاد که یه ماه بعد برمی‌گردی سراغ کدی که نوشتی و هیچی ازش نمی‌فهمی! همیشه مرتب کدنویسی کن و از notebooks بی‌نظم دوری کن، از کامنت‌گذاری، نسخه‌بندی (Git)، logging و documentation استفاده کن. ✍️ اگه اینارو زودتر می‌دونستم، کلی از زمانم ذخیره می‌شد! 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

✅ 5 درسی که تو ۵ سال اولم به عنوان یه دانشمند داده یاد گرفتم: 🔢 اول داده، بعد مدل! ✏️ قبل از اینکه توی انتخاب مدل و مدل سازی غرق بشی، اول ببین اصلاً داده‌‌های که داری درست و تمیزه یا نه. ۷۰٪ کار یه پروژه ML تمیز کردن داده‌هاست، نه مدل زدن! پس اول داده‌هاتو بررسی و تمیز کن، بعد برو سراغ مدل! ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 انتخاب متریک درست، شاه‌کلید موفقیته! ✏️ هر مدلی که بزنی، بدون یه متریک درست، هیچ ارزشی نداره. یه مدل ممکنه روی کاغذ عالی به نظر بیاد، ولی اگه متریک درستی برای سنجیدنش نداشته باشی، نمی‌فهمی واقعاً خوبه یا نه. دقت (accuracy) همیشه بهترین گزینه نیست. گاهی F1-score یا AUC-ROC مهم‌تره. پس متریک رو هوشمندانه انتخاب کن. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 همیشه کارِ تو با ساده‌ترین روش شروع کن! ✏️ قبل از این که مدل‌های سنگین و پیچیده رو امتحان کنی، یه بیس‌لاین (Baseline) ساده بزن. لازم نیست از همون اول مدل‌های پیچیده‌ای مثل شبکه‌های عصبی رو بیاری وسط. خیلی وقتا یه مدل ساده مثل رگرسیون خطی یا حتی یه رول‌بیس می‌تونه کلی از کارت رو راه بندازه. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) واجبه! ✏️ بله، واجبه! چون با EDA می‌فهمی توی دیتاستت چی می‌گذره. پس قبل از مدل‌سازی، یه نگاه دقیق به داده‌هات بنداز. ببین توزیع‌شون چطوریه، مقدارهای گمشده (Missing Values) داری یا نه، داده‌های پرت (Outliers) چقدرن. این کار بهت کمک می‌کنه بفهمی چه ویژگی‌هایی مهمن و از اول مسیر رو درست بری. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 کدت رو طوری بنویس که چند وقت بعد خودت هم بفهمیش! ✏️ قابلیت تکرارپذیری، یعنی هر کسی بتونه کدت رو اجرا کنه و همون نتیجه رو بگیره. بارها پیش میاد که یه ماه بعد برمی‌گردی سراغ کدی که نوشتی و هیچی ازش نمی‌فهمی! همیشه مرتب کدنویسی کن و از notebooks بی‌نظم دوری کن، از از کامنت‌گذاری، نسخه‌بندی (Git)، logging و documentation استفاده کن. ✍️ اگه اینارو زودتر می‌دونستم، کلی از زمانم ذخیره می‌شد! 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

❇️ آخرین فرصت — ۶۰ درصد تخفیف ویژه در فرادرس، بهترین فرصت یادگیری!‎   🎓 از دروس دانشگاهی تا مهارت‌های کاربردی   🎁 کد تخفیف: YAD56   👇 بعضی از پر‌فروش‌ترین آموزش‌ها 👇   ▫️ مجموعه آموزش ابزارهای علم داده – جامع و کاربردی   ▫️ مجموعه آموزش هوش مصنوعی با پایتون   ▫️ مجموعه آموزش پایتون برای علم داده   ▫️ مجموعه آموزش پایتون برای یادگیری عمیق   ▫️ مجموعه آموزش برنامه نویسی پایتون   📚 مشاهده سایر آموزش‌ها - [کلیک کنید] 🔄 FaraDars - فرادرس