🔥 5 تا پروژه واقعی که اگه انجام بدی، تو رزومه می‌درخشه:

1️⃣ پیش‌بینی فروش یک فروشگاه با دیتای واقعی از Kaggle
2️⃣ تحلیل احساسات توییت‌ها درباره یک موضوع خاص (مثلاً ChatGPT یا انتخابات)
3️⃣ شناسایی مشتریان وفادار با استفاده از RFM analysis
4️⃣ ساخت داشبورد فروش با Python + Plotly Dash
5️⃣ خوشه‌بندی کاربران یک سایت فروشگاهی با K-Means

🎙 پروژه بدون اجرا، مثل مدل بدون داده‌ست: بی‌فایده! اجرا کن، مستند کن، بذار تو رزومه.

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 اشتباه مرگ‌بار تو تحلیل سری‌های زمانی (Time Series):

🟡 نادیده گرفتن Seasonality
🟡 استفاده از R² به‌جای MAE یا MAPE
🟡 فیت کردن مدل روی داده‌ی غیرایستا
🟡 تقسیم اشتباه داده‌ی Train و Test
🟡 فرض گرفتن اینکه دیتا کامل و بدون نویزه

💎 تو Time Series، حتی یه اشتباه کوچیک باعث پیش‌بینی فاجعه می‌شه!

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 تا از بهترین ویژگی‌های Data Scientist‌های قوی:

1️⃣ می‌تونن داده‌ی کثیف رو به بینش قابل‌استفاده تبدیل کنن
2️⃣ مستندسازی و توضیح تحلیل‌هاشون واضحه و قابل پیگیریه
3️⃣ قبل از مدل‌سازی، مسئله‌ی بیزینسی رو درست تعریف می‌کنن
4️⃣ درک بالایی از مفاهیم آماری و توزیع‌ها دارن
5️⃣ فقط دنبال Accuracy نیستن؛ دنبال Impact هستن

🎙 علم داده بدون مهارت حل مسئله، فقط بازی با نموداره!

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 روش که نشون می‌ده فقط مدل ساختن کافی نیست:

1️⃣ قبلش باید مسئله بیزینسی رو درست تعریف کرده باشی
2️⃣ باید بدونی داده‌هات چقدر به تصمیم کمک می‌کنن
3️⃣ مدل بدون تست A/B یا مقایسه عملی = ریسک بالای تصمیم اشتباه
4️⃣ مدلی که توسط کاربر نهایی قابل درک نیست، اجرا نمی‌شه
5️⃣ بدون جریان داده پایدار، مدل به‌درد نمی‌خوره

🎙 مدل خوب یعنی مدلی که تو کسب‌وکار واقعی هم کار می‌کنه.


🔵 @DataScience_Function

🔥 4 اشتباه رایج در انتخاب فیچر برای مدل‌سازی:

🟡 انتخاب فیچرهایی که فقط با خروجی همبستگی دارن، نه علت منطقی
🟡 نادیده گرفتن collinearity بین ویژگی‌ها
🟡 استفاده از داده‌هایی که در دنیای واقعی قابل دسترسی نیستن
🟡 کم‌توجهی به پایداری فیچرها در طول زمان (feature drift)

💡 مدل قوی، با انتخاب فیچر خوب شروع می‌شه، نه فقط الگوریتم قوی.


🔵 @DataScience_Function

💔 برای تویی که این روزا سنگینیِ فضا رو حس می‌کنی ...
می‌دونم ...
‌گاهی دیگه نه حوصله داریم، نه تمرکز، نه حتی امید.
نگرانی، خستگی، ترس از آینده ... همه‌مون به شکل‌هایی درگیرشیم.
اوضاع، انگار بزرگ‌تر از توان یه آدمه.
و این حس، طبیعیه، واقعیه و انسانی‌ـه.

ولی یه چیزی هست که نمی‌شه ازش گذشت:
🌱 اون بخش کوچیکی از درون ما، که هنوز می‌خواد زنده بمونه، یکاری کنه، معنا پیدا کنه ...
❤️‍🔥 همون شعله درون‌مون که زیر خاکستر جنگ و اوضاع امروزمون دفع شده، ولی هنوز خاموش نشده.

ما این کانالا رو ساختیم نه فقط برای آموزش،
برای اینکه تو روزایی مثل امروز، بدونی هنوز یکی هست که می‌فهم‌تت. که کنارته.
که باور داره اگرم نمی‌تونی امروز "برنده" باشی،
حداقل می‌تونی "بمونی"!
و موندن، تو روزای طوفانی، خودش بزرگ‌ترین موفقیته.
با هم، کم‌کم، تو هر فرصتی که می‌تونیم، یاد می‌گیریم، رشد می‌کنیم و برمی‌گردیم.

🕊️ به وقتش، دوباره نور میاد یا خودمون میاریم‌ش ...

#درد_مشترک
#امید_مشترک

🔥 5 تفاوت اصلی بین Data Analyst و Data Scientist که باید بدونی:

1️⃣ آنالیزر بیشتر روی توصیف و درک داده‌های فعلی تمرکز داره
2️⃣ ساینتیست معمولاً مدل‌های پیش‌بینی و ML توسعه می‌ده
3️⃣ آنالیزر ابزارهایی مثل Excel، SQL و Power BI استفاده می‌کنه
4️⃣ ساینتیست با Python، R و الگوریتم‌های پیچیده‌تر کار می‌کنه
5️⃣ تصمیم‌سازی در لحظه بیشتر با آنالیزره، ساینتیست بیشتر تحقیقاتی فکر می‌کنه

🔔 دانشمند داده باید تحلیل‌گر قوی‌ای هم باشه. ولی هر آنالیزر الزماً ساینتیست نیست!


🔵 @DataScience_Function

🔥 5 دلیل که مدل ML شما در Production شکست می‌خوره:

🟡 دیتای واقعی با دیتای Training متفاوت بوده
🟡 مدل روی دیتای Train Overfit کرده
🟡 متغیرهای محیطی روی داده‌ها اثر گذاشتن
🟡 جریان پیش‌پردازش توی Production درست پیاده نشده
🟡 تیم ML Monitoring مناسبی روی مدل نداره

✅ مدل قوی فقط اونیه که تو محیط واقعی، همچنان خوب جواب می‌ده!


🔵 @DataScience_Function

🔥 5 اشتباه مرگبار تو انتخاب Featureها:

1️⃣ استفاده از Featureهایی که به‌روز نیستن
2️⃣ همبستگی شدید Featureها با همدیگه (Multicollinearity)
3️⃣ نرمال‌سازی نکردن داده‌ها
4️⃣ حذف Featureهای مهم به‌خاطر Missing Value
5️⃣ انتخاب Feature بر اساس شهود، نه تست آماری

📌 Feature خوب یعنی ۵۰٪ مسیر موفقیت مدل ML.


🔵 @DataScience_Function

🔥 4 دلیل افت عملکرد مدل‌ها در طول زمان:

1️⃣ Drift در داده‌های ورودی (Data Drift)
2️⃣ تغییر رفتار کاربرها
3️⃣ آپدیت‌نشدن مدل با داده‌های جدید
4️⃣ اتکا به مدل بدون Monitoring مناسب

📌 مدل بدون پایش، شبیه ماشینیه که روغن عوض نمی‌کنه!

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 اشتباه رایج توی آموزش مدل ML:
1️⃣ داده‌ها درست تمیزسازی نشده بودن
2️⃣ Feature مهمی حذف یا نادیده گرفته شده
3️⃣ داده‌های آموزش نماینده واقعی دیتا نبودن
4️⃣ Batch size و Learning rate بد انتخاب شده
5️⃣ تست مدل فقط روی دیتای آموزش انجام شده

💎 مدل خوب یعنی مدلی که روی دیتاهای نادیده‌گرفته‌شده هم جواب بده.

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 دلیل که Accuracy بالا لزوماً نشونه مدل خوب نیست:

1️⃣ مدل فقط روی Training Data خوبه (Overfitting)
2️⃣ دیتا Imbalanced بوده و Accuracy گول‌زننده‌ست
3️⃣ Metric درست برای مسئله انتخاب نشده
4️⃣ داده‌های Outlier حذف نشده بودن
5️⃣ مدل در دنیای واقعی تست نشده

📌 به جای Accuracy، به Precision، Recall و F1 نگاه کن.

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 دلیل که مدل ML تو دنیای واقعی خراب می‌شه:

1️⃣ Drift داده‌ها (Data Drift) اتفاق افتاده
2️⃣ Feature Engineering ناقص بوده
3️⃣ مدل به Noise حساسه
4️⃣ تو محیط Production latency بالاست
5️⃣ Data Pipeline پایدار نیست

مدل خوب باید “تاب‌آوری” داشته باشه😎


🔵 @DataScience_Function

🔥 5 دلیل که مدل شما توی Production دوام نمیاره:

1️⃣ دیتاهای ورودی ناقص یا Missing Values دارن
2️⃣ الگوریتم به Hyperparameterهای حساس وابسته‌ست
3️⃣ حجم دیتا باعث Memory Error می‌شه
4️⃣ تیم ML با تیم DevOps هماهنگ نبوده
5️⃣ فرآیند Retraining مدل تعریف نشده

💎 مدل قدرتمند فقط مدلیه که دائم Update بشه.

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 دلیل که مدل‌های ML تو Production خراب می‌شن:

🟡 مدل روی Data Leakage آموزش دیده بوده
🟡 دیتای Training با دیتای واقعی تفاوت جدی داره
🟡 الگوریتم Scale نمی‌شه و روی حجم زیاد کند می‌شه
🟡 سرویس‌دهی API پایدار نیست
🟡 تیم ML روی Logging و Monitoring سرمایه‌گذاری نکرده

📌 ‏ Production یعنی آزمون واقعی مدل‌ها.


🔵 @DataScience_Function

🔥 5 اشتباه رایج در Data Cleaning که مدل‌هات رو زمین می‌زنه:

🟡 حذف رکوردهای ناقص بدون بررسی الگوهای Missingness
🟡 نرمال‌سازی یا Scale نکردن فیچرهای با دامنه متفاوت
🟡 تبدیل‌های نامناسب (مثلاً Log روی داده‌های صفر)
🟡 نادیده گرفتن Outlierهای معنادار به‌جای تصحیح‌شون
🟡 استفاده از Encoding ناصحیح برای متغیرهای دسته‌ای

🔔 تمیزکاری دقیق، پیش‌نیاز هر پروژه دیتاساینس موفقه!

🔵 @DataScience_Function

🔥 4 نکته برای سریع‌تر کردن Training مدل‌ها:

1️⃣ استفاده از Mixed Precision (float16) برای کاهش حافظه
2️⃣ ‏Data Pipeline موازی با Prefetching
3️⃣‏ Warm-up Learning Rate برای شروع پایدار
4️⃣ ‏Early Stopping به‌جای Epoch ثابت

📌 سرعت بالاتر، هزینه کمتر و شانس تست بیشتر در Production!

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 چالش Common در Data Annotation:

1️⃣ ‏Labeler Bias و پیچیدگی دستورالعمل

2️⃣‏ Consistency بین چند Annotator

3️⃣ ‏Quality Control (Gold Standard Test)

🔍 نکته: همیشه یک نمونه “Ground Truth” داشته باش!

🔵 @DataScience_Function

🔥‏ 4 Framework محبوب برای MLOps:

🟡‏ Kubeflow برای Pipeline اتوماتیک
🟡‏ MLflow برای Tracking Experiments
🟡‏ Airflow برای Scheduling Jobs
🟡‏ Seldon Core برای Serving مدل

🚀‏ MLOps یعنی پل بین Data Science و DevOps!


🔵 @DataScience_Function

🔥 3 چالش اخلاقی در AI که باید بدونی:

1️⃣‏ Bias در دیتاست‌ها

2️⃣‏ Privacy کاربران

3️⃣ ‏Transparency در تصمیمات مدل

🤖 ‏ AI اخلاقیات رو هم باید به‌روز نگاه داشت.


🔵 @DataScience_Function