Data Science | علم داده

🔥🚀 با یادگیری ماشین، آینده را کدنویسی کن! 🤖💡

آیا می‌خواهید به دنیای هوش مصنوعی ورود کنید و با داده‌ها معجزه کنید؟ ✨📊
دوره یادگیری ماشین با پایتون فرصتی استثنایی برای یادگیری از صفر تا پیشرفته!

🎯 چرا این دوره؟
✅ یادگیری عمیق و کاربردی با پروژه‌های واقعی 🛠️
✅ از مفاهیم پایه تا مدل‌های پیشرفته 🤓
✅ مناسب برای ورود به بازار کار علوم داده و AI 💼

⏳ فرصت رو از دست نده! همین الان ثبت‌نام کن!
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید↙️
https://B2n.ir/z73050
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
☎️مشاوره و ثبت نام
02167641999
📲مشاوره تلگرام
09222477250
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

✏️ 10 پرامپت فوق العاده ChatGPT
✅ برای پروژه‌ها و کارهای روزمره علوم داده

👨🏻‍💻 تو این مدتی که ChatGPT اومده، کلی به من توی پروژه‌های دیتا ساینس کمک کرده. توی بعضی از مراحل پروژه واقعا نمی‌دونستم دقیقاً باید از کجا شروع کنم یا چه ابزاری برای رفع مشکل مناسب‌تره.

🖋 حالا یه لیست ده‌تایی از پرامپت‌هایی که خیلی این مدت بهم کمک کردن رو آماده کردم و اینجا براتون گذاشتم. هر کدوم یه بخش از مراحل انجام پروژه‌های دیتا ساینس رو پوشش میدن و توی چالش‌های پروژه‌ها خیلی بهتون کمک می‌کنن.


🔢 بررسی و پاکسازی داده‌ها: وقتی نمی‌دونین داده‌ها رو چطور بررسی کنین یا چجوری مقادیر گم‌شده و ناهنجاری‌ها رو رفع کنین، از این پرامپت استفاده کنین.


✍️ "Given this dataset summary: [خلاصه اطلاعات دیتاست], suggest methods to explore and clean the data. Include techniques for handling missing values and outliers."


🔢 مهندسی ویژگی‌ها: ایده‌هایی برای ساخت ویژگی‌های جدید و بهینه کردن مدل‌هاتون.


✍️ "Suggest advanced feature engineering techniques for a dataset related to [موضوع موردنظر مثل پیش‌بینی ترک مشتری]. Include ideas for creating new variables."



🔢 انتخاب مدل مناسب: شناسایی مدل‌های مناسب با تمام مزایا و معایبشون.


✍️ "What are the best machine learning models for [نوع مسئله مثل طبقه‌بندی]? Provide pros, cons, and use cases for each."


🔢 ارزیابی عملکرد مدل: شناخت دقیق روش‌های ارزیابی مدل‌ها.


✍️ "Explain the most effective methods to evaluate the performance of a [نوع مدل] for [وظیفه مثل طبقه‌بندی تصاویر]. Include key metrics and their interpretation."


🔢 ایده‌های مصورسازی داده‌ها: مناسب برای وقتی که می‌خواین گزارش‌های شفاف و جذاب ارائه بدین.


✍️ "Recommend visualization techniques to present findings from [نوع داده مثل فروش]. Suggest specific charts or graphs for maximum clarity."


🔢 تحلیل آماری: به‌ راحتی فرضیاتتون رو تست کنین و تحلیل‌های آماری دقیق داشته باشین.


✍️ "How can I perform statistical analysis to test the hypothesis: [فرضیه موردنظر]? Include steps and the statistical tests to use."


🔢 خودکارسازی جریان‌های داده: اگه می‌خواین کلی از زمان‌تون رو صرفه‌جویی کنین، این پرامپت خیلی کاربردیه.


✍️ "Outline a plan to automate data collection, cleaning, and storage for a [نوع پروژه]. Suggest tools and techniques for efficiency."


🔢 تشخیص ناهنجاری‌ها: مناسب برای کشف موارد غیرعادی و مشکلات احتمالی توی داده‌هاتون.


✍️ "What methods can I use to detect anomalies in [نوع داده مثل ترافیک شبکه]? Explain the process and algorithms suitable for this task."


🔢 تحلیل سری‌های زمانی: اگر با داده‌های زمان‌محور کار می‌کنین، این پرامپت کاربردیه.


✍️ "Guide me through building a predictive model for time series data, specifically for forecasting [متریک مثل قیمت سهام]. Include preprocessing steps and algorithms."


🔢 پردازش زبان طبیعی: برای تحلیل داده‌های متنی، مثل تحلیل احساسات یا استخراج اطلاعات کلیدی.


✍️ "Explain how to process and analyze textual data for [کاربرد مثل تحلیل احساسات]. Suggest tools, libraries, and workflows for an end-to-end solution."



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

🔹 تنها نقشه راهی که برای یادگیری «پایتون برای علم داده» نیاز داری! + به همراه نسخه فارسی 🐍


👩🏻‍💻 پایتون مهم‌ترین مهارتیه که یه دیتا ساینتیست باید بلد باشه! خبر خوب اینه که لازم نیست برای یادگیریش کلی پول بدی و توی بوت‌کمپ‌های مختلف یا دانشگاه ثبت‌نام کنی!


✏️ داستان من: وقتی وارد دنیای علوم داده شدم، هیچی از پایتون نمی‌دونستم.
رفتم سراغ کلی مصاحبه شغلی برای کار تو حوزه دیتا ساینس... ولی همه رو رد شدم!

💸 اون موقع بود که فهمیدم اگه واقعاً بخوام یه دیتا ساینتیست بشم، باید پایتون رو کامل یاد بگیرم. ولی مشکل این بود که نه پول بوت‌کمپ داشتم، نه وقت دانشگاه رفتن.
پس خودم دست‌به‌کار شدم و بهترین روش یادگیری رو پیدا کردم!🤓


✔️ از ترکیب این ۳ روش ساده استفاده کردم:

1️⃣ این نقشه راه یادگیری پایتون
2️⃣ یادگیری با DataCamp
3️⃣ تمرین و پروژه‌سازی توی Jupyter Notebook


🗺 نقشه راه یادگیری پایتون برای علوم داده:

🔢 مفاهیم پایه‌ی پایتون

❗️ مهم‌ترین قدمه! اگه این مرحله رو رد کنی، بعداً به مشکل می‌خوری.

✔️ متغیرها و انواع داده: ()type(), int(), float(), str(), list(), dict

✔️ ساختارهای کنترلی: ()if-elif-else, for, while, range

✔️ توابع و آرگومان‌ها: def, return, args

✔️ لیست کامپرهنشن: [expression for item in iterable if condition]

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 پردازش و پاک‌سازی داده‌ها

❗️ اگه داده‌هات تمیز نباشه، مدل‌هات به درد نمی‌خوره!

✔️ پاک‌سازی داده‌ها: ()df.dropna(), df.fillna(), df.drop_duplicates(), df.replace

✔️ ادغام و تغییر شکل داده: ()pd.merge(), df.pivot(), df.melt

✔️ گروه‌بندی و تجمیع: ()df.groupby(), df.agg

📣 چک‌پوینت اول: یه پروژه پاک‌سازی داده انجام بده!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)

❗️ اینجاست که علم و هنر باهم ترکیب می‌شن!

✔️ آمار توصیفی: df.mean(), df.median(), df.mode(), df.std(), df.var(), df.min(), df.max(), df.quantile()

✔️ توزیع داده‌ها: ()df.hist(), stats.normaltest

✔️ تحلیل همبستگی: ()df.corr(), plt.imshow(), stats.pearsonr

📣 چک‌پوینت دوم: یه پروژه EDA انجام بده!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 مصورسازی داده با Matplotlib

❗️ داده‌ها وقتی دیده بشن، معنا پیدا می‌کنن!

✔️ نمودارهای پایه‌ای: ()plt.plot(), plt.scatter(), plt..bar

✔️ هیستوگرام و چگالی: ()plt.hist(), plt.kde

✔️ باکس‌پلات: ()plt.boxplot

✔️ چند نمودار در یک شکل: ()plt.subplots(), fig.add_subplot

✔️ شخصی‌سازی نمودارها: ()plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.title(), plt.legend

📣 چک‌پوینت سوم: یه پروژه بصری‌سازی داده انجام بده!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 یادگیری ماشین در پایتون

❗️ اینجا جاییه که جادو اتفاق می‌افته!

✔️ آموزش و ارزیابی مدل‌ها: ()train_test_split(), cross_val_score

✔️ مدل‌های رگرسیون: ()LinearRegression(), mean_squared_error(), r2_score

✔️ مدل‌های طبقه‌بندی: LogisticRegression(), accuracy_score(), ()confusion_matrix

✔️ خوشه‌بندی: ()KMeans

📣 چک‌پوینت چهارم: اولین مدل یادگیری ماشینت رو بساز!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔔 راستی، من کل پایتون رو با DataCamp یاد گرفتم و شدیداً پیشنهادش می‌کنم!👇


🔗 همه‌ این موارد رو یه‌جا یاد بگیر: DataCamp

🔗 نسخه فارسی «پایتون برای علم داده»: PDF



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

🥇 جامع ترین مخزن مسابقات Kaggle + راه حل
✅ دسترسی به تمام پروژه‌های Kaggle
🗓 آپدیت فوریه 2025


👨🏻‍💻 فرید رشیدی دکترای علوم کامپیوتر یک مخزن فوق العاده به نام Kaggle Solutions ایجاد کرده که یه گنجینه ناب برای همه‌یِ متخصصای علوم داده، مهندسای یادگیری ماشین و پژوهشگرای این حوزه است.

🖊 این لیست تقریباً تمام راه‌حل‌ها، پروژه‌ها و ایده‌های موجود در Kaggle رو پوشش میده و به محض اتمام یک مسابقه جدید به روز میشه.🤞


✏️ این مجموعه تا الان شامل 638 رقابت + راه حل میشه که تا 5 فوریه 2025 آپدیت شده است.

✅ برای دسترسی به این مخزن فوق العاده می‌تونید از لینک زیر استفاده کنین:👇


┌ 💸 Kaggle Solutions
└ 💰 Website



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

🔸 مقایسه 8 کتابخونه DataFrame روی یک میلیارد ردیف داده!


👨🏻‍💻 من ۸ تا جایگزین Pandas رو روی یک میلیارد ردیف داده تست کردم، هم روی فایل‌های CSV و هم Parquet.

✏️ نتیجه؟ FireDucks بهترین عملکرد رو داشت! یه جایگزین کاملاً بهینه‌شده برای Pandas که فقط با یه خط تغییر می‌تونی ازش استفاده کنی:


❌ این خط رو حذف کن:

import pandas as pd

✅ و اینو جایگزین کن:

import fireducks.pandas as pd


✅ تمومه! همون کدهای Pandas، ولی خیلی سریع‌تر!

📣 جالب‌تر اینکه، تو بعضی موارد حتی از cuDF (کتابخونه DataFrame برای GPU) هم سریع‌تر بوده! برو تستش کن و شگفت‌زده شو!😎👇


┌ 🏳️‍🌈 FireDucks
├ ♾️ Google Colab
└ 🐱 GitHub-Repos



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