۷ کانتینر داکر آماده و ضروری برای مهندسی داده 🐳
برای مطالعه کلیک کنید
#docker #data_engineering
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
برای مطالعه کلیک کنید
#docker #data_engineering
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
👍3❤1
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
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
👍6🔥1
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
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
👍7❤1
اگه میخواین کار به عنوان تحلیل داده داشته باشین، باید این پروژهها رو توی رزومه داشته باشین ✨
#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
👍3
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
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
❤6
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
اگر میخواین توی حوزه تحلیل داده فعالیت کنید حتما باید این ابزارها رو بشناسید 👇🏻
+ برای مطالعه کلیک کنید +
#article #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
❤2
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
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
❤3
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
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
🗿4🆒3❤2👍2
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
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
🗿4❤2😍1
3 کانال یوتوب معتبر برای یادگیری تحلیل داده 🎓
📈 Alex The Analyst
📈 Data School
📈 StatQuest with Josh Starmer
اسمشون رو توی یوتوب سرچ کنید و شروع به یادگیری کنید ✨
#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
📈 Alex The Analyst
📈 Data School
📈 StatQuest with Josh Starmer
اسمشون رو توی یوتوب سرچ کنید و شروع به یادگیری کنید ✨
#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
❤2
ساخت داشبورد مدرن با tkinter برای پروژههای تحلیلداده 📊
برای آموزش ساخت اینجا کلیک کنید...
#tkinter #python #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
برای آموزش ساخت اینجا کلیک کنید...
#tkinter #python #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips