🚀 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

5 تا خطای رایج که دیتاساینتیست‌های تازه‌کار مرتکب می‌شن ❌📊

1️⃣ تمیز نکردن داده قبل از مدل‌سازی
2️⃣ استفاده از کل دیتا بدون تفکیک Train/Test
3️⃣ تفسیر اشتباه از همبستگی و علیت
4️⃣ Blind trust به Accuracy به‌جای سایر متریک‌ها
5️⃣ استفاده نکردن از Visualization برای کشف الگوها

تو علم داده، درست فکر کردن مهم‌تر از کدنویسیه.💡

🔵 @DataScience_Function

5 تا مهارت مکمل برای علم داده که کمتر کسی یادشون می‌گیره ولی خیلی مهمن 🧠📈

1️⃣ مهارت Storytelling با داده
2️⃣ مهارت تمیز کردن داده (Data Cleaning) پیشرفته
3️⃣ مهارت مدیریت پروژه‌های دیتا محور
4️⃣ آشنایی با دیتابیس‌های NoSQL مثل MongoDB
5️⃣ مهارت تعامل با تیم‌های غیرفنی

کسی که فقط مدل‌سازی بلده، نصف راهو رفته. اینا هستن که دیتاساینتیست حرفه‌ای می‌سازن.💡


🔵 @DataScience_Function

5 تا ابزار رایگان برای دیتاوژوالایزیشن حرفه‌ای 📊
1️⃣ https://chartbuilder.com – برای ساخت سریع چارت‌های تمیز
2️⃣ https://flourish.studio – انیمیشنی و تعاملی
3️⃣ https://datavizcatalogue.com – انتخاب نوع نمودار با توضیح
4️⃣ https://observablehq.com – ترکیب کدنویسی با طراحی
5. https://charticulator.com – طراحی چارت‌های خاص بدون کدنویسی

اگه با اینا کار نکردی، نصف قدرت علم داده رو از دست دادی.❗️


🔵 @DataScience_Function

5 منبع داده واقعی و رایگان برای تمرین تحلیل داده‌ها 📂📊

1️⃣ https://data.gov – داده‌های باز دولتی آمریکا
2️⃣ https://openml.org – مخصوص پروژه‌های یادگیری ماشین
3️⃣ https://ourworldindata.org – داده‌های جهانی اجتماعی و اقتصادی
4️⃣ https://datahub.io – مجموعه‌ای از دیتاست‌های تمیز
5️⃣ https://www.statmt.org/europarl – داده‌های زبانی (برای NLP)

تمرین روی داده واقعی، شما رو از آموزش به عمل می‌رسونه 💪

🔵 @DataScience_Function

📣 5 سایت رایگان برای تمرین پروژه واقعی علم داده و ساخت پورتفولیو:

🟡 Kaggle – دیتاست، نوت‌بوک و رقابت
🟡 DrivenData – پروژه‌های اجتماعی با محوریت دیتا
🟡 DataCamp Workspace – تمرین و پروژه در مرورگر
🟡 UCI ML Repository – دیتاست‌های کلاسیک
🟡 Awesome Data Science Projects o n GitHub

🔗 پروژه‌های متن‌باز واقعی تمرین کن، پروژه بساز، و لینک بده تو رزومه‌ت!

🔵 @DataScience_Function