📑 مقدمه‌ای بر RAG و کاربردهای آن 💡 این فایل به معرفی RAG (Retrieval-Augmented Generation) می‌پردازد و نحوه عملکرد، مزایا و کاربردهای آن را در بهبود کیفیت و دقت خروجی مدل‌های LLM (Large Language Models) توضیح می‌دهد. 📄 ساختار کلی: محدودیت‌های LLM: چالش‌های مدل‌های زبان بزرگ، مانند توهمات (Hallucinations) و عدم به‌روزرسانی به‌موقع. معماری RAG: ترکیب بازیابی اطلاعات با تولید متن. مزایا: بهبود دقت، انعطاف‌پذیری، و امکان استفاده از داده‌های خارجی. کاربردها: چت‌بات‌ها (Chatbots)، پاسخ‌دهی به سؤالات (Question Answering)، تولید محتوا (Content Generation) و کمک به حوزه سلامت. 📢 #علوم_داده #RAG #LLM #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🎯 نمایی از الگوریتم‌های خوشه‌بندی داده‌ها (Cluster Analysis) 💡 این نمودار درختی نشان‌دهنده انواع روش‌های خوشه‌بندی و تقسیم‌بندی آنها است: 📊 دسته‌بندی اصلی: 1️⃣ خوشه‌بندی سخت (Hard Clustering): Partitioning: شامل K-means، K-medoids و GMM Grid-based: مانند STING و CLIQUE Density-based: مثل DBSCAN و OPTICS Hierarchical: با دو رویکرد Divisive و Agglomerative 2️⃣ خوشه‌بندی فازی (Fuzzy Clustering): Sequential Threshold Parallel Threshold Optimizing Threshold 🔍 روش‌های ارزیابی: Internal validation External validation Relative validation Cluster stability Cluster tendency ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📑 آموزش Zero to Advance in SQL 💡 این فایل راهنمای جامعی برای یادگیری SQL، از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته، ارائه می‌دهد. با تمرین‌ها و مثال‌های عملی، کاربران را برای حل چالش‌های واقعی در پایگاه‌های داده آماده می‌کند. 📄 ساختار فایل: معرفی SQL و پایگاه‌های داده رابطه‌ای (Relational Databases) فیلتر و مرتب‌سازی داده‌ها (Filtering and Sorting) اتصال جداول (Joins) توابع پیشرفته و زیربررسی‌ها (Advanced Functions & Subqueries) یکپارچگی داده‌ها و محدودیت‌ها (Data Integrity & Constraints) بهینه‌سازی عملکرد (Performance Optimization) 📢 #کوئری_نویسی #پایگاه_داده #یادگیری_پیشرفته #تحلیل_داده #برنامه_نویسی #DataAnalysis #SQLQueries #DatabaseOptimization ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📑 سوالات مصاحبه تحلیل‌گر داده (Data Analyst Interview Questions) 💡 این فایل مجموعه‌ای از سوالات کلیدی برای مصاحبه‌های شغلی مرتبط با تحلیل داده را شامل می‌شود. سوالات در بخش‌های مختلف مانند SQL، Excel، آمار و ابزارهای هوش تجاری (BI) تقسیم‌بندی شده‌اند و به شما کمک می‌کنند تا برای مصاحبه‌ها آماده شوید. 📄 سر فصل سوالات: SQL: شامل مفاهیم پایه و پیشرفته مانند Joins، Normalization و تست T. Excel: سوالاتی درباره Pivot Table، قالب‌بندی شرطی و ایجاد داشبورد. آمار: بررسی توزیع نرمال، آزمون‌های فرضیه و آزمون A/B. هوش تجاری (BI): سوالات درباره Tableau و Power BI. پازل‌ها و چالش‌ها: تمرین‌های خلاقانه برای ارزیابی مهارت‌های حل مسئله. 📢 #تحلیل_داده #مصاحبه_شغلی #SQL #Excel #آمار #هوش_تجاری #DataAnalyst #InterviewQuestions #BI ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📑 مقدمه‌ای بر تحلیل کسب‌وکار (Introduction to Business Analysis) 💡این فایل، یک راهنمای جامع و اصولی برای تحلیل کسب‌وکار (Business Analysis) است که به توضیح اصول و روش‌های تحلیل نیازمندی‌ها، طراحی فرآیندها، و آماده‌سازی سازمان برای تغییرات می‌پردازد. 📄 سر فصل مطالب: تعریف تحلیل کسب‌وکار: بررسی مفاهیم پایه و نقش تحلیل‌گر کسب‌وکار ابزارهای استراتژیک: شامل تحلیل SWOT، مدل PEST، و مدل پنج نیروی پورتر جمع‌آوری نیازمندی‌ها: تکنیک‌های مصاحبه، کارگاه‌ها و بررسی مستندات طراحی و بهبود فرآیندها: معرفی ابزارهای نقشه‌برداری فرآیند و استفاده از مدل Lean و Six Sigma آماده‌سازی برای اجرا: آماده‌سازی سازمان برای پیاده‌سازی تغییرات و اطمینان از آمادگی برای گام‌های اجرایی ✅ مطالعه این کتاب برای هر کسی که در حوزه تحلیل کسب‌وکار فعال است و یا قصد ورود به این زمینه را دارد بسیار مفید است. همچنین می‌توانید این فایل را با علاقه‌مندان حوزه تحلیل کسب‌وکار به اشتراک بگذارید. 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🔴 پلتفرم 365 Data Science به مدت سه هفته، از 1 تا 21 نوامبر، دسترسی رایگان به دوره‌های خود را فراهم کرده است. این دوره‌ها بیشتر حوزه‌های مرتبط با داده را پوشش می‌دهند، کیفیت مناسبی دارند و همراه با گواهینامه ارائه می‌شوند 🚀 365datascience.com/free-weeks-2024 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

هفته رایگان DataCamp تمامی دوره‌های DataCamp از امروز به مدت یک هفته (از ۴ تا ۱۰ نوامبر) به صورت رایگان در دسترس خواهد بود. علاقه‌مندان به حوزه داده و هوش مصنوعی می‌توانند بدون پرداخت هزینه و حتی نیاز به کارت اعتباری، به تمامی دوره‌ها و امکانات این پلتفرم دسترسی پیدا کنند. https://www.datacamp.com/blog/datacamp-free-access-week ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📑 آموزش آسان مدل‌های زبان بزرگ (Quick Guide to LLMs) 💡این فایل یک راهنمای کامل برای استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)، مانند GPT و BERT، ارائه می‌دهد. با توضیح مباحثی از جمله مهندسی درخواست (Prompt Engineering) و تنظیمات تخصصی (Fine-Tuning)، این راهنما به شما کمک می‌کند تا از این مدل‌ها در برنامه‌های کاربردی خود به بهترین شکل بهره‌برداری کنید. 📄 ساختار فایل: مقدمه‌ای بر LLMها: توضیح چیستی و کاربردهای مختلف استراتژی‌های مهندسی درخواست: چگونگی بهینه‌سازی تعامل با مدل تنظیمات تخصصی مدل‌ها: راه‌های بهبود عملکرد مدل‌ها برای وظایف خاص پیاده‌سازی در ابر (Cloud Deployment): نکات کلیدی برای استقرار در فضای ابری 📢 #مدل_زبان_بزرگ #هوش_مصنوعی #مهندسی_درخواست #تنظیم_تخصصی #NLP #AI #CloudDeployment ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📊 ارائه مقدمه‌ای بر ساخت مدل‌های بزرگ زبانی دانشگاه استنفورد 💡 این فایل به بررسی مبانی، روش‌ها، و چالش‌های ساخت مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs) در چارچوب دوره‌های دانشگاه استنفورد می‌پردازد. ابتدا مفاهیم کلیدی از جمله مدل‌سازی زبان (Language Modeling)، الگوریتم‌های آموزش و ارزیابی عملکرد توضیح داده شده و سپس روش‌های پردازش داده، قوانین مقیاس‌گذاری (Scaling Laws)، و استفاده از سیستم‌های سخت‌افزاری برای آموزش مدل‌های پیشرفته بیان شده‌اند. این فایل مروری بر مدل‌هایی چون GPT-3 و ChatGPT و روش‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) ارائه می‌دهد. 📄 ساختار مطالب موجود در فایل: مدل‌سازی زبان: معرفی مفاهیم اساسی پیش‌بینی توکن بعدی در جمله (Next-Word Prediction) و مدل‌های AR. روش‌های آموزش و ارزیابی: ارزیابی با پرپلکسیتی (Perplexity) و استفاده از بازخورد انسانی. قوانین مقیاس‌گذاری: تاثیر افزایش داده و مدل بر عملکرد و بهینه‌سازی منابع. سیستم‌های پردازشی: روش‌های موازی‌سازی و فشرده‌سازی داده برای افزایش سرعت. 📢 #مدلهای_زبانی #استنفورد #پردازش_زبانی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

چهار نقش مختلف در علوم داده و تخصص‌های اصلی آن‌ها ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📊 کتابخانه‌های ضروری Python برای علم داده 💡 در این تصویر، مجموعه‌ای از کتابخانه‌های مهم Python که در علم داده استفاده می‌شوند، معرفی شده‌اند. این کتابخانه‌ها شامل ابزارهایی برای جمع‌آوری داده، پردازش، تحلیل، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، و استقرار مدل‌ها هستند. Scrapy: جمع‌آوری داده و وب‌اسکرپینگ pandas: دستکاری داده‌ها، پیش‌پردازش و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) Matplotlib: تجسم داده‌ها Statsmodels: تحلیل‌های آماری و سری زمانی scikit-learn: یادگیری ماشین TensorFlow: یادگیری عمیق spaCy: پردازش زبان طبیعی Flask: استقرار مدل PySpark: داده‌های حجیم و محاسبات توزیع‌شده Apache Airflow: اتوماسیون و ارکستراسیون جریان کاری ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📊 مفاهیم اساسی هوش مصنوعی مولد (GenAI Concepts) 💡 این فایل شامل توضیحاتی از جمله مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)، مهندسی پرامپت، معماری Transformer، یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)، و مسائل مربوط به حفظ حریم خصوصی است. 📄 محتویات داکیومنت: مفاهیم فنی: توضیحاتی درباره مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)، پرامپت و مهندسی پرامپت، معماری Transformer و یادگیری انتقالی. مباحث عملیاتی: شامل توسعه، توزیع، و استقرار مدل‌ها و استفاده از کتابخانه‌های هوش مصنوعی. نکات نظارتی: مسائل مرتبط با حریم خصوصی، امنیت داده، شفافیت، و استانداردهای هوش مصنوعی. 📢 #هوش_مصنوعی #هوش_مصنوعی_مولد #GenAI #حریم_خصوصی #LLM #MachineLearning #DataPrivacy ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience