دیروز شرکت Anthropic از نسخه 3.5 هوش مصنوعی Sonnet رونمایی کرد. این نسخه به عنوان مدل میانی شرکت معرفی شده و به قدری بهبود یافته که نه تنها از GPT-4o قوی‌تر است، بلکه حتی از مدل پولی خود شرکت، یعنی Opus، نیز دقت بالاتری دارد! با این به‌روزرسانی، کاربران می‌توانند از یک مدل رایگان با کارایی بسیار بالاتر بهره‌مند شوند. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

@DataPlusScience

#فرصت_شغلی یک هلدینگ صنعتی از میان فارغ التحصیلان مهندسی صنایع، مدیریت، مدیریت IT، و مهندسی نرم افزار در زمینه تحلیل کسب و کار دعوت به همکاری می­کند. وظایف اصلی مدیریت و ساخت داشبورد های مدیریتی تجزیه و تحلیل داده‌ها و تولید گزارش‌های قابل فهم برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک همکاری نزدیک با تیم‌های مختلف برای فهم نیازها و ارائه راهکارهای مبتنی بر داده پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و تحلیلی برای بهبود مستمر فرآیندها و محصولات مهارت‌های مورد نیاز تسلط کامل به زبان برنامه‌نویسی Python تسلط در کار با ابزارهای BI مانند Tableau یا Power BI تجربه کار با پایگاه‌های داده مهارت‌ در تعامل و ارتباط با اعضای تیم و ذینفعان تسلط نسبی به زبان انگلیسی مزایا: · وام · بیمه تکمیلی · بسته ها و هدایای مناسبتی اطلاعات تماس جهت ارسال رزومه: M.Hamedani@ehsan-group.com ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

راهنمای انتخاب نوع نمودار مصورسازی بر اساس موضوع و نوع داده مشاهده آنلاین: data-to-viz.com ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🌷الْحَمْدُلِلَّهِ الَّذِی جَعَلَنَا مِنَ الْمُتَمَسِّکِینَ بِوِلاَیَةِ أَمِیرِالْمُؤْمِنِینَ عَلیِّ بنِ أَبِی طالِب وَ الْأَئِمَّةِ الْمَعصومیٖن عَلَیْهِمُ السَّلاَمُ🌷 عیدالله الاکبر، عید غدیر خم بر همه شیعیان امیرالمومنین علی علیه‌السلام تبریک و تهنیت باد. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

نمودار جادویی گارتنر برای پلتفرم‌های تحلیل و هوش تجاری 🔍 رهبران (Leaders): مایکروسافت، Salesforce (Tableau) بالاترین توانایی اجرا و کامل‌ترین چشم‌انداز 🔧 چالش‌گران (Challengers): Amazon Web Services، Google اجرای قوی، چشم‌انداز محدودتر 🌟 آینده‌نگران (Visionaries): Pyramid Analytics، ThoughtSpot چشم‌انداز کامل‌تر، اجرای ضعیف‌تر 🎯 بازیکنان ویژه (Niche Players): GoodData، Zoho توانایی اجرا و چشم‌انداز کمتر لینک مطلب ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📈 پیش‌بینی رشد بازار هوش مصنوعی از ۲۰۲۴ تا ۲۰۳۲ 🚀💡بازار هوش مصنوعی در سال‌های آینده با سرعتی خیره‌کننده رشد خواهد کرد. طبق پیش‌بینی‌ها، این بازار از ۶۳۸ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۴ به ۲۵۷۵ میلیارد دلار در سال ۲۰۳۲ خواهد رسید. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📊💼 راهنمای جامع مصاحبه مهندسی داده 🔍 این فایل حاوی مجموعه‌ای ارزشمندی از سوالات رایج در مصاحبه‌های شغلی مهندسی داده به همراه پاسخ‌های تخصصی است. 🎯 مناسب برای: داوطلبان تازه‌کار در حوزه داده مهندسان داده با تجربه در جستجوی فرصت‌های جدید 📚 محتویات: تعاریف پایه‌ای مهندسی داده تفاوت‌های انبار داده و پایگاه داده عملیاتی مهارت‌های ضروری برای مهندسان داده سوالات پیشرفته در مورد Hadoop، ETL و دیگر ابزارهای تخصصی #مهندسی_داده #مصاحبه_شغلی #بیگ_دیتا #هدوپ #SQL ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🧠📊 راهنمای انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین این تصویر، یک راهنمای جامع برای انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسته به نوع داده و مسئله‌ای که می‌خواهید حل کنید، ارائه می‌دهد. با دنبال کردن مسیرهای مشخص شده، می‌توانید بهترین الگوریتم را برای مسئله خود بیابید. #یادگیری_ماشین #الگوریتم #داده_کاوی #هوش_مصنوعی #علم_داده #ماشین_لرنینگ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🧠🔍 آشنایی با اصطلاحات مهم در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) این تصویر، اصطلاحات کلیدی مرتبط با مدل‌های زبانی بزرگ را معرفی می‌کند. مدل پایه (Foundation Model): طراحی شده برای تولید و فهم متن‌های انسانی. ترانسفورمر (Transformer): شناخته شده به خاطر مکانیزم توجه. پرامپتینگ (Prompting): ارائه ورودی‌های دقیق به LLM برای تولید خروجی. طول کانتکست (Context-Length): حداکثر تعداد کلمات قابل پردازش. آموزش چند-مثاله (Few-Shot Learning): ارائه تعداد کم مثال برای انجام وظیفه. آموزش بدون مثال (Zero-Shot Learning): ارائه دستورالعمل‌های وظیفه بدون مثال. RAG (تولید تقویت شده با بازیابی): استفاده از اطلاعات بازیابی شده برای بهبود پاسخ‌ها. تنظیم دقیق (Fine-Tuning): تطبیق LLM به وظیفه خاص با آموزش بیشتر. توهم (Hallucination): تمایل به تولید اطلاعات نادرست. #مدل_زبانی #LLM #اصطلاحات ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

💡 خلاصه‌برگ جدید یادگیری ماشین 2024 📅 🔍 مشتمل بر : 📘 تعاریف کلی یادگیری ماشین (Machine Learning General): تعریف تابع هدف (target function) و انواع الگوریتم‌ها (پارامتریک (Parametric) و غیرپارامتریک (Non-Parametric)) 📊 روش‌های یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت (Supervised and Unsupervised Learning): پیش‌بینی نتایج (Prediction) و یافتن ساختارهای پنهان (Hidden Patterns) 📚 مدل‌های مختلف (Types of Models): مدل‌های تمایزی (Discriminative Models) و مولد (Generative Models) ⚖️ مقابله با بایاس و واریانس (Bias-Variance Trade-off): تشخیص Underfitting و Overfitting 🔧 بهینه‌سازی و رگرسیون خطی (Optimization and Linear Regression): استفاده از Gradient Descent ✏️ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #ماشین_لرنینگ #داده_کاوی #علوم_داده #یادگیری_عمیق #هوش_مصنوعی_پیشرفته #الگوریتم #تحلیل_داده ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

✅ اتمسفر #پایتون: ابزارهای تحلیل داده این تصویر مجموعه‌ای از مهم‌ترین ابزارها و کتابخانه‌های پایتون را نشان می‌دهد که برای تحلیل داده، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP)، وب اسکرپینگ و... استفاده می‌شوند: 🛠 داده‌کاوی: Pandas، Vaex، NumPy 📊 پایگاه داده: Koalas، Dask 🤖 یادگیری ماشین: TensorFlow، PyTorch، Scikit-Learn، XGBoost 📈 بصری‌سازی: Matplotlib، Seaborn، Plotly 📅 سری‌های زمانی: Prophet، AutoTS 🗣 پردازش زبان طبیعی: spaCy، NLTK، BERT 📊 تحلیل آماری: SciPy، Statsmodels 🌐 وب اسکرپینگ: BeautifulSoup، Selenium، Scrapy #Python #DataScience #MachineLearning #NLP #WebScraping #DataVisualization ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience