eitaa logo
Data ➕ Science
28 دنبال‌کننده
122 عکس
7 ویدیو
100 فایل
مشاهده در ایتا
دانلود
Data ➕ Science
✅ ۱۰۹ سوال آمار برای علم داده این فایل شامل ۱۰۹ سوال مهم آماری برای مصاحبه‌های شغلی در زمینه علم دا
@DataPlusScience_Data_Science_Interview_Questions_and_Answers_.pdf
397.7K
🌟 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 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience
@DataPlusScience__100 GENERATIVE AI USE CASES.pdf
9.94M
🌟 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 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience
@DataPlusScience__The Big Book of MLOps.pdf
13.96M
🌟 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) ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @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. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience
@DataPlusScience___ آینده هوش مصنوعی .pdf
6.43M
📘 آینده هوش مصنوعی این ارائه 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 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience
@DataPlusScience__Python Interview.pdf
4.78M
🔥 "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). ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience
@DataPlusScience__Data Science Dictionary.pdf
584.3K
📚 واژه‌نامه علوم داده این داکیومنت حاوی بیش از ۱۰۰ اصطلاح تخصصی در حوزه علوم داده است که به ترتیب حروف الفبا آورده شده‌اند. تعاریف کاملی از مفاهیم پایه‌ای ارائه می‌دهد. این داکیومنت به ویژه برای دانشجویان و علاقه‌مندان به یادگیری مفاهیم علوم داده بسیار مفید است. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience
@DataPlusScience__Bias in Data Analysis.pdf
3.09M
📊 تأثیر بایاس (Bias) در تحلیل داده‌ها (Data Analysis) 🤖 در این فایل به بررسی انواع بایاس‌ها که ممکن است در هر مرحله از تحلیل داده‌ها - از پرسش (Ask) تا اقدام (Act) - رخ دهد، پرداخته شده است. این بایاس‌ها می‌توانند نتایج تحلیل را تحریف کنند و منجر به تصمیم‌گیری‌های نادرست (Misleading Decisions) شوند. آگاهی از این بایاس‌ها و تلاش برای کاهش آنها، کلید دستیابی به تحلیل‌های دقیق (Accurate Analysis) و تصمیمات بهتر است. 🔍 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience
🎉 هفته رایگان DataCamp آغاز شد! 🎉 🎓 برای یادگیری مهارت‌های داده‌کاوی، برنامه‌نویسی و علم داده آماده‌اید؟ از امروز به مدت یک هفته می‌توانید به تمامی دوره‌های DataCamp به صورت کاملاً رایگان دسترسی داشته باشید و با گذراندن دوره‌ها، گواهینامه معتبر دریافت کنید. ⏰ فرصت را از دست ندهید و همین حالا شروع کنید! 📢 این خبر عالی را با دوستان علاقه‌مندتان به اشتراک بگذارید تا آن‌ها هم بهره‌مند شوند. 🔗 ثبت‌نام و شروع یادگیری ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience
🏴ایام سوگواری شهادت رسول اکرم حضرت محمد (صلی الله علیه و آله) ، امام حسن مجتبی و امام رضا (علیهما السلام) تسلیت باد. 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience
@DataPlusScience____SQL Cheat Sheet.pdf
458.2K
📄 راهنمای جامع SQL برای مبتدیان و حرفه‌ای‌ها این راهنمای کاربردی برای زبان SQL (Structured Query Language) شامل تمامی دستورات پایه و پیشرفته می‌باشد که به شما در مدیریت و تحلیل داده‌های دیتابیس کمک می‌کند. از نحوهٔ نوشتن کوئری‌های ساده تا اجرای عملیات پیچیده مانند JOIN ها و توابع پنجره‌ای (Window Functions)، تمامی موارد مهم در این راهنما پوشش داده شده است. 🌐🛠 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience
@DataPlusScience____Statistics Cheat Sheet.pdf
4.63M
📊 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. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience