Data Science | علم داده

🔰 چطور در سال 2025 دانشمند داده بشیم؟


👨🏻‍💻 اگه می‌خواین تو دیتا ساینس حرفه‌ای بشین، این مسیر رو دنبال کنین! من یه نقشه راه کامل با بهترین منابع رایگان آماده کردم که می‌تونین مهارت‌های ضروری این حوزه رو یاد بگیریم.


🔢 گام اول: ریاضیات و آمارت رو قوی کن!

✏️ پایه و اساس یادگیری علم داده، ریاضیات، جبر خطی و آمار و احتمالاته. مباحثی که باید روشون مسلط بشین:

✅ جبر خطی: ماتریس‌ها، بردارها، مقادیر ویژه.

🔗 دوره: MIT 18.06 Linear Algebra


✅ حساب دیفرانسیل و انتگرال: مشتق، انتگرال، بهینه‌سازی.

🔗 دوره: MIT Single Variable Calculus


✅ آمار و احتمال: قضیه بیز، آزمون فرضیه.

🔗 دوره: Statistics 110

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 گام دوم: برنامه‌نویسی یاد بگیر

✏️ زبان پایتون رو یاد بگیرین و باهاش حسابی کدنویسی کنین. مهم‌ترین مباحثی که باید روش مسلط بشین:

✅ پایتون: کتابخونه‌های Pandas, NumPy, Matplotlib

🔗 دوره: FreeCodeCamp Python Course

✅ زبان SQL: دستورات Join، توابع Window، بهینه‌سازی کوئری‌ها.

🔗 دوره: Stanford SQL Course

✅ ساختمان داده و الگوریتم‌ها: آرایه‌ها، لیست‌های پیوندی، درخت‌ها.

🔗 دوره: MIT Introduction to Algorithms

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 گام سوم: یادگیری تمیز کردن و مصورسازی داده‌ها

✏️ یاد بگیرین چطور داده‌ها رو پردازش و تمیز کنین و بعدش یه داستان جذاب ازشون بسازین!

✅ پاکسازی داده: کار با مقادیر گمشده و تشخیص داده‌های پرت.

🔗 دوره: Data Cleaning

✅ مصورسازی داده: Matplotlib, Seaborn, Tableau

🔗 دوره: Data Visualization Tutorial

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 گام چهارم: یادگیری یادگیری ماشین

✏️ وقتشه وارد دنیای جذاب یادگیری ماشین بشین! باید این مباحث رو بلد باشین:

✅ یادگیری تحت نظارت: رگرسیون، دسته‌بندی.

✅ یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی، PCA، کشف ناهنجاری.

✅ یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی، CNN, RNN


🔗 دوره: CS229: Machine Learning

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 گام پنجم: کار با داده‌های حجیم و تکنولوژی‌های ابری

✏️ اگه قراره تو دنیای واقعی کار کنین، باید بلد باشین با داده‌های بزرگ (Big Data) و پردازش ابری کار کنین.

✅ ابزارهای داده‌های حجیم: Hadoop, Spark, Dask

✅ پلتفرم‌های ابری: AWS, GCP, Azure

🔗 دوره: Data Engineering

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 گام ششم: پروژه‌های واقعی انجام بده!

✏️ تئوری کافیه، وقتشه دست به کد بشین! پروژه‌های واقعی انجام بدین و یه پورتفولیوی قوی بسازین.

✅ مسابقات Kaggle: حل چالش‌های واقعی.

✅ پروژه‌های End-to-End: جمع‌آوری داده، مدل‌سازی، پیاده‌سازی.

✅ گیت‌هاب: پروژه‌هات رو توی GitHub منتشر کن.

🔗 پلتفرم: Kaggle 🔗 پلتفرم: ods.ai

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 گام هفتم: یادگیری MLOps و استقرار مدل‌ها

✏️ یادگیری ماشین فقط ساخت مدل نیست! باید یاد بگیرین چطور یه مدل رو استقرار بدین و مانیتور کنین.

✅ آموزش MLOps: ورژن‌بندی مدل، نظارت، بازآموزی مدل.

✅ استقرار مدل‌ها: Flask, FastAPI, Docker

🔗 دوره: Stanford MLOps Course

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 گام هشتم: به‌روز بمون و شبکه‌سازی کن

✏️ علم داده هر روز در حال تغییره، پس لازمه که هر روز خودتون رو آپدیت کنین و با آدمای باتجربه و متخصص این حوزه مرتب در ارتباط باشین.

✅ مقالات علمی بخونین: arXiv, Google Scholar

✅ با کامیونیتی داده در ارتباط باشین:

🔗 سایت: Papers with code
🔗 سایت: AI Research at Google



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa

🗂 5 پلتفرم فرصت‌های کارآموزی علم داده


👨🏻‍💻 اگه تازه‌ کارین و دنبال یه فرصت کارآموزی در زمینه علوم داده و تحلیل داده هستین، سایت‌های زیادی وجود دارن که می‌تونن بهتون کمک کنن. من چندتا از این سایت‌ها رو اینجا براتون لیست کردم:👇


1️⃣ وبسایت Forage

⏪ ارائه‌دهنده کارآموزی‌های آنلاین و رایگان علوم داده برای تقویت مهارت‌های شغلی و کسب تجربه واقعی.

➖➖➖➖➖➖➖➖➖

2️⃣ وبسایت Catchafire

⏪ امکان همکاری داوطلبانه با شرکت‌ها برای به‌کارگیری مهارت‌های تحلیل داده در پروژه‌های واقعی.

➖➖➖➖➖➖➖➖➖

3️⃣ وبسایت DataKind

⏪ ایجاد پلی بین دانشمندان داده و شرکت‌ها برای استفاده از تحلیل داده‌ها در جهت حل مسائل اجتماعی.

➖➖➖➖➖➖➖➖➖

4️⃣ وبسایت Statistics Without Borders

⏪ پیوند متخصصان آمار و تحلیلگران داده به پروژه‌های داوطلبانه جهانی و انسانی.

➖➖➖➖➖➖➖➖➖

5️⃣ وبسایت Viz for Social Good

⏪ انجمنی برای داوطلبان که از طریق تصویری‌سازی داده‌ها به پروژه‌های خیریه و اجتماعی کمک می‌کنه.



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir