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 50 143 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, 50 143 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.
50 143
Obunachilar
-924 soatlar
-847 kunlar
-36030 kunlar
Postlar arxiv
50 143
☑️ سری جدید پروژههای علم داده من
1️⃣ تحلیل دادههای مالی
👨🏻💻 چند ماه گذشته رو درگیر دو پروژه مهم در زمینه تحلیل دادههای مالی بودم، جایی که با چالشهای جذابی روبهرو شدم و تجربه فوقالعادهای کسب کردم. این دو پروژه شامل استفاده از تکنیکهای پیشرفته علم داده برای استخراج بینشهای کلیدی از مجموعه دادههای پیچیده مالی بود.
🟣 پروژه (۱): تحلیل دادههای یک شرکت مالی
✏️ هدف این پروژه، پیشبینی ارزش خالص آینده شرکت و شناسایی عوامل مؤثر بر سلامت مالی بود.
🔴 چالش: دادهها به شدت نامتوازن بودن، برای بهبود نتایج از SMOTE برای بالانس دادهها استفاده کردم.
🟡 تکنیکها: پردازش داده، تحلیل اکتشافی (EDA)، مهندسی ویژگی، و مدلسازی یادگیری ماشین.
✅️نتیجه: ارائه بینشهایی در مورد روند سودآوری و ریسکهای احتمالی ورشکستگی.
🟢 پروژه (۲): بهروزرسانی و بهینهسازی تحلیل مالی
✏️ در این مرحله، دادههای پروژه قبل رو با ویژگیهای بهروزتر و دقیقتر بازبینی کردم تا دقت پیشبینیها بیشتر بشه.
✅ بهبود متریکها: استفاده از روش RFE (Recursive Feature Elimination) برای انتخاب مهمترین ویژگیها.
✅ بصریسازی: تحلیلهای تصویری با Seaborn و Matplotlib برای نمایش بهتر الگوهای مالی.
✅ خروجی: ارائه توصیههای کاربردی برای بهبود ثبات مالی و کاهش ریسکها.
📣 از دیتاست و کد نویسی گرفته تا آنالیز و نتایج پروژه، همگی در لینک زیر موجوده.👇
┌ 💸 Finance Company Data Analysis
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 143
🖥 5 ریپوی گیتهاب
✅ برای موفقیت در «مصاحبههای علم داده»
1️⃣ ریپوی 100Days of ML Code
⏪ یه چالش صد روزه برای آموزش یادگیری ماشین! این ریپو یه برنامهریزی کامل برای صد روز یادگیری و تمرین کدنویسی رو بهت میده تا با کلی از مباحث یادگیری ماشین آشنا بشی.
📎 لینک: GitHub-Repos
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
2️⃣ ریپوی Awesome Data Science
⏪ این مخزن یه لیست منتخب از منابع عالی علم داده مثل کتابها، نرمافزارها و ابزارهاست که توسط جامعه متن باز نگهداری میشه.
📎 لینک: GitHub-Repos
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
3️⃣ ریپوی Data Science for Beginners
⏪ مخزنی از مایکروسافت که یه دوره 10 هفتهای با 20 درس برای مبتدیها داره. هر درس شامل ویدیو، کوییز، چالش و کلی موارد دیگهست.
📎 لینک: GitHub-Repos
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
4️⃣ ریپوی ML Interviews
⏪ مخزنی شامل سوالات مصاحبههای یادگیری ماشین از مباحث پایه تا موضوعات پیچیده مثل شبکههای عصبی و یادگیری تقویتی.
📎 لینک: GitHub-Repos
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
5️⃣ ریپوی Data Science Python Notebooks
⏪ این مخزن شامل یه مجموعه نوتبوکهای ژوپیتر در زمینههای مختلف علم داده مثل یادگیری عمیق، یادگیری ماشین، تحلیل دادهها و مباحث پایه پایتون هست.
📎 لینک: GitHub-Repos
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 143
🏳️🌈 چطوری با یادگیری پایتون از صفر، توی شرکتهای متا و گوگل کار پیدا کردم؟
👨🏻💻 نه بوتکمپ رفتم، نه دوره دانشگاهی، فقط یه برنامهریزی درست و تمرین مداوم! پایتون یکی از حیاتیترین مهارتها برای دیتا ساینتیستها توی ۲۰۲۵ هست. اگه میخوای وارد این حوزه بشی، الان وقتشه!
❔ چیکار کردم؟
🔢 یه چکلیست از مهارتهای مهم نوشتم (یک ساعت)
✅ پایتون برای برنامهنویسها با پایتون برای دیتا ساینتیستها فرق داره!
✅ فقط روی مباحثی که واقعاً توی دیتا ساینس کاربرد دارن تمرکز کردم.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
🔢 مباحث پایه رو یاد گرفتم (۲ تا ۴ هفته)
⚠️ خبری از یادگیری ML و AI نبود، فقط مفاهیم پایهای مثل:
✅ متغیر چیه و چطوری تعریف میشه؟
✅ چطور یه تابع بنویسم و ازش استفاده کنم؟
✅ حلقههای for و while چه فرقی دارن و کی باید از کدوم استفاده کنم؟
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
🔢 رفتم سراغ پایتون برای علم داده (۶ تا ۱۲ هفته)
◀️ اینجا بود که حس کردم یه دیتا ساینتیست واقعیام!
✅ کتابخونه pandas ← برای تحلیل و پردازش دادهها
✅ کتابخونه numpy ← برای محاسبات عددی
✅ کتابخونه matplotlib ← برای مصورسازی دادهها
✅ کتابخونه scikit-learn ← برای یادگیری ماشین
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
🔢 پروژههای واقعی انجام دادم (۸ تا ۲۰ هفته)
✅ اول از پروژههای راهنما توی DataCamp شروع کردم
✅ بعد سراغ پروژههای خودم رفتم و چالشهای واقعی حل کردم.
✅ از گوگل کولب و Jupyter برای اجرا و تست استفاده کردم.
✅ پروژههامو توی یه پورتفولیو آنلاین منتشر کردم تا دیده بشم.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
⭕️ من مباحث پایتون رو با وبسایت DataCamp یاد گرفتم. یوتیوب پر از ویدیو بود ولی مسیر یادگیریش پراکنده بود، نمیدونستم چی به چیه. اما DataCamp دقیقاً همون ساختاری که لازم داشتم رو بهم داد.
⬅️ نتیجه چی شد؟ یه رزومه قوی، مصاحبههای عالی و در نهایت، ورود به شرکت متا و گوگل!
┌ 💡 Python Data Fundamentals
└ 🌎 Course Homepage
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 143
📄 «۲۵۰+ پورتفولیو برای علم داده»
👨🏻💻 یکی از دغدغههای همیشگیم این بود که چطور پورتفولیویی بسازم که نظر کارفرماها و شرکتها رو به خودش جلب کنه. کلی ایده تو ذهنم بود، ولی همیشه مشکلم این بود که چجوری شروع کنم؟
✔️ این فایل شامل ۲۵۰ تا پورتفولیوی آماده میشه که بهتون کمک میکنه با الهام گرفتن ازشون، یه پورتفولیو منحصر به فرد بسازین و توی مصاحبههای شغلی متمایز باشین.
◀️ دیگه لازم نیست ساعتها دنبال ایده و سورسکد بگردی و فقط کافیه شروع کنین!
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 143
👩🏻💻 خیلی وقتا شده یه کد پایتون با هزار زحمت نوشتیم، ولی چون دوستا یا همکارامون پایتون نداشتن، نمیتونستن ازش استفاده کنن.
✏️ همهمون میدونیم که نصب پایتون و مدیریت وابستگیها برای کاربرای غیر فنی چقدر دردسر داره. تازه اگه یه ذره با محیطهای مجازی آشنا نباشن که دیگه هیچی! کلاً بیخیال استفاده از اون برنامه میشن.
⏪ واسه همین عاشق PyInstaller شدم! با این ابزار میتونی برنامههات رو به فایلهای اجرایی تبدیل کنی.
📌 یعنی طرف فقط کافیه یه دابل کلیک کنه تا برنامه اجرا شه. دیگه نه نیازی به نصب پایتون داره، نه مدیریت وابستگیها، هیچی! انگار یه برنامه معمولی رو ویندوزه.
✔️ با PyInstaller خیالم راحته که هر کی با هر سطح دانش فنی میتونه از برنامههای پایتونی من استفاده کنه.😍
┌ 🏳️🌈 PyInstaller
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 143
✅ ضروریترین دستورات پانداس که هر دانشمند داده باید بلد باشه!
👨🏻💻 تحلیل داده بدون Pandas مثل ماهیگیری بدون قلابه! لیست زیر مجموعهای از دستورات پرکاربرده که بهتون کمکت میکنه تا سریعتر و بهینهتر با دادهها کار کنین.
◀️ بارگذاری داده
✅ خواندن داده از فایل CSV
pd.read_csv('file.csv')
✅ خواندن داده از فایل اکسل
pd.read_excel('file.xlsx')
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
◀️ کاوش داده
✅ نمایش ۵ سطر اول
df.head()
✅ خلاصهای از اطلاعات دیتافریم
df.info()
✅ آمار توصیفی روی دادههای عددی
df.describe()
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
◀️ انتخاب داده
✅ دسترسی به یک ستون خاص
df['column']
✅ دسترسی به سطرها بر اساس برچسب
df.loc[row_index]
✅ دسترسی به سطرها و ستونها بر اساس موقعیت
df.iloc[row_index, col_index]
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
◀️ فیلتر کردن داده
✅ فیلتر کردن سطرها بر اساس شرط
df[df['column'] > value]
✅ استفاده از کوئری برای فیلتر
df.query('column > value')
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
◀️ تمیز کردن داده
✅ حذف سطرهای دارای مقدار Null
df.dropna()
✅ جایگزینی مقادیر Null با مقدار مشخص
df.fillna(value)
✅ تغییر نام ستونها
df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
◀️ تبدیل داده
✅ اعمال یک تابع روی ستون
df['column'].apply(function)
✅ گروهبندی دادهها و محاسبه میانگین
df.groupby('column').mean()
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
◀️ ذخیره داده
✅ ذخیره داده در فایلCSV
df.to_csv('file.csv', index=False)
✅ ذخیره داده در فایل اکسل
df.to_excel('file.xlsx', index=False)
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 143
📄 جزوه «مقدماتی تا پیشرفته پانداس»
👨🏻💻 نمیشه تو مصاحبههای علوم داده شرکت کنی و از پانداس سوال مطرح نشه! اما لازم نیست همهی متدها و توابعش رو حفظ کنین! با این جزوه هر چی که لازم دارین رو یاد میگیرین.
✔️ یکی از ترکیبهای کاربردی و جذاب هم استفاده از پانداس با AWS Lambda هست که میتونه توی پروژههای واقعی خیلی به کارتون بیاد.👌🏼
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 143
🔴یه ترفند باحال برای ساختن نمودار توی Matplotlib که خیلیا اصلاً ازش خبر ندارن!
👨🏻💻 اکثر ما موقع ساختن نمودار، از متد ()subplots استفاده میکنیم. ولی این روش قدیمیه و چندتا محدودیت داره:
1⃣ قابلیت شخصیسازی طرح نمودارها به اندازهی دلخواه رو نداره.
🔢 احتمال خطاهای اندیسگذاری (Indexing) زیاد میشه.
❓خب پس چیکار کنیم؟ از متد ()subplot_mosaic استفاده میکنین. با این متد، میتونین ساختار دلخواه نمودارتون رو به شکل یه رشته (string) تعریف کنین.
AB AC🔤: ستون اول رو کاملاً میگیره. 🔤: نیمه بالای ستون دوم رو میپوشونه. 🔤: نیمه پایین ستون دوم رو به خودش اختصاص میده. 🔰 حالا میتونی با استفاده از کلیدهای "B" ،"A" یا "C" به هر کدوم از این زیر نمودارها دسترسی پیدا کنی. به همین راحتی. 💯 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa
50 143
Repost from N/a
🎁 سال جدید، مهارت جدید
❗️ یکبار بخر یک سال استفاده کن
🎉 به مناسبت عید نوروز طرح ویژه «اشتراک آموزشی» آکادمی همراه ارائه شد.
با خرید این اشتراک میتونی به صورت نامحدود به تمامی دورههای آموزشی دسترسی داشته باشی! و دیگه نیازی نیست که برای خرید هر دوره هزینه جداگانهای پرداخت کنی.
برخی از مزایای طرح اشتراک آموزشی:
🔸دسترسی نامحدود به ۲۰۰۰ ساعت محتوای آموزشی متنوع
🔸 بهرهگیری از برترین اساتید صنعت و دانشگاه
🔸 آموزشهای کاربردی شغل محور
🔸گواهینامه معتبر آموزشی
⚠️مهلت خرید: فقط و فقط تا ۱۵ فروردین ۱۴۰۴
🚫(ظرفیت محدود)
🌐 جهت ثبتنام و مشاهده طرحهای پیشنهادی به لینک زیر مراجعه کنید.
https://link.hamrah.academy/xf3
@hamrah_academy | آکادمی همراه
50 143
👨🏻💻 یه ابزار فوق العاده براتون آوردم که میتونه تمام کارهای تکراری و زمانبر نوتبوکهای Jupyter رو خودکار انجام بده!
✏️ معرفی میکنم Jupyter Notebook Tool ؛ یه پکیج پایتون مبتنی بر LangChain که مثل یه ربات شخصی، نوتبوکهاتون رو کنترل، ویرایش و اجرا میکنه!
✅ چرا این ابزار رو باید داشته باشین؟
🔢 ساخت و اجرای خودکار کد: میتونی با یه پیام ساده به هوش مصنوعی بگی که چه تحلیلی لازم داری، اونم توی نوتبوک ژوپیتر برات انجامش میده!
🔢 مدیریت خطاهای کد: هر وقت کد مشکل داشته باشه، این ابزار خودش متوجه میشه و راهحل ارائه میده.
🔢 خلاقیت بینهایت: سلول جدید بساز، کد بنویس، یا حتی یه پروژه کامل رو اجرا کن. همه اینا با چند خط دستور به هوش مصنوعی!
┌ 🏳️🌈 Jupyter Notebook Tool
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 143
👨🏻💻 یکی از محبوبترین مخازن گیتهاب برای «یادگیری و استفاده از الگوریتمها در پایتون»، ریپوی The Algorithms - Python با 196K ستاره است.
✏️ یه عالمه کد مرتب و دستهبندیشده داره که میتونین الگوریتمهای مختلف رو باهاش پیدا کنین، بخونین، و اجراشون کنین. هر چیزی که فکرشو بکنین اینجاست؛ از الگوریتمهای ساده مثل مرتبسازی گرفته تا الگوریتمهای پیشرفته برای یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، شبکههای عصبی و...
✅ چرا باید ازش استفاده کنیم؟
🔢 برای یادگیری: اگه دنبال اینی که الگوریتمها رو در عمل یاد بگیری، اینجا عالیه.
🔢 برای تمرین: میتونی کدها رو برداری، اجرا کنی، و تغییر بدی تا بهتر درک کنی.
🔢 برای پروژهها: حتی میتونی از کدهای اینجا تو پروژههای واقعی یا دانشگاهی استفاده کنی.
🔢 برای مصاحبهها: اگه واسه مصاحبههای علوم داده آماده میشی، اینجا پر از الگوریتمهای کاربردیه.
┌ 🏳️🌈 The Algorithms - Python
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 143
Repost from N/a
🎯 از داده های خام تا تصمیم سازی هوشمندانه -
سلسله کارگاه های تخصصی هوش تجاری با Power BI
شرکت اوج با افتخار برگزار میکند:
📌کارگاه هایی جامع، پروژهمحور و کاربردی برای یادگیری تحلیل داده و ساخت داشبوردهای حرفهای با Power BI
✅آموزش ۱۰۰٪ عملی و قابلکاربرد در بازار کار
✅ مناسب برای مبتدیان و حرفهایها
✅ تسلط کامل بر مدلسازی داده، زبان DAX و گزارشگیری پیشرفته
👨🏫 مدرس: مهندس امیر اصلانی
✅ عضو دپارتمان مدیریت استراتژیک اوج
✅ BI Developer شرکت دی جی کالا
✅ BI Developer کارگزاری مفید
🕒 مدت زمان: 30 ساعت
🌐 نوع برگزاری: آنلاین
⚠️ ارائه خدمات مشاوره و کوچینگ پیش از ثبت نام، توسط مدرس و منتورها برای این کارگاه آموزشی رایگان می باشد
📍 ظرفیت محدود
📅 شروع دوره: ۲۸ فروردین ۱۴۰۴ پنجشنبه ها ساعت 17 الی 20
🔗 لینک ثبت نام:
https://owjbc.com/course-form/POWER
📌 برای اطلاعات بیشتر و اخذ مشاوره رایگان:
✉️ آیدی تلگرام: @owjbc_edu
📲 شماره همراه (تماس، تلگرام و واتساپ):
+98 935 333 1029
📞 شمارههای ثابت شرکت:
- 021-22757725
- 021-22757726
📈 با ما اوج بگیرید!
@OWJ_CO
#PowerBI #تحلیل_داده #آموزش_داده_کاوی #داشبورد_مدیریتی #شرکت_اوج #دوره_تخصصی
50 143
👨🏻💻 4 تا تجربه درست و واقعی اونم تو حوزهای مثل علوم داده آدمو کلی میندازه جلو. ببینید آقای ژارت اندره مربی علوم داده، برای کسایی که تازه میخوان وارد حوزه علوم داده بشن چه تجربیات ارزشمندی داره:
✏️ اگه تازه میخوای وارد حوزهی علوم داده بشی، یه راه سادهتر برات دارم:
❗️ اینکارا رو نکن:
1⃣ سعی نکن از همون اول همهی ابزارها و کتابخونهها رو یاد بگیری! (مثل Python, R, TensorFlow, Hadoop و...).
🔢 ماهها وقتت رو فقط روی مفاهیم تئوری بذاری، بدون اینکه روی تمرینها و پروژههای عملی کار کنی.
🔢 رزومهت رو پر از کلمات کلیدی کنی، به جای اینکه روی پروژههای تأثیرگذار تمرکز کنی.
🔢 فکر کنی بدون مدرک دانشگاهی (ارشد و دکتری) هیچ شانسی برای ورود به این حوزه نداری.
✔️ بجاش بیا اینکارا رو بکن:
🔢 اول با Python یا R شروع کن و فقط تمرکزت رو، روی یکیشون بذار تا توش حرفهای بشی.
🔢 یاد بگیر چطوری با دادههای ساختاریافته کار کنی (مثل Excel یا SQL)، چون اینا پایهی کارِتن.
🔢 با یه مدل سادهی یادگیری ماشین (مثل رگرسیون خطی) شروع کن تا مفاهیم پایه رو یاد بگیری.
🔢 مسائل واقعی رو با دیتاستهای اُپن سورس حل کن و نتایجت رو توی یه پورتفولیو به اشتراک بذار.
🔢 یه پروژه بساز که داستانی رو روایت کنه. مثل اینکه: چرا این پروژه مهمه، چه دستاوردهایی داشتی، و چه اقداماتی رو پیشنهاد میکنی.
🔔 پس تمرکزت توی شش ماه اول رو همینا باشه! یادت باشه: «کلید موفقیت توی حوزه علوم داده این نیست که همه چیز رو بدونی، بلکه اینه که بتونی با دانشی که بدست آوردی، پروژههای واقعی و مسائل معنادار رو حل کنی!».
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 143
🌿 سال جدید یک مهارت جدید
🍎 امسال یه مهارت جدید و پولساز یادبگیر، ما هم به استخدامت کمک میکنیم.
🪙 تخفیفهای نوروزی دورههای برنامهنویسی، علم داده و هوشمصنوعی
🐟 شروع راه یادگیری و استخدام:
https://dnkr.ir/kajrJ
https://dnkr.ir/kajrJ
50 143
🐼 لیست ویدیوهای دوره آموزشی «Pandas»
1️⃣ آموزش کتابخانه پانداس: بخش اول
2️⃣ آموزش کتابخانه پانداس: بخش دوم
3️⃣ آموزش کتابخانه پانداس: پروژه محور
⏪ محصولی از Pista Academy
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 143
🎉 این عید، از هوش مصنوعی کمک بگیر و زندگیت رو سادهتر کن!
بزرگترین تخفیف هوش مصنوعی سال فرزین آنلاین 😍
با ChatGPT دیگه هیچ سوالی بیجواب نمیمونه!
چتجیپیتی | ChatGPT
اکانت یک ماهه اشتراکی با ضمانت کامل - 611,000 تومان - 470,000 تومان
اکانت یک ماهه اختصاصی با ضمانت کامل - 2,165,000 تومان - 1,499,000 تومان
تیم فرزینآنلاین با پشتیبانی ۲۴ ساعته و بیش از 6 سال سابقه در زمینه پرداخت های ارزی، در خدمت شماست.
🏪 ارتباط مستقیم با پشتیبانی | @FarzinOnline
50 143
🔖 کتابی که مسیر «علم داده» رو برام هموار کرد!
👨🏻💻 «حالا از کجا شروع کنم؟» این اولین و بزرگترین سوالی بود که وقتی مسیر یادگیری دیتا سانیس رو شروع کردم، باهاش مواجه شدم!
⏪ تعداد زیادی منابع پراکنده، دورههای طولانی، و کتابهای تخصصی پر از اصطلاحات سنگین، واقعاً دلسردم کرده بود. نمیدونستم چطور باید شروع کنم و تو این مسیر پیش برم...
✔️ اما کتاب Intro to Data Science with Python همه چیزو برام عوض کرد و یه دید تازه بهم داد!
✏️ این کتاب یه راهنمای کامل برای شروع از پایهست و هم برای تازه واردا و هم آدمای حرفهای این حوزه فوق العادست!! از کدنویسی با پایتون گرفته تا کار با دادهها، بصریسازی و حتی ابزارهای AI رو، به سادهترین و کاربردیترین شکل ممکن توضیح داده.
💸 یه شروع عالی برای هر کسی که دنبال یادگیری علم داده با پایتونه!👇
┌ 🏳️🌈 Intro to Data Science with Python
├ 📄 E-book
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 143
Repost from دیتایاد | هوش مصنوعی و علم داده
🎉 جشنواره نوروزی دیتایاد 🎉
🔥 تا ۵۰٪ تخفیف ویژه بر روی دورههای هوش مصنوعی 🤖، علوم داده 📊، برنامهنویسی 👨💻 و ریاضیات 📚 دیتایاد🚀
👈 دوره جامع علم داده و یادگیری ماشین + یادگیری عمیق 📊🤖
👈 دوره جامع نخبگان پایتون 🐍👨💻
👈 دوره آموزش بینایی ماشین و پردازش تصویر 👁🖼
👈 دوره ریاضیات برای علم داده و یادگیری ماشین 📚
📌 مشاوره رایگان برای انتخاب بهترین دوره بر اساس نیاز شما!
برای اینکه مسیر یادگیریتون رو به درستی انتخاب کنید، فرم مشاوره رایگان رو پر کنید. 👇
فرم مشاوره رایگان
🔸 پس از تکمیل فرم، تیم ما با شما تماس خواهد گرفت. 📞
📍 برای اطلاعات بیشتر:
🔗 وبسایت دیتایاد | 🔗 چنل تلگرام | 🔗 اینستاگرام
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@
50 143
🎯 همه دورههای رایگان IBM برای علم داده
✅ به همراه گواهینامه پایان دوره
1️⃣ دوره مبانی علوم داده
✏️ یادگیری مفاهیم پایه علوم داده مثل تحلیل، مدلسازی و کاربردهاش توی دنیای واقعی.
✂️ ✂️ ✂️ ✂️ ✂️
2️⃣ دوره علوم داده کاربردی با پایتون
✏️ آموزش نحوه استفاده از پایتون برای تحلیل دادهها، مدلسازی و پروژههای عملی.
✂️ ✂️ ✂️ ✂️ ✂️
3️⃣ دوره تحلیل دادهها با پایتون
✏️ مهارتهای تحلیل داده با استفاده از کتابخانههای پایتون مثل Pandas و NumPy.
✂️ ✂️ ✂️ ✂️ ✂️
4️⃣ دوره مصورسازی دادهها با پایتون
✏️ یادگیری ساخت نمودارهای پیشرفته با ابزارهایی مثل Matplotlib و Seaborn.
✂️ ✂️ ✂️ ✂️ ✂️
5️⃣ دوره علوم داده کاربردی با R
✏️ استفاده از زبان R برای تحلیل دادهها و اجرای پروژههای علوم داده.
✂️ ✂️ ✂️ ✂️ ✂️
6️⃣ دوره مصورسازی دادهها با R
✏️ آموزش ساخت نمودارهای حرفهای و مصورسازی دادهها با ابزارهایی مثل ggplot2.
✂️ ✂️ ✂️ ✂️ ✂️
7️⃣ دوره مبانی کلان دادهها
✏️ یادگیری اصول کلان داده و فناوریهای مرتبط مثل Hadoop و Spark.
✂️ ✂️ ✂️ ✂️ ✂️
8️⃣ دوره برنامهنویسی اسکالا برای علوم داده
✏️ آشنایی با زبان Scala و کاربردش در پروژههای تحلیل داده.
✂️ ✂️ ✂️ ✂️ ✂️
9️⃣ دوره علوم داده برای کسبوکار
✏️ یادگیری نحوه استفاده از دادهها برای بهبود تصمیمگیریهای تجاری.
✂️ ✂️ ✂️ ✂️ ✂️
1️⃣ دوره مبانی یادگیری عمیق
✏️ آشنایی با مبانی یادگیری عمیق و با مفاهیم شبکههای عصبی.
✂️ ✂️ ✂️ ✂️ ✂️
1️⃣ دوره یادگیری عمیق با TensorFlow
✏️ کار با TensorFlow برای ساخت و آموزش مدلهای یادگیری عمیق.
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
50 143
+2
🌸🎉 عیدانه دایکه رسید! 🎉🌸
بهاری پر از یادگیری با تخفیف ویژه نوروزی! 🎁✨
💡 ۲۰٪ تخفیف برای ۲۰ نفر اول با کد: EYDANEH20
🛍 با قیمتهای ۱۴۰۳ روی تمام محصولات آکادمی دایکه
📅 مهلت: تا ۲۰ فروردین ۱۴۰۴
فرصت رو از دست نده و همین حالا شروع کن! 🚀🌟
🎯 دانشمند داده و مهندس هوش مصنوعی دایکه
🎯 Dayche Data Scientist & ML/AI Engineer
🌐 t.me/daycheapply
✍️مشاوره کامل قبل ثبت نام: 👇👇
✅ دایرکت:
➡️ @daycheapply
✅ تماس مستقیم:
📞 021-910-96122
✅ پیامک: ارسال کد 1 به
📲 0930-0214441
✅ اطلاعات بیشتر:
🌐 Dayche.com
