توابع مهم پانداس برای دیتاساینس 🗿

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

📚 کتاب Learning Analytics Methods and Tutorials
زبان: انگلیسی | تعداد صفحات: 748

🔹 کتاب "Learning Analytics Methods and Tutorials: A Practical Guide Using R" یک منبع جامع و عملی برای پژوهشگران، معلمان و دانشجویان در زمینه تجزیه و تحلیل یادگیری است. این کتاب به معرفی روش‌های مختلف تحلیل داده‌های آموزشی می‌پردازد و به خوانندگان کمک می‌کند تا با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R، تحلیل‌های دقیق و مؤثری از داده‌های یادگیری انجام دهند.

🔸 این کتاب شامل مجموعه‌ای از تمرین‌ها و راهنماهای گام به گام است که به یادگیری اصول و روش‌های تحلیلی کمک می‌کند. این کتاب به ویژه برای افرادی که به دنبال بهبود فرایند یادگیری و آموزش از طریق داده‌های قابل تحلیل هستند، مناسب است و می‌تواند به عنوان یک ابزار ارزشمند در تحقیقات و پروژه‌های آموزشی مورد استفاده قرار گیرد.


#data_analytics #r
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@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

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

۷ کانتینر داکر آماده و ضروری برای مهندسی داده 🐳

برای مطالعه کلیک کنید

#docker #data_engineering
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

کتابخانه FireDucks: کتابخانه‌ای پرسرعت و سازگار با Pandas برای پردازش سریع داده‌ها

کتابخانه FireDucks یک کتابخانه پایتون است که به‌جای جایگزینی کامل با Pandas، نقش یک شتاب‌دهنده برای آن را ایفا می‌کند. هدف این کتابخانه این است که با استفاده از Pandas به‌عنوان پایه، سرعت اجرای APIهای مختلف Pandas را که استفاده می‌کنیم، افزایش دهد.

مطالعه کامل در اینجا

#python #pandas #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

4 ایده پروژه برای تحلیل‌داده 📉

1. استراتژی محتوای نتفلیکس
2. بررسی انتشار گازهای گلخانه‌ای در سراسر جهان
3. تحلیل روند بارش در ایران با استفاده از پایتون
4. تحلیل اندازه بازار خودروهای برقی (EV)

مطالعه بیشتر جزئیات در اینجا

#data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

اگه میخواین کار به عنوان تحلیل داده داشته باشین، باید این پروژه‌ها رو توی رزومه داشته باشین ✨

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

اگر دانشمند داده یا تحلیلگر داده هستی
این 7 افزونه ژوپیتر نوت‌بوک رو حتما داشته باش 👇🏻✨

1. Jupyter Contrib NBExtensions
مجموعه‌ای از افزونه‌های قابل فعال‌سازی برای بهبود تجربه کار با نوت‌بوک‌ها (مثل table of contents، تایمر، codefolding و ...).

2. jupyter-resource-usage
نمایش مصرف منابع (CPU، RAM) توسط هر نوت‌بوک در رابط کاربری.

3. Jupyter Widgets
ساخت رابط‌های تعاملی (مثل اسلایدر، دکمه و...) درون نوت‌بوک با استفاده از ipywidgets.

4. Jupyter Themes
امکان تغییر تم ظاهری نوت‌بوک (رنگ پس‌زمینه، فونت، ظاهر سلول‌ها و...).

5. Nbconvert
تبدیل نوت‌بوک‌ها به فرمت‌های دیگر مثل HTML، PDF، LaTeX یا اسلاید.

6. Voilà
تبدیل نوت‌بوک به یک اپلیکیشن وب تعاملی بدون نمایش کدها.

7. RISE
ارائه نوت‌بوک به‌صورت اسلاید تعاملی درون مرورگر (برای کنفرانس یا آموزش).

#data_science #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

یادگیری AI برای تحلیل داده در سال 2025

اگر میخواین توی حوزه تحلیل داده فعالیت کنید حتما باید این ابزارها رو بشناسید 👇🏻
+ برای مطالعه کلیک کنید +

#article #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

10 کانال یوتوبی برای یادگیری آنالیز بیگ دیتا 🔥

1. Simplilearn
2. Edureka
3. DataCamp
4. Krish Naik
5. Intellipaat
6. Data School
7. TechPrimers
8. Alex, the Analyst
9. Data Science Dojo
10. StatQuest with Josh Starmer

🔗 منبع و اطلاعات بیشتر

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips