Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Data Science | علم داده
Kanalga Telegram’da o‘tish
📊 دانشمند داده شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Data Science | علم داده analitikasi
Data Science | علم داده (@datascience_ir) Forsiy til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 50 145 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 680-o'rinni va Eron mintaqasida 6 678-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 145 obunachiga ega bo‘ldi.
19 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -360 ga, so‘nggi 24 soatda esa -9 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.19% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.04% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 605 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 527 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 6 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent ابزار, داده, واقعی, پایتون, دیتا kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“📊 دانشمند داده شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 20 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
50 145
Obunachilar
-924 soatlar
-847 kunlar
-36030 kunlar
Postlar arxiv
50 145
🔴 دوره جامع «دادهکاوی»
🖥 دانشگاه کارنگی ملون آمریکا
👨🏻💻 دانشگاه کارنگی آمریکا اومده دوره داده کاوی رو در 25 لکچر به رایگان در اختیار علاقهمندان این حوزه قرار داده.
◀️تو این دوره از یه طرف با مفاهیم آماری و روشهای انتخاب مدل سر و کار داری، و از یه طرف دیگه هم باید این مفاهیم رو به صورت عملی پیادهسازی کنی و نتایج رو ارائه بدی.
◀️تمرینها هم ترکیبیان؛ هم تئوری، هم کدنویسی و عملی.👇
┌ 🥵 Data Mining
└ ⏯️ Course Homepage
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 145
💠 کتابچه «یادگیری اصولی Git از پایه»
👨🏻💻 چند سالی بود با Git کار میکردم، ولی همیشه یه جاهایی گیج میشدم—مخصوصاً سر rebase یا stash!
✅ چند روز پیش یه کتابچه ۵۰ صفحهای پیدا کردم که Git رو از پایه و اصولی توضیح میده، از دستورات ساده تا حرفهای. کمکم کرد که بفهمم پشت هر دستور Git چه اتفاقی میافته.
✅ کار با دستورات مهمی مثل stash ،rebase و checkout
✅ مدیریت پیشرفته ریپوهای لوکال
✅ مدیریت Branchها و فرآیند Merge
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 145
🥇 دستورات طلایی Pandas و NumPy که هر دیتا ساینتیستی باید بلد باشه!
1️⃣ بررسی و شناخت دیتا
✅ ستونها، نوع داده، تعداد مشاهده:
df.info()
✅ آمار توصیفی:
df.describe()
✅ نمایش چند ردیف اول یا آخر:
df.head(5)
df.tail(5)
✅ شکل و ابعاد دیتافریم:
df.shape
➖ ➖ ➖
2️⃣ مدیریت دادههای گمشده
✅ شمارش دادههای Null هر ستون:
df.isna().sum()
✅ حذف ردیفهایی که داده گمشده دارن:
df.dropna(subset=['column_name'])
✅ جایگذاری مقدار جدید به جای missing values:
df.fillna({'col1': 0, 'col2': 'unknown'})
✅ پر کردن مقادیر گمشده با روش Interpolation:
df.interpolate(method='linear')
➖ ➖ ➖
3️⃣ انتخاب و فیلتر کردن دیتا
✅ انتخاب چند ستون خاص:
df[['col1', 'col2']]
انتخاب بر اساس ایندکس:
df.iloc[:, 1:5]
✅ انتخاب با لیبل:
df.loc[:, 'col1':'col5']
✅ فیلتر کردن براساس شرط:
df[df['age'] > 30]
✅ اعمال فیلتر پیچیده:
df.query('age > 30 & salary > 50000')
✅ انتخاب n ردیف با بزرگترین مقدار:
df.nlargest(5, 'value')
✅ نمونهگیری تصادفی:
df.sample(frac=0.1, random_state=42)
➖ ➖ ➖
4️⃣ تغییر و تبدیل دیتا
✅ گروهبندی داده و محاسبه میانگین:
df.groupby('category').mean()
✅ ساخت Pivot Table:
df.pivot_table(index='category', values='value', aggfunc='mean')
✅ جدول Cross Tabulation:
pd.crosstab(df.category, df.subcategory)
✅ تبدیل به تاریخ:
pd.to_datetime(df['date_column'])
✅ بازنمونهگیری دادهها:
df.resample('M').mean()
✅ استخراج ماه از ستونهای تاریخ:
df['month'] = df['date'].dt.month
✅ محاسبه میانگین متحرک:
df.set_index('date').rolling(window=7).mean()
➖ ➖ ➖
5️⃣ دستورات مهم NumPy
✅ ساخت آرایه از یک لیست:
np.array([1, 2, 3])
✅ ایجاد آرایه صفر:
np.zeros((3, 4))
✅ ایجاد نقاط با فاصلهی یکسان:
np.linspace(0, 1, 100)
✅ تغییر شکل آرایه:
np.reshape(arr, (3, 4))
✅ محاسبه میانگین و انحراف معیار:
np.mean(arr, axis=0)
np.std(arr)
✅ ضرب ماتریسها:
np.dot(a, b)
✅ محاسبه معکوس ماتریس:
np.linalg.inv(matrix)
➖ ➖ ➖
6️⃣ تمیز کردن و ترکیب دیتا
✅ انجام Join:
pd.merge(df1, df2, on='key')
✅ اتصال دیتافریمها به همدیگه:
pd.concat([df1, df2], axis=0)
✅ حذف رکوردهای تکراری:
df.drop_duplicates()
✅ جایگذاری مقدار جدید داخل دیتا:
df.replace({'old_val': 'new_val'})
✅ استفاده از فانکشن روی ستون:
df['col'].apply(lambda x: x.lower())
✅ تبدیل نوع دادهها:
df.astype({'col1': 'int', 'col2': 'category'})
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa50 145
Repost from N/a
🔴 خبر فوری: شگفتی تمدید شد...
۵۵۰ + ۱۵۰ آموزش پرمخاطب در فرادرس،
فقط ۷۹ هزار تومن 🔴
آموزشهای منتخب «یادگیری ماشین و علم داده» 👇
▪️ یادگیری عمیق در پایتون با TensorFlow و Keras
▪️ آموزش هوش مصنوعی – مقدماتی
▪️ کاربرد ChatGPT در برنامه نویسی پایتون
▪️ ریاضی برای یادگیری ماشین + پیاده سازی در پایتون
▪️ آموزش pandas - تحلیل اطلاعات در پایتون
🔗 لیست ۱۵۰ آموزش جدید [+]
🔗 لیست تمامی ۷۰۰ آموزش - [کلیک کنید]
🔄 FaraDars - فرادرس
50 145
✅ برای شروع مسیر دیتا، چه پروژههایی باید تو پورتفولیوت باشه؟
👨🏻💻 اگه میخوای تو سال ۲۰۲۵ وارد حوزه دیتا بشی، داشتن یه پورتفولیوی قوی اولین قدمه. اما واقعاً چه پروژههایی رو باید تو پورتفولیوت بذاری؟ بستگی داره دنبال چه نقشی باشی!
⏪ اگه دوست داری دیتا ساینتیست محصول بشی:
◀️ تحلیل اکتشافی دیتا
◀️ تست A/B
◀️ ساخت مدلهای یادگیری ماشین
◀️ استنتاج علّی
➖➖➖➖➖➖
⏪ برای دیتا ساینتیست یادگیری ماشین:
◀️ پروژه ساخت مدل یادگیری ماشین
◀️ پروژه پاکسازی و آمادهسازی داده
◀️ ارزیابی و بهینهسازی مدلها
◀️ کار با تکنولوژیهای Big Data
➖➖➖➖➖➖
⏪ اگه هدفت مهندس داده شدن هست:
◀️ توسعه ETL برای انتقال و پردازش داده
◀️ مدیریت دیتابیسها
◀️ خودکارسازی پایپلاین داده
◀️ آشنایی با پلتفرمهای ابری
➖➖➖➖➖➖
⏪ و اگه دنبال نقش تحلیلگر داده هستی:
◀️ تسلط به SQL
◀️ اکسل پیشرفته
◀️ مصوریسازی داده
◀️ تعریف شاخص و تهیه گزارش
➖➖➖➖➖➖
✅ خلاصه اینکه مسیر دیتا برای هر نقشی متفاوته! قبل از شروع هدف خودتو مشخص کن و پروژههاتو تو همون مسیر پیش ببر.
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 145
💡 فرصت ویژه برای ورود به دنیای تحلیل داده!
🚀 دادهها را به بینشهای ارزشمند و تصمیمات هوشمندانه تبدیل کنید!
📊 با دوره جامع Power BI، تحلیلگر حرفهای شوید!
🔥 چرا این دوره؟
✅ ۲۰ پروژه عملی و کاربردی
✅ تحلیل دادههای مالی، فروش، بازاریابی و منابع انسانی
✅ استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل دادهها
✅ ساخت داشبوردهای حرفهای و بصریسازی دادهها
✅ آموزش کسب درآمد از تحلیل داده 💰
✅ پشتیبانی ۲۴ ساعته + ضمانت بازگشت وجه
💰 قیمت اصلی: ۲ میلیون تومان
🔥 تخفیف ویژه فقط برای ۱۰ نفر اول:
۹۹۹ هزار تومان
💰 بازار کار تحلیل داده در حال رشد است!
همین حالا ثبتنام کنید و مسیر موفقیت خود را آغاز کنید!
🔗 مشاهده جزئیات و ثبتنام
💬 مشاوره رایگان در تلگرام!
❓ نمیدانید از کجا شروع کنید؟ نمیدانید این دوره برای شما مناسب است؟ یا چطور میتوانید در کمترین زمان، بیشترین نتیجه را بگیرید؟
📩 پیام دهید و پاسخ همهی سوالاتتان را بگیرید:
@barzegarme
50 145
☑️ پروژه علم داده من
1️⃣ عوامل موثر بر کشاورزی هوشمند
👨🏻💻 تو یکی از پروژههام، دادههای ۵۰۰ مزرعه رو بررسی کردم تا بفهمم چی باعث تفاوت برداشت محصول میشه و چطور میشه با هوش مصنوعی کشاورزی رو بهینه کرد.
✏️ خلاصه کاری که انجام دادم: شاخص NDVI (نشانگر سلامت گیاه با ماهواره) دقیقاً با برداشت بالا رابطه داره. چند مدل مختلف ساختم (رگرسیون خطی، جنگل تصادفی، XGBoost) و فهمیدم تعامل فاکتورها از بررسی جدا جدا مهمتره.
📣 از دیتاست و کد نویسی گرفته تا آنالیز و نتایج پروژه، همگی در لینکهای زیر موجوده.👇
┌ 🌾 Smart Farming for Food Security
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa🌾
50 145
⚡️ با دو خط کد، سرعت FastAPI رو بالا ببر!
👨🏻💻 اگه APIت دادههای زیادی رو ارسال میکنه، GZipMiddleware هم مصرف اینترنت رو کم میکنه و هم سرعت رو بالا میبره:
✅ فقط کافیه این دو خط رو به اپلیکیشنت اضافه کنی:👇
from fastapi.middleware.gzip import GZipMiddleware
app.add_middleware(GZipMiddleware, minimum_size=1000, compresslevel=5)50 145
❓ چطور یه پروژه دیتا ساینس رو حرفهای شروع کنیم؟
👨🏻💻 اگه داری خودآموز مسیر دیتا ساینس رو یاد میگیری، احتمالاً با این سؤال روبهرو شدی: "خب حالا از کجا شروع کنم؟ اول دیتا؟ مدل؟ یا چی؟"
✔️ یه نقشه راه ساده ولی کاربردی:👇
1️⃣ صورت مسئلهات رو دقیق تعریف کن!
✏️ میخوای چی رو حل کنی؟ تشخیص تقلب؟ پیشبینی بارش؟ همه چی از اینجا شروع میشه.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
2️⃣ بررسی کن دادهات اصلاً قابل تهیه هست یا نه!
✏️ میتونی دیتا گیر بیاری یا نه؟ اگه نه، مسئلهت رو تغییر بده.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
3️⃣ دادهت رو بشناس!
✏️ ساختارش چیه؟ چندتا ستون و سطر داره؟ دیتای گمشده داره یا نه؟
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
4️⃣ پاکسازی و ویژگیسازی
✏️ دادهها رو تمیز کن، ستونای به درد نخور رو بنداز دور، و ستونای جدید بساز.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
5️⃣ تحلیل داده (واسه آنالیستها)
✏️ الگوها رو پیدا کن، داشبورد درست کن، از ابزارایی مثل Tableau یا matplotlib استفاده کن.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
6️⃣ مدلسازی اولیه (واسه دیتا ساینتیستها)
✏️ مدل مناسب رو انتخاب کن، دیتا رو تقسیم کن، و یه مدل اولیه بساز.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
7️⃣ بهینهسازی مدل
✏️ هایپرپارامترها رو تنظیم کن تا مدل بهتر بشه.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
8️⃣ ارزیابی مدل
✏️ معیارهای عملکرد رو بررسی کن (مثل اینکه معیارت F1-Score باشه یا RMSE).
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
9️⃣ ارائه و دیپلوی
✏️ نتیجه رو خوب مستند کن. میتونه یه نوتبوک، گزارش PDF یا یه پروژه قابل نمایش باشه.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
🔹 یادت باشه دیتا ساینس یه روند تکراریه، هر مرحله رو میتونی برگردی و بهترش کنی!
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 145
🔖 راهنمای ساخت «پورتفولیوی علم داده»
👨🏻💻 رزومه کافی نیست! اما یه پورتفولیو درست و حسابی میتونه کافی باشه، اونم نه فقط نشون دادن مهارتها!
✅ این راهنمای بینظیر بهت یاد میده که چطوری یه پورتفولیوی خفن برای پروژهها و مهارتهات در علوم داده بسازی.👌
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 145
Repost from تهران دیتا-دانشگاه تهران
📌 سرمایهگذاری روی یادگیری، سرمایهگذاری روی آینده است⏩
🌟 دوره جامع علم داده و هوش مصنوعی: ۳۵۰ ساعت آموزش پروژهمحور با معرفی بیش از ۱۲ ابزار کاربردی
📞 09377516759
📞 09357516755
🌟 دوره ی حرفه ای تحلیل دادههای کسبوکار: ۵۰ ساعت آموزش فشرده با تضمین قبولی در آزمون بینالمللی CBDA
❤️ 09377516835
🌟 دوره جامع هوش تجاری: ۱۶۰ ساعت آموزش مفاهیم و تسلط بر تحلیل دادهها و طراحی داشبوردهای مدیریتی حرفهای
📞 09377516682
5️⃣🛍 تخفیف هدیه ما به شما🎁
به مناسبت روز دختر و ولادت حضرت معصومه ، فقط برای مدت محدود‼️
❕ با شرکت در دورههای تخصصی تهران دیتا، مسیر شغلی خود را هوشمندانهتر انتخاب کنید👍
✈️ Telegram | 📱 linkedin | 📷 Instagram | 🌐 website
50 145
☑️ پروژه علم داده من
9️⃣ پیشبینی درآمد فروش شکلات
👨🏻💻 اخیراً تو بوتکمپ علم داده روی پروژهای کار کردم که هدفش تحلیل فروش شکلات و پیشبینی دستهبندی سفارشها بر اساس درآمد بالا یا پایین بود.
✏️ خلاصه کاری که انجام دادم: مدلهایی مثل جنگل تصادفی، KNN، درخت تصمیم و رگرسیون لجستیک رو تست کردم و بهترین نتیجه رو از جنگل تصادفی گرفتم با دقت ۱۰۰٪!
📣 از دیتاست و کد نویسی گرفته تا آنالیز و نتایج پروژه، همگی در لینکهای زیر موجوده.👇
┌ 🍫 Chocolate Sales Prediction
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 145
👨💻 خداحافظی با مشکلات کار با تاریخ و زمان در پایتون!
👨🏻💻 اگه همیشه با کدنویسی تاریخ و زمان در پایتون درگیر بودی، وقتشه که Pendulum رو امتحان کنی!
✅ یه نسخه پیشرفتهتر از کتابخانهی datetime داخلی پایتون هست که کار رو خیلی سادهتر میکنه.
┌ 🏳️🌈 Pendulum
├ ✍️ Documentation
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 145
Repost from آموزش جهاد دانشگاهی امیرکبیر
۸۷ درصد تخفیف ثبت نام سمینار آموزشی هوش مصنوعی و علم داده در کسب و کار جهاددانشگاهی صنعتی امیرکبیر
🔸 میزان تخفیف توسط حامیان درنظر گرفته شده است.🔸
🔻زمان برگزاری: ۱۷ اردیبهشت | ساعت ۱۴ الی ۱۸
🔻مهلت ثبت نام: ۱۵ اردیبهشت
🔻با ارائه گواهینامه معتبر و قابل ترجمه
🔻ثبت نام برای عموم آزاد است
📍 محل برگزاری: دانشگاه صنعتی امیرکبیر
✅ ثبتنام و دریافت تخفیف: @amirkabirjde_admin
☎️ 02188895969
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔴 اطلاعات بیشتر در سایت:
🌐 https://amirkabir.jde.ir/fa/page/931
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
#هوش_مصنوعی #علم_داده #کسب_و_کار #مدیریت #آموزش #جهاددانشگاهی #صنعتی_امیرکبیر
@amirkabirjde
50 145
🔹 نمایِ کلی پروژههای گیتهاب رو تو چند ثانیه ببین!
👨🏻💻 وقتی روی پروژههای بزرگ یا اوپنسورس کار میکنم، اینکه نمایِ کلی پروژه رو ببینم، خیلی کمککنندهست.
✏️ ابزار GitDiagram دقیقا میاد هر ریپوی گیتهاب رو به یه نمودار تعاملی تبدیل میکنه.
◀️ روش کارش هم خیلی سادهست:
⬅️ فقط کافیه تو لینک گیتهاب، کلمهی hub رو با diagram عوض کنی. خودکار یه دیاگرام تعاملی از پروژه برات میسازه.
✅ نتیجه؟ تو چند ثانیه میتونی یه دید کلی از پروژه بگیری بدون اینکه بخوای همه فولدرها و فایلها رو یکییکی باز کنی.
┌ 🐱 GitDiagram
└ 🌎 Website
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 145
Repost from Iran AI House | خانه هوش ایران
🔹خانه هوش ایران با همکاری شاخه دانشجویی IEEE دانشگاه تهران برگزار میکند:
🔺"کارگاه آموزشی پایتون" 🔺
زمان: 25 و 26 اردیبهشت ماه 1404
ساعت 9 الی 14
مکان: خیابان کارگرشمالی_روبروی کوی دانشگاه_ ورودی پردیس شماره ۱ _دانشکده مطالعات جهان
🔵 ثبت نام از طریق
iranai.landin.ir/ai
دارای 25 درصد تخفیف دانشجویی
----------------------------------------------------------
برای اطلاعات بیشتر و ارتباط با ادمین:
@iranaihouseadmin
کانال ارتباطی تلگرام خانه هوش
@IntelligenceHouse
50 145
🏳️🌈 جزوه خلاصه من از کتابخانه «NumPy»
👨🏻💻 یکی از ابزارایی که تو مسیر دیتا ساینتیست شدن کلی کمکم کرد، تسلط به NumPy بود. برای همین تصمیم گرفتم یه خلاصه جمع و جور از تکنیکهای مهمش درست کنم.
📂 تو این خلاصه به این موضوعات پرداختم:
⬅️ساخت، تغییر شکل و برش آرایهها
⬅️انجام محاسبات ریاضی و آماری روی دادهها
⬅️ماتریس و جبر خطی با NumPy
⬅️ ترکیب قدرت NumPy با Pandas
🎯 مسلط شدن روی این تکنیکها میتونه سرعت و کیفیت تحلیل دادههاتون رو چند برابر کنه!
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 145
📊 رسم نمودارها، سریعتر از همیشه!
👨🏻💻 یه وقتایی تو کار با دادهها پیش اومده که هی باید کد بنویسیم برای رسم نمودار، مخصوصاً وقتی هنوز داریم دادهها رو بررسی میکنیم.
▶️ ابزار PlotAI این قسمت رو براتون راحت میکنه! این کتابخونه با استفاده از مدلهای زبانی OpenAI، فقط با یه توضیح ساده، کد مربوط به matplotlib رو تولید میکنه.
◀️مثلاً میتونید بگید: “یک نمودار پراکندگی برای ستون A در مقابل ستون B بکش”. کتابخونه PlotAI تو یه چشم به هم زدن کد کاملش رو بهتون میده!
🎚️ حالا مزایاش چیه:
✅ سریعتر کردن تحلیلهای اولیه.
✅ استفاده راحت در نوتبوکهای Jupyter
✅ صرفهجویی تو وقت برای کارای تکراری.
┌ 🎨 PlotAI
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 145
Repost from تهران دیتا-دانشگاه تهران
<<دوره جامع هوش تجاری دانشگاه تهران >>
"مسیر طلایی هوش تجاری – BI از پایه تا تسلط کامل"
🤩 از دادهها به بینش برسید، از بینش به تصمیمگیری هوشمند 🤩
🔍 دنیای امروز بر پایه دادهها میچرخد، اما فقط افراد باهوش میتوانند از آن به نفع خود استفاده کنند! اگر میخواهید در دنیای تحلیل داده و هوش تجاری متخصص شوید، این دوره راه شما را هموار میکند.
🚀 در این دوره چه چیزی یاد میگیرید؟
✅ تسلط بر SQL Server و کوئرینویسی پیشرفته
✅ طراحی و پیادهسازی انبار داده و مدلسازی OLAP
✅ مهارت در SSIS، SSAS، و SSRS برای پردازش و تحلیل دادهها
✅ ساخت داشبوردهای حرفهای و جذاب در Power BI
✅ شناخت ابزارهای قدرتمند Grafana، Looker Studio و DAX Studio
⏰ زمان برگزاری :
روزهای یکشنبه و چهارشنبه ، ساعت ۱۸ الی ۲۲
😀 ارائه گواهینامه دو زبانه دانشگاه تهران
👨💻 پروژهمحور | عملی | ورود به بازار کار
👨🏫 ۱۶۰ ساعت آموزش کاربردی + پروژههای واقعی + پشتیبانی تخصصی
💡 این دوره فرصتی طلایی برای ورود به دنیای پردرآمد هوش تجاری است!
🏃♂️ اگر میخواهید پروژههای هوش تجاری را به صورت کاربردی و عملیاتی اجرا کنید، این دوره همان چیزی است که نیاز دارید!
🔜 فرصت محدود – همین حالا ثبتنام کنید و آیندهای روشن بسازید‼️
📩 برای اطلاعات بیشتر و ثبتنام، همین حالا فرم زیر را تکمیل نمائید یا با ما تماس بگیرید✔️
➡️ https://tehrandata.org/courses/bi/
📞 09377516682
✈️ Telegram | 📞 whatsapp | 📱 linkedin | 📱 Instagram | 🌐 website | 💬 admin
#هوش_تجاری #هوشمندسازی
50 145
👨🏻💻 تصور کن یه ابزار داشته باشی که تو R نهتنها کدت رو بفهمه، بلکه برات دیتای مصنوعی تولید کنه و توی برنامهنویسی کمکت کنه. با ellmer همه اینا ممکنه!
✏️ با ترکیب Ellmer و هوش مصنوعی، چه کارهایی میتونی انجام بدی؟
✅ ساخت دادههای مصنوعی واقعی در چند ثانیه برای تست و آموزش مدلهای ML.
✅ بهینهسازی کدها با پیشنهادهای دقیقتر.
┌ 🥵 ellmer
├ 📚 Documentation
├ 📄 Article
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
