Data Science | علم داده

💢 هفتمین دوره جامع هوش تجاری دانشگاه تهران از داده تا تصمیم — همه‌چیز در یک مسیر حرفه‌ای 🚀 . تو دنیایی که هر روز حجم عظیمی از داده تولید میشه،برنده کسیه که بتونه داده رو از مرحله‌ی خام تا تصمیم‌سازی هدایت کنه و این دقیقاً مهارتیه که یک متخصص واقعی هوش تجاری (BI) داره👌 🎓 توی این دوره، قدم‌به‌قدم یاد می‌گیری چطور داده‌ها رو به بینش تبدیل کنی 👇 💡 نرم افزار SQL Server: جمع‌آوری، تمیزسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل حرفه‌ای؛ نوشتن Queryهای تحلیلی و طراحی ساختار دیتابیس مناسب. ⚙️ فرآیندهای عملیاتی Data Warehouse & Modeling: تبدیل داده‌های خام به مدل‌های تحلیلی؛ طراحی Fact و Dimension و مدل‌های ستاره‌ای و گل‌برفی برای تحلیل سریع و دقیق. 🔄 فرآیندETL با SSIS: استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف؛ آماده‌سازی داده برای گزارش و داشبورد حرفه‌ای. 📊 نرم افزار Power BI: ساخت داشبوردهای پویا، تعریف KPI و Measures حرفه‌ای؛ ارائه داده‌ها به شکل بصری و تصمیم‌ساز برای مدیران. 🧠 مهارت Business Understanding & Storytelling: ترجمه داده‌ها به زبان کسب‌وکار؛ ارائه بینش‌ها در قالب داستان تحلیلی و تصمیم‌سازی هوشمند 😎 همه‌چیز پروژه‌محور و کاملاً کاربردی، از پایه تا پیشرفته ➕ اعطای گواهینامه دوزبانه دانشگاه تهران مخصوص کسایی که نمی‌خوان فقط ابزار بلد باشن، می‌خوان با داده ها تصمیم بسازن✔️ 🔥 اگه می‌خوای از پایه تا پیشرفته یاد بگیری چطور این مهارت‌ها رو در پروژه‌های واقعی پیاده کنی، در دوره جامع هوش تجاری دانشگاه تهران این مسیر رو قدم‌به‌قدم یاد می‌گیری👀 ➡️ https://tehrandata.org/courses/bi1/ 📞 09377516682 با ما همراه شوید و به جمع متخصصان هوش تجاری بپیوندید و یا جهت مشاوره رایگان تماس بگیرید. 📨 Telegram | 🌐 whatsapp | 📱 linkedin | 📱 Instagram |  🌐 website | 💬 admin #هوش_تجاری #PowerBI #SQLServer #SSIS #ETL #DataWarehouse #تحلیل_داده #BusinessIntelligence

وقتشه کارهات رو اتومات کنی! 🔥 فقط ۲۴ ساعت فرصت داری که دوره اتوماسیون با n8n کوئراکالج رو با ٪۴۰ تخفیف ویژه انتشار ثبت‌نام کنی! ✅ توی این دوره با تمرین و پروژه‌های متعدد یاد می‌گیریم چطور فرآیند‌های خودکار بسازیم، مثل: - ربات تلگرامی تولید و ارسال پست - پردازش فایل‌های PDF با مدل‌های زبانی - ربات تلگرامی نمایش قیمت لحظه‌ای ✨ بدون پیش‌‌نیاز 💳 امکان پرداخت قسطی 🔗 https://quera.org/r/nnp6r

🍉 جشنواره یلدایی اشتراک آموزشـی دیگه همه‌ی دوره‌ها به صورت نامحدود در اختیار شماست! در «جشـنواره یلدایی» آکادمی همراه اول، اشتراک آموزشی رو با تخفیف ویژه بخـرید و به دنیای وسیعی از محتواهای تخصصی و حرفه‌ای برای ارتقای مهارت‌های فردی و شغلی‌تون دسترسی داشته باشین.✌️ 📉 یک میلیـون تومان تخفیـف ویـژه 🎁 هـمـراه با هدیه ویژه «دفتـرچـه یادگیری ۱۰۴» 💎 ایـن اشتراک چه امتیازاتی برات داره؟!

✔️ دسترسی به ۲۰۰ دوره آنلاین شغل محـور ✔️ بهره‌گیری از برترین اساتید صنعت و دانشگاه ✔️ گواهینامه معتبر آکادمی

⏰ زمان جشنـواره از روز دانشجـو تا شب یلدا

🎓✖️2 اگـر دانشـجو هستـی، تخفیف خـاص‌تـر برات داریم، کافیه به سایت سـر بزنی!

🌐 برای خـرید اشتراک آموزشی روی لینک بزنین: 🔗 https://l.hamrah.academy/ltb ⭐️ @Hamrah_Academy | آکادمی همراه اول

🔴 یه خط کد بنویس، نمودار متحرک تحویل بگیر! 👨🏻‍💻 نمودارهای معمولی فقط یه لحظه از داده رو بهت نشون می‌دن؛ یه فریم ثابت. نمی‌فهمی مثلاً این خوشه‌ی داده‌ها شش ماه بعد کجا رفته. پخش شده؟ جابه‌جا شده؟ یا فشرده‌تر شده؟ ✏️ با یه قابلیت بی‌نظیر تو plotly به اسم plotly express می‌تونی فقط با یه خط کد، یه نمودار پراکندگی متحرک بسازی که نشون بده داده‌هات چطوری در طول زمان جابه‌جا می‌شن و خوشه‌هاشون عوض می‌شه. ✅ کافیه تو px.scatter یه پارامتر اضافه کنی:

animation_frame="time_column"

↙️ یعنی بهش بگی این ستونِ «زمان» رو مبنا بگیر و بر اساسش فریم‌های انیمیشن رو بساز. ⚡️ Python Libraries for Visualization 🖥 plotly express Preview 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🤖 با ایجنتِ علم داده دیتابریکس آشنا شو! 👨🏻‍💻 چرخه‌ی یه پروژه‌ی علم داده معمولاً این شکلیه: یه دیتاست تازه میاد دستت و باید کلی زمان بذاری برای EDA، نمودار زدن، مدل ساختن، تیون کردن، ارزیابی، و آخرش هم دیپلوی. ▶️ ولی با ایجنت علم داده دیتابریکس قضیه فرق می‌کنه؛ فقط با یه پرامپت معمولی بهش میگی چی می‌خوای، و اونم بقیه‌ی مسیر رو برات جلو می‌بره، یعنی: ⬅️ خودش کد رو برای EDA رو می‌نویسه، ⬅️ نمودارهای لازم رو می‌سازه تا بهتر بفهمی تو داده چی می‌گذره، ⬅️ مدل‌های ML رو می‌سازه، تیون می‌کنه و ارزیابی می‌گیره، ⬅️ و کلاً از اول تا آخر مسیر پروژه رو سریع‌تر و روان‌تر جلو می‌بره 🎞 توی ویدیو بالا هم نشنونت می‌ده که چطور این ایجنت، ایده‌هاتو از مرحله‌یِ تحلیل اولیه‌ی داده تا ساخت مدل و حتی استقرارش تبدیل به خروجی واقعی می‌کنه. ⚡️ ریپوی دمو که باهاش پیش بری: لینک 🔗 Introducing Data Science Agent 🔗 Use the Data Science Agent 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🏷 ۶ تیپ سؤال کلیدی و پرتکرار 👩 در مصاحبه‌های علم داده 👩🏻‍💻 تو این چند سال تونستم از شرکت‌های بزرگی مثل متا، گوگل و اسپاتیفای آفر علم داده بگیرم. چون فهمیدم مصاحبه‌های علم داده معمولاً حولِ همین ۶ تیپ سوال می‌چرخه. پس به جای پراکنده خوندن، هر سری برای مصاحبه، همین مدل سوالات رو هدفمند تمرین کردم. 🔢 تیپ سوالات «SQL» 📄 اول باید به مبانی SQL مسلط بشی، بعد بری سراغ مفاهیم پیشرفته‌تر مثل توابع پنجره‌ای و بهینه‌سازی کوئری. سوالات این بخش اینطوریه، مثلا: 🛑 «میانگین متحرک ۷ روزه‌ی فروش روزانه رو چطور حساب می‌کنی؟» 🛑 «با یه کوئری، ۵ تا مشتری برتر رو از نظر مجموع مبلغ خرید رو پیدا کن.» ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 تیپ سوالات «پایتون» 📄 این بخش یه‌کم عجیب‌تره، چون ممکنه ازت دو مدل سوال بپرسن: یا سوال‌های ساختمان داده و الگوریتم، یا سوال‌های تحلیل داده و ساخت مدل. مثلاً: 🔹 «یه لیست تراکنش داری؛ با پایتون درآمد کل رو حساب کن و مشتری‌هایی که بیشتر از ۵۰۰ دلار خرج کردن رو جدا کن.» 🔹 «یه آرایه از اعداد داری؛ طول بلندترین دنباله‌ی پشت‌سرهم رو پیدا کن.» ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 تیپ سوالات «مطالعهٔ موردی» 📄 اینجا می‌خوان ببینن چطور با داده، یه مسئله‌ی کسب‌وکار رو حل می‌کنی. بهترین تمرین اینه که، تو فضای واقعی کار هم تا جایی که می‌تونی پروژه‌ی عملی بزنی. مثلاً: 🔹 «یه فروشگاه آنلاین افت نگهداشت مشتری داره؛ چه‌جوری تحلیلش می‌کنی؟» 🔹 «ترافیک سایت ثابت شده؛ چطور علت‌ها رو پیدا می‌کنی و پیشنهاد بهبود می‌دی؟» ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 تیپ سوالات «آمار و تست A/B» 📄 برای برنده شدن تو این بخش مصاحبه، فقط حفظ کردن آمار کافی نیست؛ باید بلد باشی تو عمل ازش استفاده کنی. سؤال‌های رایجش مثل اینه: 🛑 «دو گروه کاربر داری با میانگین خرید متفاوت؛ چطور بررسی می‌کنی این تفاوت از نظر آماری معنی‌داره یا نه؟» 🛑 «آزمایش، نتیجه‌ی معنی‌دار داده ولی اثرش کمه؛ چطور تفسیرش می‌کنی و چه تصمیمی می‌گیری؟» ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 تیپ سوالات «یادگیری ماشین» 📄 اینجا هدف فقط ساخت مدل نیست؛ مهم‌تر اینه که بدونی مدل رو چطور ببری تو محیط واقعی و ازش استفاده کنی. مثلاً می‌پرسن: 🔹 «از صفر تا صد مدل پیش‌بینی احتمال ربات بودن یک حساب رو چطور می‌سازی؟» 🔹 «مدلت دقت بالایی داره ولی یادآوری (recall) پایینه؛ چطور بهبودش می‌دی؟» ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 تیپ سوالات «مصاحبه‌ رفتاری» 📄 باید چندتا داستان خوب آماده داشته باشی و با روش STAR تعریفشون کنی. سؤال‌هاش معمولاً این شکلیه: 🛑 «یه زمانی رو تعریف کن که مجبور شدی داده‌ی پیچیده رو برای افراد غیر فنی توضیح بدی.» 🛑 «از یه تجربه بگو که با مشکل کیفیت داده روبه‌رو شدی و چطور مدیریتش کردی.» ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🏷 6 Data Science Interview Types 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🏷 ۶ تیپ سؤال کلیدی و پرتکرار 👩 در مصاحبه‌های علم داده 👩🏻‍💻 تو این چند سال تونستم از شرکت‌های بزرگی مثل متا، گوگل و اسپاتیفای آفر علم داده بگیرم. چون فهمیدم مصاحبه‌های علم داده معمولاً حولِ همین ۶ تیپ سوال می‌چرخه. پس به جای پراکنده خوندن، هر سری برای مصاحبه، همین مدل سوالات رو هدفمند تمرین کردم. 🔢 تیپ سوالات «SQL» 📄 اول باید به مبانی SQL مسلط بشی، بعد بری سراغ مفاهیم پیشرفته‌تر مثل توابع پنجره‌ای و بهینه‌سازی کوئری. سوالات این بخش اینطوریه، مثلا: 🛑 «میانگین متحرک ۷ روزه‌ی فروش روزانه رو چطور حساب می‌کنی؟» 🛑 «با یه کوئری، ۵ تا مشتری برتر رو از نظر مجموع مبلغ خرید رو پیدا کن.» ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 تیپ سوالات «پایتون» 📄 این بخش یه‌کم عجیب‌تره، چون ممکنه ازت دو مدل سوال بپرسن: یا سوال‌های ساختمان داده و الگوریتم، یا سوال‌های تحلیل داده و ساخت مدل. مثلاً: 🔹 «یه لیست تراکنش داری؛ با پایتون درآمد کل رو حساب کن و مشتری‌هایی که بیشتر از ۵۰۰ دلار خرج کردن رو جدا کن.» 🔹 «یه آرایه از اعداد داری؛ طول بلندترین دنباله‌ی پشت‌سرهم رو پیدا کن.» ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 تیپ سوالات «مطالعهٔ موردی» 📄 اینجا می‌خوان ببینن چطور با داده، یه مسئله‌ی کسب‌وکار رو حل می‌کنی. بهترین تمرین اینه که، تو فضای واقعی کار هم تا جایی که می‌تونی پروژه‌ی عملی بزنی. مثلاً: 🔹 «یه فروشگاه آنلاین افت نگهداشت مشتری داره؛ چه‌جوری تحلیلش می‌کنی؟» 🔹 «ترافیک سایت ثابت شده؛ چطور علت‌ها رو پیدا می‌کنی و پیشنهاد بهبود می‌دی؟» ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 تیپ سوالات «آمار و تست A/B» 📄 برای برنده شدن تو این بخش مصاحبه، فقط حفظ کردن آمار کافی نیست؛ باید بلد باشی تو عمل ازش استفاده کنی. سؤال‌های رایجش مثل اینه: 🛑 «دو گروه کاربر داری با میانگین خرید متفاوت؛ چطور بررسی می‌کنی این تفاوت از نظر آماری معنی‌داره یا نه؟» 🛑 «آزمایش، نتیجه‌ی معنی‌دار داده ولی اثرش کمه؛ چطور تفسیرش می‌کنی و چه تصمیمی می‌گیری؟» ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 تیپ سوالات «یادگیری ماشین» 📄 اینجا هدف فقط ساخت مدل نیست؛ مهم‌تر اینه که بدونی مدل رو چطور ببری تو محیط واقعی و ازش استفاده کنی. مثلاً می‌پرسن: 🔹 «از صفر تا صد مدل پیش‌بینی احتمال ربات بودن یک حساب رو چطور می‌سازی؟» 🔹 «مدلت دقت بالایی داره ولی یادآوری (recall) پایینه؛ چطور بهبودش می‌دی؟» ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 تیپ سوالات «مصاحبه‌ رفتاری» 📄 باید چندتا داستان خوب آماده داشته باشی و با روش STAR تعریفشون کنی. سؤال‌هاش معمولاً این شکلیه: 🛑 «یه زمانی رو تعریف کن که مجبور شدی داده‌ی پیچیده رو برای افراد غیر فنی توضیح بدی.» 🛑 «از یه تجربه بگو که با مشکل کیفیت داده روبه‌رو شدی و چطور مدیریتش کردی.» ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🏷 6 Data Science Interview Types 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

اکانت Gemini Ultra؛ قوی‌ترین مدل گوگل و جهان ▫️عرضه در دو پلن‌ | زیر نرخ بازار یک ماهه - همراه ضمانت و پشتیبانی کامل یک ماهه - بدون ضمانت و پشتیبانی | ارزان‌تر نسخه‌ی بسیار کامل‌تر و پیشرفته‌تر از جمنای پرو قابل استفاده همزمان روی موبایل، تبلت و ویندوز ▫️همین الان پیام بده تا اشتراکتو فعال کنیم: 📩 @SharifGPT | @SharifGPTadmin

📣 تمدید شد — ۸۰٪ تخفیف برای تمام آموزش‌های فرادرس   ♨️ در جشنواره دانشجو، با یک کلیک، به دنیایی از دانش و مهارت دسترسی دارید و می‌توانید یادگیری را شروع کنید.    ✅ برخی از پرطرفدارترین دوره‌ها 👇   ❇️ طراحی و ساخت مدلهای حجیم زبانی LLM با پایتون   ❇️ مبانی یادگیری عمیق یا Deep Learning   ❇️ یادگیری ماشین با پایتون – ماشین لرنینگ ❇️ کتابخانه Matplotlib - ترسیم و بصری سازی داده در پایتون   ❇️ بهینه سازی با پایتون – حل مسائل تحقیق در عملیات   🔗 مشاهده سایر آموزش‌ها – [کلیک کنید]   🎁 کد تخفیف: DSH80 🔄 FaraDars - فرادرس

🐍 این ۱۲ پروژه‌یِ رایگان پایتون 📈 رزومه‌تو چند‌لِول می‌بره بالاتر! 👩🏻‍💻 من یه سری پروژه‌یِ رایگان با پایتون آماده کردم که برای بالا بردن کیفیت رزومه و پورتفولیوتون عالیه‌. ▶️ لیست رو هم بر اساس سطح و نوعِ پروژه، دسته‌بندی کردم تا راحت‌تر بتونین پروژه مناسب با سطح خودتون رو انتخاب کنین. 〰 پروژه‌های مناسب برای مبتدی‌ها 🛑 پروژه‌های تحلیل داده: یه مجموعه پروژه‌ی ساده و مناسب برای شروع، برای اینکه دستت راه بیفته. 🛑 تحلیل داده با پایتون: نوت‌بوک‌های گام به گام که از تحلیل اکتشافی داده (EDA) شروع می‌کنه و بعد می‌ره سراغ پاکسازی داده‌ها و مصورسازی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 〰 پروژه‌های مناسب برای سطح متوسط 🛑 پروژه‌های علم داده: مسئله‌های واقعی کسب‌وکار، مثل پیش‌بینی ریزش مشتری (churn) یا سیستم پیشنهادی. 🛑 پروژه‌های یادگیری ماشین از صفر تا استقرار: خط لوله‌ی کامل از داده خام تا مدل‌سازی و استقرار نهایی. 🛑 اسکریپت‌های پروژه‌ای پایتون: پروژه‌های کاربردی مثل استخراج داده از وب، خودکارسازی و تحلیل داده. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 〰 پروژه‌های مناسب برای سطح پیشرفته 🔹 یادگیری ماشین در محیط واقعی تولید: این‌که شرکت‌های بزرگ مثل نتفلیکس یا اوبر چطور یادگیری ماشین رو در دنیای واقعی استفاده می‌کنن. 🔹 پروژه‌های مهندسی داده: ساخت خط لوله‌های داده و فرایندهای ETL. 🔹 پردازش داده‌ی لحظه‌ای: پروژه‌های تحلیل جریان داده و خط لوله‌های لحظه‌ای. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 〰 پروژه‌های مناسب برای داشبوردسازی و مصورسازی 🔹 نمونه‌های Plotly Dash: داشبوردهای تعاملی که می‌تونی خودت شخصی‌سازی‌شون کنی. 🔹 گالری Streamlit: وب‌اپ‌های ساده برای پروژه‌های داده. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 〰 پروژه‌های مناسب برای استخراج و جمع‌آوری داده 🔹 پروژه‌های استخراج داده از وب: برای اینکه داده‌ی واقعی از سایت‌ها جمع کنی. 🔹 پروژه‌های API: کار با APIهای واقعی مثل توییتر، ردیت یا هواشناسی. 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🔴 دیگه برای اجرای Claude Code و Cursor لازم نیست حتماً لپ‌تاپ دم دستت باشه! 👨🏻‍💻 همیشه برای کار با ایجنت‌های کدنویسی هوش مصنوعی مثل Claude Code یا Cursor حتماً باید لپ‌تاپ همراهت باشه. ▶️ ولی با یه ابزار اُپن‌سورس و رایگانِ Pocket Agent می‌تونی همین ایجنت‌ها رو مستقیم از روی گوشیت کنترل کنی؛ یعنی انگار ترمینال و محیط کدنویسیت رو تو جیبت داری. ❓ ویژگی‌های این ابزار چیه؟ 〰 کدنویسی با موبایل از اول براش طراحی شده: یعنی دسترسی کامل به ترمینال داری و همه‌چی رو خیلی روون و سریع استریم می‌کنه. 〰 اجرا روی سیستم خودته، کنترل از هر جا: ایجنت‌ها روی کامپیوترت اجرا می‌شن، ولی تو از هر جایی می‌تونی با گوشی مدیریتشون می‌کنی. 〰 ایجنت‌های ابریِ پس‌زمینه هم داره: اگه اصلاً سیستم دم دستت نباشه، می‌تونی ایجنت‌های ابری رو بالا بیاری و کارا رو بسپاری بهشون. 〰 همکاری لحظه‌ای: می‌تونی تغییرات کد رو همون موقع ببینی، تأیید کنی یا تسک‌ها رو مدیریت کنی. 〰 با کلی ابزار سازگاره: مثل Claude Code ،Cursor Agent ،Gemini CLI و چند تا دیگه. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🥵 راه‌اندازیش خیلی سریعه (۲ دقیقه): 🔹 یه سرور کوچیک روی سیستمت نصب می‌کنی، 🔹 گوشی رو با سیستت جفت می‌کنی، 🔹 بعد از هر جا خواستی شروع می‌کنی به کدنویسی یا کنترل ایجنت‌ها. ┌ 💻 Website └ 💠 GitHub-Repos 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

💥 بزرگترین وبینار مشاوره ای آنلاین کشور با حضور رتبه یک کنکور سراسری ✅ استاد معین زاده -مشاور رتبه یک کنکور سراسری 404 1️⃣اترینا فرحمند -رتبه یک کنکور تجربی 1404 🔥 جمع بندی و جهش در دوران دی ماه جمعه 21 آذرماه ساعت 20 🌐 برای ثبت نام و شرکت رایگان در وبینار روی لینک زیر کلیک کنید https://t.me/Aref_Group_Bot_bot?start=veb2

⭕️ ۸۵+ تا کتاب و دوره‌ی رایگان ✅ برای یادگیری علم داده و ML 👨🏻‍💻 به‌جای اینکه هی این‌ور اون‌ور سرچ کنی، این لیست همه‌ی منابع خوب علوم داده رو یکجا برات جمع کرده. ▶️ بیش از ۸۵ تا کتاب و دوره‌ی رایگان که باهاش می‌تونی علم داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، بهینه‌سازی و کلی موضوع مرتبط دیگه رو خودآموز یاد بگیری. ✏️ اگه تازه شروع کردی به یادگیری دیتا ساینس، این لیست برات مثل یه نقشه‌راهه؛ اگه هم از قبل تو این حوزه‌ای، می‌تونی با این لیست، دانشت رو تو این حوزه، منظم‌تر و عمیق‌تر کنی. 🤓 این منابع تو چند دسته‌یِ اصلی مرتب شدن: 🔹 علم داده 🔹 شناسایی الگو و یادگیری ماشین 🔹 آمار و احتمال 🔹 شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق 🛑 بهینه‌سازی 🛑 ریاضیات 🛑 داده‌کاوی 🆓 85+ books/e-books & courses 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

✅ با تجربه‌ای که الان دارم، «بهترین مسیر شروع دیتاساینس» همین نقشه‌راهه! 👩🏻‍💻 من تو شرکت‌هایی مثل متا و پترئون و چند تا استارتاپ دیگه، دیتا ساینتیست بودم و از نزدیک دیدم کسایی که درست و اصولی پیش رفتن، چقدر سریع‌تر رشد کردن. / دان چو 📄 حالا اگه فرض کنیم دوباره بخوام تو سال ۲۰۲۶ از صفر دیتاساینس رو شروع کنم، باز هم دقیقاً همین ترتیب رو میرم؛ چون به نظرم این مسیر، هم منطقیه و هم تو دنیای واقعی جوابشو پس داده. 1️⃣ اول از همه SQL رو یاد می‌گیرم 🏷 برای هر کسی که تو حوزه داده کار می‌کنه، SQL یه مهارت واجبه. چون اصلی‌ترین راهیه که داده رو از دیتابیس می‌کشی بیرون. از اون طرف، شروع کردن باهاش هم راحت‌تره، چون نسبت به خیلی از زبان‌ها ساده‌تر و سریع‌تر راه می‌افته. 💻 برای یاد گرفتن و تمرینش هم میرم سراغ یه منبع جامع مثل Interview Master: 🔹 یه بخش برای یادگیری SQL داره: لینک 🔹 یه بخش هم برای تمرین‌های مصاحبه‌: لینک ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 2️⃣ هم‌زمان شروع می‌کنم به ساختن Product Sense و Business Sense 🏷 یعنی از همون اول سعی می‌کنم بفهمم «این دیتا قراره چه مشکلی رو حل کنه؟» این مهارت نرم خیلی مهمه، چون: 🛑 یاد گرفتنش زمان می‌بره و با یه دوره‌ی کوتاه کار در نمیاد. 🛑 وقتی بعداً داری آمار و پایتون می‌خونی، بهتر می‌فهمی اینا تو دنیای واقعی کجا به کار میاد. 📚 خودم برای داشتن این مهارت نرم، رفتم سراغ کتاب‌هایی که ذهنم رو سمت مسئله‌های واقعی ببره؛ مثلاً کتاب Cracking the PM Interview برای من خیلی کمک ‌کننده بود. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 3️⃣ بعدش آمار رو می‌خونم. 🏷 تو دیتاساینس لازم نیست مباحث آماری سخت رو یا بگیری، ولی مبانی رو باید خیلی کامل و عمیق بلد باشی. مباحثی که حتماً روش مسلطم می‌شم، ایناست: 🔹 آمار توصیفی (میانگین، واریانس، انحراف معیار و …) 🔹 توزیع‌های رایج 🔹 احتمال و قضیه بیز 🔹 مدل‌های ساده‌ی یادگیری ماشین 🔹 مفاهیم آزمایش و تست 🔹 طراحی A/B تست 💻 برای این بخش هم معمولاً می‌رم سراغ یه دوره‌یِ منتخب مثل دوره‌ی Introduction to Statistics دانشگاه استنفورد که مبانی رو مرتب و شفاف می‌گه. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 4️⃣ بعد از این سه تا، پایتون رو شروع می‌کنم 🏷 شکی نیست که پایتون تو سال ۲۰۲۵ مهم‌ترین مهارت دیتاساینسه، ولی من می‌ذارمش مرحله چهارم، چون واقعاً روی سه مرحله‌ی قبلی سوار می‌شه. ▶️ وقتی SQL و آمار و نگاه بیزینسی رو داشته باشی، پایتون برات تبدیل می‌شه به یه ابزار حل مسئله، نه صرفاً یه زبان برنامه‌نویسی. 🐍 برای یاد گرفتنش هم: 🛑 یه دوره آموزشی مثل Python Data Fundamentals رو می‌بینم. 🛑 و همزمان پروژه‌های کوچیک می‌زنم تا دستم راه بیوفته و یادگیریم واقعی و کاربردی بشه: لینک 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

💯 این ابزار با یه پرامپت، از صفر تا صد یه پروژه علم داده رو برات می‌سازه! 👨🏻‍💻 بهنظرم هوش مصنوعی فعلاً نمی‌تونه جای دیتا ساینتیست رو کامل بگیره؛ حداقل نه اون‌جوری که خودم تو پروژه‌های واقعی می‌بینم. ✏️ ولی چیزی که واقعاً عوض شده اینه که، هوش مصنوعی می‌تونه کمک کنه خیلی سریع‌تر آزمون ‌و خطا کنی و ایده‌هاتو جلو ببری. یعنی به‌جای اینکه ساعت‌ها درگیر کارهای تکراری بشی، تو چند دقیقه نسخه‌ی اولیه مدلت رو می‌سازی و سریع می‌ری سراغ بهبودش. ✅ حالا با Sphinx Copilot دقیقاً همین اتفاق می‌افته. توی ویدیوی بالا نشون می‌ده که چطوری با یه پرامپت می‌تونی ازش بخوای کل مراحل استانداردِ یک پروژه‌ی علم داده رو خودش پیش ببره و انجام بده؛ کارایی مثل: ✔️ تحلیل اکتشافی داده ✔️ پاکسازی داده ✔️ مهندسی ویژگی ✔️ انتخاب مدل و برازشش ✔️ ارزیابی کارایی مدل ✔️ تحلیل اهمیت ویژگی‌ها ⬅️ و نکته‌ی جذابش اینه که همه‌ی این کارها رو در حدود ۵ دقیقه انجام داده، اونم فقط با یه درخواست. 💻 Sphinx AI 💻 Sphinx AI 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa