هل رأيتم العروض الجديدة وفرص العمل من متجر بايت ؟ 😍

يعد متجر بايت من اكثر المتاجر أماناً واكثرها قوة في الدعم الفني و التقني بالاضافة الى طرق الدفع الامنة (العملات الرقمية)  وقمنا بأضافة اكثر العملات الرقمية استخداماً وهي TRX بالاضافة الى USDT-TRC20 🎉

وقمنا بانشاء خصومات بقيمة 10% على كل منتج عن طريق الكوبون ByteSyria-100 لأول 100 شخص مشتري ❤️‍🔥

ادارة متجر بايت تعلن عن فرص عمل في الموقع وهي التسويق الربحي ، حسناً التسويق الربحي يكون عن طريق روابط الاحالة الخاصة بكل مستخدم ، على سبيل المثال قمت بمشاركة الرابط الخاص بك الى اصدقائك وأحد اصدقائك قام بالتسجيل من خلال رابطك وقام بشراء منتج من المتجر في هذه الحالة سوف تربح من هذه عملية الشراء من 10 الى 20 بالمئة من قيمة الربح على هذا المنتج وعلى اي منتج سوف يشتريه صديقك مستقبلاً عن طريق الحساب الذي قام بإنشائه من خلال رابط الاحالة الخاص بك 💸

كل الارباح سوف تكون متاحة للسحب الفوري وايضاً يمكنك الشراء بها عن طريق المتجر (رصيد في المتجر)💸

انتهز الفرصة وابدأ بالربح الفوري 🔥

https://shop.bytesyria.com

40 command linux for beginner
40 امر لينكس أساسين للمبتدئين
#linux #command #terminal #learn

another roadmap here🔽🖤

Data Scientist Roadmap
|
|-- 1. Basic Foundations
|   |-- a. Mathematics
|   |   |-- i. Linear Algebra
|   |   |-- ii. Calculus
|   |   |-- iii. Probability
|   |   -- iv. Statistics
|   |
|   |-- b. Programming
|   |   |-- i. Python
|   |   |   |-- 1. Syntax and Basic Concepts
|   |   |   |-- 2. Data Structures
|   |   |   |-- 3. Control Structures
|   |   |   |-- 4. Functions
|   |   |   -- 5. Object-Oriented Programming
|   |   |
|   |   -- ii. R (optional, based on preference)
|   |
|   |-- c. Data Manipulation
|   |   |-- i. Numpy (Python)
|   |   |-- ii. Pandas (Python)
|   |   -- iii. Dplyr (R)
|   |
|   -- d. Data Visualization
|       |-- i. Matplotlib (Python)
|       |-- ii. Seaborn (Python)
|       -- iii. ggplot2 (R)
|
|-- 2. Data Exploration and Preprocessing
|   |-- a. Exploratory Data Analysis (EDA)
|   |-- b. Feature Engineering
|   |-- c. Data Cleaning
|   |-- d. Handling Missing Data
|   -- e. Data Scaling and Normalization
|
|-- 3. Machine Learning
|   |-- a. Supervised Learning
|   |   |-- i. Regression
|   |   |   |-- 1. Linear Regression
|   |   |   -- 2. Polynomial Regression
|   |   |
|   |   -- ii. Classification
|   |       |-- 1. Logistic Regression
|   |       |-- 2. k-Nearest Neighbors
|   |       |-- 3. Support Vector Machines
|   |       |-- 4. Decision Trees
|   |       -- 5. Random Forest
|   |
|   |-- b. Unsupervised Learning
|   |   |-- i. Clustering
|   |   |   |-- 1. K-means
|   |   |   |-- 2. DBSCAN
|   |   |   -- 3. Hierarchical Clustering
|   |   |
|   |   -- ii. Dimensionality Reduction
|   |       |-- 1. Principal Component Analysis (PCA)
|   |       |-- 2. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
|   |       -- 3. Linear Discriminant Analysis (LDA)
|   |
|   |-- c. Reinforcement Learning
|   |-- d. Model Evaluation and Validation
|   |   |-- i. Cross-validation
|   |   |-- ii. Hyperparameter Tuning
|   |   -- iii. Model Selection
|   |
|   -- e. ML Libraries and Frameworks
|       |-- i. Scikit-learn (Python)
|       |-- ii. TensorFlow (Python)
|       |-- iii. Keras (Python)
|       -- iv. PyTorch (Python)
|
|-- 4. Deep Learning
|   |-- a. Neural Networks
|   |   |-- i. Perceptron
|   |   -- ii. Multi-Layer Perceptron
|   |
|   |-- b. Convolutional Neural Networks (CNNs)
|   |   |-- i. Image Classification
|   |   |-- ii. Object Detection
|   |   -- iii. Image Segmentation
|   |
|   |-- c. Recurrent Neural Networks (RNNs)
|   |   |-- i. Sequence-to-Sequence Models
|   |   |-- ii. Text Classification
|   |   -- iii. Sentiment Analysis
|   |
|   |-- d. Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Units (GRU)
|   |   |-- i. Time Series Forecasting
|   |   -- ii. Language Modeling
|   |
|   -- e. Generative Adversarial Networks (GANs)
|       |-- i. Image Synthesis
|       |-- ii. Style Transfer
|       -- iii. Data Augmentation
|
|-- 5. Big Data Technologies
|   |-- a. Hadoop
|   |   |-- i. HDFS
|   |   -- ii. MapReduce
|   |
|   |-- b. Spark
|   |   |-- i. RDDs
|   |   |-- ii. DataFrames
|   |   -- iii. MLlib
|   |
|   -- c. NoSQL Databases
|       |-- i. MongoDB
|       |-- ii. Cassandra
|       |-- iii. HBase
|       -- iv. Couchbase
|
|-- 6. Data Visualization and Reporting
|   |-- a. Dashboarding Tools
|   |   |-- i. Tableau
|   |   |-- ii. Power BI
|   |   |-- iii. Dash (Python)
|   |   -- iv. Shiny (R)
|   |
|   |-- b. Storytelling with Data
|   -- c. Effective Communication
|
|-- 7. Domain Knowledge and Soft Skills
|   |-- a. Industry-specific Knowledge
|   |-- b. Problem-solving
|   |-- c. Communication Skills
|   |-- d. Time Management
|   -- e. Teamwork
|
-- 8. Staying Updated and Continuous Learning
    |-- a. Online Courses
    |-- b. Books and Research Papers
    |-- c. Blogs and Podcasts
    |-- d. Conferences and Workshops
    `-- e. Networking and Community Engagement