🖥 Top 10 Python Data‌ Science Libraries ⭐️

🟡 با دوستان تان به اشتراک بزارید و با ما همراه باشید 🟡

💬🔵 @DataScience_Function

⬅️ تا 150 برابر کدت رو سریع‌تر اجرا کن

⌨️ پلتفرم NVIDIA به تازگی کتابخونه RAPIDS رو معرفی کرده که سرعت اجرای Pandas رو تا 150 برابر افزایش میده.

⭐️ این کتابخونه به‌ طور خودکار متوجه میشه که شما روی GPU کار می‌کنین یا CPU و سرعت پردازش شما رو افزایش میده.

😀 اصلا هم لازم نیس کدتون رو تغییر بدین، فقط کافیه بنویسین:

%load_ext cudf.pandas
import pandas as pd


📎 راهنمای دسترسی به RAPIDS:

➡️Pandas 150x faster
➡️ RAPIDS library
➡️RAPIDS GitHub
➡️ RAPIDS colab

🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡

💬🔵 @DataScience_Function

⚡ موتور جستجوی AI Moogle

این موتور هر قضیه ای را با یک کلیک پیدا می کند. موضوعات مربوط به علوم دقیق را وارد کنید و لیستی از قضایا را با منابع در GitHub دریافت کنید.

⭐️ این سرویس از طریق یک کتابخانه بزرگ ریاضی جستجو می‌کند و ساده‌ترین پرسش‌ها را درک می‌کند، و مهمتر از همه - همه چیز رایگان است. این گوگل از دنیای ریاضیات است!

🔗 moogle.ai

🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡

🔵 @DataScience_Function

🎙 انتشارات Elsevier یه نسخه اولیه از Scopus AI رو منتشر کرده، یه ابزار که هوش مصنوعی مولد رو با محتوا و داده‌های Scopus ترکیب می‌کنه.

⭐️ ابزار Scopus AI خلاصه‌های موضوعی رو ارائه می‌کنه که از مجموعه گسترده Scopus از ۲۷ هزار مجله دانشگاهی از بیشتر از ۷۰۰۰ ناشر در سراسر دنیا استخراج شده.

⚡ در حال حاضر Elsevier در حال آزمایش نسخه آلفا با حدود ۱۵ هزار محقق در سراسر جهانه. انتظار می‌ره عرضه کامل محصول در اوایل سال ۲۰۲۴ باشه.


🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡

🔵 @DataScience_Function

🔥 تعریف و انواع رگرسیون (Regression)

⭐️ رگرسیون یک تکنیک آماریه که برای مدل‌سازی رابطه بین یک متغیر وابسته (Dependent Variable) و یک یا چند متغیر مستقل (Independent Variable) استفاده میشه.

⬅️ به عبارت دیگه، رگرسیون سعی می‌کنه رابطه بین مقادیر متغیر وابسته و مستقل را به‌صورت یک تابع ریاضی بیان کنه. در یادگیری ماشین، رگرسیون یکی از مهم‌ترین تکنیک‌های یادگیری با ناظر (Supervised Learning) هست.

➖ انواع رگرسیون

➕ رگرسیون خطی ساده (Simple Linear Regression): ساده‌ترین نوع رگرسیونه که در اون فقط یک متغیر مستقل وجود داره. رگرسیون خطی ساده از یک خط مستقیم برای مدل‌سازی رابطه بین متغیر وابسته و مستقل استفاده می‌کنه.

➕ رگرسیون خطی چندگانه (Multiple Linear Regression): در این نوع رگرسیون، بیشتر از یک متغیر مستقل وجود داره. رگرسیون خطی چندگانه از یک معادله خطی برای مدل‌سازی رابطه بین متغیر وابسته و مقادیر متغیرهای مستقل استفاده می‌کنه.

➕ رگرسیون لجستیک (Logistic Regression): برای پیش‌بینی احتمال وقوع یک رویداد با استفاده از یک یا چند متغیر مستقل به کار می‌ره. این روش عمدتاً زمانی استفاده می‌شه که متغیر وابسته دارای ماهیت دوگانه یا گسسته باشه، مثل بله/خیر یا موفق/ناموفق.

⚡ رگرسیون کاربردهای گسترده‌ای مثل پیش‌بینی قیمت‌ها، پیش‌بینی فروش، پیش‌بینی جرم، پیش‌بینی بیماری و... در یادگیری ماشین و دیتا ساینس داره.

⬅️ مثال: فرض کنید یک شرکت تولیدکننده کفش می‌خواد مقدار فروش کفش‌هاش رو در سال آینده پیش‌بینی کنه. این شرکت می‌تونه از رگرسیون خطی ساده برای این کار استفاده کنه.

✌ توی این مثال، متغیر وابسته فروش و متغیر مستقل هزینه تبلیغات هست. شرکت می‌تونه از داده‌های فروش و هزینه تبلیغاتش در سال‌های گذشته برای آموزش مدل رگرسیون استفاده کنه. بعد از آموزش مدل، شرکت می‌تونه ازش برای پیش‌بینی مقدار فروش کفش‌ها در سال آینده استفاده کنه.


🟡با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡

🔵 @DataScience_Function

🔥 قدرت داستان‌سرایی داده‌!


⚡ در ویدیو فوق یکی از نمونه‌های بسیار موفق داستان سرایی از داده‌ها به منظور توصیف وضعیت آماری جهان در توزیع سن، موقعیت جغرافیایی، رفاهیات و .......مصورسازی شده است.


🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡

🔵 @DataScience_Function

🔥 مهارت‌های کلیدی یک متخصص علم‌داده

⭐️ فارغ از ابزارها و مباحت تخصصی، توجه به مهارت‌های نرم یک الزام در این مسیر شغلی است.


🟡 با دوستان تان به اشتراک بذا ید و با ما همراه باشید 🟡

🔵 @DataScience_Function

⭐ شما می‌توانید در کانالِ حوزه‌های مورد علاقه‌ و کاری‌تان عضو شوید.

🟠 کالج مهندسی صنایع و مدیریت
💬🟠 @IEM_Function

🟣 کالج مدیریت محصول
💬🟣 @Productmanagement_Function

🔵 کالج علم داده
💬🔵 @Datascience_Function

🔴 کالج کنترل و مدیریت پروژه
💬🔴 @ProjectCM_Function

🔹 کالج مدیریت
💬🔹 @Management_Function

🟢 کالج بازاریابی
💬🟢 @Marketing_Function

🔴 کانال اپلای مهندسی صنایع | IE Apply
💬🔴 @IE_Apply

🔵 کامیونیتی اپلای مهندسی صنایع
💬🔵 @IndustrialEngineeringApply

🟡 فرصت‌های شغلی و کارآموزی مهندسی صنایع
💬🟡 @IE_Jobs

🔵 این‌کست
💬🔵 @IndustryCast

🟡 با محتوای علمی و به‌روز ما همیشه یک قدم جلوتر باشید 🟡

🔥 مهارت‌های پایه یک متخصص علم داده


🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡

🔵 @DataScience_Function

🔥 برترین مهارت‌های پایه و داغ متخصصین علم‌داده

⭐️ در شکل فوق برترین مهارت‌های پایه (Core Skills) و مهارت‌های رو‌به رشد (Hot Skills) متخصصین علم‌داده براساس نظرسنجی وبسایت KDnuggets معرفی شده است.

➖ برترین مهارت‌های پایه:
➕ یادگیری ماشین
➕ پایتون
➕ آمار
➕ مصورسازی داده
➕ مهارت‌های ارتباطی
➕ تفکر انتقادی
➕ زبان SQL
➕ فهم کسب‌وکار
➕ اکسل
➕ ریاضی

➖ برترین مهارت‌های روبه‌رشد:
➕ یادگیری عمیق
➕ فریم‌ورک Tensorflow
➕ آپاچی اسپارک
➕ پردازش زبان طبیعی
➕ آپاچی هدوپ
➕ فریم‌ورک Pytorch
➕ پایگاه داده‌های غیررابطه‌ای (NoSQL)
➕ زبان Scala
➕ شرکت در مسابقات Kaggle
➕ سایر ابزارهای Big Data


🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡

🔵 @DataScience_Function

🔥 مهمترین مهارت‌ها در پروژه‌های علم‌داده

➕ مهارت‌های مدیریت و آماده‌سازی داده

➕ دانش تخصصی در پروژه (Domain Expertise)

➕ تجربه و دانش عمومی در کسب و کار

➕ مهارت‌های آمار و ریاضی

➕ دانش انتخاب الگوریتم‌های مناسب یادگیری ماشین

➕ مهارت‌های برنامه‌نویسی

➕ دانش پایگاه داده

➕ مهارت‌های مصورسازی داده

➕ شناخت و انتخاب ابزار بهینه

⭐️ به صورت میانگین بیشترین زمان فعالیت در یک پروژه‌های علوم داده صرف پاکسازی و آماده‌سازی داده میشود. در مقابل یکی از مهمترین گام‌ها جهت موفقیت پروژه‌های علم‌داده فاز درک مسئله (Business Understanding) است که نیازمند دانشی تخصصی و عمومی در کسب‌وکار خواهد بود.


🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡


🔵 @DataScience_Function

🔥 تصویری جامع از مراحل و ابزارهای پروژه‌های علم‌داده


🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡

🔵 @DataScience_Function

🔥 مقایسه مهارت‌های متخصص علم‌داده و تحلیلگر بازاریابی!

⭐️ یکی از کارکردهای اصلی حوزه علم‌داده در سازمان‌ها، تحلیل‌ داده‌های مشتریان جهت بازاریابی هوشمند است. بازاریابی داده‌محور یکی از رویکردهای هست که سبب شناخت دقیق‌تر مشتریان بالقوه و بالفعل خواهد شد.

⚡ در شکل فوق مهارت‌های دو حوزه متخصص علم‌داده و تحلیلگر بازاریابی مقایسه شده است. توانمندی‌های مرتبط با هوش تجاری، داشبوردخوانی، داستان‌سرایی از داده‌ها و مهارت‌های تخصصی حوزه بازاریابی از پیش‌نیازهای کلیدی جهت موفقیت در جایگاه شغلی بازاریابی داده‌محور است.


🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡

🔵 @DataScience_Function

🔥 چهار نقش مختلف در علوم داده و تخصص‌های اصلی آن‌ها

🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡

🔵 @DataScience_Function

🔥 Scope of AI, Deep Learning, and Machine Learning


🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡

🔵 @DataScience_Function

🔥 افرازی جالب از الگوریتم‌های یادگیری ماشین


🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡

🔵 @DataScience_Function

🔥 برنامه مطالعاتی دیتا ساینس و ماشین لرنینگ برای یک ‌سال

⭐️ سه ماه اول:
ماه اول باید به یادگیری مقدمات مقدمات پایتون سپری شه. ماه دوم به یادگیری آمار و احتمالات و ماه سوم به یادگیری پایتون پیشرفته اختصاص داره.

⚡ سه ماه دوم:
یادگیری مصورسازی داده‌ها در ماه چهارم پیشنهاد میشه. ماه پنجم به یادگیری ماشین و ماه ششم به دستکاری داده‌ها اختصاص داره.

🖥 سه ماه سوم:
ماه هفتم یادگیری استقرار (Deployment) مد نظره. یادگیری عمیق در ماه هشتم و ماه نهم به کار با متن و یادگیری بینایی ماشین (CV/NLP) اختصاص داره.

✌ سه ماه چهارم:
آمادگی برای مصاحبه در ماه دهم و در نهایت ماه یازدهم به انجام پروژه و آماده‌سازی رزومه اختصاص داره. در صورت داشتن استمرار در ماه دوازدهم شما آماده دریافت شغل در زمینه دیتا هستین.

🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡

🔵 @DataScience_Function

🔥 یادگیری ماشین در زیست پزشکی (Biomedical)

⭐️ اگر علاقه‌مند به فعالیت در حوزه‌ تخصصی زیست پزشکی و علوم داده هستید در شکل فوق پرکاربردترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین به تفکیک مسائل کلیدی زیست پزشکی  معرفی شده است.

✌ تصویر فوق برگرفته از مقاله Incorporating Machine Learning into Established Bioinformatics Frameworks است.


🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡

🔵 @DataScience_Function