✅ ۱۰۹ سوال آمار برای علم داده این فایل شامل ۱۰۹ سوال مهم آماری برای مصاحبه‌های شغلی در زمینه علم داده (Data Science) است. با مطالعه این سوالات می‌توانید آمادگی لازم برای سوالات رایج در مصاحبه‌های شغلی را به دست آورید. 📑 سرفصل‌های مطالب: 📊 مفاهیم آماری مهم: اندازه‌گیری گرایش مرکزی (Measure of Central Tendency) اندازه‌گیری پراکندگی (Measure of Dispersion) کوواریانس و همبستگی (Covariance and Correlation) تابع توزیع احتمالی (Probability Distribution Function) قضیه حد مرکزی (Central Limit Theorem) آزمون فرضیه (Hypothesis Testing) 🔍 تحلیل اکتشافی داده (EDA): تحلیل بصری و آماری داده‌ها شناسایی الگوها 📈 انواع داده‌ها: داده‌های کمی (Quantitative Data) داده‌های کیفی (Qualitative Data) 🧮 تحلیل داده‌ها: تک‌متغیره، دومتغیره و چندمتغیره ⚠️ پرکردن داده‌های گمشده: روش‌های ساده و پیچیده 🧑‍🏫 آمار توصیفی و استنباطی: خلاصه‌سازی ویژگی‌های داده‌ها ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

✅ راهنمای شروع کار در علم داده این فایل راهنمای کامل شروع حرفه‌ای در علم داده (Data Science) است که توسط Iliya Valchanov، یکی از بنیان‌گذاران و مدرسین 365 Data Science، نوشته شده است. این راهنما ابزارهای لازم برای ارزیابی مهارت‌ها، بررسی گزینه‌های شغلی و تصمیم‌گیری‌های مهم را ارائه می‌دهد. 📑 سرفصل‌های مطالب: 🌟 چرا علم داده یک حرفه مناسب است؟ 📌 اهمیت علم داده 📌 استفاده‌های مختلف از علم داده 🔍 فرصت‌های شغلی برتر در علم داده: 📌 دانشمند داده (Data Scientist) 📌 تحلیلگر داده (Data Analyst) 📌 تحلیلگر هوش تجاری (BI Analyst) 📌 مهندس داده (Data Engineer) 📌 معمار داده (Data Architect) 📈 چشم‌انداز شغلی علم داده: 📌 تقاضا و رشد شغلی در علم داده 🧑‍🏫 صلاحیت‌های مورد نیاز برای موفقیت: 📌 آموزش و مهارت‌های لازم 📌 مدارک و گواهینامه‌ها 💼 راهنمایی برای یافتن شغل در علم داده: 📌 نکات رزومه‌نویسی 📌 توصیه‌هایی برای پورتفولیو پروژه 📌 سوالات مصاحبه 📌 فرصت‌های کارآموزی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

#تبلیغات @DataPlusScience

می‌خوای یه Data Scientist خفن بشی ؟ ◀️ یه دوره ۶ ماهه بگذرون که از صفر تحلیل داده رو بر اساس به‌روزترین سرفصل‌های دنیا بهت یاد می‌ده، منتور اختصاصی داره و در آخر به شرکت‌ها برای استخدام معرفیت می‌کنه. 🔗 ثبت‌نام اولیه و مشاوره رایگان: 👇🏻👇🏻 https://dnkr.ir/6XAja @DataPlusScience

✅ آرشیو کامل علم داده این فایل شامل آرشیو کامل آموزش‌های علم داده از سایت Daily Dose of Data Science است و شامل مقالات و مطالب مختلف در زمینه‌های گوناگون علم داده است. 📑 سرفصل‌های مطالب: 📊 یادگیری ماشین (Machine Learning): یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت معرفی یادگیری عمیق 📉 تحلیل داده‌ها (Data Analysis): روش‌های پیشرفته تحلیل داده تجسم داده‌ها 🧠 یادگیری عمیق (Deep Learning): شبکه‌های عصبی کاربردهای یادگیری عمیق 🔍 داده‌های کلان (Big Data): ابزارها و تکنیک‌ها تحلیل داده‌های حجیم 📈 روش‌های آماری (Statistical Methods): آزمون‌های فرضیه تحلیل رگرسیون ⚙️ پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP): تکنیک‌های پردازش متون کاربردهای NLP با استفاده از این آرشیو، می‌توانید دانش خود را در زمینه علم داده به طور جامع افزایش دهید. #علم_داده #یادگیری_ماشین #تحلیل_داده #یادگیری_عمیق #داده‌های_کلان #روش‌های_آماری #پردازش_زبان_طبیعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

🔍 گزارشی جامع از بازار کار تحلیلگران داده در سال ۲۰۲۴ با بررسی ۱۰۰۰ آگهی شغلی توسط 365datascience منتشر شده: 📊 زبان‌های برنامه‌نویسی: SQL با ۵۲.۹٪ و پایتون با ۳۱.۲٪ پرطرفدارترین زبان‌ها 📊 ابزارهای مصورسازی داده: Power BI (۲۹٪) و Tableau (۲۶.۲٪) بسیار مورد تقاضا هستند 📦 مهارت‌های مهندسی داده: ETL (۹.۲٪)، پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای (۸.۲٪)، و مدیریت داده‌لیک‌ها (۶.۷٪) 📊 تحلیل آماری: SAS (۱۱.۸٪) و SPSS (۳.۷٪) 🖥 ابزارهای داده‌کاوی: ۹٪ آگهی‌ها مهارت‌های داده‌کاوی را طلب می‌کنند 📉 مدل‌سازی پیش‌بینی: در ۲.۷٪ آگهی‌ها به عنوان مهارت مهم ذکر شده است 📊 مهارت‌های یادگیری ماشین: ۷.۴٪ آگهی‌ها مهارت‌های یادگیری ماشین را طلب می‌کنند #تحلیلگر_داده #بازارکار #یادگیری_ماشین #SQL #پایتون #Tableau #PowerBI #مهندسی_داده #داده_کاوی #تحلیل_آماری #مدلسازی_پیشبینی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

🌟 سوالات و پاسخ‌های مصاحبه علم داده 📘 این جزوه شامل ۱۲۰ سوال واقعی یا الهام گرفته از مصاحبه‌های علم داده است که به شما کمک می‌کند تا برای نقش دانشمند داده آماده شوید. 🔍 سرفصل‌ها: 📊 مدل‌سازی پیش‌بینی 💻 برنامه‌نویسی و پایگاه‌داده‌ها 📈 احتمال و آمار 🔬 آزمایش و استنتاج 🛠 ابزارها و مهارت‌ها 🌐 کلان داده‌ها 🤖 یادگیری ماشین 🧮 بهینه‌سازی 🔄 الگوریتم‌ها و ساختار داده‌ها 📉 تحلیل داده و متریک‌های محصول #علم_داده #مصاحبه #آموزش #کتاب_الکترونیک #تحلیل_داده ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

🌟 صد کاربرد هوش مصنوعی مولد 📘 این داکیومنت شما را با بیش از 100 مثال و کاربرد واقعی هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف آشنا می‌کند. 🔍 سرفصل‌ها و توضیحات: 🤖 چت‌بات‌های هوش مصنوعی: بهبود تعاملات مشتریان 🔍 عوامل جستجوی متنی: جستجوی هوشمند و دقیق 📊 تجزیه و تحلیل داده‌ها: تصمیم‌گیری مبتنی بر داده ✍️ تولید محتوا: تولید متون، تصاویر و ویدیوها 🤝 اتوماسیون فرآیندها: افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها 🚗 خودروسازی: خودروهای هوشمند و خودران 🏠 املاک و مستغلات: تحلیل بازار و پیش‌بینی روندها 👨‍💼 منابع انسانی: استخدام و مدیریت هوشمند 🛒 خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک: شخصی‌سازی تجربه خرید 💼 بانکداری و امور مالی: مدیریت ریسک و پیشگیری از تقلب 🏥 بهداشت و درمان: تشخیص و درمان هوشمند 🎨 طراحی: خلق آثار هنری و طراحی‌های نوآورانه ⚖️ حقوقی: تحلیل و پیش‌بینی نتایج قانونی #هوش_مصنوعی #تکنولوژی #کتاب_الکترونیک #آموزش #کاربرد_هوش_مصنوعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

🌟 کتابچه MLOps دیتا بریکس | The Big Book of MLOps 📘 این کتابچه که توسط Databricks در سال 2023 منتشر شده، راهنمای جامع و کاربردی برای بهینه‌سازی فرآیندهای عملیات ماشین‌ یادگیری (MLOps) است. این کتاب به شما کمک می‌کند تا سیستم‌های ML را به طور موثرتری ایجاد، استقرار و نگهداری کنید. 🔍 سرفصل‌ها شامل: 🏗 معماری مرجع (Reference Architecture) 🖥 الگوهای استقرار ML (ML Deployment Patterns) 📊 سرویس‌دهی مدل‌ها (Model Serving) 📈 نظارت بر دریاچه‌داده‌ها (Lakehouse Monitoring) 🧠 LLMOps: عملیات مدل‌های زبان بزرگ (LLMOps) ⚙️ مهندسی داده (Data Engineering) 📚 تصمیم‌گیری‌های طراحی (Design Decisions) 🚀 استقرار در محیط‌های مختلف (Development, Staging, Production) 🧪 آزمایش و استنتاج (Experimentation and Inference) #MLOps #یادگیری_ماشین #کتاب_الکترونیک #تحلیل_داده #هوش_مصنوعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

✅ چارچوب گارتنر برای تعیین سیاست‌های سازمانی در استفاده از مدل‌های بزرگ زبانی چارچوب گارتنر راهنمایی جامع برای انتخاب سیاست‌های استفاده از مدل‌های بزرگ زبانی (Large Language Models) توسط سازمان‌ها ارائه می‌دهد. این سیاست‌ها با توجه به نوع داده‌ها و استفاده‌ی مورد نظر به چهار حالت تقسیم می‌شوند: محتوای غیر حساس (𝐍𝐨𝐧-𝐒𝐞𝐧𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐧𝐭): اگر داده‌ها و محتوای سازمانی عمومی و غیر حساس هستند، نیازی به کنترل‌های پیچیده نیست. در این حالت، مدل‌های زبانی عمومی مانند ChatGPT بدون نیاز به اقدامات حفاظتی خاص قابل استفاده هستند. هزینه‌های این رویکرد ناچیز است. اطلاعات شخصی و مالکیت فکری (𝐏𝐈𝐈/𝐄𝐧𝐭𝐞𝐫𝐩𝐫𝐢𝐬𝐞 𝐈𝐏): در مواردی که محتوای تولیدی شامل اطلاعات شخصی (Personally Identifiable Information - PII) یا مالکیت فکری سازمانی (Enterprise Intellectual Property - IP) است، مدل‌ها باید با سیاست‌های حریم خصوصی (Privacy Policies) سازگار باشند تا از نشت اطلاعات حساس جلوگیری شود. این مدل‌ها معمولاً از طریق رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی امن (Secure APIs) دسترس‌پذیر هستند و هزینه‌ی بیشتری نسبت به مدل‌های عمومی دارند. داده‌ها و سیاست‌های سازمانی (𝐄𝐧𝐭𝐞𝐫𝐩𝐫𝐢𝐬𝐞 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐚𝐧𝐝 𝐏𝐨𝐥𝐢𝐜𝐢𝐞𝐬): در صورتی که نیاز به استفاده از داده‌های داخلی و سیاست‌های سازمانی باشد، مدل‌های زبانی باید با این داده‌ها و سیاست‌ها سازگار شوند. این مدل‌ها در محیط‌های کنترل‌شده مانند سرویس‌های ابری سازمانی (Cloud Instances) اجرا می‌شوند و از تکنیک‌هایی مانند مهندسی خواسته‌ها (Prompt Engineering) بهره می‌برند. این حالت برای سازمان‌هایی که به کنترل کامل بر داده‌های خود نیاز دارند، مناسب است و هزینه‌های بیشتری به همراه دارد. سفارشی‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌ها (𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥 𝐅𝐢𝐧𝐞 𝐓𝐮𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐚𝐧𝐝 𝐂𝐮𝐬𝐭𝐨𝐦𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧): برای سازمان‌هایی که نیاز به بهبود عملکرد مدل‌ها و تطبیق آنها با نیازهای خاص خود دارند، استفاده از مدل‌های سفارشی‌سازی شده با لایه‌های اضافی (Custom Layers) و یادگیری انتقالی (Transfer Learning) ضروری است. این رویکرد شامل توسعه مدل‌های خاص با استفاده از داده‌های سازمانی و تنظیم دقیق آنهاست. هزینه‌های این روش بسیار بالا است و معمولاً برای کاربردهای خاص و مهم سازمانی به کار می‌رود. این چارچوب به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با توجه به حساسیت داده‌ها و نیازهای خود، سیاست مناسب برای استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ را انتخاب کنند. #هوش_مصنوعی #مدلهای_زبانی #حریم_خصوصی #گارتنر #هوش_مصنوعی_در_سازمانها ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

📘 آینده هوش مصنوعی این ارائه #فارسی به بررسی تحولات پرشتاب در حوزه هوش مصنوعی می‌پردازد و تصویری جامع از وضعیت کنونی و آینده این فناوری ارائه می‌دهد. 🔍 مباحث موجود: 🌟 مقدمه: بررسی اهمیت و تحولات هوش مصنوعی. 🧠 واژه‌نامه هوش مصنوعی: تعاریف و مفاهیم کلیدی. 📈 روند تکامل هوش مصنوعی: تغییرات و پیشرفت‌ها. 🤔 تصورات نادرست از هوش مصنوعی: رفع ابهامات و باورهای اشتباه. 💼 کاربردها و تاثیرات: نحوه تاثیر هوش مصنوعی بر جنبه‌های مختلف زندگی. ✍️ ارائه دهندگان: علیرضا نصر اصفهانی، اسمهان حکاک، زینب زارعی #هوش_مصنوعی #فناوری_پیشرفته #تحولات_دیجیتال #علم_داده #آینده_تکنولوژی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

🔥 "چالش‌های پیشرفته برای مصاحبه پایتون" 📄 این داکیومنت شامل "120 سوال پیشرفته مصاحبه پایتون" است و برای آماده‌سازی شما در مصاحبه‌های فنی پایتون طراحی شده است. مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته پایتون را در بر می‌گیرد و شامل بخش‌های زیر است: 🔧 مفاهیم پایه‌ای و ترفندهای کارآمد: مانند استفاده از "pass" و کاهش زمان اجرای حلقه‌ها (Loop Unrolling). 🌐 توسعه وب با Flask: مزایای استفاده از Flask در پروژه‌های میکروسرویس (Microservices Architecture). 🔍 مهارت‌های برنامه‌نویسی پیشرفته: شامل دکوریتورها (Decorators) و مدیریت حافظه (Memory Management). 🧠 چالش‌های الگوریتمی: مثل مرتب‌سازی داده‌ها (Sorting Algorithms) و جستجوی دودویی (Binary Search). #پایتون #مصاحبه_فنی #برنامه_نویسی #توسعه_وب #الگوریتم #میکروسرویس ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience