🚨 یک یادآوری ضروری برای دیتا ساینتیست‌ها!
👨🏻💻 قبل از اینکه بپرین توی دنیای یادگیری ماشین و علوم داده، اول مباحث پایه رو خوب یاد بگیرین! این لیست کمکتون می‌کنه مسیر رو اصولی جلو ببرین:
1️⃣ قبل از یادگیری ماشین، آمار رو یاد بگیر!
✏️ چون الگوریتم‌ها ریشه در مفاهیم آماری دارن.
➖ ➖ ➖ ➖
2️⃣ قبل از کار با BigQuery یا Snowflake، اول SQL رو یاد بگیر!
✏️ چون پایه‌ی همه‌ی کارهای دیتابیسیه.
➖ ➖ ➖ ➖
3️⃣ قبل از TensorFlow یا PyTorch، اول پایتون رو یاد بگیر!
✏️ چون بدون پایتون هیچ کاری نمی‌تونی بکنی.
➖ ➖ ➖ ➖
4️⃣ قبل از شیرجه توی یادگیری عمیق، اول Numpy و Pandas رو یاد بگیر!
✏️ چون ابزارهای اصلی برای کار با داده هستن.
➖ ➖ ➖ ➖
5️⃣ قبل از PCA یا SVD، اول جبر خطی رو یاد بگیر!
✏️ چون این روش‌ها وابسته به مفاهیم جبرخطیه.
➖ ➖ ➖ ➖
6️⃣ قبل از استنباط بیزی، اول آمار و احتمال رو یاد بگیر!
✏️ چون بدون فهم کامل مبانی احتمال، استنباط بیزی بی‌معنیه!
➖ ➖ ➖ ➖
7️⃣ قبل از آموزش مدل، تمیز کردن داده‌ها رو یاد بگیر!
✏️ چون داده‌ی تمیز = مدل بهتر.
➖ ➖ ➖ ➖
8️⃣ قبل از مهندسی ویژگی‌ها، تحلیل اکتشافی داده (EDA) رو یاد بگیر!
✏️ چون باید بفهمی داده‌هات چه شکلی هستن.
➖ ➖ ➖ ➖
9️⃣ قبل از یادگیری تقویتی، یادگیری نظارت‌شده رو درک کن!
✏️ چون پایه‌ی خیلی از مفاهیم یادگیری ماشینه.
➖ ➖ ➖ ➖
1️⃣ قبل از شبکه‌های عصبی، مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین رو یاد گیر!
✏️ چون همیشه شبکه‌های عصبی بهترین انتخاب نیستن!
➖ ➖ ➖ ➖
1️⃣ قبل از دیپلوی کردن مدل‌های ML، مفاهیم پایه‌ای کلود رو یاد بگیر.
✏️ چون نیاز به زیرساخت‌های ابری داری.
➖ ➖ ➖ ➖
1️⃣ قبل از یادگیری دریاچه‌های داده (Data Lakes)، اول پایپ‌لاین‌های داده رو بشناس!
✏️ چون مسیر حرکت داده رو باید بفهمی.
➖ ➖ ➖ ➖
1️⃣ قبل از دیپلوی مدل، یاد بگیر چطوری مدل رو ارزیابی کنی!
✏️ چون یه مدل خوب = مدلی که درست تست شده باشه.
➖ ➖ ➖ ➖
1️⃣ قبل از ردیابی آزمایشات، نسخه‌سازی کد (Version Control) رو یاد بگیر!
✏️ چون بدون VC، پروژه‌هات به‌هم می‌ریزه!
➖ ➖ ➖ ➖
1️⃣ قبل از تنظیم هایپرپارامترها، الگوریتم‌ها رو خوب درک کن.
✏️ چون باید بدونی داری چی تنظیم می‌کنی!
➖ ➖ ➖ ➖
✔️ و حرف آخر:
📄 اول مفاهیم پایه رو خوب یاد بگیر و توش استاد شو، بعد برو سراغ بخش‌های پیچیده‌تر!
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
👨🏻💻 قبل از اینکه بپرین توی دنیای یادگیری ماشین و علوم داده، اول مباحث پایه رو خوب یاد بگیرین! این لیست کمکتون می‌کنه مسیر رو اصولی جلو ببرین:
1️⃣ قبل از یادگیری ماشین، آمار رو یاد بگیر!
✏️ چون الگوریتم‌ها ریشه در مفاهیم آماری دارن.
➖ ➖ ➖ ➖
2️⃣ قبل از کار با BigQuery یا Snowflake، اول SQL رو یاد بگیر!
✏️ چون پایه‌ی همه‌ی کارهای دیتابیسیه.
➖ ➖ ➖ ➖
3️⃣ قبل از TensorFlow یا PyTorch، اول پایتون رو یاد بگیر!
✏️ چون بدون پایتون هیچ کاری نمی‌تونی بکنی.
➖ ➖ ➖ ➖
4️⃣ قبل از شیرجه توی یادگیری عمیق، اول Numpy و Pandas رو یاد بگیر!
✏️ چون ابزارهای اصلی برای کار با داده هستن.
➖ ➖ ➖ ➖
5️⃣ قبل از PCA یا SVD، اول جبر خطی رو یاد بگیر!
✏️ چون این روش‌ها وابسته به مفاهیم جبرخطیه.
➖ ➖ ➖ ➖
6️⃣ قبل از استنباط بیزی، اول آمار و احتمال رو یاد بگیر!
✏️ چون بدون فهم کامل مبانی احتمال، استنباط بیزی بی‌معنیه!
➖ ➖ ➖ ➖
7️⃣ قبل از آموزش مدل، تمیز کردن داده‌ها رو یاد بگیر!
✏️ چون داده‌ی تمیز = مدل بهتر.
➖ ➖ ➖ ➖
8️⃣ قبل از مهندسی ویژگی‌ها، تحلیل اکتشافی داده (EDA) رو یاد بگیر!
✏️ چون باید بفهمی داده‌هات چه شکلی هستن.
➖ ➖ ➖ ➖
9️⃣ قبل از یادگیری تقویتی، یادگیری نظارت‌شده رو درک کن!
✏️ چون پایه‌ی خیلی از مفاهیم یادگیری ماشینه.
➖ ➖ ➖ ➖
1️⃣ قبل از شبکه‌های عصبی، مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین رو یاد گیر!
✏️ چون همیشه شبکه‌های عصبی بهترین انتخاب نیستن!
➖ ➖ ➖ ➖
1️⃣ قبل از دیپلوی کردن مدل‌های ML، مفاهیم پایه‌ای کلود رو یاد بگیر.
✏️ چون نیاز به زیرساخت‌های ابری داری.
➖ ➖ ➖ ➖
1️⃣ قبل از یادگیری دریاچه‌های داده (Data Lakes)، اول پایپ‌لاین‌های داده رو بشناس!
✏️ چون مسیر حرکت داده رو باید بفهمی.
➖ ➖ ➖ ➖
1️⃣ قبل از دیپلوی مدل، یاد بگیر چطوری مدل رو ارزیابی کنی!
✏️ چون یه مدل خوب = مدلی که درست تست شده باشه.
➖ ➖ ➖ ➖
1️⃣ قبل از ردیابی آزمایشات، نسخه‌سازی کد (Version Control) رو یاد بگیر!
✏️ چون بدون VC، پروژه‌هات به‌هم می‌ریزه!
➖ ➖ ➖ ➖
1️⃣ قبل از تنظیم هایپرپارامترها، الگوریتم‌ها رو خوب درک کن.
✏️ چون باید بدونی داری چی تنظیم می‌کنی!
➖ ➖ ➖ ➖
✔️ و حرف آخر:
📄 اول مفاهیم پایه رو خوب یاد بگیر و توش استاد شو، بعد برو سراغ بخش‌های پیچیده‌تر!
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa