💎 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

🔥 فرق دیتاساینتیست با دیتا آنالیست چیه؟ (ساده و واقع‌بینانه)
🫥 دیتا آنالیست:
🟡 گزارش‌سازی، تحلیل توصیفی
🟡 ابزارهایی مثل Excel، SQL، Tableau
🟡 جواب می‌ده به "چی شده؟ چرا شده؟"
🫥 دیتا ساینتیست:
🟡 مدل‌سازی پیش‌بینی، یادگیری ماشین
🟡 ابزارهایی مثل Python، Scikit-learn، MLflow
🟡 جواب می‌ده به "چی می‌شه؟ چیکار کنیم بهتر شه؟"

هردو مهمن؛ فقط بدون کدومشونی، و برا چی داری یاد می‌گیری.🫵


🔵 @DataScience_Function

🔥 5 سایت برای تمرین Python در حوزه دیتا ساینس، از مقدماتی تا پیشرفته:
1️⃣ https://www.w3schools.com/python/ – شروع سریع و ساده
2️⃣ https://exercism.io/tracks/python – تمرین تعاملی
3️⃣https://www.hackerrank.com/domains/tutorials/10-days-of-python – تمرین‌های چالشی
4️⃣ https://realpython.com/ – آموزش‌های حرفه‌ای و پروژه‌محور
5️⃣ https://projecteuler.net/ – برای تقویت منطق و الگوریتم

هیچ‌کس با دیدن ویدیو دیتاساینتیست نشده؛ تمرین کن، اشتباه کن، یاد بگیر!😎

🔵 @DataScience_Function

👀 اگه الگوریتمای ML آدم بودن چی بودن؟ (نسخه آپدیت‌شده!)
🟡 Linear Regression: بچه مثبت، ساده، ولی همیشه جواب می‌ده
🟡 Decision Tree: پرحرف و دسته‌بند قهار
🟡 KNN: همیشه با همسایه‌ها مشورت می‌کنه تا تصمیم بگیره
🟡 SVM: عاشق مرز گذاشتن بین آدما
🟡 Neural Network: پیچیده، پرهزینه، ولی معمولاً نتیجه می‌ده
🟡 Naive Bayes: ساده‌دل، ولی surprisingly دقیق!

🔗 یادگیری ماشین می‌تونه خنده‌دار هم باشه، فقط درست نگاش کن!

🔵 @DataScience_Function

❌ 5 تا اشتباه رایج که دیتاساینتیست‌های تازه‌کار مرتکب می‌شن:

1️⃣ فقط دنبال دقت مدلن و Recall/F1 یادشون می‌ره
2️⃣ دیتا رو خوب نمی‌فهمن، فقط می‌ندازن تو مدل
3️⃣ نرمال‌سازی و پاک‌سازی داده رو دست‌کم می‌گیرن
4️⃣ رزومه پر از کورسه، ولی یه پروژه واقعی ندارن
5️⃣ نمی‌تونن insight رو خوب برای آدم غیر فنی توضیح بدن

💎 داده‌ساینس فقط کدنویسی نیست، فهمه، روایت کردنه، ارزش‌آفرینیه.


🔵 @DataScience_Function