7 پلتفرمی که دیتاساینتیست‌های تازه‌کار باید دنبال کنند🔬

1. Kaggle
2. GitHub
3. LinkedIn
4. KDnuggets
5. YouTube
6. Hugging Face Hub
7. Medium

مطالعه کامل مقاله: +کلیک کنید+
#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

چطور یک تحلیلگر داده موفق بشیم؟! نقشه راه زیر رو دنبال کنید👇
🔗 +کلیک کنید+

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

هوش مصنوعی چه کاربردهایی در دیتاساینس دارد؟! 🧠
در این مقاله بخوانید: کلیک کنید

#data_science #ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

10 دستور پانداس که باید برای پردازش‌دیتا بلد باشین 🙄

این دستورات برای ساخت دیتا‌های تمیز و آماده‌سازی هستش ++کلیک کنید++

#data_science #python #pandas
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

5 دوره رایگان در مورد Data Wrangling از پایه تا پیشرفته 🔥
++مشاهده دوره ها++

#data_science #data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🔷 انواع نمودارها و کاربردشون توی Data Storytelling

#data_science #data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

10 ترفند پیشرفته پایتونی برای دیتاساینتیست‌ها 👌

البته برای تمام کسانی که توی حوزه دیتا کار میکنند به درد میخوره:
برای مطالعه کلیک کنید

#data_science #data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🎯 مقاله "5 Tips for Building a Data Science Portfolio" درباره نکات کلیدی برای ساخت یک پورتفولیوی قوی در علم داده است. این مقاله پنج توصیه مهم ارائه می‌دهد که به دانشمندان داده کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را به شکل موثر نمایش دهند، پروژه‌های مناسبی انتخاب کنند، توضیحات واضحی برای کارهایشان ارائه دهند، از ابزارهای مناسب استفاده کنند و پورتفولیوی خود را در پلتفرم‌های مرتبط منتشر کنند. هدف این مقاله کمک به افراد علاقه‌مند به ورود به حوزه علم داده یا افزایش شانس شغلی آن‌ها از طریق یک پورتفولیوی حرفه‌ای است.

👈 مطالعه مقاله : کلیک کنید

#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🔸 مفاهیم وب‌اسکرپینگ برای دیتاساینس + کلیک کنید +

#web_scraping #data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

5 پروژه تحلیل داده که باید توی رزومه‌تون داشته باشید:

1. تحلیل داده‌های فروش (Sales Data Analysis) 📊
چرا؟ چون تقریباً هر کسب‌وکاری به بهینه‌سازی فروش و پیش‌بینی درآمد نیاز داره. نشون می‌ده که می‌تونی با داده‌های تجاری واقعی کار کنی و insight کاربردی ارائه بدی.

2. تحلیل رفتار مشتری (Customer Segmentation) 👤
چرا؟ این پروژه معمولاً با الگوریتم‌های خوشه‌بندی (مثل K-Means) انجام می‌شه و نشون می‌ده که بلدی الگوهای رفتاری رو از دل داده‌ها دربیاری. برای مارکتینگ و بهینه‌سازی تجربه مشتری خیلی کلیدیه.

3. پیش‌بینی با یادگیری ماشین (Predictive Modeling) 🧠
چرا؟ چون می‌گه تو فقط تحلیل‌گر نیستی، بلکه بلدی مدل بسازی و آینده رو پیش‌بینی کنی. مثلاً پیش‌بینی نرخ ترک مشتری (churn prediction) یا پیش‌بینی تقاضای محصول.

4. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی (Social Media Analytics) 📀
چرا؟ چون داده‌های غیرساخت‌یافته (متن، لایک، تعامل) رو نشون می‌ده که بلدی مدیریت کنی. ابزارهای NLP و تحلیل احساسات هم اینجا می‌درخشن.

5. داشبوردهای تعاملی با ابزار BI (مثل Power BI یا Tableau) 🔮
چرا؟ چون visualization خیلی مهمه. یه تحلیل‌گر خوب باید بتونه نتایجش رو به زبون قابل فهم برای مدیران و تصمیم‌گیرها نشون بده. داشبورد قوی = قدرت انتقال insight بالا.

#data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips