🚀 خبر ویژه برای علاقه‌مندان Data Science و AI
📢 DataCamp Free Access Week برگشته!
از ۲۴ تا ۳۰ آگوست، دسترسی رایگان به بیش از ۷۰۰ دوره آموزشی، Career Track و Certification در DataCamp فعال می‌شود. 🎯
اگر دنبال تقویت مهارت‌های خودت در مسیر دیتا هستی، این فرصت می‌تواند زمان خوبی باشد برای شروع یا ادامه یادگیری در حوزه‌های:
🐍 Python
📊 R & Statistics
🗄 SQL
🤖 AI & Machine Learning
☁️ Cloud & Data Engineering
📈 Tableau و Visualization
یکی از ویژگی‌های جذاب DataCamp این است که آموزش‌ها کاملاً Hands-on هستند؛ یعنی از همان ابتدا با تمرین و پروژه واقعی یاد می‌گیری، نه فقط تئوری. 💻
😎پیشنهاد DE: قبل از شروع هفته رایگان، مسیر یادگیری خودت را مشخص کن؛ چون بین صدها دوره، انتخاب درست مهم‌تر از تعداد دوره‌هایی است که می‌بینی🚀
DataCamp Link

💻 قبل از ساخت مدل‌های هوش مصنوعی، الگوریتم فکر کردن را یاد بگیر!

در یکشنبه‌های Data Elites تا اینجا مسیر پایه‌های علمی Data و AI را با هم جلو آمدیم:

📐 جبر خطی
برای فهم ساختار داده‌ها، بردارها و ماتریس‌ها

⬇️

🎲 احتمال
برای مدل‌کردن عدم‌قطعیت و رفتار داده‌ها

⬇️

⚙️ بهینه‌سازی
برای پیدا کردن بهترین پارامترها و آموزش مدل‌ها

و حالا قدم بعدی:

🧠 Algorithms & Data Structures

چون قبل از اینکه مدل‌های پیچیده بسازیم، باید یاد بگیریم چطور مسئله‌ها را تحلیل کنیم، راه‌حل طراحی کنیم و آن‌ها را به شکل بهینه پیاده‌سازی کنیم.

الگوریتم‌ها به ما یاد می‌دهند چطور مسئله‌ها را منطقی، بهینه و مقیاس‌پذیر حل کنیم؛ و ساختمان داده‌ها کمک می‌کنند اطلاعات را به بهترین شکل مدیریت کنیم.

از موتورهای جستجو و پایگاه‌های داده تا سیستم‌های هوش مصنوعی، همه به این مفاهیم وابسته‌اند. 🚀

دوره فارسی
💻 ساختمان داده و طراحی الگوریتم

دکتر علی شریفی زارچی

یک دوره ارزشمند برای یادگیری پایه‌های الگوریتم و ساختمان داده.

در این دوره با مفاهیمی مثل:

🔹 Array و Linked List
🔹 Stack و Queue
🔹 Tree و Graph
🔹 Sorting Algorithms
🔹 Dynamic Programming
🔹 طراحی و تحلیل الگوریتم‌ها
آشنا می شوید

🎥 Playlist دوره:
https://youtube.com/playlist?list=PLb9zxAaQXcchjJRdm476gz5rXduAMvgkQ

💻 GitHub دوره (کدها و منابع):
https://github.com/SharifiZarchi/Data_Structures_Algorithms

📚 کتاب‌های پیشنهادی

📘 The Algorithm Design Manual — Steven Skiena
یک کتاب کاربردی برای تقویت مهارت حل مسئله و طراحی الگوریتم.

📗 Introduction to Algorithms (CLRS)
یکی از معتبرترین منابع دنیا برای یادگیری عمیق الگوریتم‌ها و تحلیل آن‌ها.

🇬🇧 دوره‌های انگلیسی
🎓 Algorithms and Data Structures — University of Oxford | 2026

یک دوره دانشگاهی جدید برای یادگیری اصول الگوریتم و ساختمان داده.

موضوعات:

🔹 Algorithm Analysis
🔹 Data Structures
🔹 Sorting & Searching
🔹 Graph Algorithms
🔹 Dynamic Programming
🔹 Complexity Analysis

🎥 YouTube Playlist:
https://youtube.com/playlist?list=PLzZlJT-UOiwDCw7TDmww4hk5waSTkjhDh

🎓 CS50x 2026 — Harvard University

یک مسیر کاربردی و پروژه‌محور برای تقویت مهارت حل مسئله و برنامه‌نویسی.

مباحث مرتبط:

🔹 Algorithms
🔹 Data Structures
🔹 Searching
🔹 Sorting
🔹 Memory
🔹 Problem Solving

🎥 YouTube Playlist:
https://youtube.com/playlist?list=PLhQjrBD2T3839iqxqUdw7NWOCboh00vsV

🧭 مسیر پیشنهادی DE

📐 Linear Algebra
⬇️
🎲 Probability
⬇️
⚙️ Optimization
⬇️
💻 Algorithms & Data Structures
⬇️
🤖 AI / Data Systems

🚨 قبل از اینکه به ماشین یاد بدهیم، باید خودمان یاد بگیریم چطور مسئله حل کنیم. 🧠

الگوریتم‌ها فقط برای برنامه‌نویسی نیستند؛ آن‌ها پایه‌ی تفکر مهندسی، طراحی سیستم‌ها و ساخت فناوری‌های هوشمند هستند.

📚 یکشنبه‌های Data Elites؛ معرفی منابعی که واقعاً ارزش یادگیری دارند. 🚀

🧪 دوشنبه‌های Data Elites | وقتی AI وارد آزمایشگاه می‌شود! 🤖
تا امروز، هوش مصنوعی بیشتر برای پاسخ‌دادن، تولید محتوا و کمک به برنامه‌نویسی استفاده می‌شد.
اما سؤال بزرگ‌تر این است:
آیا یک Agent هوش مصنوعی می‌تواند بخشی از فرآیند یک پژوهش علمی را خودش انجام دهد؟
اینجاست که پروژه Safe Lab Agents وارد می‌شود؛ یک چارچوب جدید برای بررسی نقش Agentهای هوش مصنوعی در محیط‌های علمی و آزمایشگاهی.
این پروژه تلاش می‌کند Agentهایی بسازد که بتوانند:
🧠 مسئله علمی را تحلیل کنند
🧪 workflow آزمایش را طراحی کنند
💻 کد و شبیه‌سازی اجرا کنند
📊 داده‌ها و نتایج را بررسی کنند
📝 گزارش و مستندات پژوهشی تولید کنند
اما تفاوت مهم اینجاست:
Agentها در یک محیط کنترل‌شده و ایمن (Sandbox) فعالیت می‌کنند تا فرآیندهای علمی قابل بررسی، تکرار و مدیریت باشند.
یعنی مسیر آینده می‌تواند از:
👩‍🔬 پژوهشگر + ابزارهای محاسباتی
به سمت:
👩‍🔬 پژوهشگر + تیمی از Agentهای هوشمند
حرکت کند.
این نقطه اتصال چند حوزه مهم است:
🔹 Artificial Intelligence
🔹 AI Agents
🔹 Scientific Computing
🔹 Data Science
🔹 Automated Research
شاید در آینده نزدیک، AI فقط دستیار پژوهشگر نباشد؛
بلکه عضوی از تیم تحقیقاتی باشد. 🚀
🔗 Safe Lab Agents:
https://safe-lab-agents.org/

🎙 اپیزود سوم پادکست Data Elites منتشر شد!
بعد از Statistical Learning و Linear Regression، حالا می‌رسیم به جایی که مدل باید تصمیم بگیره یک مشاهده متعلق به کدوم کلاسه 👀
📘 Chapter 4 — Classification
از کتاب An Introduction to Statistical Learning
تو این اپیزود می‌ریم سراغ:
🔹 Logistic Regression
🔹 تصمیم‌گیری بین کلاس‌ها
🔹 LDA و QDA
🔹 مدل های Naive Bayes و KNN
🔹 و این سؤال مهم که کِی باید از کدوم Classifier استفاده کنیم؟
این فصل جاییه که مدل‌سازی از «پیش‌بینی یک عدد» عبور می‌کنه و وارد دنیای Classification و تصمیم‌گیری می‌شه. 🧠🔥
🎧 اگر دو قسمت قبلی رو گوش ندادید، پیشنهاد می‌کنم اول از اون‌ها شروع کنید تا مسیر مفاهیم کامل براتون شکل بگیره.
هدفون رو بذارید؛ بریم ببینیم مدل‌ها چطور بین کلاس‌ها تصمیم می‌گیرن. 🚀
لینک اپیزود فصل دوم
لینک اپیزود فصل اول

🚀 معرفی DE Intelligence Agent
خوشحالیم که بعد از ماه‌ها طراحی و توسعه، DE Intelligence Agent را معرفی کنیم؛ یک Agent هوشمند برای کمک به مسیر یادگیری، پژوهش و فعالیت حرفه‌ای در دنیای Data Science، Statistics و AI. 🤖
در دنیایی که هر روز هزاران مقاله، مدل، ابزار و دیتاست جدید منتشر می‌شود، DE کمک می‌کند مهم‌ترین و مرتبط‌ترین منابع را سریع‌تر پیدا کنید.
با DE می‌توانید:
🛰 مقالات، مدل‌ها و منابع مرتبط با علایق خود را کشف کنید
🔬 روندهای جدید پژوهشی را دنبال کنید
🧠 تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده با Personal Brain داشته باشید
🤖 ابزارها، دیتاست‌ها و پروژه‌های کاربردی AI را پیدا کنید
🔔 موضوعات مهم را Watch کنید و به‌روز بمانید
این پروژه توسط زهرا اسفندیار (Zahra Esfandiar) طراحی و توسعه داده شده است. 🚀
هدف DE ساخت یک جستجوگر ساده نیست؛ بلکه ایجاد یک همراه هوشمند برای کشف دانش، یادگیری و پژوهش در دنیای Data و AI است.
📩 پیشنهادها، ایده‌ها و گزارش خطاها را می‌توانید از طریق پنل ارتباط با ادمین داخل بات ارسال کنید.
به DE Intelligence Agent خوش آمدید. ✨
@DEIntelligenceAgentbot

🚀 در Data Elites یک بات تخصصی برای دنیای هوش مصنوعی، دیتا و آمار طراحی کردیم: DE Intelligence Agent

ایده از یک مشکل ساده شروع شد: امروز برای یادگیری و پژوهش، کمبود منبع نداریم؛ برعکس، هر روز با حجم زیادی از مقاله، مدل AI، دیتاست، ابزار، Repo، دوره آموزشی، فرصت پژوهشی و خبر جدید روبه‌رو می‌شیم. مسئله اصلی اینه که کدومش واقعاً ارزش وقت ما رو داره؟

برای همین DE Intelligence Agent رو ساختیم؛ یک بات تخصصی که فقط جست‌وجو نمی‌کنه، بلکه سعی می‌کنه اطلاعات مهم رو پیدا، فیلتر، رتبه‌بندی و شخصی‌سازی کنه.

🧠 بات به مرور از علایق و رفتار هر کاربر یاد می‌گیره و پیشنهادها رو شخصی‌تر می‌کنه.
🛰️ مقاله‌ها، مدل‌های AI، دیتاست‌ها، ابزارهای GitHub و ترندهای جدید رو از چند منبع مختلف رصد می‌کنه.
🔬 برای پژوهش، امکاناتی مثل Semantic Search، Author Radar، Research Graph و Funding Intelligence داره.
📊 با بخش DE Signature می‌تونه مقاله‌ها رو از زاویه آماری بررسی کنه؛ مثل Study Design، Validation، Calibration، Censoring، Missing Data و شفافیت گزارش‌دهی.
📄 حتی می‌تونه PDF مقاله رو بخونه و Full-text Intelligence ارائه بده.
🔗 ارتباط بین Paper، Code، Dataset، Model و Demo رو پیدا می‌کنه.
🎯 موقعیت‌های PhD و Research Opportunity رو بررسی می‌کنه و اطلاعاتی مثل Funding، Deadline و Requirements رو استخراج می‌کنه.
📚 هر چیزی که ذخیره می‌کنید وارد Power Library می‌شه تا بتونید براش Note، Collection و Reading Status داشته باشید و بعداً از Library خودتون سؤال بپرسید.
🔔 Topic Watch، Author Watch و Digest شخصی هم داره تا برای پیدا کردن چیزهای مهم همیشه لازم نباشه خودتون جست‌وجو کنید.

هدف ما این بود که به‌جای یک بات عمومی، یک Research Intelligence Agent تخصصی برای AI، Data Science و Statistics بسازیم؛ ابزاری که به مرور تبدیل بشه به رادار و حافظه پژوهشی شخصی هر کاربر. 🤖📊

👩‍💻 Developer: زهرا اسفندیار | Zahra Esfandiar

برای پیشنهاد قابلیت جدید، گزارش مشکل، ایده‌های توسعه یا هر بازخوردی هم می‌تونید از طریق 📩 پنل ارتباط با ادمین داخل بات با من در ارتباط باشید.
آدرس ربات
@DEIntelligenceAgentbot

DE Intelligence Agent — Less noise. More intelligence. 🚀

⏰ یادآوری | انتخاب گرایش ارشد آمار
اگر هنوز بین مسیرهای مختلف ارشد آمار مردد هستید، این سه وبینار می‌تواند دید خیلی شفاف‌تری به شما بدهد 👇
📐 آمار ریاضی | زهرا اسفندیار
مناسب علاقه‌مندان به استنباط، مدل‌سازی آماری، مباحث نظری و مسیرهای پژوهشی
🔗 https://t.me/dataelites/58
💻 علم داده | علیرضا ایرانی
برای کسانی که به تحلیل داده، برنامه‌نویسی، مدل‌های داده‌محور و استخراج بینش از داده علاقه دارند
🔗 https://t.me/dataelites/61
📊 بیم‌سنجی | محراب عتیقی
برای علاقه‌مندان به احتمال، تحلیل ریسک، بیمه و تصمیم‌گیری در شرایط عدم‌قطعیت
🔗 https://t.me/dataelites/64
اگر در بازه انتخاب رشته ارشد هستید، پیشنهاد می‌کنیم قبل از نهایی‌کردن انتخاب‌ها حتماً این سه جلسه را ببینید. 🎓✨
انتخاب گرایش فقط انتخاب چند درس نیست؛
انتخاب مسیری است که قرار است چند سال آینده تحصیلی و شغلی شما را شکل دهد.
#پست_موقت