🔥 اگر در حوزه دیتا کار میکنید و به دنبال جایی برای تمرین هستین، از این 10 وبسایت میتوانید استفاده کنید:

1. Google Trends
2. FiveThirtyEight
3. BuzzFeed News
4. Data.gov
5. Kaggle
6. Earth Data From NASA
7. IMDb Dataset
8. AWS Public Datasets
9. Inside Airbnb
10. Google Dataset Search

این لیست در اصل 20 وبسایت هستش که کاملش رو میتونید از ++این لینک++ ببینید.

#tips #data #data_science #introduction
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

[معرفی کتاب] 📚
🔷 Data Science and Machine Learning
🔹 Mathematical and Statistical Methods
➕ دیتاساینس و ماشین لرنینگ
➕ ریاضیات و متد های آماری

اگر علاقه‌مند به حوزه دیتاساینس هستین و میخواین توی این حوزه قدم بردارین، مطالعه این کتاب بهتون پیشنهاد میشه...


#book #pdf #data_science #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

اگر دنبال شغل توی حوزه Data Analytics هستی، سعی کن این مهارت‌ها رو کسب کنی ✨
(درصدها به ترتیب اهمیت هستش)

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

⚔️ مقایسه شغل دیتاساینس و دیتا آنالیتیکس
از لحاظ اینکه چه چیزایی مهمه و چه چیزایی کمتر مهمه!

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

مقایسه زبان R در برابر پایتون | برای دیتاآنالیز ⚔️
کدام یک بهتر است؟!

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

چک لیست Data Analyst 🤩

#data_science #data_analyst
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

ابزارهای کاربردی برای Data Enginners 💡

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

مفاهیمی از دیتاساینس که باید بلد باشین 👌

#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

چالش 100 روزه دیتاساینس 🤓
به نظرتون شدنیه؟!

#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

توابع مهم پانداس برای دیتاساینس 🗿

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

یک راهنمای شروع برای بصری‌سازی داده‌ها در اوبونتو ✨

اگر در حوزه دیتا کار میکنید پس حتما به بصری‌سازی داده‌ها نیاز دارید. پس حتما مقاله زیر را چک کنید 👇
+ برای مطالعه کلیک کنید +

#data_science #data_analyst
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

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

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