🔥 5 زبان برنامه‌نویسی تو علم داده و تفاوتاشون:

🟡 Python: پادشاه ساده و همه‌کاره (تحلیل، مدل، وب)
🟡 R: تحلیل آماری خالص، محبوب در آکادمیا
🟡 SQL: برای کندنِ داده از دل پایگاه‌ها (ضروریه!)
🟡 Julia: سریع، علمی، ولی هنوز niche
🟡 Scala (Spark): برای big data و پردازش توزیع‌شده

🎙 اگه تازه شروع کردی؟ با Python + SQL برو جلو. بقیه بعداً میان سراغت.

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 تا پروژه کم‌هزینه ولی پُرپُرستیژ برای رزومه علم داده:

1️⃣ تحلیل دیتای دیجی‌کالا یا ترب برای پیش‌بینی قیمت
2️⃣ پیش‌بینی تاخیر پروازها با دیتای Flight Delay Kaggle
3️⃣ بررسی رفتار مشتری با RFM + Python
4️⃣ ساخت چت‌بات ساده با ChatGPT API
5️⃣ بررسی ترندهای گوگل تو ایران و پیش‌بینی بر اساس فصل

💎 مهم نیست پروژه‌ت کوچیکه، مهم اینه واقعی باشه، تمیز باشه، مستند باشه.

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 منبع رایگان برای یادگیری Machine Learning با پروژه واقعی:
1️⃣ fast.ai – دوره عمیق، کاربردی و رایگان
2️⃣ Kaggle Learn – یادگیری همراه با تمرین
3️⃣ Google Machine Learning Crash Course
4️⃣ Scikit-learn Docs – داکیومنت رسمی ولی آموزشی
5️⃣ Machine Learning Projects GitHub – پروژه‌های عملی متن‌باز

💎 یاد گرفتن ML با دیدن ویدیو نیست… با کدنویسی تو پروژه‌هاست!

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 تا سوال واقعی که باید قبل از هر پروژه Data Science از خودت بپرسی:

🟡 مسئله دقیقاً چیه؟ (Classification، Regression، Clustering یا اصلاً BI؟)
🟡 خروجی مدل قراره به کی کمک کنه تصمیم بگیره؟
🟡 دیتایی که دارم، واقعاً به درد می‌خوره یا نه؟
🟡 چقدر Missing و Outlier داریم؟
🟡 آیا واقعاً لازمه مدل بسازم یا با یه داشبورد موضوع حله؟

🔗 قبل از اینکه برید سمت کد زدن، فکر کن. چون دیتاساینس، تحلیل‌گر می‌خواد نه فقط برنامه‌نویس!

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 مهارت مکمل که هر دیتا ساینتیست باید در کنارش یاد بگیره:

1️⃣ SQL حرفه‌ای (نه فقط SELECT * FROM…)
2️⃣ Git و GitHub برای کار تیمی و نسخه‌سازی پروژه‌ها
3️⃣ Storytelling با داده‌ها (داشبوردسازی + روایت)
4️⃣ مهارت ارائه و ساده‌سازی مفاهیم فنی برای آدمای غیرفنی
5️⃣ درک بیزینسی از دیتایی که تحلیل می‌کنی

💎 دیتا ساینس فقط کد نیست، یه مهندس تحلیل‌گر باید داستان هم بلد باشه بگه.

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 دلیل که مدل ML خوب نمی‌مونه (حتی اگه اولش دقیق بود):

🟡 داده‌ی جدید با الگوی متفاوت وارد شده
🟡 مدلت Overfit بوده، نه واقعا دقیق
🟡 پیش‌پردازش دیتای جدید با قبلی فرق کرده
🟡 تو محیط تولید، دیتای ناقص یا بهم‌ریخته بوده
🟡 تنظیمات Threshold یا Metric عوض نشده

🎙 مدل خوب فقط همونیه که تو محیط واقعی، هنوز خوب کار می‌کنه!

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 مرحله ساخت داشبورد تحلیلی حرفه‌ای (از صفر تا انتشار):

🟡 استخراج داده از Excel، SQL یا API
🟡 پاک‌سازی داده‌ها (null، outlier، inconsistency)
🟡 ساخت متریک‌های اصلی مثل CLV، Conversion، Retention
🟡 طراحی ویژوال (Line, Bar, Funnel, Pie) با ابزار مثل Power BI / Tableau
🟡 انتشار تحت وب یا ارائه به ذی‌نفع‌ها با خلاصه Insight

🎙 داشبورد خوب یعنی هم زیبا، هم قابل استفاده، هم تصمیم‌ساز.

🔵 @DataScience_Function

🔥 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