Мир сегодня с "Юрий Подоляка"
Мир сегодня с "Юрий Подоляка"
View
Труха⚡️Україна
Труха⚡️Україна
View
Николаевский Ванёк
Николаевский Ванёк
View
Мир сегодня с "Юрий Подоляка"
Мир сегодня с "Юрий Подоляка"
View
Труха⚡️Україна
Труха⚡️Україна
View
Николаевский Ванёк
Николаевский Ванёк
View
Data Science | علم داده avatar

Data Science | علم داده

📊 دانشمند داده شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼‌
🆔 @DataScienceir_Adv
TGlist rating
0
0
TypePublic
Verification
Not verified
Trust
Not trusted
LocationІран
LanguageOther
Channel creation dateJan 29, 2025
Added to TGlist
Oct 12, 2024
I own this channel
History of changes

Popular posts Data Science | علم داده

All posts
19.04.202518:42
🏳️‍🌈 راهنمای ۱۰۰ روزه یادگیری پایتون


👨🏻‍💻 با این راهنمای ۱۰۰ روزه یه بار برای همیشه به پایتون مسلط شو! این راهنما از مقدماتی‌ترین مباحث شروع میشه و تا پروژه‌های واقعی تو حوزه دیتا ساینس پیش می‌ره.

✅ همچنین تو هر بخش، با انجام پروژه‌های عملی دستت حسابی راه می‌افته و مهارت واقعی کسب می‌کنی. آخرشم یه پورتفولیوی قوی داری!



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
AgADKBcAAq4fIFA
3.15 MB
Post media background
Post media
02.04.202507:35
🔥 چه‌جوری تو سال 2025 یک دانشمند داده بشیم؟


1️⃣ اول از همه، پایه‌تو قوی کن (ریاضی و آمار).

✏️ اگه ریاضی رو بلد نباشی، هر جا بری به مشکل می‌خوری. هر مدلی که بسازی، هر تحلیلی که انجام بدی، پشتش یه دنیای ریاضیه. اینا رو باید خوب بلد باشی:

✅ جبر خطی: لینک

✅ حساب دیفرانسیل و انتگرال: لینک

✅ آمار و احتمال: لینک

➖➖➖➖➖➖

2️⃣ بعدش برنامه‌نویسی رو یاد بگیر!

✏️ بدون معطلی برو سراغ یادگیری پایتون و SQL.

✅ پایتون: لینک

✅ زبان SQL: لینک

✅ ساختمان داده و الگوریتم‌ها: لینک

➖➖➖➖➖➖

3️⃣ یاد بگیر که داده‌ها رو تمیز و تحلیل کنی!

✏️ داده‌ها همیشه بهم‌ریخته‌ان، و یه دانشمند داده باید بلد باشه چجوری اونا رو مرتب کنه و ازشون بینش بگیره.

✅ پاکسازی داده‌‌ها: لینک

✅ مصورسازی داده‌ها: لینک

➖➖➖➖➖➖

4️⃣ یادگیری ماشین رو یاد بگیر!

✏️ زمانی که مهارت‌های پایه رو یاد گرفتی، وقتشه که وارد دنیای یادگیری ماشین بشی. اینا رو باید بلد باشی:

◀️ یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون، طبقه‌بندی

◀️ یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی، کاهش ابعاد

◀️ یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی، CNN، RNN

✅ دوره CS229 دانشگاه استنفورد: لینک

➖➖➖➖➖➖

5️⃣ با کلان‌ داده و پردازش ابری آشنا شو!

✏️ شرکت‌های بزرگ دنبال کسایی هستن که بتونن با حجم‌های بزرگ داده کار کنن.

◀️ ابزارهای کلان‌داده (مثل Hadoop, Spark, Dask)

◀️ سرویس‌های ابری (AWS, GCP, Azure)

➖➖➖➖➖➖

6️⃣ پروژه واقعی انجام بده و پورتفولیو بساز!

✏️ هرچی تا اینجا یاد گرفتی بدون پروژه واقعی، ارزشی نداره!

◀️ توی Kaggle شرکت کن و با داده‌های واقعی کار کن.

◀️ یه پروژه صفر تا صد انجام بده (از جمع‌آوری داده تا دیپلوی مدل)

◀️ کدت رو تو گیت‌هاب بذار.

✅ پروژه‌های اُپن‌سورس علوم داده: لینک

➖➖➖➖➖➖

7️⃣ وقتشه MLOps و دیپلوی مدل‌ها رو یاد بگیری!

✏️ خیلی‌ها فقط مدل می‌سازن ولی بلد نیستن چه‌جوری دیپلوی کنن. اما شرکت‌ها کسی رو می‌خوان که بتونه مدل رو به مرحله اجرا برسونه!

◀️ عملیات‌سازی یادگیری ماشین (مانیتورینگ، به‌روزرسانی مدل‌ها)

◀️ ابزارهای دیپلوی مدل: Flask, FastAPI, Docker

✅ دوره MLOps دانشگاه استنفورد: لینک

➖➖➖➖➖➖

8️⃣ همیشه به‌روز بمون و شبکه‌سازی کن!

✏️ مقالات پژوهشی رو توی arXiv و Google Scholar دنبال کن.

✅ وبسایت Papers with Code: لینک

✅ وبسایت AI Research at Google: لینک



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
31.03.202506:30
🏳️‍🌈 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
Post media background
Post media
01.04.202516:40
📣 گوگل "Data Science Agent" رو در کولب منتشر کرد!


👨🏻‍💻 با Data Science Agent، دیگه نیازی به نوشتن یا اجرای یک خط کد هم نیست! من خودم این دیتاست 500 هزار ردیفی رو که تو ویدیوی بالا می‌بینید، تحلیل کردم و باورم نمی‌شد چقدر سریع و ساده این کار رو انجام داد!


❓ چطور کار می‌کنه؟

🔢 فایل دیتاتون رو آپلود کنین،

🔢 به زبان ساده بگین چی می‌خواین. (مثلاً یه نمودار خاص یا خلاصه‌ای از داده‌ها).

🔢 خودش مرحله‌به‌مرحله کد می‌زنه، اجرا می‌کنه و نتیجه رو نشون میده.


⭕️ اینو یادتون نره که مثل هر مدل دیگه‌ای نیاز به نظارت داره!


┌ 👨‍💻 Data Science Agent
└ 📖 Documentation



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
Post media background
Post media
16.04.202508:30
🏳️‍🌈 یه خط کد، ولی ۱۴۰ برابر سریع‌تر از Pandas!


👨🏻‍💻 مدت‌هاست همه‌مون با پانداس کار کردیم. راحت بود ولی کُند. حالا یه جایگزین خفن به اسم FireDucks اومده که فقط با یه تغییر کوچیک، معجزه می‌کنه:

⬅️فقط

import pandas as pd


⏬به

import fireducks.pandas as pd


⬅️تغییر بده!


🎉 تموم! بقیه کدت همون کده. ولی انگار داری با همون پانداس کار می‌کنی.


✅ سرعتش از پانداس ،DuckDB ،cuDF و حتی Polars هم بالاتره!

✅ طبق بنچمارک‌ها، سرعت متوسط FireDucks حدود ۱۴۱ برابر پانداسه!

✅ از چند هسته به طور همزمان استفاده می‌کنه (برخلاف پانداس که تک‌هسته‌ایه)

✅ اجراش “Lazy” هست و قبل از اجرا کلی بهینه‌سازی انجام می‌ده.

✅ حتی تو حالت عادی (Eager) هم کلی سریع‌تره.


┌ 📂 FireDucks
├ ⏩ Website
└ 🐱 GitHub-Repos



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
Post media background
Post media
17.04.202507:00
🗺 مسیر ساده برای دیتا ساینتیست شدن!


👨🏻‍💻 سقف حقوق یک دیتاساینتیست تو آمریکا تا ۱۵۰ هزار دلار در سال هم می‌رسه! ولی دیتاساینس، فقط بلد بودن چند خط کد نیست. باید قدم‌به‌قدم یاد بگیری و مهارت‌هات رو بسازی. با این نقشه راه ساده و منظم، می‌تونی بدون سردرگمی مسیرت رو شروع کنی:



1️⃣ مبانی

✏️ اول از همه باید ریاضی (جبر خطی، آمار، احتمال) رو جدی بگیری.

📎 Mathematics for ML

✏️ در کنارش، پایتون رو خوب یاد بگیر چون زبان اصلی دیتاساینسه. کلی دوره رایگان برای شروع هست!

📎 Python for Everybody

📎 Complete Python Bootcamp

➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖

2️⃣ تحلیل و بصری‌سازی داده

✏️ کار با Pandas و NumPy برای آنالیز و Matplotlib و seaborn برای رسم نمودارها مهمه.

📎 Data Analysis with Python

📎 Google Data Analytics

✏️ کمی هم R یاد بگیر، چون برای آمار عالیه.

📎 Data Science: R Basics

➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖

3️⃣ یادگیری ماشین

✏️ باید مفاهیم الگوریتم‌هایی مثل رگرسیون، درخت تصمیم و خوشه‌بندی رو بفهمی و با پایتون و حتی R پیاده‌سازی‌شون کنی.

📎 Machine Learning Specialization

📎 IBM Machine Learning

📎 Machine Learning A-Z

➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖

4️⃣ گام‌های پیشرفته

✏️ آشنایی با شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق، به خصوص توی پردازش تصویر و متن.

📎 Deep Learning Specialization

📎 NLP Specialization

📎 Big Data Analytics With Spark

➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖

5️⃣ پروژه‌های واقعی و نمونه‌کار

✏️ توی رقابت‌های کگل شرکت کن و پروژه‌هات رو توی گیت‌هاب بذار تا رزومه خوبی بسازی و با مسائل واقعی دست و پنجه نرم کنی.

📎 Kaggle

📎 GitHub



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
Post media background
Post media
06.04.202507:30
📚 15 کتابی که هر دانشمند داده‌ باید بخونه!


👨🏻‍💻 اینا لیست کتاباییه که خودم ازشون یاد گرفتم یا به پیشنهاد دیتا ساینتیست‌های با تجربه خوندم:


✅ تحلیل داده و برنامه‌نویسی:


1️⃣ کتاب Python for Data Analysis

2️⃣ کتاب Data Science for Beginners

3️⃣ کتاب Data Science from Scratch

4️⃣ کتاب .Fundamentals of Data Viz

5️⃣ کتاب R for Data Science

6️⃣ کتاب A Hands-on Intro to Big DA

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

✅ ریاضیات و آمار:


7️⃣ کتاب naked statistics

8️⃣ کتاب Essential Math for Data Science

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

✅ توسعه شغلی و مسیر حرفه‌ای:


9️⃣ کتاب Build a Career in Data Science

1️⃣ کتاب The Data Science Handbook

1️⃣ کتاب Winning with Data Science

1️⃣ کتاب Becoming a Data Head

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

✅ اخلاق در دیتا:


1️⃣ کتاب Ethical Data Science

1️⃣ کتاب Data Science in Context

1️⃣ کتاب The Art of Data Science



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
Post media background
Post media
19.04.202514:40
📄 با این ۱۴ مقاله، کد پایتونت رو بهینه‌تر کن!


👨🏻‍💻 اگه ‌می‌خوای برای پروژه‌های علم داده، کد پایتونت رو سریع‌تر و بهینه‌تر بنویسی، حتما این 14 منبع رو داشته باش!👇


🏳️‍🌈 چطور کد پایتون رو تمیز بنویسی؟ ⬅️ لینک


🏳️‍🌈 چطور بفهمی کدت بهینه هست یا نه؟ ⬅️ لینک


🏳️‍🌈 کدت رو بهینه‌تر کن ⬅️ لینک


🏳️‍🌈 حلقه‌ها رو حذف کن ⬅️ لینک


🏳️‍🌈 با این نکات توابع رو سریع‌تر بنویس ⬅️ لینک


🏳️‍🌈 با Caching سرعت کدت رو زیاد کن ⬅️ لینک


🏳️‍🌈 پانداس رو بهینه استفاده کن ⬅️ لینک


🏳️‍🌈 روی DataFrame حلقه نزن ⬅️ لینک


🏳️‍🌈 داده‌ها رو درست انتخاب کن ⬅️ لینک


🏳️‍🌈 از groupby رو حرفه‌ای استفاده کن ⬅️ لینک


🏳️‍🌈 این ۲۰ تابع پانداس رو بلد باش ⬅️ لینک


🏳️‍🌈 شناخت داده با Pandas Profiling ⬅️ لینک


🏳️‍🌈 پانداس رو ۱۰۰۰ برابر سریع‌تر کن ⬅️ لینک


🏳️‍🌈 این ۱۰ اشتباه پانداس رو نکن ⬅️ لینک


👨‍💻 لینک دسترسی به نوت‌بوک‌های مقالات:👇


🖥 GitHub-Repos



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
Post media background
Post media
12.04.202507:45
📚 با این ۱۷ منبع یه دیتاساینتیست حرفه‌ای شو!



1️⃣ کتابخونه‌های پایتون برای یادگیری ماشین

◀️ معرفی بهترین ابزارها و پکیج‌های پایتونی برای ساخت مدل‌های ML.

➖ ➖ ➖

2️⃣ کتاب تعاملی یادگیری عمیق

◀️ یادگیری مفاهیم یادگیری عمیق با ترکیب متن، ریاضی، کد و تصویر.

➖ ➖ ➖

3️⃣ گلچین منابع یادگیری دیتا ساینس

◀️ بهترین دوره‌ها، کتاب‌ها و ابزارها برای یادگیری علم داده.

➖ ➖ ➖

4️⃣ پیاده‌سازی الگوریتم‌ها از صفر

◀️ کدنویسی الگوریتم‌های معروف ML از پایه

➖ ➖ ➖

5️⃣ راهنمای مصاحبه‌های یادگیری ماشین

◀️ آمادگی کامل برای مصاحبه‌های شغلی

➖ ➖ ➖

6️⃣ پروژه‌های واقعی یادگیری ماشین

◀️ آموزش ساخت و دیپلوی کردن مدل‌ها.

➖ ➖ ➖

7️⃣ طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین

◀️ چطور یه سیستم ML مقیاس‌پذیر و پایدار طراحی کنی.

➖ ➖ ➖

8️⃣ ریاضیات یادگیری ماشین

◀️ مفاهیم پایه ریاضی که برای درک یادگیری ماشین لازمه.

➖ ➖ ➖

9️⃣ مقدمه‌ای بر یادگیری آماری

◀️ الگوریتم‌ها رو با مثال‌های عملی یاد بگیر

➖ ➖ ➖

1️⃣ یادگیری ماشین با رویکرد احتمالاتی

◀️ درک بهتر مدل‌سازی و عدم قطعیت با دیدگاه آماری.

➖ ➖ ➖

1️⃣ یادگیری ماشین دانشگاه UBC

◀️ درک عمیق مفاهیم یادگیری ماشین با تدریس مفهومی یکی از اساتید مطرح حوزه ML،

➖ ➖ ➖

1️⃣ یادگیری عمیق با اندرو انگ

◀️ شروعی قوی در دنیای شبکه‌های عصبی، CNN و RNN.

➖ ➖ ➖

1️⃣ جبر خطی با 3Blue1Brown

◀️آموزش شهودی و تصویری مفاهیم جبر خطی.

➖ ➖ ➖

🔴 دوره یادگیری ماشین

◀️ ترکیبی از تئوری و تمرین عملی برای تقویت مهارت‌های ML.

➖ ➖ ➖

1️⃣ بهینه‌سازی ریاضی با پایتون

◀️ مفاهیم پایه بهینه‌سازی رو با کد پایتونی یاد می‌گیری.

➖ ➖ ➖

1️⃣ مدل‌های قابل توضیح در یادگیری ماشین

◀️ قابل فهم کردن مدل‌های پیچیده.

➖ ➖ ➖

⚫️ تحلیل داده‌ها با پایتون

◀️ مهارت‌های تحلیل داده با استفاده از کتابخانه‌های پانداس و NumPy.



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
29.03.202519:30
📄 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
AgADBhcAAroOQVM
875 kB
05.04.202506:30
✅ لیستی از «پروژه‌های واقعی» علوم داده


👨🏻‍💻 اینکه بدونی شرکت‌های بزرگی مثل اوبر، نتفلیکس، لینکدین و... دقیقاً چطوری از علم داده و مدل‌های پیشرفته استفاده می‌کنن، خیلی تو تجربه کاریت تاثیر داره! منظورم پروژه‌هایی که واقعاً تو شرکت‌های بزرگ اجرا شدن و بشه ازشون یاد گرفت، نه فقط پروژه‌های آموزشی ساده...!

✏️ واسه همین تصمیم گرفتم از دل مقالات، کنفرانس‌ها و منابع مختلف، مجموعه ویدیوهایی از همین پروژه‌های واقعی بسازم.

📝 اینجا یه لیست از همه اون ویدیوها رو جمع کردم که می‌تونه خیلی تو این مسیر کمکتون کنه و بهتون یه دید واقعی از علم داده بده.👇


😉 DeepSeek R1: لینک

😉 GenAI @ Uber & Yelp: لینک

😉 RAG for Private Data: لینک

😉 UberEats Debiasing: لینک

😉 Pinterest Ranking Shift: لینک

😉 Spotify GNN RecSys: لینک

😉 Fraud in E-commerce: لینک

😉 Returns Fraud: لینک

😉 LinkedIn Ad Budget: لینک

😉 Netflix Calibration: لینک

😉 Netflix Unified RecSys: لینک

😉 IG & Twitter Recsys: لینک

😉 Bandit Models: لینک

😉 Recsys Bias Fix: لینک

😉 Two-Tower Retrieval: لینک

😉 Meituan RecSys: لینک

😉 LinkedIn CTR Model: لینک

😉 Uplift @ Instagram: لینک

😉 Pinterest Ads RecSys: لینک

😉 Dynamic Pricing: لینک

😉 Product Embeddings: لینک

😉 BERT for Entities: لینک

😉 Twitter RecSys: لینک

😉 ANN Annoy: لینک

😉 ANN PQ: لینک

😉 PID for Diversity: لینک



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
30.03.202519:45
📄 «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
AgADiBsAAo5qUFM
5.86 MB
05.04.202519:50
📄 جزوه «حل مسائل Leetcode با پایتون»


👨🏻‍💻 مدتیه که با پایتون دارم مسائل Leetcode رو حل می‌کنم. یه جا تصمیم گرفتم همه راه‌حل‌ها رو جمع کنم و تو یه فایل بذارم کنار هم.

✔️ اگر دنبال یاد گرفتن تکنیک‌های حل مسئله با پایتون هستین یا مثل من عاشق این مدل چالش‌هایین و روی مهارت حل مسئله‌ات کار می‌کنین، این جزوه رو از دست ندین! 💯



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
06.04.202516:31
💥 کل کارای دیتا ساینست رو فقط با یه پرامپت انجام بده!


👩🏻‍💻 می‌دونی چی باور نکردنیه؟ این‌که اولین تجربه‌ی کاریم تو حوزه علم داده که یه پیش‌بینی روی دیتاست معروف تایتانیک بود رو، حالا می‌شه با یه دستور ساده انجامش داد!


✅ از این به بعد با ایجنت هوش مصنوعی علم داده در کولب، می‌تونین فقط با یه پرامپت ساده کل روند دیتا ساینس رو هندل کنین! این ایجنت خودش دیتا رو می‌خونه، تمیز می‌کنه، تحلیل می‌کنه، ویژگی‌ها رو می‌سازه، مدل رو آموزش می‌ده و حتی بهینه‌اش می‌کنه. بعد، یه نوت‌بوک کامل تحویلت می‌ده که آماده است!

📹 از این فرآیندم یه ویدیو هم گرفتم و گذاشتم تا ببینین خود ابزار چطور کار می‌کنه و چه خروجی‌ می‌ده.


┌ 🌀 Data Science Agent
├ ✏️ Article
└ 🖥 Notebook



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
Post media background
Post media
10.04.202508:00
🔹 یادگیری مباحث تئوری بدون تمرین عملی، ازت دیتا ساینتیست نمی‌سازه!


👨🏻‍💻 خیلیا فکر می‌کنن با دیدن یه عالمه ویدیو و خوندن کتاب، دیتا ساینتیست می‌شن. ولی واقعیت اینه که بدون تمرین عملی، چیزی تو ذهن نمی‌مونه.

✏️ یادگیری واقعی وقتی اتفاق می‌افته که دست‌ به‌ کد بشی، با داده‌ها کلنجار بری و سوال‌هاتو با پروژه‌های واقعی جواب بدی.


🔆 این چند پروژه‌ای که قرار دادم می‌تونه نقطه شروع خوبی برای تمرین باشه: 👇


🎚 تحلیل اکتشافی داده:

✅ بررسی آمار مرگ‌ومیر کرونا: لینک

✅ پیش‌بینی حقوق دیتا ساینتیست‌ها: لینک

✅ تحلیل نظرات فیلم‌ها: لینک

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🎚 مصورسازی داده:

✅ شکاف جنسیتی در مدارک دانشگاهی: لینک

✅ داشبورد فروش قهوه: لینک

✅ تحلیل انیمیشن‌های پیکسار: لینک

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🎚 یادگیری ماشین:

✅ تحلیل عملکرد بازار سهام: لینک

✅ پیش‌بینی قیمت املاک: لینک

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🎚 مهندسی داده:

✅ طراحی دیتابیس پیتزا فروشی: لینک

✅ تحلیل داده‌های فوتبال: لینک

✅ بررسی ترندهای یوتیوب: لینک



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
Log in to unlock more functionality.