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

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

نقشه راه تحلیل‌داده 🤓

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@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