ساخت داشبورد مدرن با tkinter برای پروژه‌های تحلیل‌داده 📊

برای آموزش ساخت اینجا کلیک کنید...

#tkinter #python #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

رگرسیون در پایتون 🤓

چطور رابطه بین داده‌ها را در پایتون متوجه شویم؟! این درسنامه را بخوانید

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

5 قدم ساده برای کار با Docker برای علم داده 🔥

اگر دانشمند داده هستین و میخواین از Docker توی علم داده استفاده کنید مقاله زیر رو بخونید 👇🏻
+ برای مطالعه کلیک کنید +

#docker #data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

چطور از توابع AI در گوگل شیت استفاده کنیم؟!
✍️ در اینجا بخوانید...

#data_analysis #google_sheet
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مهارت‌ها و ابزارهایی که برای تحلیل‌داده باید یاد بگیرید🔥📉

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

9 کتاب که دانشمندان داده باید بخوانند ✨

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

تکنیک‌های رگرسیون که هر دانشمند داده‌ای باید یاد بگیرد ✨

+ برای مطالعه کلیک کنید +

#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

سیو کنید، برای بصری‌سازی داده‌ها به درد میخوره 👌

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

4 کوئری مفید (سطح متوسط) برای دانشمندان داده 🥸

+ برای مشاهده کلیک کنید +

#data_science #sql
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

10 ابزار خط فرمان که هر دانشمند داده‌ای باید با آنها آشنا باشد ✨

1. curl
2. jq
3. csvkit
4. qwk / sed
5. parallel
6. ripgrep (rg)
7. datamash
8. htop
9. git
10. tmux / screen

🔗 توضیحات و اطلاعات بیشتر اینجا...

#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مقایسه Data Engineer vs Data Scientist – دو دنیای متفاوت داده‌ها 💻

👩‍🔧مهندس داده:
تمرکز اصلی: ساخت و نگهداری پایپ‌لاین‌ها و زیرساخت داده
طرز فکر: ثبات اولویت داره، تفکر سیستمی
خروجی معمول: پلتفرم‌های داده مقیاس‌پذیر، ETL pipelines
دردسرها: بازنویسی سیستم‌های قدیمی، تغییرات ناگهانی اسکیمای داده، مشکلات کیفیت داده
سبک همکاری: ساختاریافته، تحویل محور

👨‍⚕️دانشمند داده:
تمرکز اصلی: استخراج بینش و ساخت مدل‌ها
طرز فکر: محور اکتشاف و آزمایش
خروجی معمول: داشبوردها، مدل‌های ML، پیش‌بینی‌ها
دردسرها: دسترسی کند به داده‌های آماده تولید، ویژگی‌های شکننده، مسیر نامشخص برای استقرار مدل
سبک همکاری: تکراری، مبتنی بر فرضیه

💡 جمع‌بندی ساده:
مهندیسن داده «راه و زیرساخت» را می‌سازند.
دانشمندان داده «مسیر و مقصد» را کشف می‌کنند.

#data_science #data_engineer
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips