Data Science | علم داده

🎓 پروژه‌های علوم داده خودت رو بساز!
💸 5 ایده جذاب برای ایجاد پروژه‌های علم داده

👩🏻‍💻 دیگه وقتشه پروژه‌های آموزشی و تکراری رو بذارین کنار! چرا خودت دست به کار نشی و پروژه‌های شخصی خودت رو شروع نکنی؟ اینجوری هم بیشتر یاد می‌گیری، هم به ایده‌های خودت پر و بال میدی!

✅ برای اینکه راحت‌تر شروع کنین، من 5 تا ایده جذاب برای پروژه‌های علوم داده رو به همراه دیتاست‌شون براتون آماده کردم. با این پروژه‌ها می‌تونین مهارت‌هات رو تقویت کنین و حسابی خودتون رو به چالش بکشین. پس وقتو تلف نکنین و این پروژه‌ها رو شروع کنین!


1️⃣ پروژه عملکرد کشورها در المپیک تابستانی

✅ ایده پروژه: ساخت داشبوردی برای بررسی و مقایسه عملکرد کشورها در المپیک و پیدا کردن کشورهایی که در حال پیشرفت هستن.

⏪ مهارت‌ها: تحلیل سری‌های زمانی، مصورسازی داده، SQL ،Python

📎 دیتاست: Summer Olympics Dataset


2️⃣ پروژه تحلیل تغذیه فست فود

✅ ایده پروژه: گروه‌بندی آیتم‌های منوی فست فود بر اساس ارزش‌های غذایی و کشف الگوهای جالب در منوها.

⏪ مهارت‌ها: تحلیل اکتشافی داده‌ها، یادگیری ماشین بدون نظارت، Python.

📎 دیتاست: Fast Food Nutrition Dataset


3️⃣ پروژه نظرات کاربران Airbnb

☑️ ایده پروژه: ساخت سیستمی که به کاربران پیشنهادهای بهتری برای اقامت بر اساس نظرات و ویژگی‌های مکان‌ها بدهد.

⏪ مهارت‌ها: یادگیری ماشین، مهندسی ویژگی‌ها، SQL، Python.

📎 دیتاست: Airbnb Listings & Reviews


4️⃣ پروژه فیلم‌ها

✅ ایده پروژه: ایجاد سیستمی که فیلم‌های جدید را بر اساس امتیازات و سلیقه کاربران پیشنهاد دهد.

⏪ مهارت‌ها: یادگیری ماشین بدون نظارت، مهندسی ویژگی، Python ،SQL.

📎 دیتاست: Movies Dataset


5️⃣ پروژه سلامت روان

✅ ایده پروژه: تحلیل داده‌های جهانی درباره اختلالات روانی و نمایش تغییرات آن‌ها در طول زمان با گراف‌های تعاملی.

⏪ مهارت‌ها: تحلیل سری‌های زمانی، مصورسازی داده، تحلیل اکتشافی داده‌ها، .Python

📎 دیتاست: Mental Health Dataset


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

🔴 فردا آخرین فرصت ثبت‌نامه

◀️ دیتا ساینس
◀️ دیتا آنالیز

یک دوره ۶ ماهه، پشتیبانی کمک به استخدام و بدون پیش‌نیاز

الان شروع کن، مرداد یک دیتا آنالیزور حرفه‌ای باش👇👇

https://dnkr.ir/6qnvz
https://dnkr.ir/6qnvz

✅ 5 تا از بهترین دیتاست‌های Kaggle
💸 برای پروژه‌های علوم داده (در زمینه‌ی مالی)

👨🏻‍💻 اگه دنبال دیتاست‌هایی برای انجام پروژه‌های مالی هستین، دیتاست‌هایی که توی سایت Kaggle ارائه می‌شن، می‌تونن گزینه‌ای عالی‌ باشن.

⏪ این دیتاست‌ها معمولا تمیز و آماده‌ی استفاده هستن و برای مدل‌های یادگیری ماشین خیلی مناسبن. بعضی از این دیتاست‌ها حتی به‌صورت روزانه آپدیت می‌شن و می‌تونین از اون‌ها برای تحلیل‌های عمیق‌تر استفاده کنین.👇


1️⃣ دیتاست سهام S&P 500 (آپدیت روزانه)

📎 لینک: S&P 500 Stock


2️⃣ دیتاست وام‌ها و بدهی‌ها

📎 لینک: Loans & Liability


3️⃣ دیتاست استفاده مکرر از کارت اعتباری

📎 لینک: Credit Card Spending Habits


4️⃣ دیتاست پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها

📎 لینک: Company Bankruptcy Prediction


5️⃣ دیتاست طبقه‌بندی امتیاز اعتباری

📎 لینک: Credit score classification


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

🧰 26 ابزار طلایی برای ارتقای کارایی Pandas
⬅️ بخش دوم


👨🏻‍💻 تا حالا شده فکر کنی از Pandas درست و حسابی استفاده نمی‌کنی؟ با اینکه این کتابخانه قدرتمند بین دیتا ساینتیست‌ها بسیار پرطرفداره، ولی بیشتر کاربران از توانایی‌هاش بی‌خبرن!

✅ این ابزارها می‌تونن کارهایی مثل نمایش بهتر دیتاها، آنالیز دقیق‌تر، پردازش سریع‌تر و کلی قابلیت دیگه رو به Pandas اضافه کنن. با کمک این ابزارها، انگار داری از Pandas به یه روش خیلی پیشرفته‌تر و بهتر استفاده می‌کنی.

📄 اگه شروع به استفاده ازشون کنی، قطعاً کار با Pandas برات تبدیل به یه تجربه منحصر به فرد میشه! اینا ابزارهایی هستن که کافیه فقط یک بار امتحانشون کنی تا متوجه بشی چقدر می‌تونن کارتو آسون‌تر و حرفه‌ای‌تر کنن.👌


1️⃣ ابزار Pandas Alive

⏪ با این ابزار می‌تونی از دیتافریم‌هات نمودارهای متحرک و جذاب بسازی.


2️⃣ ابزار Skimpy

⏪ ابزاری برای بهبود و قوی‌تر کردن متد describe().


3️⃣ ابزار Pandas-log

⏪ با این ابزار می‌تونی مراحل پردازش دیتا رو به ترتیب ببینی و راحت‌تر دیباگ کنی.


4️⃣ ابزار tsflex

⏪ این ابزار برای پردازش سری‌های زمانی و استخراج ویژگی‌هاشون طراحی شده.


5️⃣ ابزار pandas-profiling

⏪ با یه خط کد می‌تونی گزارش کامل و جامع EDA از دیتات بگیری.


6️⃣ ابزار Mars

⏪ یه فریمورک بر پایه تنسور هست که برای مقیاس‌گذاری numpy، pandas و scikit-learn استفاده می‌شه.


7️⃣ ابزار nptyping

⏪ این ابزار بهت کمک می‌کنه که Type Hintها رو برای دیتافریم‌ها به کار ببری.


8️⃣ ابزار popmon

⏪ با این ابزار می‌تونی پروفایل دیتا رو بررسی کنی و از پایداریش مطمئن بشی.


9️⃣ ابزار Gspread-pandas

⏪ با این ابزار می‌تونی از طریق دیتافریم‌ها با گوگل‌شیت کار کنی.


1️⃣ ابزار pdpipe

⏪ بهت کمک می‌کنه که پایپ‌لاین‌های pandas رو راحت‌تر و سریع‌تر بسازی.


1️⃣ ابزار PrettyPandas

⏪ با این ابزار می‌تونی خروجی‌های دیتافریم رو شیک‌تر و زیباتر ببینی.


1️⃣ ابزار Dora

⏪ یه API برای تمیز کردن دیتا، پردازش، انتخاب ویژگی و نمایش هست.


1️⃣ ابزار Pandapy

⏪ این ابزار سرعت numpy رو با ظرافت و انعطاف‌پذیری pandas ترکیب می‌کنه.

📣 دسترسی به بخش اول


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

🔰 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