Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
چگونه از یک اقتصاددان به یک دانشمند داده تبدیل شویم؟
در این ویدئوی بسیار جالب، فرآیند تبدیل شدن از یک اقتصاددان به دانشمند داده به زبان ساده تشریح شده است. (زبان ویدئو انگلیسی روان است)
#پایتون_مالی
#دانشمند_داده
#اقصاددان
#ویدئو
#video
#Data_Science
#Economist
@python4finance
در این ویدئوی بسیار جالب، فرآیند تبدیل شدن از یک اقتصاددان به دانشمند داده به زبان ساده تشریح شده است. (زبان ویدئو انگلیسی روان است)
#پایتون_مالی
#دانشمند_داده
#اقصاددان
#ویدئو
#video
#Data_Science
#Economist
@python4finance
اطلاعات جامع در خصوص علم داده
📌آیا علم داده برای من مناسب است؟
📌آینده شغلی علم داده چیست؟
📌برای کسب شغل در این حیطه چه استانداردهایی باید داشته باشم؟
📌چطور در حوزه علم داده شغل مورد نظر خود را پیدا کنم؟
📌چه سازمان هایی به دنبال متخصص علم داده هستند؟
پاسخ این سوالات را می توانید در فایل ضمیمه پست بعد پیدا کنید (زبان این فایل انگلیسی روان است.)
#علم_داده
#سوالات_متداول
#پایتون_مالی
#data_science
#faq
@python4finance
📌آیا علم داده برای من مناسب است؟
📌آینده شغلی علم داده چیست؟
📌برای کسب شغل در این حیطه چه استانداردهایی باید داشته باشم؟
📌چطور در حوزه علم داده شغل مورد نظر خود را پیدا کنم؟
📌چه سازمان هایی به دنبال متخصص علم داده هستند؟
پاسخ این سوالات را می توانید در فایل ضمیمه پست بعد پیدا کنید (زبان این فایل انگلیسی روان است.)
#علم_داده
#سوالات_متداول
#پایتون_مالی
#data_science
#faq
@python4finance
Career-in-Data-Science-Ultimate-Guide.pdf
5.3 MB
دانلود فایل اطلاعات جامع در خصوص علم داده
#علم_داده
#سوالات_متداول
#پایتون_مالی
#data_science
#faq
@python4finance
#علم_داده
#سوالات_متداول
#پایتون_مالی
#data_science
#faq
@python4finance
احتمالا همه شما گزارش سال 2021 Kaggle را در خصوص وضعیت علم داده و یادگیری ماشین مشاهده کرده اید. بر اساس این گزارش تحلیل بسیار خوبی می توان از وضعیت فعلی و آینده علم داده داشت.
یکی از نکاتی که نظر من را جلب کرد اندازه تیم های علم داده و نیز شرکت های پذیرای متخصصین علم داده است.
بر اساس این گزارش شرکت های استارت آپی و نوپا (کمتر از 50 نفر ) و شرکت های بزرگ (بالای 1000) نفر مشتریان اصلی جذب دانشمندان داده در دنیا هستند.
همچنین عموم تیم های علم داده و یادگیری ماشین یا با جمعیت های کوچک کمتر از 9 نفر و یا با تعداد بالای 20 نفر شکل می گیرند که موید داده بالاست.
جمع بندی من اینکه چه بخواهید خودتان کسب و کاری راه بیندازید و در یک استارت آپ مشغول شوید یا اینکه در یک شرکت قدرتمند و بزرگ مشغول شوید، علم داده و مهارت های مدلسازی با داده ها بسیار مسیر مناسبی برای شما خواهد بود.
🌐لینک کگل
🌐لینک مستقیم گزارش
#گزارش
#کگل
#علم_داده
#یادگیری_ماشین
#Report
#Machine_learning
#Kaggle
#Data_Science
#python_for_finance
پایتون برای مالی در تلگرام
t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug
یکی از نکاتی که نظر من را جلب کرد اندازه تیم های علم داده و نیز شرکت های پذیرای متخصصین علم داده است.
بر اساس این گزارش شرکت های استارت آپی و نوپا (کمتر از 50 نفر ) و شرکت های بزرگ (بالای 1000) نفر مشتریان اصلی جذب دانشمندان داده در دنیا هستند.
همچنین عموم تیم های علم داده و یادگیری ماشین یا با جمعیت های کوچک کمتر از 9 نفر و یا با تعداد بالای 20 نفر شکل می گیرند که موید داده بالاست.
جمع بندی من اینکه چه بخواهید خودتان کسب و کاری راه بیندازید و در یک استارت آپ مشغول شوید یا اینکه در یک شرکت قدرتمند و بزرگ مشغول شوید، علم داده و مهارت های مدلسازی با داده ها بسیار مسیر مناسبی برای شما خواهد بود.
🌐لینک کگل
🌐لینک مستقیم گزارش
#گزارش
#کگل
#علم_داده
#یادگیری_ماشین
#Report
#Machine_learning
#Kaggle
#Data_Science
#python_for_finance
پایتون برای مالی در تلگرام
t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug
ترکیب دیتافریم ها با یکدیگر (بخش دوم)
فرض کنید داده های مربوط به کاربران شامل نام و میزان کمیسیون فروش آنها را در یک جدول به نام users ذخیره کرده ایم. در جدول دیگری به نام sales میزان فروش کاربران را ذخیره کرده ایم.
با استفاده از تابع join و مشخص کردن شیوه ترکیب توسط پارامتر how می توانید ادغام را انجام دهید.
#ترکیب
#دیتافریم
#merge
#join
#Pandas
#data_science
پایتون برای مالی در تلگرام
🆔 https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug
فرض کنید داده های مربوط به کاربران شامل نام و میزان کمیسیون فروش آنها را در یک جدول به نام users ذخیره کرده ایم. در جدول دیگری به نام sales میزان فروش کاربران را ذخیره کرده ایم.
با استفاده از تابع join و مشخص کردن شیوه ترکیب توسط پارامتر how می توانید ادغام را انجام دهید.
#ترکیب
#دیتافریم
#merge
#join
#Pandas
#data_science
پایتون برای مالی در تلگرام
🆔 https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug
❤18
Python4Finance
گزارش سال 2021 Kaggle
پایتون و SQL دو مهارت برنامه نویسی مشترک در بین دانشمندان داده در سال 2022
بر اساس گزارش سال 2022 Kaggle ، پایتون و SQL دو زبان برنامه نویسی پرتقاضا در میان دانشمندان علم داده است. R و جاوا در رتبه های سوم و چهارم قرار دارند.
(روند صعودی پایتون و نزولی R طی چهارسال اخیر مشهود است)
#گزارش2022
#کگل
#علم_داده
#یادگیری_ماشین
#Report2022
#Machine_learning
#Kaggle
#Data_Science
#python_for_finance
پایتون برای مالی در تلگرام
t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug
بر اساس گزارش سال 2022 Kaggle ، پایتون و SQL دو زبان برنامه نویسی پرتقاضا در میان دانشمندان علم داده است. R و جاوا در رتبه های سوم و چهارم قرار دارند.
(روند صعودی پایتون و نزولی R طی چهارسال اخیر مشهود است)
#گزارش2022
#کگل
#علم_داده
#یادگیری_ماشین
#Report2022
#Machine_learning
#Kaggle
#Data_Science
#python_for_finance
پایتون برای مالی در تلگرام
t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug
❤21