Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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 50 105 подписчиков, занимая 2 664 место в категории Технологии и приложения и 6 693 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 50 105 подписчиков.
Согласно последним данным от 29 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -268, а за последние 24 часа — 8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.22%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.94% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 616 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 475 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
- 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 июня, 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.
50 105
Подписчики
+824 часа
-87 дней
-26830 день
Архив постов
50 099
⭕️ دسترسی رایگان به محبوب ترین دوره های لینکدین
🔥 دسترسی به محتوای 20 دوره محبوب لینکدین👌🏼
🔷 شبکه لینکدین 20 دوره آموزشی و محبوب خود را تا 31 آگوست 2022 کاملا #رایگان کرده است. از این تعداد، لینک 5 دوره که مرتبط با حوزه #علم_داده است در زیر قرار گرفته است. میتوانید برای دسترسی کامل به هر 20 دوره نیز از لینک آخر استفاده نمایید.
┌🏷 The 20 Most Popular LinkedIn Courses
├ 1️⃣ Learning Python
├ 2️⃣ SQL Essential Training
├ 3️⃣ Power BI Essential Training
├ 4️⃣ Excel Essential Training
└ 5️⃣ Project Management Foundations
📚 The 20 Most Popular LinkedIn Courses
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
🔴 نقشه راه «یادگیری علم داده» از زبان زاک ویلسون
✍🏼 زاک ویلسون / مهندس داده در Airbinb
🔷 اگر با تجربه الانم میخواستم #Datascience را دوباره از ابتدا شروع کنم، مباحث بیشتری را به ترتیب، با اولویت بندی زیر یاد میگرفتم:
🟩 ریاضیات و آمار را از پایه یاد بگیرید :
◼️ فاصله اطمینان، مقادیر p و توزیع ها را بیاموزید.
◻️ یادگیری آزمون فرضیه
◼️ مشتقات و انتگرال ها را یاد بگیرید.
◻️ حساب دیفرانسیل و انتگرال چند متغیره را با ۳ متغیر یا بیشتر یاد بگیرید.
◼️ درباره ماتریس ها، بردارهای ویژه و تانسورها بیاموزید.
🔔 من احساس می کنم که کمبود دانش در مورد ریاضیات و آمار پایهای چیزی است که می تواند مانع از تلاش شما برای ورود به علم داده شود یا شما را از پیشرفت باز دارد. برای اینکه دانشمند داده شوید نباید ریاضیات را یاد بگیرید، باید ریاضیات را دوست داشته باشید.
🟥 ذهنیت حل مسئله داشته باشید :
◼️ علم تصمیم گیری و تجزیه و تحلیل را بیاموزید.
◻️ چارچوب تصمیم گیری صحیح را بیاموزید.
◼️ یادگیری نمودارهای تصمیم گیری (درختها، نمودارهای تأثیر و...)
◻️ ارزش اطلاعات / بصیرت / کنترل را بیاموزید.
◼️ قاطعیت در مقابل حقیقت را بیاموزید.
◻️ تحلیل حساسیت را از دیدگاه تصمیم گیری بیاموزید.
◼️ درباره حالتهای ریسک و کارکرد و فواید توابع بیاموزید.
🔔 هیچ چیز به اندازه #دادههای_دنیای_واقعی شما را در مقابل یادگیری علم داده آماده نمیکند و هیچ چیز به اندازه #ذهنیت_حل_مسئله شما را در پیشبرد پروژهها کمک نمیکند.
🟪 مهارت های داده را یاد بگیرید :
◼️ یادگیری SQL
◻️ یادگیری توابع JOINs، aggregations، window
◼️ یادگیری پایتون
◻️ پانداس از کتابخانههای پایتون و NumPy، PyTorch، TensorFlow را امتحان کنید.
◼️ در پایتون یا Tableau/Power BI ایتفاده کنید.
◻️ اعتبارسنجی و پاکسازی داده ها را یاد بگیرید.
🟧 آزمایشات را یاد بگیرید :
◼️ تست های A/B را یاد بگیرید.
◻️ معیارها را یاد بگیرید.
◼️ یاد بگیرید که چگونه از آزمون فرضیه استفاده کنید.
🟨 یادگیری مدلینگ :
◼️ با رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک آشنا شوید.
◻️ درباره درخت های تصمیم، SVM ها و شبکه های عصبی بیاموزید.
◼️ در مورد تکنیک های گروهی مانند XGBoost و جنگل تصادفی بیاموزید.
◻️ در مورد ارزیابی مدل، دقت در مقابل یادآوری، مثبت کاذب و منفی کاذب بیاموزید.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ بیش از 20+ دوره رایگان علم داده دانشگاه هاروارد
📂 دسترسی کامل به محتوای دوره + گواهینامه
🔷 در سایت دانشگاه Harvard بیش از 140دوره رایگان در زمینه های مختلف آموزشی وجود دارد که از این تعداد، بیش از 20 دوره مربوط به حوزه علم داده است.
1️⃣ 23 دوره رایگان علم داده
2️⃣ 14 دوره رایگان علوم کامپیوتر
3️⃣ 10 دوره رایگان برنامه نویسی
✅ میتوانید از طریق لینک زیر به این دورههای رایگان دانشگاه هاروارد دسترسی داشته باشید :👇🏼
┌ 🏷 Free Courses at Harvard University
├ ◼️ 23 Free Data Science Courses
├ ◻️ 10 Free Programming Courses
└ ◼️ 14 Free Computer Science Courses
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ محتوای رایگان سایت 365DataScience
📂 شروع یادگیری علوم داده به صورت رایگان👌🏼
🔷 آکادمی 365DataScience، برگزار کننده دورههای علوم داده، قابلیتی را فراهم کرده تا به مجموعه ای از دروس در هر دوره، به رایگان دسترسی داشته باشید و مهارت هایی را که برای موفقیت در محیط کسب و کار مبتنی بر داده امروزی نیاز دارید، به دست آورید.
🚀 ویژگیهای محتوای این دورهها عبارتند از :
1⃣ بیش از 39 ساعت آموزش ویدیویی
2⃣ بیش از 187+ تمرین عملی
3⃣ قابلیت دانلود مطالب
4⃣ رزومه ساز درون پلتفرمی
5⃣ پشتیبانی با مدرس اختصاصی
✅ میتوانید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به این محتوا دسترسی داشته باشید :👇🏼
☑️ Start Learning Data Science Free
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
🔴 6 کتاب «یادگیری ماشین با پایتون» که باید در برنامه یادگیریتان قرار دهید! / + نسخه PDF کتاب
📘 مقدمه ای بر یادگیری ماشین با پایتون
📝 اگر حتی به عنوان یک مبتدی از پایتون استفاده می کنید، این کتاب برای شماست. در این کتاب راه حل های یادگیری ماشین را به شما آموزش می دهد و مراحل لازم برای ایجاد یک برنامه یادگیری ماشین موفق با پایتون و کتابخانه scikit-learn را خواهید آموخت.
📥 لینک دانلود: Introduction to ML with Python
📗 یادگیری ماشین با پایتون برای مبتدیان
📝 در این کتاب آموزش جنبههای تئوری یادگیری ماشین با جنبههای عملی برابری است. در نیمه اول کتاب با آنالیز و تجسم دادهها (با جزئیات کامل) آشنا میشوید و در نیمه دوم، با یادگیری ماشین و مدلهای آماری برای علم داده.و با مثالهای عملی کار با این تکنیکها را یاد میگیرید.
📥 لینک دانلود: Python ML for Beginners
📕 آموزش یادگیری ماشین با پایتون
📝 این آموزش برای فارغ التحصیلان و دانشجویانی است که در هر سطحی (مبتدی یا پیشرفته) به یادگیری ماشین علاقه دارند. برای فهم بهتر این کتاب، خواننده علاوه بر دانش اولیه AI، باید با Python، NumPy، Scikit-learn، Scipy، Matplotlib آشنایی داشته باشد.
📥 لینک دانلود: ML with Python Tutorial
📒 یادگیری ماشین عملی با پایتون
📝 این کتاب راهنمای کامل پیاده سازی نظری، فنی و عملی یادگیری ماشین در حوزه های مختلف صنعت است و نشان می دهد که چگونه پروژه های علم داده و یادگیری ماشین در دنیای واقعی اجرا می شوند.
📥 لینک دانلود: Practical ML with Python
📙 پروژه های یادگیری ماشین با پایتون
📝 اگر پایتون را میشناسید و میخواهید از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده کنید، این کتاب را انتخاب کنید. چه بخواهید از صفر شروع کنید یا دانش یادگیری ماشین خود را گسترش دهید، این یک منبع ضروری است.
📥 لینک دانلود: Python ML Projects
📓 یادگیری عمیق با پایتون
📝 این کتاب با آشنا کردن شما با چارچوبهای یادگیری عمیق مانند Keras، Theano و Caffe، شکاف بین مباحث آکادمیک و صنعت را پر میکند. این کتاب به طور خلاصه پیش نیازهای ریاضی و اصول یادگیری عمیق را پوشش می دهد و شما را به نقطه خوبی از نظر تسلط بر مباحث یادگیری عمیق میرساند.
📥 لینک دانلود: Deep Learning with Python
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
📚 #نکته_آموزشی / ✍🏼 ایان کی - تحلیلگر داده
🔔 تجزیه و تحلیل داده ها، «علم داده» نیست!
🔷 درست است که هر دو با داده ها کار می کنند، اما چند تفاوت وجود دارد. اینجا یک تفکیک است ... دانستن این تفاوتها می تواند به نقشه راه یادگیری شما کمک کند.
◼️ تحلیلگر داده: داده ها را جستجو و کاوش میکند، پاکسازی دادهها را انجام میدهد، روندها را کشف میکند و تجسم سازی را توسعه میدهد. از ابزارهایی مانند Excel، SQL، ابزارهای BI و کمی پایتون استفاده می کند.
◻️ علم داده: پردازش، پاکسازی و تأیید صحت دادهها. از ابزارهایی مانند Spark/Hadoop در SQL استفاده میکند، در ابزار BI متخصص و به پایتون/ R مسلط است.
🔺 «شبیه هم هستند اما شبیه هم نیستند!»
🔶 در مسیر یادگیری علم داده، دانستن اینکه دقیقاً به چه ابزارهایی علاقه مند هستید، می تواند شما را بدون اتلاف وقت، در مسیر صحیح یادگیری قرار دهد، تا وقتتان را صرف یادگیری ابزارهایی کنید که به کاری که می خواهید انجام دهید مرتبط نیستند.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
🔴 کتابچه بینظیر «راهنمای موفقیت در مصاحبههای شغلی یادگیری ماشین»
📂 شغل رویایی خود را بدست آورید!
👔 از شکار تا پذیرش!
🔷 هدف این راهنما این است که به شما نشان دهد در کل فرآیند مصاحبه شغلی، از نقطه A تا Z، باید چه کارهایی انجام دهید. چه به عنوان یک مهندس ML، چه یک تحلیلگر داده، دانشمند داده، یا هر نقشی که دارید.
✅ در این سند از تجربیات مصاحبه های شغلی بسیاری از متخصصان موفق داده استفاده شده است که امروزه در شرکتهای بزرگی به عنوان یک دانشمند داده، مهندس ML و یا تحلیلگر داده مشغول به کار هستند.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
🔴 «شروع حرفهای در علم داده»
📂 هر آنچه که باید از علم داده بدانید!
🔷 فضای علم داده مانند یک دریا است و بدون هدایت مناسب ممکن است غرق شوید. این سند به شما کمک می کند تا شروعی حرفه ای در علم داده داشته باشید و کارهای درست را به روش صحیح انجام دهید.
✅ در این سند به مباحثی چون؛ «نقشهای علم داده، مهارتهای موردنیاز، متمایز کردن پروژههای خود، ساخت حرفهای پروفایل Kaggle، بهترین روشها در GitHub، رزومه سازی، مصاحبه تلفنی و حضوری، حقوق و دستمزد و...» پرداخته شده است.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ شروع ثبت نام بوت کمپ رایگان «مهندسی ML»
📂 آموزش تمام مباحث یادگیری ماشین در 12 هفته!
🔷 الکسی گریگورف از دانشمندان داده و موسس DataTalks.Club امسال نیز همانند سال پیش، دوره رایگان «مهندسی یادگیری ماشین» را در 4 ماه و از September 2022 آغاز میکند.
🔶 تا الان بیش از +2000 نفر در این دوره ثبت نام کردهاند. این بوت کمپ شامل سرفصلهای «مبانی علم داده، رگرسیون، یادگیری عمیق، درخت تصمیم، سرویس Kubernetes و TF و... میشود.»
☑️ پیش نیازهای دوره:
1️⃣ پایتون (در طول دوره نیز میتوانید آن را یاد بگیرید)
2️⃣ آشنایی قبلی با جبرخطی (مثلا در دوره دانشگاه)
3️⃣ تجربه قبلی برنامهنویسی
✅ میتوانید از طریق لینک زیر ثبت نام این دوره را انجام دهید تا به محض شروع دوره در ماه آینده، یادگیری را آغاز کنید. 👇🏼
🏷 دوره مهندسی یادگیری ماشین
📥 لینک ثبت نام: ML Zoomcamp
📝 اطلاعات بیشتر: Taking the Course
📆 شروع دوره: از 5 سپتامبر 2022 / 14 شهریور
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ انجام 30 پروژه علم داده در 30 روز / رایگان
📂 همراه با ویدیوها + اسلایدها + فایلهای پروژه🔥
🔷 اوری اسمیت از متخصصان علم داده در ویدیویی اعلام کرد، از "یکم آگوست" چالش جذاب و کاملا رایگانی را آغاز کرده و قرار است در این چالش، «۳۰ پروژه علم داده را در ۳۰ روز» انجام دهد و تمامی منابع این پروژهها را از ویدیوهای آموزشی گرفته، تا اسلایدها و کدها به رایگان در اختیار همگان قرار دهد.
🔶 این پروژهها با نرم افزارهای مختلف آنالیز داده مانند Power BI, Tableau, R, Python انجام میشود و موضوعاتی بسیاری را از پیش بینی بازار سهام با پایتون تا آنالیز دادههای تسلا و Airbnb را پوشش میدهد.
🔺 این پروژهها باید در ۲۴ ساعت انجام شوند، در غیر این صورت اوری روز بعد به عنوان جریمه باید ۲ پروژه انجام دهد!
✅ میتوانید از طریق لینک زیر به منابع این دوره (ویدیوهای آموزشی، جزوات، فایلها و کدهای پروژه) دسترسی داشته باشید :👇🏼
┌ 🏷 Building 30 DS Projects in 30 Days
├ 📊 30 Data Science Projects in 30 Days
└ 📚 Get all the code, data, files
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ دوره رایگان «یادگیری عمیق» در 15 هفته!
📂 همراه با ویدیوها + اسلایدها و تمرینات🔥
🔷 این دوره رایگان یادگیری عمیق به بررسی جدیدترین تکنیکها و ترفندها در یادگیری عمیق میپردازد و طیف گستردهای از مفاهیم Deep Learning را پوشش میدهد.
🔶 این دوره رایگان که توسط دانشگاه نیویورک تهیه شده و توسط یک محقق و متخصص مشهور یادگیری عمیق (Yann LeCun) تدریس میشود، نشان دهنده یک فرصت فوق العاده یادگیری برای همه است.👌🏼
✅ میتوانید از طریق لینک زیر به طور کاملا رایگان به منابع این دوره (ویدیوهای آموزشی، جزوات، تمارین) دسترسی داشته باشید :👇🏼
📥 لینک دوره: DEEP LEARNING
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ کتاب رایگان «علم داده و یادگیری ماشین»
📂 کاربرد ریاضیات و روشهای آماری در علم داده
🗂 به همراه فایل پروژهها و راهنمای حل المسائل
🔷 این کتاب که حاصل دورههای مختلف علوم داده و یادگیری ماشین در دانشگاههای کوئینزلند و نیو ساوت ولز استرالیاست، به «پوشش تمامی مباحث کاربردی ریاضیات و آمار در علم داده» میپردازد و در نهایت برای فهم بیشتر ، این مباحث در قالب پروژههایی با زبان برنامهنویسی پایتون عملی میشوند.
✅ شما میتوانید نسخه PDF و آپدیت شده این کتاب را (2022 8May)، به همراه فایلهای پروژه و راهنمای حل المسائل، از طریق لینکهای زیر دریافت کنید : 👇🏼
┌ 🏷 DS & ML: Mathematical & Statistical
├ 📕 DS & ML: Mathematical & Statistical
├ 💻 Python code (GitHub)
├ 📖 DS & ML: Solutions Manual
└ 📝 DS & ML: Errata
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ دوره رایگان برنامه نویسی با پایتون
📂 بدون نیاز به دانش قبلی برنامه نویسی👌🏼
🔷 آکادمی Codecademy دوره Python 3 مجموعه خود را که آخرین و بهترین نسخه از این زبان محبوب برنامهنویسی است، برای "مدت محدودی" به مجموعه دورههای رایگان خود اضافه کرده است.
🔔 شما میتوانید «تا ۹ آگوست» این دوره را رایگان بگذرانید و مدرک پایان دوره دریافت کنید. این دوره بدون نیاز به دانش قبلی برنامهنویسی هست و با تکمیل دوره، به شما گواهینامه پایان دوره اعطا میشود.
1️⃣ 100% رایگان است + مدرک پایان دوره
2️⃣ شامل ۱۴ درس، ۱۲ کوییز و ۱۲ پروژه
✅ میتوانید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به این دوره دسترسی داشته باشید :👇🏼
🔘 Learn Python 3
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ معرفی بهترین کتابخانه های پایتون
📂 در حوزه «علم داده» و «یادگیری ماشین»
🔷 بر اساس آمار، هم چنان زبان برنامهنویسی پایتون پرکاربردترین زبان بین دانشمندان داده است. لذا آشنایی با بهترین کتابخانههای این زبان محبوب، همواره یکی از دغدغههای اصلی کاربران این حوزه بوده است.
✅ مجموعه جزوات زیر، که از بهترین اساتید و دانشمندان داده گردآوری شده، به معرفی بهترین کتابخانههای پایتون در حوزه «علم داده» و «یادگیری ماشین» میپردازد. میتوانید با کلیک روی هر عنوان، نسخه PDF این جزوات را دریافت نمایید :👇🏼
┌ 🏷 Top Python Libraries for DS & ML
├ ◼️ Python Libraries for DS & ML
├ ◻️ Python Libraries for Data Analysis
├ ◼️ 15 Python Libraries for Data Science
└ ◻️ Top 20 Python Libraries for DS
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ کتاب رایگان «Analytical Skills for AI & DS»
🔷 پلتفرم آموزشی O'Reilly در اقدامی کتاب «مهارتهای تحلیلی برای هوش مصنوعی و علم داده» را به رایگان در اختیار مخاطبان خودش قرار داده است.
🔶 این کتاب، احتمالاً یکی از مهم ترین ابزارهای آموزشی شما در جعبه ابزار تحلیلیتان، خواهد بود. زیرا به شما مجموعه مهارتهای آزمایش شده در دنیای واقعی را ارائه میدهد که به کمک آنها میتوانید تصمیماتتان را در استفاده از دادهها و هوش مصنوعی به راهحلهای قابل تجویزتری تبدیل کنید.
✅ میتوانید نسخه PDF این کتاب را از طریق لینک زیر دریافت کنید: 👇🏼
📚 Analytical Skills for AI and Data Science
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ معرفی سایت آموزشی با دورههای کاملاً رایگان
📂 آموزش + تمرین + پروژه + مدرک پایان دوره
🔷 سایت Sololearn یک پلتفرم آموزشی رایگان است که بیش از ۳۰ دوره رایگان در حوزه «برنامه نویسی» و «علم داده» را به همراه تمرین، پروژه طی دوره و در نهایت مدرک پایان دوره ارائه میدهد.
✅ اینجا چندین دوره از پر طرفدارترین دورههای آموزشی این سایت قرار داده شده، اما شما میتوانید برای دسترسی به تمامی دورهها به سایت این مجموعه مراجعه کنید.
┌ 🏷 Sololearn
├ ◼️ Python for Beginners
├ ◻️ Python for Data Science
├ ◼️ Machine Learning
└ ◻️ Data Science
┌ ◼️ Python for Finance
├ ◻️ SQL
├ ◼️ R
└ ◻️ JavaScript
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
🔴 «جمع آوری بهترین منابع علم داده»
📂 معرفی بیش از +110 دوره آنلاین، کتاب، کانال یوتیوب، بلاگ، و...
🔷 همواره یافتن بهترین منابع برای یادگیری علم داده یک چالش بزرگ برای علاقهمندان است. به همین دلیل، من فهرستی از بهترین منابع را در این فایل PDF جمع آوری کرده ام.
✅ در این فایل PDF، من بیش از 110 دوره آنلاین، آموزش آنلاین، کانال های یوتیوب، بلاگ های علوم داده و کتاب های الکترونیکی را معرفی کرده ام. امیدوارم این منابع مهارت های علم داده شما را تقویت کند.
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ 10 کتاب آنلاین و رایگان علوم داده که با داشتن آنها برای حل مشکلات داده، دست برتر را خواهید داشت!
✅ آوی کومار از دانشمندان داده، در توییتی به معرفی 10 کتاب برتر و آنلاین علوم داده پرداخته که برگ برنده شما در حل مشکلات علم داده خواهد بود. شما میتوانید از طریق کلیک روی هر عنوان زیر، به هر یک از این کتب آنلاین دسترسی داشته باشید.👇🏼
◼️ 66 Days of Data Literacy
◻️ A Beginner's Guide to Clean Data
◼️ A Business Analyst’s Introduction
◻️ AI and ML For Finance 2021/22
◼️ An Introduction to Statistical Learning
◻️ Bayesian Reasoning and ML
◼️ Data Science: A First Introduction
◻️ Python Data Science Handbook
◼️ Hands-On Data Visualization
◻️ Deep Learning with Python
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
🔴 «ریاضیات موردنیاز برای علم داده»
📂 پوشش ریاضیات DS در 10 بخش!
🔷 این جزوه فوق العاده ریاضیات علم داده که توسط آفونسو باندیرا، استاد تمام دانشگاه زوریخ سوئیس تهیه شده، در ۱۰ بخش به بررسی و آموزش مباحث ریاضی موردنیاز برای علم داده میپردازد. مباحثی که شما برای موفقیت در این حوزه به یادگیری آنها نیاز دارید.
✅ هم چنین میتوانید از طریق لینک زیر ویدئوهای آموزشی، تمرینات و پروژههای آموزشی این جزوه را از صفحه شخصی این استاد دانشگاه دانلود کنید.
🏷 Afonso S. Bandeira
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
50 099
⭕️ 215+ پروژه یادگیری ماشین با حل و توضیح
🔷 در این مقاله بیش از 215 پروژه مقدماتی و پیشرفته ماشین لرنینگ که با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون حل و توضیح داده شده اند، آورده شده است. این مجموعه شامل 12 پروژه مبتدی و 200 پروژه پیشرفته می باشد.
🔶 اگر در یادگیری ماشینی تازه کار هستید، ابتدا با پروژههای سطح مبتدی شروع کنید. برای درک این پروژهها به دانش کتابخانههای پایتون مانند Numpy، Pandas، Malpotlib، Seaborn و Scikit-Learn نیاز دارید.
◻️ اگر تجربه کار با مدلها و الگوریتمهای یادگیری ماشین را دارید، پروژههای پیشرفته مناسب شماست. برای درک و کار روی این پروژه ها باید اطلاعاتی در مورد کتابخانه های Python مانند Scikit-Learn، TensorFlow، Keras و Pytorch داشته باشید.
✅ میتوانید از طریق لینک زیر به طور کاملاً رایگان به تمامی این پروژهها دسترسی داشته باشید :👇🏼
🔘 +215 ML Projects Solved & Explained
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
