🎙 بهترین پادکست دیتا ساینس ایرانی کدام‌‌اند؟

🎙پادکست داده‌ها و ماشین
این پادکست مانند مقاله تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ، به بررسی مباحث مختلفی از جمله داده‌ها، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌پردازد. میزبانان این پادکست با موضوعاتی چون الگوریتم‌ها و مباحث پیشرفته دیتا ساینس سر و کار دارند.

🎙داده‌های بی‌پایان
این پادکست به مباحث مختلفی از جمله داده‌ها، تحلیل داده و استفاده از آن‌ها در زندگی روزمره می‌پردازد. میزبانان این پادکست با مطرح کردن مثال‌های کاربردی و موردی، تلاش می‌کنند مفاهیم را به شنوندگان ارائه دهند.

🎙داده‌شناس
این پادکست به بررسی مفاهیم داده‌ها و تجزیه و تحلیل داده می‌پردازد و سعی دارد به شنوندگان این امکان را بدهد تا با مفاهیم پایه‌ای و پیشرفته در این حوزه آشنا شوند.

🎙داده و کوچ
این پادکست به بررسی موضوعات مختلفی از جمله داده‌ها، آمار و تحلیل داده می‌پردازد و با مثال‌های عملی و کاربردی سعی در آموزش مفاهیم مرتبط دارد.

🎙داده‌ها و زندگی
این پادکست به مباحث مختلفی از جمله داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده و استفاده از آن‌ها در زندگی روزمره می‌پردازد و سعی دارد به شنوندگان این امکان را بدهد تا با کاربردهای عملی داده‌ها آشنا شوند.

🔵 @DataScience_Function

✔️ گزارش انتخاب رشته جاب‌ویژن با نگاهی به داده‌های بازار کار ۱۴۰۳ منتشر شد...

🔹 برخی از مهم‌ترین یافته‌های گزارش:

➖ حدود ۶۰٪ فارغ‌التحصیلان از انتخاب تحصیلی خود ناراضی‌اند.
➖ بازار کار نامناسب؛ مهم‌ترین دلیل نارضایتی فارغ‌التحصیلان از انتخاب تحصیلی‌‌شان است.
➖ سه رشته مهنـدسی صنایع، مهندسی کامپیوتر و مدیریت راضی‌ترین فارغ التحصیلان را دارند.
➖ سه دانشگاه صنعتی امیرکبیر، صنعتی شریف و تهران راضی‌ترین فارغ‌التحصیلان را دارند.

🥇بچه‌ها این گزارش انتخاب رشته جاب ویژن رو از دست ندین! این گزارش نه تنها برای بچه‌های کنکوری که چند هفته دیگه درگیر فرآیند انتخاب رشته میشن، خیلی کاربردی و مهمه؛ بلکه برای خیلی از دانشجوهای صنایع هم نکات جامعی داره که برگرفته از شاغلین رشته مهندسی صنایع در بازار کاره و خیلی می‌تونه در تصمیم گیری برای آینده شغلی‌‌تون تاثیرگذار باشه ✅

🟠 @IEM_Function

💎 فایل لیست اساتید امریکا 🇺🇸

🔗 منبع

🟡 با دوستان‌تان به اشتراک بذارید 🟡

💬🔴 @IE_Apply

🔴 کانال اپلای مهندسی صنایع | IE Apply

فرآیند اپلای نیازمند داشتن اطلاعات صحیح، کاربردی، به‌روز و جامع از عوامل مختلفِ تاثیرگذار در رابطه با اپلای هست.

ما در این کانال به ارائه محتوای مفید، ساختارمند و جامع به علاقه‌مندان و متقاضیان اپلای می‌پردازیم.

🟡 ما را به دوستان‌تان معرفی کنید 👇

🔵 @IndustrialEngineeringApply
🔴 @IE_Apply

🚀 کارگاه راه و رسم برنامه‌ریزی موثر در عمل

سلسله کارگاه‌های رشد و تحول 🚀

💎 قراره نکاتی رو درباره برنامه‌ریزی و مدیریت زمان یاد بگیری که آرمانی و توی گوگل نیست!

این کارگاه از دل تجربه‌ی زیسته اومده! 😮‍💨😎
🔴 این کارگاه رو از دست نده اگه:
🔴 کارها و درس‌های زیادی داری و می‌خوای بتونی انجامشون بدی اما نمی‌دونی چطوری
🔴 وقت کم میاری و حس‌ می‌کنی روزت کمتر از ۲۴ ساعته!
🔴 تاحالا هزار بار برنامه نوشتی ولی بهش عمل نکردی!
🔴 می‌خوای برنامه‌ریزی موثر کردن رو یاد بگیری و توی مسیر رشد و تحول تحصیلی و شغلی‌ت استفاده کنی

همراه شما در این کارگاه کسی هست که خودش همزمان هم درس میخونده، هم کار میکرده و هم روی بیزینس خودش کار میکرده و کنارش کارهای جانبی دیگه هم داشته و تقریبا بیش از ۱ ساله که بقیه افراد از مشاوره‌هاش بهره بردن و رشد و تحول رو تجربه کردن و قراره تجربه زیسته‌ی خودش در برنامه‌ریزی و مدیریت زمان موثر رو باهاتون به اشتراک بذاره

✅ این کارگاه کی برگزار میشه؟
📆 ۱۳ و ۱۵ آبان
⏰ ساعت ۲۰ تا ۲۲

برای اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام بهمون پیام بده 👇
🆔 @Function_Admin

💎 مسیر رشد و تحول‌ت رو با ما ساده‌تر کن! 🚀👇
📲 @ArshiaAhmadi_ir 🚀
📲 @Function_org

📚 جزوه زبان برنامه‌نویسی پایتون 🏳️‍🌈

#جزوه

📤 با دوستان‌تان به اشتراک بذارید 🟡

🔵 @DataScience_Function

📁 برگه تقلب (خلاصه) Machine Learning 🖥

💡 این برگه تقلب یک راهنمای سریع برای مرور اصول و تکنیک‌های Machine Learning هست.

✅ محتوای آن شامل:
🔺 الگوریتم‌های نظارت‌شده (Supervised Learning)
🔺 رگرسیون خطی (Linear Regression)
🔺 ماشین بردار پشتیبان (SVM)
🔺 الگوریتم‌های بدون نظارت (Unsupervised Learning)
🔺 خوشه‌بندی (Clustering)
🔺 تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
🔺 بهینه‌سازی و تنظیم مدل (Model Optimization)
🔺 تکنیک‌های تنظیم بیش‌برازش (Overfitting)
🔺 تنظیم فراپارامتر (Hyperparameter Tuning)
🔺 ماتریس‌های ارزیابی (Evaluation Metrics)
🔺 دقت (Accuracy)
🔺 اF1-اسکور و ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)

#جزوه

📤 با دوستان‌تان به اشتراک بذارید 🟡

🔵 @DataScience_Function

💎 محتوای این هفته‌ی کانال تخصصی علم داده 🔵

📚 جزوه زبان برنامه‌نویسی پایتون 🏳️‍🌈

🎙18 تا از بهترین پادکست‌های Data Science🎙

📁 برگه تقلب (خلاصه) Machine Learning 🖥

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📤 با دوستان‌تان به اشتراک بذارید 🟡

🔵 @DataScience_Function

💎 ابزارها و منابع آموزشی یادگیری ماشین برای بازارهای مالی

✅ لیستی از ابزارها، مقالات، برنامه‌های کاربردی و منابع آموزشی یادگیری ماشین برای بازارهای مالی

🔗 Github.com/firmai/financial-machine-learning

#ابزار
#منابع

📤 با دوستان‌تان به اشتراک بذارید 🟡

🔵 @DataScience_Function

💎 50 سوال مصاحبه‌های تحلیل داده

✅ این مجموعه شامل 50 سوال کلیدی است که از سطح مبتدی تا پیشرفته را پوشش می‌دهد و به داوطلبین در آماده‌سازی برای مصاحبه‌های تحلیل داده کمک می‌کند.

#مصاحبه_شغلی

📤 با دوستان‌تان به اشتراک بذارید 🟡

🔵 @DataScience_Function

📚 Stanfords Machine Learning Lecture Notes

🔗 cs229.stanford.edu/main_notes.pdf

#جزوه

📤 با دوستان‌تان به اشتراک بذارید 🟡

🔵 @DataScience_Function

📚 جزوه زبان برنامه‌نویسی پایتون 🏳️‍🌈

#جزوه

📤 با دوستان‌تان به اشتراک بذارید 🟡

🔵 @DataScience_Function

⭕️ اگه بخوایم درباره این موضوعات، ویدئو بسازیم و در یوتیوب قرار بدیم، آیا واقعا براتون کاربردی و جذاب هست و دنبال می‌کنین؟

اگه آره، لطفا رای بدید و در صورتی که مشارکت خوب باشه، شروع می‌کنیمش

💎 ابزارها و منابع آموزشی یادگیری ماشین برای بازارهای مالی

✅ لیستی از ابزارها، مقالات، برنامه‌های کاربردی و منابع آموزشی یادگیری ماشین برای بازارهای مالی

🔗 Github.com/firmai/financial-machine-learning

#ابزار
#منابع

📤 با دوستان‌تان به اشتراک بذارید 🟡

🔵 @DataScience_Function

📚 جزوه زبان برنامه‌نویسی پایتون 🏳️‍🌈

#جزوه

📤 با دوستان‌تان به اشتراک بذارید 🟡

🔵 @DataScience_Function

5 سایت که باهاشون می‌تونی پروژه‌های واقعی علم داده تمرین کنی 💻📊
1️⃣ https://www.kaggle.com 👉 دیتاست ➕تمری➕رقابت
2️⃣ https://www.dataquest.io 👉 تمرین در مرورگر
3️⃣ https://www.drivendata.org 👉 پروژه‌های واقعی با هدف اجتماعی
4️⃣ https://archive.ics.uci.edu 👉 دیتاست‌های کلاسیک
5️⃣ https://datahub.io 👉 منابع داده‌ای قابل دانلود

با تمرین واقعی، تبدیل می‌شی به دیتا ساینتیست واقعی! 📥


🔵 @DataScience_Function

4 مدل یادگیری ماشین که باید بلد باشی (چه تو مصاحبه، چه پروژه) 🤖

🟡 Linear Regression – پیش‌بینی متغیرهای عددی مثل قیمت
🟡 Decision Tree – مدل ساده و قابل فهم برای دسته‌بندی
🟡 K-Nearest Neighbors – بر اساس نزدیک‌ترین دیتاها تصمیم می‌گیره
🟡 Random Forest – جنگل درخت‌های تصمیم برای دقت بالاتر

یادگیری این ۴ تا، پایه‌ی ورود به دنیای ML محسوب می‌شه 📥🔵


🔵 @DataScience_Function