📊 خلاصه جامع از اصول و فرمول‌های آماری | Cheat Sheet 🔢📉 این برگه تقلب یک راهنمای کامل و کاربردی برای دانشجویان و تحلیل‌گران داده است که شامل مفاهیم کلیدی و فرمول‌های مهم در آمار می‌باشد. در این خلاصه، موضوعاتی مانند میانگین، میانه، انحراف معیار، توزیع نرمال، احتمالات، آزمون‌های فرضیه، و رگرسیون ساده به تفصیل آورده شده است. همچنین به توزیع دوجمله‌ای، قضیه حد مرکزی و آزمون t نیز پرداخته شده است. این راهنما برای مرور سریع قبل از آزمون و همچنین انجام تحلیل‌های آماری ضروری، ایده‌آل است. مفاهیم پیشرفته‌تری مانند تشخیص نقاط پرت (Outliers)، قوانین احتمال و تحلیل رگرسیون چندگانه نیز به همراه مثال‌ها و فرمول‌ها توضیح داده شده است. #آمار #تحلیل_داده #آزمون_فرضیه #رگرسیون #توزیع_نرمال #CheatSheet ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🚀 راهنمای جامع عملیات یادگیری ماشین (MLOps) 🔧 این مستند، راهنمایی کامل برای پیاده‌سازی و مدیریت عملیات یادگیری ماشین (MLOps) ارائه می‌دهد. MLOps ترکیبی از DevOps و Machine Learning است که هدف آن تسهیل فرآیندهای توسعه، آزمایش، استقرار و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین است. ⏩ در این راهنما، موضوعاتی مانند افزایش سرعت تکرار در توسعه سیستم‌های ML، اتوماتیک‌سازی تست و استقرار، مدیریت تغییرات در کد و داده‌ها، نسخه‌بندی دارایی‌های ML، و نظارت بر مدل‌ها و ویژگی‌ها به صورت کامل توضیح داده شده است. 💼 همچنین، بهترین روش‌ها برای کاهش خطاهای مدلی، پیشگیری از بایاس و مدیریت تغییرات داده ارائه شده است. #MLOps #یادگیری_ماشین #DevOps #مدیریت_مدل #تست_اتوماتیک #نسخه_بندی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

نقش‌های کلیدی در تیم‌های علم داده این تصویر سه نقش اصلی در تیم‌های علم داده را نشان می‌دهد: 🛠 مهندس داده (Data Engineer): مسئولیت جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و مدیریت زیرساخت‌های داده‌ای را بر عهده دارد. مهارت‌هایی مانند طراحی پایگاه داده (Database Design)، مدیریت اکوسیستم هادوپ (Hadoop Ecosystem)، و مدل‌سازی داده (Data Modelling) از جمله مهارت‌های کلیدی این نقش هستند. 📊 دانشمند داده (Data Scientist): دانشمند داده بر تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها تمرکز دارد. از ابزارهایی مانند پایتون (Python)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و مدل‌سازی پیش‌بینی (Predictive Modelling) برای استخراج ارزش از داده‌ها استفاده می‌کند و نتایج را با بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization) ارائه می‌دهد. 💼 ذی‌نفعان کسب‌وکار (Business Stakeholders): این گروه به تبیین نیازها و اهداف کسب‌وکار پرداخته و با استفاده از تفکر انتقادی (Critical Thinking) و هوش تجاری (Business Intelligence)، تصمیمات مبتنی بر داده می‌گیرند و یافته‌ها را به دیگران منتقل می‌کنند. #مهندسی_داده #دانشمند_داده #کسب_و_کار #علم_داده @DataPlusScience

⚪️ دوره کاربردی پزشکی نوین با هوش‌مصنوعی ⚪️ 🔹بررسی ترندھا و تغییرات به‌روز دانشگاه ھای مطرح 🔹 کسب توانایی تطبیق ترندھا با زیرساخت‌ھا و امکانات موجود در ایران 🔹 فرصت شبکه‌سازی با اساتید مجرب بین‌المللی 🔹 فرصت دریافت امتیاز بازآموزی 🔴 نحوه برگزاری: وبینار آنلاین 🔴 ۳۰ درصد تخفیف دانشجویی و ثبت‌نام زود هنگام 🔥 ارائه گواهی قابل ترجمه از آکادمی زندگی شاد ، مجری وزارت بهداشت 🟡 مخاطبین: ـ پزشکان و کادر درمان ـ دانشجویان رشته‌های پزشکی، پیراپزشکی و همه دانشجویان رشته‌های علوم پزشکی ـ متخصصان حوزه IT و علاقه‌مندان استفاده از هوش مصنوعی در سلامت 🔻🔺لینک ثبت نام 👇🏼🔺🔻 https://eseminar.tv/wb144019 جهت کسب اطلاعات بیشتر شماره تماس خود را به آیدی زیر ارسال کنید @HappylifeAdmin #آکادمی_زندگی_شاد #هوش_مصنوعی #دوره_تخصصی #پزشکی_نوین #مدرسه_کاربردی 🆔@happylifeac @DataPlusScience

📊 کتاب علم داده کاربردی علم داده کاربردی (Applied Data Science) کتابی جامع است که به بررسی مفاهیم اصلی علم داده می‌پردازد. این کتاب به‌ویژه برای افرادی که می‌خواهند مهارت‌های خود را در این حوزه تقویت کنند، بسیار ارزشمند است. 🔍 فصل‌های مهم کتاب: 💻 پیش‌نیازهای برنامه‌نویسی: آشنایی با یونیکس (Unix) کنترل نسخه با گیت (Version Control with Git) 📉 مدل‌های رگرسیون: رگرسیون خطی و لوجستیک (Linear & Logistic Regression) منظم‌سازی و تکنیک‌های عددی (Regularization & Numerical Techniques) 📝 پردازش متن و طبقه‌بندی: عبارات منظم (Regular Expressions) درخت تصمیم و جنگل تصادفی (Decision Trees & Random Forest) 🚀 بهینه‌سازی پایتون: حافظه و موازی‌سازی (Memory & Parallelism) Numba و Cython این کتاب یک منبع کلیدی برای یادگیری و تسلط بر علم داده است. #علم_داده #رگرسیون #پردازش_متن #پایتون ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📊 گزارش روندهای داده و هوش مصنوعی 2024 (Data and AI Trends Report 2024) 🔍 این گزارش گوگل به بررسی آخرین فرصت‌ها، تکنولوژی‌ها و مهارت‌های لازم در دنیای داده و هوش مصنوعی (AI) پرداخته است. ظهور هوش مصنوعی مولد (Gen AI) به عنوان یک تحول بزرگ معرفی شده که صنایع مختلف را تحت تاثیر قرار داده و نیاز به دسترسی، مدیریت و فعال‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته را بیشتر از همیشه نمایان کرده است. 🔧 اصلی ترین نکات و ترندهایی که در این گزارش به آن پرداخته شده است: تاثیر هوش مصنوعی مولد بر سرعت دسترسی به بینش‌ها در سازمان‌ها اهمیت حاکمیت داده (Data Governance) برای نوآوری‌های هوش مصنوعی مدرن‌سازی سریع پلتفرم‌های داده در سال 2024 ترکیب نقش‌های داده و هوش مصنوعی افزایش دموکراتیزه شدن دسترسی به داده‌ها و بینش‌ها #روندهای_داده #هوش_مصنوعی #GenAI #حاکمیت_داده #نوآوری #گوگل ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

⭐️ ثبت‌نام استارکمپ Machine Learning پیشرفته دانشکار شروع شد! 💻📊 مناسب افراد فعال در حوزه دیتا ساینس و دیتا آنالیز و که به دنبال ارتقا خود در این زمینه هستن. 🔽 مباحث این استارکمپ: 🔸Ensemble Algorithm 🔸Anomaly Detection 🔸Machine Learning Pipeline 🔸Feature Selection 💼 این دوره پروژه‌محوره با نیازهای شرکت‌ها تطابق داره تا شما رو برای بازار کار و ارتقا شغلی آماده کنه. 🤖🐍 برای این دوره باید آشنایی مقدماتی با پایتون و ماشین لرنینگ داشته باشین. ✅ ثبت‌نام و مشاوره رایگان: 🔗 https://dnkr.ir/6pPVa @DataPlusScience

📊 نقشه راه تحلیل‌گر داده (Data Analyst Roadmap) این داکیومنت، نقشه راهی جامع برای یادگیری مهارت‌های کلیدی و فنی مورد نیاز تحلیل‌گران داده است. هر صفحه مراحل یادگیری و منابع مرتبط را توضیح می‌دهد. 📄 ساختار کلی هر صفحه: معرفی مهارت یا مرحله: هر صفحه با توضیح کوتاهی درباره یکی از مراحل یادگیری یا مهارت‌های مورد نیاز شروع می‌شود. منابع آموزشی: لینک به دوره‌های آنلاین و ابزارهای یادگیری (مثل Coursera، Udacity). تمرین و پروژه‌های عملی: پیشنهاد تمرین‌های عملی یا کار با مجموعه‌داده‌های واقعی برای تقویت مهارت‌ها. 🔧 مهارت‌هایی که در داکیومنت به آن ها اشاره شده است: تحلیل داده (Data Analytics) SQL و Python مصورسازی داده (Data Visualization) پروژه‌های عملی با داده‌های واقعی مهارت‌های نرم (ارتباطات، تفکر انتقادی) آماده‌سازی برای مصاحبه و بازار کار 📢 #تحلیل_داده #SQL #Python #مصورسازی_داده #مهارتهای_نرم #پروژه_عملی #مصاحبه ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📊 فناوری‌هایی که هر تحلیل‌گر داده باید بداند (Tech Stack for Data Analysts) 💡این تصویر مجموعه‌ای از ابزارها و فناوری‌های کلیدی را معرفی می‌کند که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت در حرفه خود باید با آنها آشنا باشد. این ابزارها به دسته‌های مختلفی از جمله مصورسازی داده (Data Visualization)، برنامه‌نویسی (Programming)، تحلیل داده (Data Analysis)، و ذخیره‌سازی و پایگاه داده (Database and Data Storage) تقسیم شده‌اند. مصورسازی داده‌ها (Data Visualization): شامل Excel، Tableau، و Power BI برای نمایش بصری داده‌ها. برنامه‌نویسی (Programming): زبان‌هایی مانند Python، SQL و R برای تحلیل و پردازش داده‌ها. تحلیل داده‌ها (Data Analysis): با ابزارهایی نظیر Pandas و Numpy برای انجام تحلیل‌های آماری. پاک‌سازی و تغییر شکل داده‌ها (Data Cleaning & Transformation): ابزارهایی مانند OpenRefine و Talend برای تمیز کردن داده‌ها. تحلیل آماری (Statistical Analysis): ابزارهایی همچون Excel، SPSS و R برای انجام تحلیل‌های آماری. 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🧠 8 تکنیک پیشرفته مهندسی ویژگی برای یادگیری ماشین این تصویر به معرفی ۸ تکنیک کلیدی در مهندسی ویژگی (Feature Engineering) می‌پردازد که می‌تواند به بهبود مدل‌های یادگیری ماشین کمک کند: 🔹 ویژگی‌های چندجمله‌ای: ایجاد روابط غیرخطی برای شناسایی الگوهای پیچیده. 🔹 کدگذاری هدف: تبدیل متغیرهای دسته‌ای به عددی با میانگین هدف؛ مناسب برای تعداد زیاد دسته. 🔹 هش کردن ویژگی‌ها: کاهش ابعاد ویژگی‌ها به فضای کوچکتر؛ بهینه برای حافظه و محاسبات. 🔹 ویژگی‌های تأخیری: استفاده از مقادیر گذشته در داده‌های زمانی؛ مناسب برای شناسایی الگوهای زمانی. 🔹 دسته‌بندی: گروه‌بندی داده‌های پیوسته به بازه‌های گسسته؛ کاهش نویز و ساده‌سازی. 🔹 تعاملات ویژگی: ترکیب ویژگی‌ها برای کشف روابط پیچیده‌تر. 🔹 کاهش ابعاد: حفظ اطلاعات اصلی با کاهش تعداد ویژگی‌ها؛ بهبود کارایی و جلوگیری از بیش‌برازش. 🔹 تجمیع گروهی: محاسبه آمارهای خلاصه برای گروه‌های داده؛ تقویت قدرت پیش‌بینی. #مهندسی_ویژگی #یادگیری_ماشین #پردازش_داده #هوش_مصنوعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🤖 ده پرسش رایج در مصاحبه‌های مدل‌های زبانی بزرگ: ۱. تعریف مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models) ۲. سنجش کارایی ۳. یادگیری با نمونه‌های اندک (few-shot learning) ۴. رفع خروجی‌های نامناسب یا نادرست ۵. تفاوت رمزگذار (encoder) و رمزگشا (decoder) ۶. مقایسه با مدل‌های آماری سنتی ۷. مفهوم پنجره متنی (context window) ۸. تعریف ابَرپارامتر (hyperparameter) ۹. توضیح سازوکار توجه (attention mechanism) ۱۰. چالش‌های استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ #مصاحبه_هوش_مصنوعی #یادگیری_ژرف #پردازش_زبان_طبیعی #مدل_زبانی_بزرگ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

میلاد مسعود پیامبر مهربانی حضرت محمد صلی‌الله علیه‌ و‌ آله و ولادت حضرت امام صادق علیه‌السلام بر همه مخاطبان کانال مبارک باد.🌷🌸 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience