📊 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

📊 چکیده جامع هوش مصنوعی: از مبانی تا پیشرفته خلاصه کاملی از مفاهیم و الگوریتم‌های کلیدی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی بهینه‌سازی جستجو و تصمیم‌گیری مدل‌های احتمالاتی و منطقی روش‌های پیشرفته مانند تقویتی و عمیق #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #شبکه_عصبی #بهینه_سازی #پردازش_زبان_طبیعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📊 مفاهیم کلیدی آمار برای تحلیل داده‌ها 💡 این فایل شامل مفاهیم کلیدی آمار و فرمول‌های پایه‌ای آن است که برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. همچنین، به ابزارها و تکنیک‌های آماری پرداخته و چگونگی به کارگیری آنها در دنیای واقعی را توضیح می‌دهد. 📄 ساختار فایل تعاریف پایه آماری: شامل توضیحات درباره توزیع‌های آماری مثل میانگین (Mean)، واریانس (Variance) و انحراف معیار (Standard Deviation). مفاهیم احتمالی (Probability Concepts): شامل مباحثی مانند قانون احتمال (Probability Law) و توزیع نرمال (Normal Distribution). تحلیل رگرسیون (Regression Analysis): آموزش استفاده از رگرسیون خطی (Linear Regression) و ضریب همبستگی (Correlation Coefficient) برای تحلیل روابط بین متغیرها. آزمون‌های فرضیه (Hypothesis Testing): بررسی روش‌های انجام آزمون فرضیه و مقادیر P (P-Values) برای ارزیابی اعتبار فرضیه‌ها. 📢 #آمار #تحلیل_داده #توزیع_نرمال #رگرسیون #تحلیل_آماری #Statistics #DataAnalysis #Regression #HypothesisTesting ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📚 ساخت اولین سیستم RAG (Retrieval-Augmented Generation) 💡 این فایل آموزشی شامل مراحل ساخت یک سیستم RAG ساده برای پاسخگویی به سوالات بر اساس اسناد است. مفاهیم کلیدی مانند استخراج متن (Text Extraction)، تقسیم‌بندی متن (Text Chunking) و جستجوی برداری (Vector Search) را توضیح می‌دهد. 📄 محتوای فایل: استخراج متن از PDF با استفاده از PyMuPDF تقسیم‌بندی متن به قطعات کوچکتر (Chunking) روش‌های بازیابی اطلاعات: جستجوی کلیدواژه‌ای (Keyword-based) و جستجوی برداری (Vector-based) الگوریتم Okapi BM25 برای رتبه‌بندی اسناد استفاده از Embeddings برای محاسبه شباهت معنایی ساخت یک سیستم RAG ساده با استفاده از OpenAI API 🔬 این فایل همچنین محدودیت‌های سیستم RAG پایه را نشان می‌دهد و زمینه را برای بحث در مورد تکنیک‌های پیشرفته‌تر در فصل‌های بعدی فراهم می‌کند. 📢 #RAG #NLP #MachineLearning #VectorSearch #TextExtraction #پردازش_زبان_طبیعی #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

💡 پرسش‌های رایج در مصاحبه‌های الگوریتم یادگیری ماشین (ML Algorithm) اینفوگرافی از رایج‌ترین الگوریتم‌های مورد سوال در مصاحبه‌های نقش‌های داده در شرکت‌های بزرگ و استارتاپ‌ها: 🔹 جنگل تصادفی (Random Forest) در صدر 🔹 رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) و گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting) نزدیک به آن 🔹 دیگر الگوریتم‌ها: رگرسیون خطی (Linear Regression)، درخت تصمیم (Decision Tree)، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) 🚀 DataInterview #یادگیری_ماشین #مصاحبه_داده #الگوریتم ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

این تصویر، روش‌های مختلف تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis) را نمایش می‌دهد. این رویکردها شامل مدل‌های یادگیری ماشین (Machine Learning Approaches)، تحلیل‌های زمان-فرکانس (Time-Frequency Analysis Approaches)، روش‌های تحلیل آشوب (Chaotic Analysis Approaches)، نمودارهای کنترلی (Control Charts) و مدل‌های آماری پیشرفته مانند شبکه‌های بیزین پویا (Dynamic Bayesian Networks) و مدل‌های مارکوف پنهان (Hidden Markov Models) هستند. 🔑 ساختار کلی: یادگیری ماشین: شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، منطق فازی (Fuzzy Logic)، فرآیندهای گاوسی (Gaussian Process). تحلیل زمان-فرکانس: تبدیل فوریه سریع (FFT)، تبدیل موجک (Continuous Wavelet Transform)، تبدیل شیپلت (Chirplet Transform). کنترل و نمودارها: کنترل فردی شویهارت (Shewhart Individuals Control Chart)، نمودار EWMA و CUSUM. توابع خودهمبستگی: عملکرد همبستگی خودکار و متقاطع برای استخراج بینش‌های عمیق از داده‌ها. 🏷 #تحلیل_داده #یادگیری_ماشین #سری_زمانی #آمار #تحلیل_آشوب #شبکه_عصبی 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🎯 50 سوال ضروری برای مصاحبه‌های تحلیل داده این مجموعه شامل 50 سوال کلیدی است که از سطح مبتدی تا پیشرفته را پوشش می‌دهد و به داوطلبین در آماده‌سازی برای مصاحبه‌های تحلیل داده کمک می‌کند. 🏷 #تحلیل_داده #مصاحبه_شغلی #DataAnalytics #InterviewQuestions ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📑 خلاصه‌برگ میادگیری ماشین (ML Cheatsheet) 💡 این خلاصه‌برگ راهنمایی سریع برای مرور اصول و تکنیک‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) است. محتوای آن شامل: 🔹 الگوریتم‌های نظارت‌شده (Supervised Learning): مثل رگرسیون خطی (Linear Regression) و ماشین بردار پشتیبان (SVM). 🔹 الگوریتم‌های بدون نظارت (Unsupervised Learning): خوشه‌بندی (Clustering) و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA). 🔹 بهینه‌سازی و تنظیم مدل (Model Optimization): مثل تکنیک‌های تنظیم بیش‌برازش (Overfitting) و تنظیم فراپارامتر (Hyperparameter Tuning). 🔹 ماتریس‌های ارزیابی (Evaluation Metrics): شامل دقت (Accuracy)، F1-اسکور و ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix). #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #تحلیل_داده #چیت_شیت #الگوریتم_یادگیری #MachineLearning #AI #ML ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience