ریاضی، آمار و علوم کامپیوتر - مدارس میانرشتهای
کانال ریاضی، آمار و علوم کامپیوتر مجموعه علمی و پژوهشی مدارس میان رشته ای:
تبلیغ و تبادل:
@ShadmaniL
لینک کانال اصلی:
@IDSchools
مدیریت:
@M_Solh
تبلیغ و تبادل:
@ShadmaniL
لینک کانال اصلی:
@IDSchools
مدیریت:
@M_Solh
TGlist рейтинг
0
0
ТипАчык
Текшерүү
ТекшерилбегенИшенимдүүлүк
ИшенимсизОрду
ТилиБашка
Канал түзүлгөн датаТрав 09, 2024
TGlistке кошулган дата
Жовт 10, 2024Катталгандар
1 017
24 саат00%Жума
1-0.1%Ай
4-0.4%
Цитация индекси
0
Эскерүүлөр0Каналдарда бөлүштү0Каналдарда эскерүүлөр0
1 посттун орточо көрүүлөрү
106
12 саат860%24 саат1060%48 саат00%
Катышуу (ER)
5.66%
Кайра посттошту5Комментарийлер0Реакциялар1
Көрүүлөр боюнча катышуу (ERR)
0%
24 саат0%Жума0%Ай0%
1 жарнама посттун орточо көрүүлөрү
106
1 саат5652.83%1 – 4 саат10.94%4 - 24 саат4946.23%
Акыркы 24 саатта бардык посттор
0
Динамика
1
"ریاضی، آمار و علوم کامپیوتر - مدارس میانرشتهای" тобундагы акыркы жазуулар
Кайра бөлүшүлгөн:
انجمن علمی بیوتکنولوژی دانشگاه خوارزمی
30.04.202506:55
انجمن علمی مهندسی کامپیوتر از طرف بنیاد ملی نخبگان استان البرز با همکاری انجمن علمی بیوتکنولوژی برگزار می‌کند:
#دوره_آموزشی_پایتون
یادگیری پروژه‌محور پایتون از مقدماتی تا متوسط:
• مبانی پایتون
• ساخت رابط کاربری گرافیکی
• کار با فایل‌ها
• پروژه‌های واقعی مثل مدیریت فروشگاه
مدرس:
یاشار زواری رضائی
• متخصص داده اسنپ!گروسری
• مدرس پایتون دانشگاه ارومیه
• مدرس پایتون و AI در پایتون تیک
• سابقه در وب، الگوریتم، علم داده
• حل ۲۰۰+ الگوریتم در کوئرا
• عضو بنیاد نخبگان البرز
مدرس حل تمرین:
محسن قالیباف | عضو بنیاد نخبگان البرز | فعال پایتون و دیتا
زمان: شنبه و سه‌شنبه، 11:45 تا 13:15
مکان: سایت شماره ۲ روانشناسی دانشگاه خوارزمی
هزینه:
• آزاد: ۷۰۰ هزار تومان
• دانشجویان خوارزمی: ۵۰۰ هزار تومان
• فنی و علوم زیستی: ۴۰۰ هزار تومان
آفلاین:
دریافت ویدیوها پس از پایان دوره: ۳۵۰ هزار تومان
ویژه:
ضبط رایگان جلسات برای دانشجویان حضوری + اعطای گواهی پایان دوره
جلسه معارفه رایگان:
https://meet.google.com/svu-zyoy-agu
*زمان جلسه اعلام خواهد شد
ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر:
@yasharzavary
منتظر حضورتون هستیم!
#دوره_آموزشی_پایتون
یادگیری پروژه‌محور پایتون از مقدماتی تا متوسط:
• مبانی پایتون
• ساخت رابط کاربری گرافیکی
• کار با فایل‌ها
• پروژه‌های واقعی مثل مدیریت فروشگاه
مدرس:
یاشار زواری رضائی
• متخصص داده اسنپ!گروسری
• مدرس پایتون دانشگاه ارومیه
• مدرس پایتون و AI در پایتون تیک
• سابقه در وب، الگوریتم، علم داده
• حل ۲۰۰+ الگوریتم در کوئرا
• عضو بنیاد نخبگان البرز
مدرس حل تمرین:
محسن قالیباف | عضو بنیاد نخبگان البرز | فعال پایتون و دیتا
زمان: شنبه و سه‌شنبه، 11:45 تا 13:15
مکان: سایت شماره ۲ روانشناسی دانشگاه خوارزمی
هزینه:
• آزاد: ۷۰۰ هزار تومان
• دانشجویان خوارزمی: ۵۰۰ هزار تومان
• فنی و علوم زیستی: ۴۰۰ هزار تومان
آفلاین:
دریافت ویدیوها پس از پایان دوره: ۳۵۰ هزار تومان
ویژه:
ضبط رایگان جلسات برای دانشجویان حضوری + اعطای گواهی پایان دوره
جلسه معارفه رایگان:
https://meet.google.com/svu-zyoy-agu
*زمان جلسه اعلام خواهد شد
ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر:
@yasharzavary
منتظر حضورتون هستیم!
Кайра бөлүшүлгөн:
علوم زیستی - مدارس میانرشتهای
07.04.202517:29
🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕
🔺«دپارتمان علوم زیستی مجموعه علمی و پژوهشی مدارس میان رشته ای» برگزار می کند:
🧠 دوره «آشنایی با نوروبیولوژی»-دوره مجازی
⬅️ با حضور:
👤دکتر فاطمه تیرگر، دانش آموخته دکتری نوروساینس از دانشگاه علوم پزشکی تهران
🔣 سرفصل جلسات:
1️⃣هفته اول: انواع سلولهای عصبی مرکزی، اسکلت سلولی و انتقال آکسونی
2️⃣هفته دوم: انتقال از عرض غشا و کانالهای یونی
3️⃣هفته سوم: پتانسیل غشا و پتانسیل عمل
4️⃣هفته چهارم: رهایی انتقال دهنده های عصبی در سیناپس
5️⃣هفته پنجم: سیستم های انتقال دهنده عصبی
6️⃣هفته ششم: انواع گیرنده های عصبی
7️⃣هفته هفتم: پیام رسانی داخل سلولی
8️⃣هفته هشتم: مخروط رشد و هدایت آکسونی
🔜 شنبه ها، به مدت 8 هفته، از 13 اردیبهشت تا 21 تیر 1404
⏰ از ساعت 🔜 17 تا 18:30
🟢 همراه با گواهی حضور به انگلیسی
👈 ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر:
➡️https://t.me/IDS_Bio
🚀 https://t.me/IDS_Bio
🚀 https://t.me/IDSchools
🔺«دپارتمان علوم زیستی مجموعه علمی و پژوهشی مدارس میان رشته ای» برگزار می کند:
🧠 دوره «آشنایی با نوروبیولوژی»-دوره مجازی
⬅️ با حضور:
👤دکتر فاطمه تیرگر، دانش آموخته دکتری نوروساینس از دانشگاه علوم پزشکی تهران
🔣 سرفصل جلسات:
1️⃣هفته اول: انواع سلولهای عصبی مرکزی، اسکلت سلولی و انتقال آکسونی
2️⃣هفته دوم: انتقال از عرض غشا و کانالهای یونی
3️⃣هفته سوم: پتانسیل غشا و پتانسیل عمل
4️⃣هفته چهارم: رهایی انتقال دهنده های عصبی در سیناپس
5️⃣هفته پنجم: سیستم های انتقال دهنده عصبی
6️⃣هفته ششم: انواع گیرنده های عصبی
7️⃣هفته هفتم: پیام رسانی داخل سلولی
8️⃣هفته هشتم: مخروط رشد و هدایت آکسونی
🔜 شنبه ها، به مدت 8 هفته، از 13 اردیبهشت تا 21 تیر 1404
⏰ از ساعت 🔜 17 تا 18:30
🟢 همراه با گواهی حضور به انگلیسی
👈 ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر:
➡️https://t.me/IDS_Bio
🚀 https://t.me/IDS_Bio
🚀 https://t.me/IDSchools
10.02.202521:10
🌀#آموزشگاه_ذهن
✍ ۱۵ دوره‌ی آنلاین رایگان همراه با گواهی
📱https://youtu.be/rokmLmpiG9k?si=_vZXa4AyfrjRXHhx
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
✍ ۱۵ دوره‌ی آنلاین رایگان همراه با گواهی
📱https://youtu.be/rokmLmpiG9k?si=_vZXa4AyfrjRXHhx
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
Өчүрүлгөн10.02.202516:11
Кайра бөлүшүлгөн:
انجمن بیوشیمی دانشگاه خوارزمی
07.02.202505:32
📣📣 انجمن بیوشیمی دانشگاه خوارزمی برگزار می کند :
🔔 کارگاه آشنایی با نرم افزار End Note
🔍 سرفصل ها :
✔️آشنايی با نرم افزار و جستجو در پايگاه های اطلاعاتی
. بررسی كاربردهای نرم افزار در مقاله نويسی و پايان نامه
. آشنايی با پايگاه های اطلاعاتی داخلی و خارجی
. آشنايی با محیط نرم افزار
✔️واردكردن منابع به صورت دستی و استفاده از پايگاه های اطلاعاتی
. تعريف منابع به صورت دستی در كتابخانه EndNote
. فراخوانی منابع از پايگاه های اطلاعاتی در كتابخانه EndNote
✔️وارد كردن منابع و ارجاع آن ها در متون علمی
. ارجاع منابع با استفاده از نرم افزار EndNote در متن و انتهای متن
. مديريت ارجاع دهی و سربرگ EndNote در نرم افزار Word
✔️سبك های نگارشی (Styles):
آشنايی با سبك های موجود در نرم افزار EndNote و كاربرد آن ها
💎 مدرس : مهندس علی حسنی
🗓 زمان : جمعه ۱۹بهمن ۱۴۰۳
ساعت : ۱۹ الی ۲۱
‼️هزینه شرکت برای عموم ۳۰ هزار تومان‼️
🔗 همراه گواهی معتبر از دانشگاه خوارزمی تهران
📌 به صورت مجازی و در بستر اسکای روم
🔴 کلاس ضبط شده و فایل آن در اختیار شرکت کنندگان قرار می گیرد 🔴
💬 برای ثبت نام به آیدی زیر در تلگرام پیام دهید :
@Bio_cheme_association
(لینک درخواست ثبت نام :
(https://t.me/m/P0FHVPSYZjdk
♦️ Join us : https://t.me/Khu_biochemistryAssociation
🔔 کارگاه آشنایی با نرم افزار End Note
🔍 سرفصل ها :
✔️آشنايی با نرم افزار و جستجو در پايگاه های اطلاعاتی
. بررسی كاربردهای نرم افزار در مقاله نويسی و پايان نامه
. آشنايی با پايگاه های اطلاعاتی داخلی و خارجی
. آشنايی با محیط نرم افزار
✔️واردكردن منابع به صورت دستی و استفاده از پايگاه های اطلاعاتی
. تعريف منابع به صورت دستی در كتابخانه EndNote
. فراخوانی منابع از پايگاه های اطلاعاتی در كتابخانه EndNote
✔️وارد كردن منابع و ارجاع آن ها در متون علمی
. ارجاع منابع با استفاده از نرم افزار EndNote در متن و انتهای متن
. مديريت ارجاع دهی و سربرگ EndNote در نرم افزار Word
✔️سبك های نگارشی (Styles):
آشنايی با سبك های موجود در نرم افزار EndNote و كاربرد آن ها
💎 مدرس : مهندس علی حسنی
🗓 زمان : جمعه ۱۹بهمن ۱۴۰۳
ساعت : ۱۹ الی ۲۱
‼️هزینه شرکت برای عموم ۳۰ هزار تومان‼️
🔗 همراه گواهی معتبر از دانشگاه خوارزمی تهران
📌 به صورت مجازی و در بستر اسکای روم
🔴 کلاس ضبط شده و فایل آن در اختیار شرکت کنندگان قرار می گیرد 🔴
💬 برای ثبت نام به آیدی زیر در تلگرام پیام دهید :
@Bio_cheme_association
(لینک درخواست ثبت نام :
(https://t.me/m/P0FHVPSYZjdk
♦️ Join us : https://t.me/Khu_biochemistryAssociation
06.02.202516:34
🎲#گام_به_گام
3⃣1️⃣ دستورات پایه در پایتون: قسمت سیزدهم
⬅️رشته‌ها آرایه هستند.
مانند بسیاری از زبان‌های برنامه نویسی محبوب دیگر، رشته‌ها در پایتون آرایه‌هایی از بایت‌ها هستند که کاراکترهای یونیکد را نشان می‌دهند. با این حال، پایتون نوع داده کاراکتری ندارد، یک کاراکتر به سادگی یک رشته با طول 1 است. از براکت‌های مربع می‌توان برای دسترسی به عناصر رشته استفاده کرد.
🟢 مثال
کاراکتر را در موقعیت 1 بدست آورید (به یاد داشته باشید که کاراکتر اول موقعیت 0 را دارد):
a = "Hello, World!"
print(a[1])
خروجی:
e
⬅️ حلقه زدن از طریق یک رشته
از آنجایی که رشته‌ها آرایه هستند، می‌توانیم از طریق کاراکترهای یک رشته، با یک حلقه for، حلقه بزنیم.
🟢 مثال
حروف کلمه "موز" را حلقه بزنید:
for x in "banana":
print(x)
خروجی:
b
a
n
a
n
a
⬅️ طول رشته
برای بدست آوردن طول یک رشته، از تابع ()len استفاده کنید.
🟢 مثال
تابع len() طول یک رشته را برمی گرداند:
a = "Hello, World!"
print(len(a))
خروجی:
13
🕐 ادامه دارد....
💻#کدنویسی
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
3⃣1️⃣ دستورات پایه در پایتون: قسمت سیزدهم
⬅️رشته‌ها آرایه هستند.
مانند بسیاری از زبان‌های برنامه نویسی محبوب دیگر، رشته‌ها در پایتون آرایه‌هایی از بایت‌ها هستند که کاراکترهای یونیکد را نشان می‌دهند. با این حال، پایتون نوع داده کاراکتری ندارد، یک کاراکتر به سادگی یک رشته با طول 1 است. از براکت‌های مربع می‌توان برای دسترسی به عناصر رشته استفاده کرد.
🟢 مثال
کاراکتر را در موقعیت 1 بدست آورید (به یاد داشته باشید که کاراکتر اول موقعیت 0 را دارد):
a = "Hello, World!"
print(a[1])
خروجی:
e
⬅️ حلقه زدن از طریق یک رشته
از آنجایی که رشته‌ها آرایه هستند، می‌توانیم از طریق کاراکترهای یک رشته، با یک حلقه for، حلقه بزنیم.
🟢 مثال
حروف کلمه "موز" را حلقه بزنید:
for x in "banana":
print(x)
خروجی:
b
a
n
a
n
a
⬅️ طول رشته
برای بدست آوردن طول یک رشته، از تابع ()len استفاده کنید.
🟢 مثال
تابع len() طول یک رشته را برمی گرداند:
a = "Hello, World!"
print(len(a))
خروجی:
13
🕐 ادامه دارد....
💻#کدنویسی
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
04.02.202516:54
✨✨✨#زیبایی_های_ریاضی✨✨✨
🌀 دوره متلب برای مبتدیان
◀️ در این آموزش برای مهندسان، دانشمندان و دانشجویان، اصول متلب را بیاموزید. MATLAB یک زبان برنامه نویسی و مجموعه نرم افزاری است که برای تجزیه و تحلیل داده ها، محاسبات علمی و تجسم استفاده می شود که به طور گسترده در دانشگاه و صنعت استفاده می شود.
https://youtu.be/7f50sQYjNRA?si=Ye3TGq8UlfCnRamP
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
🌀 دوره متلب برای مبتدیان
◀️ در این آموزش برای مهندسان، دانشمندان و دانشجویان، اصول متلب را بیاموزید. MATLAB یک زبان برنامه نویسی و مجموعه نرم افزاری است که برای تجزیه و تحلیل داده ها، محاسبات علمی و تجسم استفاده می شود که به طور گسترده در دانشگاه و صنعت استفاده می شود.
https://youtu.be/7f50sQYjNRA?si=Ye3TGq8UlfCnRamP
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
02.02.202516:36
🌀#گام_به_گام
💠 به دومین درس خود در مجموعه مبانی علم داده و هوش مصنوعی خوش آمدید!
درس امروز: احتمال- قسمت اول
🔣 احتمال یک ابزار قدرتمند در علم داده است که ما را قادر می سازد عدم قطعیت را درک کرده و پیش بینی‌های آگاهانه انجام دهیم. این فقط در مورد محاسبه شانس یک رویداد نیست. این در مورد اتخاذ یک طرز فکر است که به شما امکان می‌دهد نتایج و خطرات بالقوه را ارزیابی کنید. (یک مهارت مهم در هر زمینه مبتنی بر داده)
در این درس، مفاهیم اصلی احتمال را تجزیه می‌کنیم که راه را برای سفر شما در علم داده هموار می‌کند.
☑️مبانی احتمال
در اصل، احتمال میزان احتمال وقوع یک رویداد را با مقادیری از 0 تا 1 اندازه‌گیری می‌کند. برای مثال، احتمال پرتاب یک سکه و شیر آمادن 0.5 است. چارچوب اساسی، کاربردهای احتمالی پیچیده‌تری را در علم داده زیربنا می‌دهد.
بیایید برخی از مفاهیم کلیدی را که پایه و اساس نظریه احتمال را تشکیل می‌دهند، بررسی کنیم.
▫️نتایج ترجیحی: اینها نتایجی هستند که ما می‌خواهیم رخ دهد یا به آنها علاقه‌مندیم. ما همچنین به چنین نتایجی به عنوان "مطلوب" اشاره می‌کنیم.
◾️فضای نمونه و رویدادها: فضای نمونه شامل تمام نتایج ممکن یک آزمایش است (به عنوان مثال، همه طرف های یک تاس). رویداد هر نتیجه یا مجموعه‌ای از نتایج خاص است که ما به آن علاقه‌مندیم - مانند مشاهده‌ی یک عدد زوج روی یک تاس.
▫️مقدار مورد انتظار: مقدار (یا میانگین) مورد انتظار نتیجه متوسط بلندمدت است اگر آزمایشی را بارها تکرار کنید. به عنوان مثال، در یک بازی که در آن شما یک سکه را 20 بار برمی گردانید، مقدار مورد انتظار برای شیرها 10 خواهد بود (50٪ از آزمایشات). ارزش مورد انتظار با ارائه یک پیش‌بینی از نتایج متوسط، به هدایت تصمیم‌گیری کمک می‌کند.
📄 توزیع های فروانی احتمال
یک توزیع احتمال، احتمال نتایج متفاوت را در یک فضای نمونه نشان می‌دهد. توزیع احتمال به ما کمک می‌کند تا بر اساس داده‌های مشاهده شده، نتایج آینده را پیش‌بینی کنیم. دو نوع اساسی از توزیع‌هایی که با آنها روبرو خواهید شد شامل موارد زیر است.
📊 توزیع‌های گسسته
اینها تعداد محدودی از نتایج دارند، مانند پرتاب یک تاس. توزیع‌های گسسته کلیدی شامل موارد زیر است.
1⃣ توزیع یکنواخت زمانی اتفاق می‌افتد که هر نتیجه احتمال برابری داشته باشد، مانند احتمال مشاهده هر عدد روی یک تاس.
2⃣ توزیع دوجمله‌ای تعداد موفقیت‌ها را در مجموعه‌ای از آزمایش‌ها، مانند پرتاب چندین بار یک سکه، مدل می‌کند.
3⃣ توزیع پواسون برای مدل‌سازی دفعات رویدادها در یک بازه زمانی خاص، مانند تعداد ورود مشتری در ساعت به فروشگاه، مفید است.
📈 توزیع‌های پیوسته
اینها نتایج بی‌نهایت در یک بازه زمانی دارند، مانند اندازه گیری دما.
💠 توزیع نرمال شناخته شده‌ترین توزیع پیوسته است. با شکل منحنی زنگی مشخص می‌شود.
📚منبع
ادامه دارد...
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
💠 به دومین درس خود در مجموعه مبانی علم داده و هوش مصنوعی خوش آمدید!
درس امروز: احتمال- قسمت اول
🔣 احتمال یک ابزار قدرتمند در علم داده است که ما را قادر می سازد عدم قطعیت را درک کرده و پیش بینی‌های آگاهانه انجام دهیم. این فقط در مورد محاسبه شانس یک رویداد نیست. این در مورد اتخاذ یک طرز فکر است که به شما امکان می‌دهد نتایج و خطرات بالقوه را ارزیابی کنید. (یک مهارت مهم در هر زمینه مبتنی بر داده)
در این درس، مفاهیم اصلی احتمال را تجزیه می‌کنیم که راه را برای سفر شما در علم داده هموار می‌کند.
☑️مبانی احتمال
در اصل، احتمال میزان احتمال وقوع یک رویداد را با مقادیری از 0 تا 1 اندازه‌گیری می‌کند. برای مثال، احتمال پرتاب یک سکه و شیر آمادن 0.5 است. چارچوب اساسی، کاربردهای احتمالی پیچیده‌تری را در علم داده زیربنا می‌دهد.
بیایید برخی از مفاهیم کلیدی را که پایه و اساس نظریه احتمال را تشکیل می‌دهند، بررسی کنیم.
▫️نتایج ترجیحی: اینها نتایجی هستند که ما می‌خواهیم رخ دهد یا به آنها علاقه‌مندیم. ما همچنین به چنین نتایجی به عنوان "مطلوب" اشاره می‌کنیم.
◾️فضای نمونه و رویدادها: فضای نمونه شامل تمام نتایج ممکن یک آزمایش است (به عنوان مثال، همه طرف های یک تاس). رویداد هر نتیجه یا مجموعه‌ای از نتایج خاص است که ما به آن علاقه‌مندیم - مانند مشاهده‌ی یک عدد زوج روی یک تاس.
▫️مقدار مورد انتظار: مقدار (یا میانگین) مورد انتظار نتیجه متوسط بلندمدت است اگر آزمایشی را بارها تکرار کنید. به عنوان مثال، در یک بازی که در آن شما یک سکه را 20 بار برمی گردانید، مقدار مورد انتظار برای شیرها 10 خواهد بود (50٪ از آزمایشات). ارزش مورد انتظار با ارائه یک پیش‌بینی از نتایج متوسط، به هدایت تصمیم‌گیری کمک می‌کند.
📄 توزیع های فروانی احتمال
یک توزیع احتمال، احتمال نتایج متفاوت را در یک فضای نمونه نشان می‌دهد. توزیع احتمال به ما کمک می‌کند تا بر اساس داده‌های مشاهده شده، نتایج آینده را پیش‌بینی کنیم. دو نوع اساسی از توزیع‌هایی که با آنها روبرو خواهید شد شامل موارد زیر است.
📊 توزیع‌های گسسته
اینها تعداد محدودی از نتایج دارند، مانند پرتاب یک تاس. توزیع‌های گسسته کلیدی شامل موارد زیر است.
1⃣ توزیع یکنواخت زمانی اتفاق می‌افتد که هر نتیجه احتمال برابری داشته باشد، مانند احتمال مشاهده هر عدد روی یک تاس.
2⃣ توزیع دوجمله‌ای تعداد موفقیت‌ها را در مجموعه‌ای از آزمایش‌ها، مانند پرتاب چندین بار یک سکه، مدل می‌کند.
3⃣ توزیع پواسون برای مدل‌سازی دفعات رویدادها در یک بازه زمانی خاص، مانند تعداد ورود مشتری در ساعت به فروشگاه، مفید است.
📈 توزیع‌های پیوسته
اینها نتایج بی‌نهایت در یک بازه زمانی دارند، مانند اندازه گیری دما.
💠 توزیع نرمال شناخته شده‌ترین توزیع پیوسته است. با شکل منحنی زنگی مشخص می‌شود.
📚منبع
ادامه دارد...
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
31.01.202516:33
🌀#گام_به_گام
🏆قهرمان گواهی شده GitHub- قسمت سوم
📝 مقدمه ای بر GitHub
☑️یاد بگیرید که از ویژگی‌های کلیدی GitHub، از جمله مشکلات، اعلان‌ها، شاخه‌ها، commit ها و درخواست‌های کششی استفاده کنید.
🌀 اهداف آموزشی
در این ماژول، شما:
1⃣ ویژگی‌های اساسی GitHub را شناسایی کنید.
2⃣ با مدیریت مخزن آشنا شوید.
3⃣ درکی از جریان GitHub به دست آورید که شامل شاخه‌ها، commitها و درخواست‌های کششی است.
4⃣ با بررسی مسائل و بحث‌ها، ویژگی‌های مشترک GitHub را کاوش کنید.
5⃣ نحوه مدیریت اعلان‌ها و اشتراک‌های GitHub خود را بشناسید.
🔹پیش نیازها
یک حساب GitHub
💠 این ماژول بخشی از این مسیرهای یادگیری است.
پروژه های نرم افزاری جامعه محور در GitHub بسازید.
با صفحات Markdown و GitHub با دیگران همکاری کنید.
بیاموزید که چگونه مایکروسافت از توسعه نرم افزار ایمن به عنوان بخشی از راه حل امنیت سایبری پشتیبانی می کند
کنترل منبع را مدیریت کنید.
چرخه عمر پروژه های خود را در GitHub مدیریت کنید.
برای شروع اینجا کلیک کنید.
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
🏆قهرمان گواهی شده GitHub- قسمت سوم
📝 مقدمه ای بر GitHub
☑️یاد بگیرید که از ویژگی‌های کلیدی GitHub، از جمله مشکلات، اعلان‌ها، شاخه‌ها، commit ها و درخواست‌های کششی استفاده کنید.
🌀 اهداف آموزشی
در این ماژول، شما:
1⃣ ویژگی‌های اساسی GitHub را شناسایی کنید.
2⃣ با مدیریت مخزن آشنا شوید.
3⃣ درکی از جریان GitHub به دست آورید که شامل شاخه‌ها، commitها و درخواست‌های کششی است.
4⃣ با بررسی مسائل و بحث‌ها، ویژگی‌های مشترک GitHub را کاوش کنید.
5⃣ نحوه مدیریت اعلان‌ها و اشتراک‌های GitHub خود را بشناسید.
🔹پیش نیازها
یک حساب GitHub
💠 این ماژول بخشی از این مسیرهای یادگیری است.
پروژه های نرم افزاری جامعه محور در GitHub بسازید.
با صفحات Markdown و GitHub با دیگران همکاری کنید.
بیاموزید که چگونه مایکروسافت از توسعه نرم افزار ایمن به عنوان بخشی از راه حل امنیت سایبری پشتیبانی می کند
کنترل منبع را مدیریت کنید.
چرخه عمر پروژه های خود را در GitHub مدیریت کنید.
برای شروع اینجا کلیک کنید.
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
28.01.202516:33
🖥#اکتشاف_دنیای_دیجیتال
⚙ علم کامپیوتر چیست؟
💿 علم کامپیوتر اغلب به عنوان برنامه‌نویسی تجلیل شده در نظر گرفته می‌شود. علوم کامپیوتر چیزهای بیشتری از جمله ریاضیات گسسته، الگوریتم‌ها، تئوری محاسبات، برنامه‌نویسی سخت‌افزار و غیره دارد. اگر فقط می‌خواهید برنامه‌نویسی را یاد بگیرید، رشته علوم کامپیوتر بیشتر از آنچه انتظار دارید خواهد بود.
🎥 این ویدیو بیشتر ریاضیات و مفاهیم گسسته درون آن را پوشش می‌دهد، زیرا برای کلاس‌ها مهم است.
📱https://youtu.be/Tzl0ELY_TiM?si=QmfuLQMcYAci_ryy
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
⚙ علم کامپیوتر چیست؟
💿 علم کامپیوتر اغلب به عنوان برنامه‌نویسی تجلیل شده در نظر گرفته می‌شود. علوم کامپیوتر چیزهای بیشتری از جمله ریاضیات گسسته، الگوریتم‌ها، تئوری محاسبات، برنامه‌نویسی سخت‌افزار و غیره دارد. اگر فقط می‌خواهید برنامه‌نویسی را یاد بگیرید، رشته علوم کامپیوتر بیشتر از آنچه انتظار دارید خواهد بود.
🎥 این ویدیو بیشتر ریاضیات و مفاهیم گسسته درون آن را پوشش می‌دهد، زیرا برای کلاس‌ها مهم است.
📱https://youtu.be/Tzl0ELY_TiM?si=QmfuLQMcYAci_ryy
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
26.01.202516:32
💻#گام_به_گام
🐍 پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در دنیای امروز است که به دلیل سادگی و قابل فهم بودنش، به ویژه برای مبتدیان، شناخته شده است. این زبان توسط گویدو وان روسوم در اوایل دهه 1990 توسعه یافت و از آن زمان به یکی از ابزارهای اصلی در زمینه‌های مختلفی چون توسعه وب، علم داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اتوماسیون تبدیل شده است.
⚙ یکی از ویژگی‌های بارز پایتون، سینتکس ساده و خوانا آن است که به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهد تا کدهای خود را به راحتی بنویسند و بخوانند. همچنین، پایتون دارای یک اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌هاست که می‌تواند به تسریع روند توسعه برنامه‌ها کمک کند.
🗂 پست های گذشته دستورات پایه در پایتون را میتوانید از طریق لینک‌های زیر پیدا کنید:
▫️Python indentation
◾️Variables-part1
▫️Variables-part2
◾️Variables-part3
▫️Unpacking
◾️Global variables
▫️Data types in python-part1
◾️Data types in python-part2
▫️Numbers in python-part1
◾️Numbers in python-part2
▫️Python casting
◾️Stringers
#️⃣#کدنویسی
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
🐍 پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در دنیای امروز است که به دلیل سادگی و قابل فهم بودنش، به ویژه برای مبتدیان، شناخته شده است. این زبان توسط گویدو وان روسوم در اوایل دهه 1990 توسعه یافت و از آن زمان به یکی از ابزارهای اصلی در زمینه‌های مختلفی چون توسعه وب، علم داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اتوماسیون تبدیل شده است.
⚙ یکی از ویژگی‌های بارز پایتون، سینتکس ساده و خوانا آن است که به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهد تا کدهای خود را به راحتی بنویسند و بخوانند. همچنین، پایتون دارای یک اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌هاست که می‌تواند به تسریع روند توسعه برنامه‌ها کمک کند.
🗂 پست های گذشته دستورات پایه در پایتون را میتوانید از طریق لینک‌های زیر پیدا کنید:
▫️Python indentation
◾️Variables-part1
▫️Variables-part2
◾️Variables-part3
▫️Unpacking
◾️Global variables
▫️Data types in python-part1
◾️Data types in python-part2
▫️Numbers in python-part1
◾️Numbers in python-part2
▫️Python casting
◾️Stringers
#️⃣#کدنویسی
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math
24.01.202516:37
💠 #توسعه_و_تحقیق_کار_ها
▪️ مقدمه‌ای بر تحقیق بالینی
تحقیق بالینی به مطالعه سیستماتیک و منظم در زمینه‌های پزشکی و علوم بهداشتی اطلاق می‌شود که هدف آن ارزیابی و بررسی اثرات درمان‌ها، داروها، روش‌های تشخیصی و پیشگیری بر روی بیماران یا گروه‌های خاصی از افراد است. این نوع تحقیق معمولاً شامل مراحل زیر می‌شود:
1. طراحی مطالعه: تعیین نوع مطالعه (تصادفی، مشاهده‌ای، کوهورت و ...) و روش‌های جمع‌آوری داده‌ها.
2. انتخاب شرکت‌کنندگان: مشخص کردن معیارهای ورود و خروج برای بیماران یا داوطلبان.
3. جمع‌آوری داده‌ها: انجام آزمایشات، مصاحبه‌ها و سایر روش‌های جمع‌آوری اطلاعات.
4. تحلیل داده‌ها: استفاده از روش‌های آماری برای تحلیل اطلاعات به دست آمده.
5. نتیجه‌گیری: تفسیر نتایج و ارائه توصیه‌ها بر اساس یافته‌ها.
▫️تحقیق بالینی می‌تواند به بهبود روش‌های درمانی، کاهش عوارض جانبی داروها، افزایش کیفیت خدمات بهداشتی و در نهایت ارتقاء سلامت عمومی کمک کند.
📱https://youtu.be/a7i08EIgj4Y?si=9TbBpccRX3FbDX7B
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
▪️ مقدمه‌ای بر تحقیق بالینی
تحقیق بالینی به مطالعه سیستماتیک و منظم در زمینه‌های پزشکی و علوم بهداشتی اطلاق می‌شود که هدف آن ارزیابی و بررسی اثرات درمان‌ها، داروها، روش‌های تشخیصی و پیشگیری بر روی بیماران یا گروه‌های خاصی از افراد است. این نوع تحقیق معمولاً شامل مراحل زیر می‌شود:
1. طراحی مطالعه: تعیین نوع مطالعه (تصادفی، مشاهده‌ای، کوهورت و ...) و روش‌های جمع‌آوری داده‌ها.
2. انتخاب شرکت‌کنندگان: مشخص کردن معیارهای ورود و خروج برای بیماران یا داوطلبان.
3. جمع‌آوری داده‌ها: انجام آزمایشات، مصاحبه‌ها و سایر روش‌های جمع‌آوری اطلاعات.
4. تحلیل داده‌ها: استفاده از روش‌های آماری برای تحلیل اطلاعات به دست آمده.
5. نتیجه‌گیری: تفسیر نتایج و ارائه توصیه‌ها بر اساس یافته‌ها.
▫️تحقیق بالینی می‌تواند به بهبود روش‌های درمانی، کاهش عوارض جانبی داروها، افزایش کیفیت خدمات بهداشتی و در نهایت ارتقاء سلامت عمومی کمک کند.
📱https://youtu.be/a7i08EIgj4Y?si=9TbBpccRX3FbDX7B
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
22.01.202516:35
💠 #توسعه_و_تحقیق_کار_ها
✨ بزرگترین پیشرفت در ریاضیات در 2024
🌀 این ویدیو سه مورد از بزرگترین پیشرفت‌های سال 2024 در ریاضیات را بررسی می‌کند، از جمله روشی بهتر برای بسته‌بندی کره‌ها در ابعاد بالا، روشی جدید برای جلوگیری از تشکیل الگوهای اعداد، و اثبات 800 صفحه‌ای به اصطلاح هندسی حدس لنگلندز.
📱https://youtu.be/lwVSeXswWZY?si=BPthruysOgj-Qeul
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
✨ بزرگترین پیشرفت در ریاضیات در 2024
🌀 این ویدیو سه مورد از بزرگترین پیشرفت‌های سال 2024 در ریاضیات را بررسی می‌کند، از جمله روشی بهتر برای بسته‌بندی کره‌ها در ابعاد بالا، روشی جدید برای جلوگیری از تشکیل الگوهای اعداد، و اثبات 800 صفحه‌ای به اصطلاح هندسی حدس لنگلندز.
📱https://youtu.be/lwVSeXswWZY?si=BPthruysOgj-Qeul
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
20.01.202516:32
✨✨✨#زیبایی_های_ریاضی✨✨✨
☑️ریاضیات، رازها و حقایق
ریاضیات یک مستند جذاب است که بینندگان را به سفری خارق‌العاده از طریق تکامل ریاضیات در تمدن‌های مختلف می‌برد. از محاسبات عملی مصر باستان و بین النهرین تا نوآوری های نظری یونان، چین، هند و خاورمیانه، این فیلم کمک های عمیق ریاضیدانان افسانه ای را به نمایش می گذارد.
📱https://youtu.be/e1B0saB0rbI?si=LmJb0n-bkyAeKle5
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
☑️ریاضیات، رازها و حقایق
ریاضیات یک مستند جذاب است که بینندگان را به سفری خارق‌العاده از طریق تکامل ریاضیات در تمدن‌های مختلف می‌برد. از محاسبات عملی مصر باستان و بین النهرین تا نوآوری های نظری یونان، چین، هند و خاورمیانه، این فیلم کمک های عمیق ریاضیدانان افسانه ای را به نمایش می گذارد.
📱https://youtu.be/e1B0saB0rbI?si=LmJb0n-bkyAeKle5
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
19.01.202518:23
#سفر_به_دنیای_کتاب_ها
📈 علم داده یک حوزه پررونق است که از فناوری‌هایی مانند یادگیری ماشینی، الگوریتم‌ها و مدل‌های پیش‌بینی برای جمع‌آوری بینش‌های روزمره و تصمیم‌گیری‌های تجاری استفاده می‌کند که اگر در این صنعت تازه کار هستید، درک آنها دشوار است.
📕 همه دروغ می‌گویند: داده‌های بزرگ، داده‌های جدید، و آنچه که اینترنت می‌تواند به ما در مورد اینکه ما واقعاً چه کسی هستیم به ما بگوید.
نوشته‌ی ست استفنز-دیویدویتز
این کتاب مانند Freakonomics در عصر علم داده است. این کتاب به طور کامل یک کتاب فنی نیست. هر فصل داستان عجیبی را بیان می‌کند که مفهوم علم داده را به تصویر می کشد.
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
📈 علم داده یک حوزه پررونق است که از فناوری‌هایی مانند یادگیری ماشینی، الگوریتم‌ها و مدل‌های پیش‌بینی برای جمع‌آوری بینش‌های روزمره و تصمیم‌گیری‌های تجاری استفاده می‌کند که اگر در این صنعت تازه کار هستید، درک آنها دشوار است.
📕 همه دروغ می‌گویند: داده‌های بزرگ، داده‌های جدید، و آنچه که اینترنت می‌تواند به ما در مورد اینکه ما واقعاً چه کسی هستیم به ما بگوید.
نوشته‌ی ست استفنز-دیویدویتز
این کتاب مانند Freakonomics در عصر علم داده است. این کتاب به طور کامل یک کتاب فنی نیست. هر فصل داستان عجیبی را بیان می‌کند که مفهوم علم داده را به تصویر می کشد.
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
05.01.202516:32
💻#اکتشاف_دنیای_دیجیتال
✨ پیش بینی بازار کار داده‌ها و هوش مصنوعی 2025
🌀 انقلاب هوش مصنوعی
بر اساس گزارش مجمع جهانی اقتصاد، ما در آستانه یک تغییر قابل توجه در بازار کار جهانی هستیم. در حالی که هوش مصنوعی 85 میلیون شغل را جابجا می‌کند، 97 میلیون شغل جدید ایجاد می‌کند که نتیجه مثبت خالص 12 میلیون فرصت خواهد بود.
مجله تایم گزارش می‌دهد که بازار جهانی هوش مصنوعی قرار است تا سال 2025 به 190 میلیارد دلار برسد و بازارهای نوظهوری مانند هند پیشتاز این هزینه هستند - پیش بینی 17 میلیارد دلاری خدمات هوش مصنوعی تا سال 2027.
🌀 رشد حقوق و دستمزد
چشم انداز مالی به ویژه امیدوار کننده است. از ژانویه 2023، شاهد افزایش قابل توجه حقوق در همه نقش‌های مرتبط با داده‌ها بوده‌ایم:
☑️ مهندسان هوش مصنوعی با افزایش +48 هزار دلار پیشتاز هستند.
☑️ مهندسان یادگیری ماشین با سود قوی + 36 هزار دلار دنبال می‌کنند.
☑️ تحلیلگران داده رشد قابل توجهی + 29 هزار دلار را نشان می دهند.
☑️ دانشمندان داده ارزش قابل توجهی را با افزایش +27 هزار دلار حفظ می کنند.
☑️ مهندسان داده 20 هزار دلار افزایش قابل توجهی دارند.
با توجه به این رشد قوی در سال 2024، ما نسبت به آنچه سال آینده به ارمغان خواهد آورد خوشبین هستیم!
همانطور که برای سال 2025 آماده می‌شویم، تحقیقات جامع بازار کار را برای سال 2024 بررسی کنید.
1⃣ بازار کار تحلیلگر داده در سال 2024
2⃣ بازار کار دانشمند داده 2024
3⃣ بازار کار مهندس داده در سال 2024
4⃣ بازار مهندسان یادگیری ماشین در سال 2024
🌀 فرصت های خاص صنعت
بهداشت و درمان به عنوان یک بازیگر غالب در حال ظهور است. این صنایع در اتخاذ هوش مصنوعی مولد برای افزایش تشخیص، شخصی‌سازی درمان‌ها و تسریع در کشف دارو پیشرو هستند.
💠 طبق مقاله‌ای که اخیراً در وال استریت ژورنال منتشر شد، "جالب ترین شغل در فناوری ممکن است در واقع در بانک باشد." با تمرکز بر ارزیابی ریسک اعتباری و کشف تقلب، این صنعت چالش های هیجان انگیزی را ارائه می‌دهد.
خرده فروشی و تجارت الکترونیک در حال تجربه تحول قابل توجهی هستند. خرده فروشان از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی برای شخصی سازی خرید، بهینه سازی زنجیره تامین و بهبود بازاریابی استفاده می کنند. این باعث افزایش تعامل و کارایی مشتری می‌شود.
◀️ مهارت‌های ضروری برای موفقیت در آینده
▪️ تخصص پایتون: این زبان سنگ بنای توسعه داده و هوش مصنوعی است. تطبیق پذیری آن برای همه چیز از تجزیه و تحلیل داده‌ها گرفته تا یادگیری عمیق ضروری است.
▫️حاکمیت داده: با تشدید مقررات، درک حاکمیت داده بسیار مهم می‌شود. شرکت‌ها به طور فزاینده‌ای در اولویت قرار دادن حریم خصوصی داده‌ها و تخصص انطباق هستند.
▪️ یادگیری ماشینی: این رشته به سرعت به تکامل خود ادامه می‌دهد و ظهور هوش مصنوعی مولد این مهارت‌ها را ارزشمندتر از همیشه کرده است.
◀️ نقش‌های نوظهور
▫️مهندسین هوش مصنوعی: اتوماسیون رانندگی و تجزیه و تحلیل داده ها در صنایع
▪️تحلیلگران امنیت سایبری: حفاظت از اکوسیستم های دیجیتال پیچیده تر
▫️تحلیلگران هوش تجاری: تبدیل داده ها به تصمیمات استراتژیک
▪️متخصصان محاسبات کوانتومی: راه حل های محاسباتی نسل بعدی پیشگام
📚منبع
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
✨ پیش بینی بازار کار داده‌ها و هوش مصنوعی 2025
🌀 انقلاب هوش مصنوعی
بر اساس گزارش مجمع جهانی اقتصاد، ما در آستانه یک تغییر قابل توجه در بازار کار جهانی هستیم. در حالی که هوش مصنوعی 85 میلیون شغل را جابجا می‌کند، 97 میلیون شغل جدید ایجاد می‌کند که نتیجه مثبت خالص 12 میلیون فرصت خواهد بود.
مجله تایم گزارش می‌دهد که بازار جهانی هوش مصنوعی قرار است تا سال 2025 به 190 میلیارد دلار برسد و بازارهای نوظهوری مانند هند پیشتاز این هزینه هستند - پیش بینی 17 میلیارد دلاری خدمات هوش مصنوعی تا سال 2027.
🌀 رشد حقوق و دستمزد
چشم انداز مالی به ویژه امیدوار کننده است. از ژانویه 2023، شاهد افزایش قابل توجه حقوق در همه نقش‌های مرتبط با داده‌ها بوده‌ایم:
☑️ مهندسان هوش مصنوعی با افزایش +48 هزار دلار پیشتاز هستند.
☑️ مهندسان یادگیری ماشین با سود قوی + 36 هزار دلار دنبال می‌کنند.
☑️ تحلیلگران داده رشد قابل توجهی + 29 هزار دلار را نشان می دهند.
☑️ دانشمندان داده ارزش قابل توجهی را با افزایش +27 هزار دلار حفظ می کنند.
☑️ مهندسان داده 20 هزار دلار افزایش قابل توجهی دارند.
با توجه به این رشد قوی در سال 2024، ما نسبت به آنچه سال آینده به ارمغان خواهد آورد خوشبین هستیم!
همانطور که برای سال 2025 آماده می‌شویم، تحقیقات جامع بازار کار را برای سال 2024 بررسی کنید.
1⃣ بازار کار تحلیلگر داده در سال 2024
2⃣ بازار کار دانشمند داده 2024
3⃣ بازار کار مهندس داده در سال 2024
4⃣ بازار مهندسان یادگیری ماشین در سال 2024
🌀 فرصت های خاص صنعت
بهداشت و درمان به عنوان یک بازیگر غالب در حال ظهور است. این صنایع در اتخاذ هوش مصنوعی مولد برای افزایش تشخیص، شخصی‌سازی درمان‌ها و تسریع در کشف دارو پیشرو هستند.
💠 طبق مقاله‌ای که اخیراً در وال استریت ژورنال منتشر شد، "جالب ترین شغل در فناوری ممکن است در واقع در بانک باشد." با تمرکز بر ارزیابی ریسک اعتباری و کشف تقلب، این صنعت چالش های هیجان انگیزی را ارائه می‌دهد.
خرده فروشی و تجارت الکترونیک در حال تجربه تحول قابل توجهی هستند. خرده فروشان از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی برای شخصی سازی خرید، بهینه سازی زنجیره تامین و بهبود بازاریابی استفاده می کنند. این باعث افزایش تعامل و کارایی مشتری می‌شود.
◀️ مهارت‌های ضروری برای موفقیت در آینده
▪️ تخصص پایتون: این زبان سنگ بنای توسعه داده و هوش مصنوعی است. تطبیق پذیری آن برای همه چیز از تجزیه و تحلیل داده‌ها گرفته تا یادگیری عمیق ضروری است.
▫️حاکمیت داده: با تشدید مقررات، درک حاکمیت داده بسیار مهم می‌شود. شرکت‌ها به طور فزاینده‌ای در اولویت قرار دادن حریم خصوصی داده‌ها و تخصص انطباق هستند.
▪️ یادگیری ماشینی: این رشته به سرعت به تکامل خود ادامه می‌دهد و ظهور هوش مصنوعی مولد این مهارت‌ها را ارزشمندتر از همیشه کرده است.
◀️ نقش‌های نوظهور
▫️مهندسین هوش مصنوعی: اتوماسیون رانندگی و تجزیه و تحلیل داده ها در صنایع
▪️تحلیلگران امنیت سایبری: حفاظت از اکوسیستم های دیجیتال پیچیده تر
▫️تحلیلگران هوش تجاری: تبدیل داده ها به تصمیمات استراتژیک
▪️متخصصان محاسبات کوانتومی: راه حل های محاسباتی نسل بعدی پیشگام
📚منبع
#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math
🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math
Рекорддор
08.02.202523:59
1KКатталгандар31.12.202423:59
150Цитация индекси22.10.202423:59
5761 посттун көрүүлөрү23.10.202423:59
2151 жарнама посттун көрүүлөрү23.11.202423:59
5.83%ER22.10.202423:59
62.75%ERRӨнүгүү
Катталуучулар
Citation индекси
Бир посттун көрүүсү
Жарнамалык посттун көрүүсү
ER
ERR
Кайра бөлүшүлгөн:انجمن علمی بیوتکنولوژی دانشگاه خوارزمی
30.04.202506:55
انجمن علمی مهندسی کامپیوتر از طرف بنیاد ملی نخبگان استان البرز با همکاری انجمن علمی بیوتکنولوژی برگزار می‌کند:
#دوره_آموزشی_پایتون
یادگیری پروژه‌محور پایتون از مقدماتی تا متوسط:
• مبانی پایتون
• ساخت رابط کاربری گرافیکی
• کار با فایل‌ها
• پروژه‌های واقعی مثل مدیریت فروشگاه
مدرس:
یاشار زواری رضائی
• متخصص داده اسنپ!گروسری
• مدرس پایتون دانشگاه ارومیه
• مدرس پایتون و AI در پایتون تیک
• سابقه در وب، الگوریتم، علم داده
• حل ۲۰۰+ الگوریتم در کوئرا
• عضو بنیاد نخبگان البرز
مدرس حل تمرین:
محسن قالیباف | عضو بنیاد نخبگان البرز | فعال پایتون و دیتا
زمان: شنبه و سه‌شنبه، 11:45 تا 13:15
مکان: سایت شماره ۲ روانشناسی دانشگاه خوارزمی
هزینه:
• آزاد: ۷۰۰ هزار تومان
• دانشجویان خوارزمی: ۵۰۰ هزار تومان
• فنی و علوم زیستی: ۴۰۰ هزار تومان
آفلاین:
دریافت ویدیوها پس از پایان دوره: ۳۵۰ هزار تومان
ویژه:
ضبط رایگان جلسات برای دانشجویان حضوری + اعطای گواهی پایان دوره
جلسه معارفه رایگان:
https://meet.google.com/svu-zyoy-agu
*زمان جلسه اعلام خواهد شد
ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر:
@yasharzavary
منتظر حضورتون هستیم!
#دوره_آموزشی_پایتون
یادگیری پروژه‌محور پایتون از مقدماتی تا متوسط:
• مبانی پایتون
• ساخت رابط کاربری گرافیکی
• کار با فایل‌ها
• پروژه‌های واقعی مثل مدیریت فروشگاه
مدرس:
یاشار زواری رضائی
• متخصص داده اسنپ!گروسری
• مدرس پایتون دانشگاه ارومیه
• مدرس پایتون و AI در پایتون تیک
• سابقه در وب، الگوریتم، علم داده
• حل ۲۰۰+ الگوریتم در کوئرا
• عضو بنیاد نخبگان البرز
مدرس حل تمرین:
محسن قالیباف | عضو بنیاد نخبگان البرز | فعال پایتون و دیتا
زمان: شنبه و سه‌شنبه، 11:45 تا 13:15
مکان: سایت شماره ۲ روانشناسی دانشگاه خوارزمی
هزینه:
• آزاد: ۷۰۰ هزار تومان
• دانشجویان خوارزمی: ۵۰۰ هزار تومان
• فنی و علوم زیستی: ۴۰۰ هزار تومان
آفلاین:
دریافت ویدیوها پس از پایان دوره: ۳۵۰ هزار تومان
ویژه:
ضبط رایگان جلسات برای دانشجویان حضوری + اعطای گواهی پایان دوره
جلسه معارفه رایگان:
https://meet.google.com/svu-zyoy-agu
*زمان جلسه اعلام خواهد شد
ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر:
@yasharzavary
منتظر حضورتون هستیم!
Канал өзгөрүүлөр тарыхы
Көбүрөөк функцияларды ачуу үчүн кириңиз.