🔥 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

سلام دوستان وقت همگی بخیر،

من بعد از ۲ دوره فعالیت در انجمن علمی مهندسی صنایع دانشگاه علم و صنعت و یک دوره دبیری، کار کردن در چند شرکت، راه اندازی کسب و کارهای خودم و شرکت در دوره‌های مختلف و گوش دادن به تجربیات افراد موفق حس کردم خیلیا در ورود به بازار کار و بعد از اون، به مهارت‌های مکمل توجهی نمی‌کنند و باعث میشه نتونن به سادگی وارد بازار کار بشن و به اندازه کافی رشد کنند و تصمیم گرفتم آموزش ویدویی 24 ساعته با عنوان "توسعه و رشد فردی در زندگی شخصی و کاری" طراحی کنم تا بتونم یادگرفته‌ها و تجارب خودم رو که تقریبا جایی گفته نمیشه رو ارائه بدم.

🔹 توضیحات کامل توضیحات و سرفصل‌های دوره در فایلی که در ادامه میفرستم هست و شما میتونید جزئیاتش رو مشاهده کنید.

🟢 کلا کسانی که مهارت‌های مکمل رو بلدن، چند پله از بقیه جلوتر هستند و با سرعت بیشتری میتونن رشد کنند و همچنین درآمدشون رو افزایش بدن و به نظرم یادگیری این مهارت‌ها از مهارت‌های سخت پراهمیت‌تر باشه، کم اهمیت‌تر نیست.

🎁 با توجه به اینکه دوست ندارم افراد مسیری که بقیه رفتن رو دوباره برن و اشتباه بقیه رو تکرار کنن، همچنین همه بتونن بهره ببرن و به مناسبت نزدیکی به روز مهندس، من دوره رو تقریبا با 80 درصد تخفیف (قیمت اصلی 2 میلیون تومان) به مبلغ 350 هزار تومان تا انتهای 5 اسفند، ارائه میدم.

📌 همچنین این دوره بعد ۱۵ اسفند تخفیفش خیلی کمتر میشه، بنابراین اگه دوستان علاقه‌منده به رشد و توسعه فردی خودشون و حتی ورود ساده‌تر به بازارکار هستند، بهتر هست دوره رو الان تهیه کنند.

💳 دوستانی که علاقه‌مند هستند (بعد از مطالعه فایل توضیحات) مبلغ 350 هزار تومان را به شماره کارت زیر واریز نموده و رسید آن را به آیدی گفته شده ارسال کنند.
6219-8610-6406-2952
به نام عرشیا احمدی
ارسال فیش واریز به:
💬 @ArshiaAhmadi

ارادتمند، عرشیا احمدی
☑Business Line Owner در انار ۳۶۰
☑بنیان‌گذار و مدیر Function, InCast, Beauty Hub & Rosha Hub
☑ مدیر مارکتینگ و توسعه‌دهنده کسب و کار عرشیا کالا

🔥 An overview of machine learning


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

🔵 @DataScience_Function

🔥 ابزارها و فریم‌ورک‌های کلیدی علوم‌داده

⭐️ در شکل فوق برترین ابزارهای کلیدی علوم‌داده به تفکیک فاز‌های پروژه از قبیل ذخیره سازی و مدیریت داده، پردازش و تبدیل داده، مدل سازی و مصورسازی داده به نمایش گذاشته شده است.

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

🔵 @DataScience_Function

🔥 11 نمودار مهمی که دانشمندان داده در 95 درصد مواقع از آن‌ها استفاده می‌کنند

⭐️ درک الگوها و روابط پیچیده داده‌ها ‌و‌ تبدیل اون‌ها به نمودارها و تصویرهای واضح و قابل فهم، یکی از وظایف مهم دانشمندان داده در هر پروژه‌ای هست.

⚡  در تصویر بالا، به معرفی 11 نمودار حیاتی و ضروری در علم داده پرداختیم

✌ این نمودارها به شما کمک می‌کنه تا به طور خلاصه و جامع، جزئیات مدل‌های آماری رو درک کنین، فرضیات مدل رو تأیید کنین و عملکرد مدل رو ارزیابی کنین.

🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡
🔵 @DataScience_Function

🔥 8 الگوریتم رگرسیون پر کاربرد در علم داده

⭐️ الگوریتم های رگرسیون به طور گسترده در علم داده استفاده میشه، بنابراین آگاهی از اشکال مختلف اون‌ها و کاربردشون برای انتقال دقیق الگوریتم مورد استفاده شما بسیار مهمه

🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡
🔵 @DataScience_Function

🔥 ارتباط هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، شبکه عصبی و یادگیری عمیق


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

🔵 @DataScience_Function

🔥 الکس وانگ مسیری که برای یادگیری هوش‌مصنوعی طی کرده را اینجوری به تصویر کشیده

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

🔵 @DataScience_Function

🔥 20 روش جادویی پرکاربرد در پایتون

⭐️ تصویر بالا 20 روش جادویی و پرکاربرد در پایتون رو به صورت خلاصه نشون میده. با تجربه چندین ساله من در انجام پروژه‌های مختلف علوم داده، این 20 روش در اکثر پروژه های پایتون در علوم داده کاربرد داره.


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

🔵 @DataScience_Function

🔥 پلتفرم داکر

⭐️ داکر یه پلتفرم اُپن سورسه که برای توسعه، اجرا و مدیریت برنامه‌های مرتبط با تحلیل داده استفاده میشه و یکی از مهارت‌های مهمیه که باید به عنوان یه دانشمند داده در اون سرمایه گذاری کنین. به همین دلیل من چندتا مقاله برای آشنایی بیشتر با این پلتفرم محبوب در حوزه علوم داده نوشتم که پیشنهاد میکنم به هیچ وجه از دستشون ندین!


1️⃣ داکر برای پروژه‌های علوم داده : مقدمه‌ای مختصر برای مبتدیان
📁 لینک مقاله: LINK

2️⃣ 10 دستور داکر برای 90٪ از وظایف کانتینر سازی
📁 لینک مقاله: LINK

3️⃣ بهترین دستورالعمل‌های صنعت برای استفاده از داکر در علوم داده
📁 لینک مقاله : LINK

4️⃣ بهترین چیت شیت‌های داکر برای علوم داده
📁 لینک چیت شیت‌ها : LINK 1 II LINK 2


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

🔵 @DataScience_Function

🔥 برترین ابزارهای تخصصی علم داده با بیشتر رشد استفاده طی سال‌های 2019 تا 2022

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

🔵 @DataScience_Function

🔥 مدیرعامل سابق گوگل معتقده AI بهره‌ورری رو افزایش می‌ده

⭐️ اریک اشمیت، مدیرعامل سابق گوگل، در مورد پتانسیل هوش مصنوعی گفته که این فناوری می‌تونه بهره‌وری همه افراد رو در زمینه‌های مختلف مثل کسب‌وکار، آموزش و پزشکی دو برابر کنه. 

⚡ همچنین معتقده که با استفاده از قدرت تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و یادگیری ماشین، هوش مصنوعی به افراد کمک می‌کنه تا به شیوه‌ای کارآمدتر و مؤثرتر کار کنن، در نتیجه به طور چشمگیری بهره‌وری کلی افزایش پیدا می‌کنه.

✌ اشمیت تاکید می‌کنه که با وجود چالش‌های اخلاقی و نظارتی هوش مصنوعی، مزایاش برای بهبود کیفیت زندگی و کارایی انکارناپذیره.

⬅️ به گفته اشمیت، تلاش برای همگام‌سازی قوانین و مقررات با سرعت پیشرفت هوش مصنوعی به اطمینان استفاده مسئولانه و بهینه از این فناوری در جامعه کمک می‌کنه.


🟡 با دوستان تان به اشتراک بذارید و با ما همراه باشید 🟡
🔵 @DataScience_Function

🔥 هوش مصنوعی و زیرشاخه‌های آن!

⭐️ در تصویر فوق یک تقسیم بندی جامع از هوش مصنوعی و زیرشاخه‌های  آن به همراه موردکاربردهای عملی معرفی و ارائه شده است.

⚡ با عمومی‌ترشدن کاربردهای هوش مصنوعی متاسفانه برخی AI را در صرف مدل‌های چت بات و تولید متن یا ویدیو خلاصه میکنند. در حالی که  هوش مصنوعی همانند یک چتر کلان طیف وسیعی از حوزه‌‎های دانشی را پوشش میدهد.


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

🔵 @DataScience_Function

🔥 افرازی از مفاهیم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، شبکه عصبی و یادگیری عمیق


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

🔵 @DataScience_Function

🔥 Libraries in Python: From Data Collection and Visualization to Machine Learning and Data Analysis

🔥 کتابخانه‌های پایتون از جمع‌آوری و مصورسازی داده تا یادگیری ماشین و تحلیل داده

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

🔵 @DataScience_Function

🔥 نقشه یادگیری علم داده در سال 2024


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

🔵 @DataScience_Function

⭐️ مدل Grok-1 توسط xAI به صورت اوپن‌سورس در academictorrent و گیت‌هاب منتشر شد. این مدل 314B پارامتر دارد و بزرگ‌ترین مدلی است که به صورت اوپن‌سورس منتشر شده است

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

🔵 @DataScience_Function

🔥 ترندهای مهارتی علم داده بر اساس گزارش Job Skills 2024 کورسرا

⭐️ همانطور که در شکل بالا مشخص است، مهارت‌های مرتبط با مصورسازی و داستان‌سرایی داده‌ها یعنی Power Bi، Tableau و Data Visualization رتبه‌های اول تا سوم را کسب کرده‌اند و توجه روزافزون شرکت‌ها به این موضوع را نشان می‌دهد.

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

🔵 @DataScience_Function