مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه

💸 آرشیو روزانه قیمت #دلار از سال ۱۳۶۰ تا مرداد ۱۴۰۴ #داده مجموعه داده‌های قیمت روزانه #دلار در #ایران از مهر ماه سال ۱۳۶۰ تا مرداد ۱۴۰۴ که توسط مدرسه پردازش و تحلیل داده  #دقیقه  تهیه شده است به منظور دسترسی عموم مردم، برای دانلود قرار گرفت. این داده‌ها که شامل نرخ روزانه دلار آمریکا در بازه زمانی مذکور است، اولین بار سال ۱۴۰۱ منتشر شده و به صورت دوره‌ای به‌روز می‌شود. این آرشیو جامع، اطلاعات ارزشمندی را برای تحلیل روند تغییرات قیمت دلار و نرخ تبدیل آن به ریال در اختیار پژوهشگران اقتصادی، اجتماعی و سایر علاقه‌مندان قرار می‌دهد. با استفاده از این داده‌ها می‌توان به درک عمیق‌تری از نوسانات بازار ارز و عوامل مؤثر بر آن دست یافت. ℹ️ بازه زمانی آرشیو: ۷ مهر ۱۳۶۰ (۱۳۶۰/۰۷/۰۷) تا ۵ مرداد ۱۴۰۴ (۱۴۰۴/۰۵/۰۵) این مجموعه داده که ۱۲۷۶۴ ردیف دارد که شامل ستون‌های تاریخ شمسی، تاریخ میلادی، منبع و متوسط قیمت روزانه است. ⬇️ برای دانلود داده می‌توانید به آدرس زیر در سایت مدرسه دقیقه سر بزنید: 🔗 d-learn.ir/usd-price 💡 همچنین می‌توانید داده‌های عمومی منتشر شده دیگر را در آدرس d-learn.ir/data ببینید و دانلود کنید. @dlearn_ir

🔖 دوره آموزش مقدماتی علوم داده و هوش مصنوعی با پایتون 🎓دانشکده علوم ریاضی دانشگاه صنعتی شریف (آموزش‌‌‌های تخصصی) 📆 شروع از ۴ مرداد ۱۴۰۴ ❗️ آخرین مهلت ثبت نام فقط تا پایان ۳ مرداد ۱۴۰۴ ⏰ شنبه‌ها و سه‌شنبه‌ها ۱۸:۰۰ تا ۲۱:۱۵ ✅ تفکر الگوریتمی و برنامه‌نویسی با پایتون ✅ پردازش و مصورسازی داده ✅ کاربردهای آمار و ریاضیات در علوم داده ✅ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ✅ پردازش زبان‌های طبیعی، مدل‌های زبانی بزرگ و یادگیری تقویتی ✔️ ۱۲ هفته ۵۰ ساعت (آنلاین)، همراه با پروژه پایانی، پشتیبانی آموزشی (منتورشیپ)، وبینارهای شناسایی فرصت‌های شغلی، رویداد حضوری و گواهی پایان دوره ✨ معرفی کامل دوره و سوالات متداول (pdf) ⭐️ آخرین به‌روزرسانی ۶ تیر ۱۴۰۴ ✍️ درخواست پذیرش (پیش‌ثبت‌ِنام): 🔗 b2n.ir/pydsai_tlg تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

‼️بخشی از تدریس حمیده حسین‌زاده در دوره‌ی R، مبحث «رگرسیون خطی». اگر به یادگیری این موضوعات علاقه‌مندید، می‌توانید همین حالا در دوره جدید ثبت‌نام کنید! 🔖 دوره آموزش تحلیل داده با R 📊 با کاربردهایی در علوم اجتماعی، اقتصاد، مدیریت، کسب‌وکار و سلامت 🎓 دانشکده علوم ریاضی دانشگاه صنعتی شریف (آموزش‌‌‌های تخصصی) 💡 ۱۲ هفته ۵۰ ساعت (آنلاین)، همراه با پروژه پایانی، پشتیبانی آموزشی (منتورشیپ)، رویداد حضوری و گواهی پایان دوره 📍 معرفی دوره و آشنایی با R 📍 تحلیل و مصورسازی داده با R 📍 آمار و مدلسازی آماری در R 📍 تحلیل رگرسیون و استفاده از مدل‌های دسته‌بندی 📍 آشنایی با جبر خطی، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد داده 📍 آنالیز بقا و تحلیل عاملی 📍 استفاده از رویکرد شبکه در تحلیل داده 📍 کارگاه تحلیل داده‌های سلامت و بهداشت عمومی 📍 مطالعه موردی (۱): تحلیل کمّی عدالت اجتماعی در جغرافیای ایران 📍 مطالعه موردی (۲): تحلیل داده‌های کسب‌وکار 📍 ارائه پروژه‌ها و رویداد حضوری پایان دوره 👆 معرفی کامل دوره و سوالات متداول (pdf) 👆 📆 یکشنبه‌ها و چهارشنبه‌ها ۱۸:۰۰ تا ۲۱:۱۵ 🗓 شروع از ۵ شهریور ۱۴۰۴ ⏳ فرصت استفاده از تخفیف ثبت نام زودهنگام۲ تا ۷ مرداد ۱۴۰۴: 📍پرداخت یکجا: ۱۵%، پرداخت قسطی (در چهار قسط): ۱۰% ✍️ درخواست پذیرش (پیش‌ثبت‌ِنام): 🔗 b2n.ir/r4dah_tlg تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

🔖 دوره آموزش تحلیل داده با R 🎓 دانشکده علوم ریاضی دانشگاه صنعتی شریف (آموزش‌‌‌های تخصصی) 💡 ۱۲ هفته ۵۰ ساعت (آنلاین)، همراه با پروژه پایانی، پشتیبانی آموزشی (منتورشیپ)، رویداد حضوری و گواهی پایان دوره 📍 معرفی دوره و آشنایی با R 📍 تحلیل و مصورسازی داده با R 📍 آمار و مدلسازی آماری در R 📍 تحلیل رگرسیون و استفاده از مدل‌های دسته‌بندی 📍 آشنایی با جبر خطی، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد داده 📍 آنالیز بقا و تحلیل عاملی 📍 استفاده از رویکرد شبکه در تحلیل داده 📍 کارگاه تحلیل داده‌های سلامت و بهداشت عمومی 📍 مطالعه موردی (۱): تحلیل کمّی عدالت اجتماعی در جغرافیای ایران 📍 مطالعه موردی (۲): تحلیل داده‌های کسب‌وکار 📍 ارائه پروژه‌ها و رویداد حضوری پایان دوره 👆 معرفی کامل دوره و سوالات متداول (pdf) 📆 یکشنبه‌ها و چهارشنبه‌ها ۱۸:۰۰ تا ۲۱:۱۵ 🗓 شروع از ۵ شهریور ۱۴۰۴ ⏳ فرصت استفاده از تخفیف ثبت نام زودهنگام اول تا ۲۷ تیر ۱۴۰۴: 📍پرداخت یکجا: ۲۰%، پرداخت قسطی (در چهار قسط): ۱۵% ✍️ درخواست پذیرش (پیش‌ثبت‌ِنام): 🔗 b2n.ir/r4dah_tlg تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

📊 اکسل برای تحلیل کسب‌وکار #دوره_آموزشی_آنلاین Excel for Business Analytics 🗓 پنج‌شنبه‌ها ۹:۳۰ تا ۱۳:۰۰ 📆 از ۶ شهریور تا ۱۷ مهر ۱۴۰۴ 6️⃣ ۶ هفته، ۱۸ ساعت 🧭 سطح مقدماتی و متوسط 🎞 دسترسی به ویدئوی ضبط‌شده جلسات اکسل (Excel) نه تنها یک ابزار کار حرفه‌ای بلکه یک ابزار عمومی برای مدیریت و تحلیل داده نیز هست. بسیاری از ما در زندگی روزمره و کاری خود با موقعیت‌هایی مواجه می‌شویم که باید در آن‌ها اطلاعات را سازماندهی کنیم. وقتی که باید مسئولیت ارزیابی یک فعالیت را به عهده بگیریم یا مثلا وقتی که می‌خواهیم دخل و خرج‌مان را مدیریت کنیم، اکسل فضا و امکاناتی در اختیارمان قرار می‌دهد که مدیریت و تحلیل داده‌ در آن به مراتب ساده‌تر و کارآمدتر است. ویدئوی معرفی دوره در این دوره آموزشی مهارت کار با اکسل و تحلیل داده‌های کسب‌وکار را با مجموعه متنوعی از مثال‌های رایج در این حوزه مثل فروش، منابع انسانی، حسابداری، انباداری، کنترل موجودی، کنترل پروژه و استفاده از هوش مصنوعی هنگام کار با اکسل ارائه خواهد شد. 📍 کد تخفیف ۲۰% برای پرداخت کامل: x4Q2d1 📍 کد تخفیف ۱۵% برای پرداخت قسطی: x4q2P1 🔴 اعتبار کدهای تخفیف تا ۲۷ تیر ۱۴۰۴ 🔗 ثبت نام: d-learn.ir/xlsb تماس: @dlearnsup 09103209837 @dlearn_ir

🔖 دوره آموزش مقدماتی علوم داده و هوش مصنوعی با پایتون 🎓دانشکده علوم ریاضی دانشگاه صنعتی شریف (آموزش‌‌‌های تخصصی) 📆 شروع از ۴ مرداد ۱۴۰۴ ❗️ تاریخ شروع دوره تغییر کرد ⏰ شنبه‌ها و سه‌شنبه‌ها ۱۸:۰۰ تا ۲۱:۱۵ ✅ تفکر الگوریتمی و برنامه‌نویسی با پایتون ✅ پردازش و مصورسازی داده ✅ کاربردهای آمار و ریاضیات در علوم داده ✅ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ✅ پردازش زبان‌های طبیعی، مدل‌های زبانی بزرگ و یادگیری تقویتی ✔️ ۱۲ هفته ۵۰ ساعت (آنلاین)، همراه با پروژه پایانی، پشتیبانی آموزشی (منتورشیپ)، وبینارهای شناسایی فرصت‌های شغلی، رویداد حضوری و گواهی پایان دوره ✨ معرفی کامل دوره و سوالات متداول (pdf) ⭐️ آخرین به‌روزرسانی ۶ تیر ۱۴۰۴ ✍️ درخواست پذیرش (پیش‌ثبت‌ِنام): 🔗 b2n.ir/pydsai_tlg تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

🔖 دوره آموزش مقدماتی علوم داده و هوش مصنوعی با پایتون 🎓دانشکده علوم ریاضی دانشگاه صنعتی شریف (آموزش‌‌‌های تخصصی) 💡 ۱۲ هفته ۵۰ ساعت (آنلاین)، همراه با پروژه پایانی، پشتیبانی آموزشی (منتورشیپ)، وبینارهای شناسایی فرصت‌های شغلی، رویداد حضوری و گواهی پایان دوره ✔️ تفکر الگوریتمی و برنامه‌نویسی با پایتون ✔️ پردازش و مصورسازی داده ✔️ کاربردهای آمار و ریاضیات در علوم داده ✔️ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ✔️ پردازش زبان‌های طبیعی، مدل‌های زبانی بزرگ و یادگیری تقویتی 👆 معرفی کامل دوره و سوالات متداول (pdf) 📆 شنبه‌ها و سه‌شنبه‌ها ۱۸:۰۰ تا ۲۱:۱۵ 🗓 شروع از ۷ تیر ۱۴۰۴ ✍️ درخواست پذیرش (پیش‌ثبت‌ِنام): 🔗 b2n.ir/pydsai_tlg تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir.

🔖 دوره آموزش مقدماتی علوم داده و هوش مصنوعی با پایتون 🎓دانشکده علوم ریاضی دانشگاه صنعتی شریف (آموزش‌‌‌های تخصصی) 💡 ۱۲ هفته ۵۰ ساعت (آنلاین)، همراه با پروژه پایانی، پشتیبانی آموزشی (منتورشیپ)، وبینارهای شناسایی فرصت‌های شغلی، رویداد حضوری و گواهی پایان دوره ✔️ تفکر الگوریتمی و برنامه‌نویسی با پایتون ✔️ پردازش و مصورسازی داده ✔️ کاربردهای آمار و ریاضیات در علوم داده ✔️ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ✔️ پردازش زبان‌های طبیعی، مدل‌های زبانی بزرگ و یادگیری تقویتی 👆 معرفی کامل دوره و سوالات متداول (pdf) 📆 شنبه‌ها و سه‌شنبه‌ها ۱۸:۰۰ تا ۲۱:۱۵ 🗓 شروع از ۷ تیر ۱۴۰۴ ✍️ درخواست پذیرش (پیش‌ثبت‌ِنام): 🔗 b2n.ir/pydsai_tlg تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_i.

🚀 #دسترسی_رایگان برای ورود به دنیای داده و هوش مصنوعی! تا ۱۷ خرداد ماه برای بهره‌مندی از یک ماه اشتراک و دسترسی #رایگان به تمامی درسنامه‌ها و پروژه‌های آموزشی #مدرسه_دقیقه برای فراگیری موضوعات زیر فرصت هست: 📊 تحلیل داده با #R و #Python و #SQL 🧠 هوش تجاری با #PowerBI 📊 مصورسازی داده با #Excel 🤖 ریاضیات علوم داده و آمار در R و Python 💡 کار با ابزارهای #هوش_مصنوعی (#AI) 📊 تحلیل داده در حوزه عمومی (#دیتاژورنالیسم) 🧑‍💻و پروژه‌های کاربردی با داده‌های واقعی و ... 🔑 نحوه فعال‌سازی اشتراک #رایگان: برای بهره‌مندی از این فرصت و فعال‌سازی اشتراک رایگان یک ماهه، از طریق لینک زیر اقدام نمایید. دسترسی شما پس از تکمیل فرآیند ثبت‌نام فعال خواهد شد و می‌توانید: 🔗 d-learn.ir/04free 🔖 فهرست کامل منابع آموزشی: 🔗 d-learn.ir/courses 💡 پس از دریافت اشتراک موضوعات مورد نظر خود را از لینک بالا انتخاب کنید و وارد آن‌ها شوید. 🔴 اعتبار تخفیف تا ۱۷ خرداد 📲  t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📱 09103209837 @dlearn_ir

📱 تبعیض در موتورهای جستجو؛ چرا تنوع‌بخش در الگوریتم‌های جستجو مهم است؟ بخش بزرگی از تعامل ما با جهان در سال‌های اخیر، نه از پشت ویترین مغازه‌ها یا راهروهای فروشگاه‌ها، بلکه از دلِ صفحه‌های کوچک موبایل و لپ‌تاپ انجام می‌شود. کافی‌ست دنبال کفش، کتاب تازه یا حتی شغلی جدید باشیم تا به‌جای پرسه‌زدن در مراکز خرید، چند واژه را در نوار جستجو تایپ کنیم و منتظر بمانیم تا نتایج ظاهر شوند. اما برخلاف دنیای واقعی که امکان دیدن صدها یا حتی هزارها انتخاب را در مراکز خرید داریم، در دنیای دیجیتال تنها چند گزینه‌ی اول دیده می‌شوند و باقی تقریباً ناپدید می‌شوند. در چنین فضایی، همه – از تأمین‌کننده و مشتری تا پلتفرم و متولیان زیرساخت‌های بازار — به عملکرد یک بازیگر پنهان وابسته‌اند: الگوریتم جستجو! بسیاری از کسب‌وکارهای آنلاین از رویکردهای تک‌عاملی و محبوبیت‌محور برای ارائه نتایج جستجو به کاربرانشان استفاده می‌کنند؛ اما نادیده گرفتن تنوع در الگوریتم‌های جستجو باعث ایجاد تبعیض، انحصار، افت فروش و از دست رفتن بخش قابل توجهی از تامین‌کنندگان می‌شود. 📝 متن کامل «تبعیض در موتورهای جستجو» با قلم علی جوادی را در مجله پرانتز در وبسایت مدرسه دقیقه مطالعه کنید: 👆 d-learn.ir/p/diversification-in-search-engines 💡 ایده اصلی این مقاله از پست میرامید حاجی‌میرصادقی مدیر عامل شرکت سرچ‌وایز در پست زیر در لینکدین گرفته شده است: https://lnkd.in/dRXBbaaG searchwise.ir ✍️ اگر مایلید تجربیات کسب‌وکار خود در علوم داده و هوش مصنوعی را با دیگران به اشتراک بگذارید با ما تماس بگیرید. 📲 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📱 09103209837 @dlearn_ir

#یادآوری 📣 آخرین فرصت استفاده از تخفیفِ ثبت‌ِنام زودهنگام (۲) برای شرکت در دوره آموزش مقدماتیِ علوم داده و هوش مصنوعی در دانشگاه صنعتی شریف ✅ سه‌شنبه ۲۰ خرداد ۱۴۰۴ 📝 جزئیات بیشتر و درخواست پذیرش: 🔗 b2n.ir/pydsai_tlg 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

#یادآوری 🔴 آخرین فرصت استفاده از تخفیفِ ثبت‌ِنام زودهنگام (۱) برای شرکت در دوره آموزش مقدماتیِ علوم داده و هوش مصنوعی در دانشگاه صنعتی شریف ⏳ چهارشنبه ۷ خرداد ۱۴۰۴ 🔗 جزئیات بیشتر و درخواست پذیرش: 👆 b2n.ir/pydsai_tlg 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

🔖 دوره آموزش مقدماتی علوم داده و هوش مصنوعی با پایتون 🎓دانشکده علوم ریاضی دانشگاه صنعتی شریف (آموزش‌‌‌های تخصصی) 💡 ۱۲ هفته ۵۰ ساعت (آنلاین)، همراه با پروژه پایانی، پشتیبانی آموزشی (منتورشیپ)، وبینارهای شناسایی فرصت‌های شغلی، رویداد حضوری و گواهی پایان دوره 🙂 تفکر الگوریتمی و برنامه‌نویسی با پایتون 🙂 پردازش و مصورسازی داده 🙂 کاربردهای آمار و ریاضیات در علوم داده 🙂 یادگیری ماشین و یادگیری عمیق 🙂 پردازش زبان‌های طبیعی، مدل‌های زبانی بزرگ و یادگیری تقویتی 👆 معرفی کامل دوره و سوالات متداول (pdf) 📆 شنبه‌ها و سه‌شنبه‌ها ۱۸:۰۰ تا ۲۱:۱۵ 🗓 شروع از ۷ تیر ۱۴۰۴ ✍️ درخواست پذیرش (پیش‌ثبت‌ِنام): 🔗 b2n.ir/pydsai_ocv تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

📊 ٧ نوع سوگیری رایج در نظرسنجی‌ها ⛔️ و چگونه از آنها پیشگیری کنیم؟ نظرسنجی‌ها یکی از ابزارهای مهم در تحلیل افکار عمومی و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده هستند. با این حال، حتی دقیق‌ترین نظرسنجی‌ها هم در معرض خطاهایی هستند که نتایج را از واقعیت دور می‌کنند. این خطاها که «سوگیری» نام دارند، ممکن است به‌صورت سیستماتیک و در یک جهت خاص، داده‌ها را تحت تأثیر قرار دهند. در این یادداشت، به ۷ نوع رایج از سوگیری‌هایی که ممکن است در مرحله جمع‌آوری داده‌ها در نظرسنجی‌ها رخ دهند، پرداخته شده است. در هر مورد، تعریف مختصر، دلایل بروز و مهم‌تر از آن، راه‌های پیشگیری از این خطاها ارائه شده است. 🧠 سوگیری چیست؟ خطاهای پنهانی هستند که باعث می‌شوند نتایج نظرسنجی، بازتاب دقیقی از واقعیت نباشند. از نحوه انتخاب شرکت‌کنندگان گرفته تا نحوه طرح سوالات، هر مرحله می‌تواند زمینه‌ساز یک سوگیری باشد. 🔎 نگاهی گذرا به ۷ نوع سوگیری مهم در نظرسنجی‌ها: 1️⃣ سوگیری نمونه‌گیری (Sampling Bias) شانس نابرابر گروه‌ها برای حضور در نمونه تحقیق چرا اتفاق می‌افتد: توزیع نظرسنجی در کانال‌ها یا پلتفرم‌های غیرنماینده جامعه هدف. راه‌های پیشگیری: نمونه‌گیری طبقه‌بندی شده توزیع از کانال‌های متفاوت 2️⃣ سوگیری عدم پاسخگویی (Nonresponse Bias) تفاوت معنادار بین پاسخ‌دهندگان و افرادی که شرکت نمی‌کنند. چرا اتفاق می‌افتد: حساسیت موضوع، طولانی بودن نظرسنجی، عدم انگیزه راه‌های پیشگیری: توجه به حساسیت موضوع ارائه مشوق 3️⃣ سوگیری خودگزینی (Self-Selection Bias) تمایل گروه خاصی از افراد به دلیل علاقه ویژه یا مشوق به شرکت. چرا اتفاق می‌افتد: فراخوان عمومی با جذابیت بیشتر برای یک گروه خاص. راه‌های پیشگیری: دعوت تصادفی عدم افشای کامل موضوع مشوق‌ها بگذارید. 4️⃣ سوگیری مطلوبیت اجتماعی (Social Desirability Bias) پاسخ‌دهی بر اساس آنچه از نظر اجتماعی پذیرفته‌شده‌تر است، نه باور واقعی. چرا اتفاق می‌افتد: سوالات حساس، ترس از قضاوت شدن. راه‌های پیشگیری: استفاده از پرسش‌های غیرمستقیم تضمین ناشناس بودن 5️⃣ سوگیری در طراحی پرسش‌نامه (Questionnaire Design Bias) تأثیر سوالات قبلی بر پاسخ‌دهی به سوالات بعدی. چرا اتفاق می‌افتد: ترتیب غیرمنطقی یا جهت‌دهنده سوالات بر نتایج تاثیر می‌گذارید. راه‌های پیشگیری: ترتیب منطقی و بی‌طرفانه سوالات تصادفی‌سازی ترتیب سوالات یا بلوک‌ها گروه‌بندی موضوعی پیش‌آزمون (Pilot Test) 6️⃣ سوگیری پاسخ‌دهنده (Respondent Bias) تمایل به موافقت با گزاره‌ها یا انتخاب گزینه‌های مثبت (پدیده بله قربان‌گو) چرا اتفاق می‌افتد: خستگی، بی‌حوصلگی، عدم درک کامل سوال، طراحی ضعیف. راه‌های پیشگیری: استفاده از مقیاس‌های متعادل استفاده از سوالات با جهت‌گیری معکوس کوتاه و جذاب نگه داشتن نظرسنجی 7️⃣ سوگیری ترتیب سوالات (Order Bias) پاسخ‌دهی تحت تأثیر ساختار و زبان سوال، نه باور واقعی چرا اتفاق می‌افتد: سوالات جهت‌دار/القایی، مقیاس‌های نامتعادل، گزینه‌های ناکافی. راه‌های پیشگیری: استفاده از زبان بی‌طرف یا اجتناب از سؤالات جهت‌دار ارائه گزینه‌های پاسخ متعادل و جامع پرهیز از سوالات دوپهلو استفاده از زبان ساده و قابل فهم گنجاندن گزینه‌های خروج 💡 جمع‌بندی سوگیری‌ها بخش اجتناب‌ناپذیری از هر نظرسنجی هستند، اما با طراحی آگاهانه و استفاده از روش‌های مناسب می‌توان آن‌ها را کاهش داد. اگر به داده‌هایی دقیق‌تر، قابل‌اعتمادتر و تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر علاقه‌مندید، آشنایی با این سوگیری‌ها ضروری است. 💡 این نوشته از یادداشتی با همین عنوان برداشته شده که در مجله پرانتز در سایت مدرسه دقیقه منتشر شده است. برای مطالعه متن و توضیحات کامل در مورد هر سوگیری و راه‌های جلوگیری از آم می‌توانید به سایت مدرسه سر بزنید: 🔗 d-learn.ir/p/types-of-bias-in-survey @dlearn_ir

▶️ ویدئو و فایل ارائه وبینار «مسیر شغلی تحلیل داده و مهندسی داده» منتشر شد تحلیلگر داده و مهندس داده دو موقعیت شغلی محبوب در یک دهه اخیر بوده‌اند و که با دسترسی هرچه بیشتر به داده‌ها نقش به‌سزایی در ارزش‌افرینی با بهره‌برداری از آن‌ها ایفا کرده‌اند. اما به نظر می‌رسد با برآمدن هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT، این دو موقعیت شغلی نیز تغییراتی را تجربه می‌کنند. به عنوان نمونه و تا پیش از این، معمولا بخش زیادی از زمان یک مهندس داده صرف پالایش داده و اطمینان از کیفیت آن می‌شده، اما احتمالا این فرایند و بسیاری از وظایف زمان‌بر و پرتکرارِ شبیه به آن، به هوش مصنوعی مولد یا Agent ها واگذار می‌شوند. از طرف دیگر استفاده گسترده از انواع تکنولوژی‌ها و ابزارهای دیجیتال، هم سرعت تولید داده را بیشتر کرده است. به علاوه، هوش مصنوعی ها به طور کلی و هوش مصنوعی مولد هم نیازمند داده با کیفیت برای رشد و توسعه است. این پویایی و دینامیسم احتمالا تقاضا برای تحلیل داده را افزایش خواهد داد و به همین خاطر بعید به نظر می‌رسد مشاغلی مانند تحلیلگر داده و مهندس داده با تهدید وجودی مواجه شوند. اما احتمالا نوع کارشان تفاوت‌های چشم‌گیری با گذشته خواهد داشت. با توجه به استقبال همراهان از وبینار، فیلم وبینار و فایل ارائه شده در سایت مدرسه دقیقه در دسترس مخاطبان قرار گرفت. برای دسترسی به آن از لینک زیر استفاده کنید: 👆 d-learn.ir/crdn 🔹🔹👇🔹🔹 پردازش داده‌های حجیم در پایتون یکی از چالش‌های تحلیلگران داده در مواجهه با داده‌های واقعی است. بخش قابل توجهی از این چالش‌ها، با استفاده کارآمد و اصولی از کتابخانه pandas همچنان قابل انجام است. عدم استفاده درست از پانداس، عملکرد پردازش را به شدت تحت تاثیر قرار می‌دهد. با در نظر گرفتن این موارد می توان به سقف عملکردی پردازش با pandas  نزدیک شد. اگر به چالش پردازش داده‌های حجیم در پایتون برخورده‌ کرده‌اید، دوره «پردازش بهینه با pandas و polars» برای شماست. 🔘 لینک ثبت نام: d-learn.ir/pyps تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

📹 ویدئوی آموزشی مبانی یادگیری ماشین و الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه (KNN) در دنیای امروز، یادگیری ماشین (Machine Learning) به یکی از مهارت‌های کلیدی و پرکاربرد در علوم داده، هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات تبدیل شده است. یادگیری ماشین بر پایه الگوریتم‌هایی بنا شده است که با تحلیل داده‌ها، الگوها و روابط پنهان میان آن‌ها را کشف کرده و از این الگوها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری در مواجهه با داده‌های جدید استفاده می‌کنند. در این پست، دو ویدئوی آموزشی #رایگان در این حوزه در دسترس شما قرار دارد: 👨‍🏫 مدرس: سعید مجیدی | متخصص یادگیری ماشین، پردازش زبان‌های طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ در گروه صنعتی انتخاب و شرکت پردازش و تحلیل داده دقیقه، دکترای علوم کامپیوتر با گرایش یادگیری ماشین و پردازش زبان از دانشگاه تافتس آمریکا 🎬 ویدئوی اول: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین این جلسه، به تعریف یادگیری ماشین، انواع روش‌های یادگیری (نظارت‌شده، بدون‌نظارت، تقویتی)، و کاربردهای متنوع آن در صنایع مختلف پرداخته شده است. همچنین مفاهیم کلیدی همچون داده، ویژگی‌ها (Features)، برچسب‌ها (Labels)، و مراحل کلی ساخت یک مدل یادگیری ماشین به زبان ساده توضیح داده می‌شوند. این ویدئو، دید جامعی از آنچه در مسیر یادگیری ماشین پیش رو دارید، ارائه می‌دهد. 🙂 d-learn.ir/courses/mlpyv/lesson/w1-p1-5/ 🎬🎬 ویدئوی دوم: آشنایی با الگوریتم K-Nearest Neighbors (KNN) سعید مجیدی در این ویدئو به معرفی یکی از ساده‌ترین و در عین حال کاربردی‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین، یعنی نزدیک‌ترین همسایه (KNN) می‌پردازد. این الگوریتم که در دسته یادگیری نظارت‌شده قرار دارد، بر اساس فاصله‌سنجی میان داده‌ها، به طبقه‌بندی یا پیش‌بینی مقادیر می‌پردازد. در این ویدئو، منطق این الگوریتم، نحوه انتخاب پارامتر K، اهمیت پیش‌پردازش داده‌ها، و چالش‌های معمول آن به شکلی کاربردی و قابل درک بیان شده است. 🙂 d-learn.ir/courses/mlpyv/lesson/w1-p2-3/ ـــــــــــــــــــــــ ✔️ ویدئوهای فوق نقطه آغاز مسیر یادگیری ماشین با رویکردی عملی و پروژه‌محور است. اگر به دنبال کسب مهارتی ارزشمند و آینده‌ساز در دنیای داده و هوش مصنوعی هستید، این دوره می‌تواند شروعی مطمئن برای شما باشد. در صورت تمایل به یادگیری و دسترسی به دوره کامل می‌توانید، از لینک زیر شروع کنید: 🔘 لینک ثبت نام: d-learn.ir/mlpy تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

✈️ ویدئو و فایل ارائه وبینار «مسیر شغلی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی» منتشر شد در عصر حاضر، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به عنوان پیشران‌های اصلی تحولات فناورانه، نقش حیاتی در شکل‌دهی به آینده صنایع و جوامع ایفا می‌کنند. این حوزه‌های دانش، فراتر از مرزهای سنتی علوم کامپیوتر، با بهره‌گیری از داده‌های عظیم و الگوریتم‌های پیچیده، قابلیت‌های بی‌سابقه‌ای در تحلیل، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری هوشمندانه فراهم می‌آورند. توسعه و به‌کارگیری سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، طیف وسیعی از فرصت‌های شغلی تخصصی را در سطح جهان ایجاد نموده است. این مشاغل، از تحقیق و توسعه الگوریتم‌های نوین گرفته تا پیاده‌سازی و استقرار راهکارهای هوشمند در کاربردهای متنوع، نیازمند دانش عمیق نظری و مهارت‌های عملی پیشرفته‌ای در زمینه علوم داده، برنامه‌نویسی و مدل‌سازی ریاضی می‌باشند. با توجه به رشد فزاینده تقاضا برای متخصصان این حوزه و پتانسیل بالای آن در ایجاد ارزش افزوده و تحول‌آفرینی، شناخت دقیق مسیرهای شغلی موجود و مهارت‌های مورد نیاز برای ورود و پیشرفت در این عرصه، امری ضروری برای علاقه‌مندان و فعالان این حوزه محسوب می‌گردد. با توجه به استقبال همراهان از وبینار، فیلم وبینار و فایل ارائه شده در سایت مدرسه دقیقه در دسترس مخاطبان قرار گرفت. برای دسترسی به آن از لینک زیر استفاده کنید: d-learn.ir/crmlai 〰️🔽🔽〰️ اگر می‌خواهید از قدرت #هوش_مصنوعی در تحلیل داده و تحقیقات خود بهره‌مند شوید، یادگیری ماشین مهم‌ترین چیزی است که به آن نیاز دارید. دوره جامع «یادگیری ماشین با پایتون» از مبانی یادگیری ماشین آغاز می‌شود و گام‌ به گام تا مباحث پیچیده‌تری مثل یادگیری گروهی، کاهش ابعاد داده و  شبکه‌های عصبی پیش ‌می‌رود. در این دوره آموزشی تمامی مباحث با رویکردی عملیاتی آموزش داده خواهند شد و تمامی مفاهیم و روش‌های دوره با پردازش داده‌های واقعی در محیط #پایتون پیاده‌سازی خواهند شد. ⭐️  کد تخفیف 30% برای پرداخت کامل: Fvxp30 💠  کد تخفیف 20% برای پرداخت قسطی: VxpF20 🔗 لینک ثبت نام: d-learn.ir/mlpy تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

🔸 مسیر شغلی مدیریت محصول؛ راهبر توسعه کسب‌و‌کار مدیریت محصول یکی از جذاب‌ترین، پویا‌ترین و در عین حال پرچالش‌ترین مسیرهای شغلی در دنیای فناوری است. طبق گزارش شغلی ۱۴۰۴ جاب‌ویژن، مدیریت محصول پردرآمدترین شغل ۱۴۰۴ و سال‌های پیش از این بوده است. اما این سوال که «مدیریت محصول چیست؟» اغلب حتی از سوی افراد باتجربه در حوزه کسب و کار مطرح می‌شود. یکی از دلایل این است که مدیریت محصول طیف گسترده‌ای از مسئولیت‌ها را در بر می‌گیرد. 🔵 مدیر محصول چه کسی هست؟ مدیر محصول، معمار تجربه کاربر، هماهنگ‌کننده تیم‌های فنی و تجاری، و راهبر مسیر رشد محصول است. این نقش نیازمند مهارتی میان‌رشته‌ای‌ست؛ کسی که هم بازار را می‌فهمد، هم زبان توسعه‌دهنده را، و هم با نگاه استراتژیک، تصمیم‌هایی دقیق و مبتنی بر داده می‌گیرد. مدیران محصول وقت زیادی برای انجام تحقیقات در مورد بازار شرکت و رقبا می‌کنند و از آن برای تدوین استراتژی‌های ساخت و توسعه محصول استفاده می‌کنند. این نیازمند هماهنگی با همه‌تیم‌ها و برنامه‌ریزی مدوام برای توسعه آن است تا در نهایت به محصولی با کیفیت‌تر منجر شود. اما هیچ راه مستقیمی برای این فرایند وجود ندارد و بسته به سازمان،‌ ویژگی‌های محصول و ترجیبحات افراد، مسیری سازگار یافت می‌شود. لینک منبع در Product Plan https://www.productplan.com/learn/what-is-product-management/ 🔵 مدیریت محصول در دوره رشد هوش مصنوعی تمرکز بر هوش مصنوعی در مدیریت محصول همچنان رشد خواهد کرد، با ابزارهایی که تصمیمات داده‌محورِ سریع‌تر نقشه‌های راه محصول را فراهم می کنند. شرکت‌ها به طور بیش از پیش به دنبال مدیران محصولی هستند که بتوانند هوش مصنوعی را درست استفاده کنند و فراتر از استفاده‌های پیش پا افتاده، مسیر محصول را به سمت راه‌حل‌های واقعی هدایت کند. لینک گزارش‌ها در Mind The Product و User Back https://userback.io/blog/future-of-product-management https://www.mindtheproduct.com/what-does-2024-hold-for-product-managers/ محتوای این دو مقاله و بیشتر از آن در وبینار « مسیر شغلی مدیریت محصول و نگاهی به ظرفیت‌های استفاده از هوش مصنوعی در آن » مورد بحث و گفتگو قرار خواهد گرفت. اگر سوالی درباره مسیرهای شغلی این حوزه دارید می‌توانید در این وبینار شرکت کنید. 🔗 لینک ثبت‌نام در وبینار (رایگان): 👆 d-learn.ir/crpd 🧑‍💻 امیرخسرو بهادری | مدیر محصول شرکت استرالیایی Dirodi، مدیـر سـابق در تیم‌های برنامه‌ریزی و تحقیقات بازار پاکشوما، BAT و هولدینگ کوبل‌دارو، فارغ‌التحصیل کارشناسی ارشد مهندسی صنایع از دانشگاه صنعتی شریف 🗓 سه‌شنبه ۱۶ اردیبهشت ۱۴۰۴ ساعت ⌚️ ساعت ۱۹:۳۰ تا ۲۰:۳۰ تماس: t.me/dlearnsup 02188349244 09103209837 @dlearn_ir

🙂 #فرصت_شغلی مسئول بازاریابی و فروش سازمانی در مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه به‌دنبال جذب یک نیروی توانمند، خلاق و علاقه‌مند به حوزه‌های تحلیل داده و هوش مصنوعی برای موقعیت «مسئول بازاریابی و فروش سازمانی» است. ✅ شرح مسئولیت‌ها ▫ طراحی و اجرای استراتژی‌های بازاریابی دیجیتال (با تمرکز بر شبکه‌های اجتماعی، ایمیل مارکتینگ، تبلیغات آنلاین و سایر کانال‌های بازاریابی دیجیتال) ▫ توسعه بازار با برقراری ارتباط مؤثر با سازمان‌ها، شرکت‌ها و نهادهای آموزشی ▫ پاسخ‌گویی به سوالات متقاضیان و ارائه مشاوره جهت انتخاب دوره مناسب ▫ پیگیری و مدیریت فرایند فروش از مرحله جذب تا ثبت‌نام نهایی ▫ همکاری مستمر با تیم تولید محتوا برای معرفی مؤثر دوره‌ها ▫ طراحی و برگزاری رویدادهای تبلیغاتی، آموزشی یا معرفی دوره‌ها ▫ تحلیل رفتار مخاطبان و مشتریان بالقوه برای بهبود عملکرد فروش ▫ همکاری نزدیک با تیم آموزش جهت به‌روزرسانی اطلاعات دوره‌ها ▫ تهیه و ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد فروش ✅ شرایط احراز (الزامی) ▫ توانایی برقراری ارتباط مؤثر و مهارت‌های مذاکره ▫ روحیه تیمی، انعطاف‌پذیری و علاقه‌مندی به یادگیری مداوم ▫ آشنایی با مفاهیم بازاریابی دیجیتال و تجربه کار با ابزارهای مرتبط ▫ مهارت در مدیریت زمان و پیگیری امور به‌صورت منظم و دقیق 🌟 امتیاز محسوب می‌شود اگر ▫ با ابزارها و زبان‌های تحلیل داده آشنا باشید مانند Google spreadsheet Excel R Python PowerBI SQL ▫ علاقه‌ به یادگیری و رشد در مسیر تحلیل داده داشته باشید ▫ سابقه تولید محتوا (متن، گرافیک و انتشار در شبکه‌های اجتماعی) داشته باشید ▫ سابقه همکاری در پروژه‌های آموزشی داشته باشید ▫ تجربه کار در فروش یا بازاریابی در حوزه آموزش یا فناوری را داشته باشید 💼 شرایط همکاری ▫ امکان همکاری تمام‌وقت یا پاره‌وقت (با بیمه) ▫ شیوه کار: ترکیبی از حضوری و دورکاری ▫ محل فعالیت: تهران، میدان هفت تیر، بلوار کریمخان، میدان سنایی ▫ حقوق توافقی + پاداش‌های عملکردی بر اساس میزان فروش 📩 ارسال رزومه در صورت علاقه‌مندی، لطفاً رزومه خود را به آدرس زیر ارسال کنید: 📬 dlearn.jobs@gmail.com تماس: 88349244 09103209837 @dlearn_ir