🔰 چگونه در سال 2025 دانشمند داده شویم؟
👨🏻💻 اگر می خواهید در علم داده حرفه ای شوید، این مسیر را دنبال کنید! من یک نقشه راه کامل با بهترین منابع رایگان آماده کرده ام که در آن می توانید مهارت های ضروری در این زمینه را بیاموزید.
🔢 مرحله 1: ریاضیات و آمار خود را تقویت کنید!
✏️ اساس یادگیری علم داده ریاضیات، جبر خطی، آمار و احتمال است. موضوعاتی که باید به آنها تسلط داشته باشید:
✅ جبر خطی: ماتریس ها، بردارها، مقادیر ویژه.
🔗 دوره: MIT 18.06 جبر خطی
✅ حساب دیفرانسیل و انتگرال: مشتق، انتگرال، بهینه سازی.
🔗 درس: حسابان تک متغیری MIT
✅ آمار و احتمال: قضیه بیز، آزمون فرضیه.
🔗 درس: آمار 110
➖➖➖➖➖
🔢 مرحله 2: کدنویسی را یاد بگیرید.
✏️ پایتون را یاد بگیرید و در کدنویسی مهارت پیدا کنید. مهمترین موضوعاتی که باید به آنها تسلط داشته باشید عبارتند از:
✅ پایتون: کتابخانه‌های Pandas، NumPy، Matplotlib
🔗 دوره: FreeCodeCamp دوره پایتون
✅ زبان SQL: دستورات پیوستن، توابع پنجره، بهینه سازی پرس و جو.
🔗 دوره: دوره SQL استانفورد
✅ ساختارها و الگوریتم های داده: آرایه ها، لیست های پیوندی، درختان.
🔗 دوره: MIT مقدمه ای بر الگوریتم ها
➖➖➖➖➖
🔢 مرحله 3: داده ها را تمیز و تجسم کنید
✏️ یاد بگیرید که چگونه داده ها را پردازش و پاک کنید و سپس یک داستان جذاب از آن بسازید!
✅ پاکسازی داده ها: کار با مقادیر از دست رفته و تشخیص نقاط پرت.
🔗 دوره: پاکسازی اطلاعات
✅ تجسم داده ها: Matplotlib، Seaborn، Tableau
🔗 دوره: آموزش تصویرسازی داده ها
➖➖➖➖➖
🔢 مرحله 4: یادگیری ماشینی را یاد بگیرید
✏️ زمان ورود به دنیای هیجان انگیز یادگیری ماشین فرا رسیده است! شما باید این موضوعات را بدانید:
✅ یادگیری تحت نظارت: رگرسیون، طبقه بندی.
✅ یادگیری بدون نظارت: خوشه بندی، PCA، تشخیص ناهنجاری.
✅ یادگیری عمیق: شبکه های عصبی، CNN، RNN
🔗 دوره: CS229: یادگیری ماشینی
➖➖➖➖➖
🔢 مرحله 5: کار با داده های بزرگ و فناوری های ابری
✏️ اگر می خواهید در دنیای واقعی کار کنید، باید بدانید که چگونه با Big Data و رایانش ابری کار کنید.
✅ ابزارهای کلان داده: Hadoop، Spark، Dask
✅ پلتفرم های ابری: AWS، GCP، Azure
🔗 رشته: مهندسی داده
➖➖➖➖➖
🔢 مرحله 6: پروژه های واقعی را انجام دهید!
✏️ تئوری بس است، وقت آن است که کدنویسی را دریافت کنید! پروژه های واقعی را انجام دهید و یک پورتفولیوی قوی بسازید.
✅ مسابقات Kaggle: حل چالش های دنیای واقعی
✅ پروژه های End-to-End: جمع آوری داده ها، مدل سازی، پیاده سازی.
✅ GitHub: پروژه های خود را در GitHub منتشر کنید.
🔗 پلت فرم: Kaggle🔗 پلتفرم: ods.ai
➖➖➖➖➖
🔢 مرحله 7: آموزش MLO ها و استقرار مدل ها
✏️ یادگیری ماشین فقط ساختن یک مدل نیست! شما باید نحوه استقرار و نظارت بر یک مدل را بیاموزید.
✅ آموزش MLOps: نسخه سازی مدل، نظارت، آموزش مجدد مدل.
✅ مدل های استقرار: Flask، FastAPI، Docker
🔗 دوره: دوره MLOps استنفورد
➖➖➖➖➖
🔢 مرحله 8: به روز بمانید و شبکه کنید
✏️ علم داده هر روز در حال تغییر است، بنابراین لازم است هر روز خود را به روز کنید و به طور منظم با افراد مجرب و متخصص در این زمینه در تماس باشید.
✅ مقالات علمی را بخوانید: arXiv، Google Scholar
✅️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir
👨🏻💻 اگر می خواهید در علم داده حرفه ای شوید، این مسیر را دنبال کنید! من یک نقشه راه کامل با بهترین منابع رایگان آماده کرده ام که در آن می توانید مهارت های ضروری در این زمینه را بیاموزید.
🔢 مرحله 1: ریاضیات و آمار خود را تقویت کنید!
✏️ اساس یادگیری علم داده ریاضیات، جبر خطی، آمار و احتمال است. موضوعاتی که باید به آنها تسلط داشته باشید:
✅ جبر خطی: ماتریس ها، بردارها، مقادیر ویژه.
🔗 دوره: MIT 18.06 جبر خطی
✅ حساب دیفرانسیل و انتگرال: مشتق، انتگرال، بهینه سازی.
🔗 درس: حسابان تک متغیری MIT
✅ آمار و احتمال: قضیه بیز، آزمون فرضیه.
🔗 درس: آمار 110
➖➖➖➖➖
🔢 مرحله 2: کدنویسی را یاد بگیرید.
✏️ پایتون را یاد بگیرید و در کدنویسی مهارت پیدا کنید. مهمترین موضوعاتی که باید به آنها تسلط داشته باشید عبارتند از:
✅ پایتون: کتابخانه‌های Pandas، NumPy، Matplotlib
🔗 دوره: FreeCodeCamp دوره پایتون
✅ زبان SQL: دستورات پیوستن، توابع پنجره، بهینه سازی پرس و جو.
🔗 دوره: دوره SQL استانفورد
✅ ساختارها و الگوریتم های داده: آرایه ها، لیست های پیوندی، درختان.
🔗 دوره: MIT مقدمه ای بر الگوریتم ها
➖➖➖➖➖
🔢 مرحله 3: داده ها را تمیز و تجسم کنید
✏️ یاد بگیرید که چگونه داده ها را پردازش و پاک کنید و سپس یک داستان جذاب از آن بسازید!
✅ پاکسازی داده ها: کار با مقادیر از دست رفته و تشخیص نقاط پرت.
🔗 دوره: پاکسازی اطلاعات
✅ تجسم داده ها: Matplotlib، Seaborn، Tableau
🔗 دوره: آموزش تصویرسازی داده ها
➖➖➖➖➖
🔢 مرحله 4: یادگیری ماشینی را یاد بگیرید
✏️ زمان ورود به دنیای هیجان انگیز یادگیری ماشین فرا رسیده است! شما باید این موضوعات را بدانید:
✅ یادگیری تحت نظارت: رگرسیون، طبقه بندی.
✅ یادگیری بدون نظارت: خوشه بندی، PCA، تشخیص ناهنجاری.
✅ یادگیری عمیق: شبکه های عصبی، CNN، RNN
🔗 دوره: CS229: یادگیری ماشینی
➖➖➖➖➖
🔢 مرحله 5: کار با داده های بزرگ و فناوری های ابری
✏️ اگر می خواهید در دنیای واقعی کار کنید، باید بدانید که چگونه با Big Data و رایانش ابری کار کنید.
✅ ابزارهای کلان داده: Hadoop، Spark، Dask
✅ پلتفرم های ابری: AWS، GCP، Azure
🔗 رشته: مهندسی داده
➖➖➖➖➖
🔢 مرحله 6: پروژه های واقعی را انجام دهید!
✏️ تئوری بس است، وقت آن است که کدنویسی را دریافت کنید! پروژه های واقعی را انجام دهید و یک پورتفولیوی قوی بسازید.
✅ مسابقات Kaggle: حل چالش های دنیای واقعی
✅ پروژه های End-to-End: جمع آوری داده ها، مدل سازی، پیاده سازی.
✅ GitHub: پروژه های خود را در GitHub منتشر کنید.
🔗 پلت فرم: Kaggle🔗 پلتفرم: ods.ai
➖➖➖➖➖
🔢 مرحله 7: آموزش MLO ها و استقرار مدل ها
✏️ یادگیری ماشین فقط ساختن یک مدل نیست! شما باید نحوه استقرار و نظارت بر یک مدل را بیاموزید.
✅ آموزش MLOps: نسخه سازی مدل، نظارت، آموزش مجدد مدل.
✅ مدل های استقرار: Flask، FastAPI، Docker
🔗 دوره: دوره MLOps استنفورد
➖➖➖➖➖
🔢 مرحله 8: به روز بمانید و شبکه کنید
✏️ علم داده هر روز در حال تغییر است، بنابراین لازم است هر روز خود را به روز کنید و به طور منظم با افراد مجرب و متخصص در این زمینه در تماس باشید.
✅ مقالات علمی را بخوانید: arXiv، Google Scholar
✅️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir