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

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

۷ اشتباهی که دیتاساینتیست‌ها هنگام درخواست شغل مرتکب می‌شوند 👇🏻


۱. یکسان در نظر گرفتن همهٔ موقعیت‌های شغلی
برخی داده‌کاوان بدون توجه به تفاوت نقش‌ها (مانند تحلیلگر داده، مهندس داده، دانشمند داده و...) برای همهٔ موقعیت‌ها یک‌جور رزومه و رویکرد ارسال می‌کنند.

۲. پروژه‌های نمونهٔ عمومی و غیرمتمایز
داشتن پروژه‌هایی تکراری و بدون خلاقیت (مثل تحلیل دیتاست تایتانیک یا فروش فروشگاه) که تأثیر زیادی روی جذب کارفرما ندارد.

۳. درک ناکافی از SQL
کم‌اهمیت شمردن SQL یا تسلط نداشتن به آن، در حالی که اکثر شغل‌های داده به آن نیاز دارند.

۴. بی‌توجهی به تفکر محصول (Product Thinking)
تمرکز صرف روی مدل‌سازی و الگوریتم‌ها، بدون در نظر گرفتن نیاز واقعی کسب‌وکار یا کاربرد عملی پروژه.

۵. نادیده گرفتن MLOps (مهندسی عملیات مدل‌های یادگیری ماشین)
فقط ساخت مدل و بی‌توجهی به مراحل بعدی مانند استقرار، نگهداری و نظارت بر عملکرد مدل‌ها.

۶. نادیده گرفتن آمادگی برای مصاحبه‌های رفتاری
فقط تمرین سؤالات فنی بدون آمادگی برای سؤالات شخصیتی، رفتاری یا موقعیتی که در استخدام بسیار مهم‌اند.

۷. استفاده بیش از حد از کلمات پرزرق‌وبرق (Buzzwords)
استفاده‌ی افراطی از اصطلاحات جذاب ولی بی‌پشتوانه مانند "هوش مصنوعی"، "یادگیری عمیق"، "کلان‌داده"، بدون نشان دادن درک واقعی از آن‌ها.


🌐 منبع
#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

بهترین دانشگاه‌های علم داده در انگلیس 🏛

اگه قصد تحصیل در خارج دارین این دانشگاه‌ها رو چک کنید 👇🏻
1️⃣ University of Oxford
2️⃣ University of Cambridge
3️⃣ Imperial College London
4️⃣ University of Edinburgh
5️⃣ University College London (UCL)
6️⃣ University of Warwick
7️⃣ University of Manchester

📌منبع: برای مطالعه بیشتر کلیک کنید

#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips