PythonForDataScience _ @DataPlusScience.pdf
212.3 KB
Python For Data Science Cheat Sheet For Beginners
برگه تقلب! مروری پایتون مقدماتی
#Cheat_sheet
#Python
منبع: DataCamp
@Data➕Science
برگه تقلب! مروری پایتون مقدماتی
#Cheat_sheet
#Python
منبع: DataCamp
@Data➕Science
هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
PythonForDataScience _ @DataPlusScience.pdf
NumPy Cheat Sheet _ @DataPlusScience.pdf
649.4 KB
NumPy Cheat Sheet
برگه تقلب! مروری کتابخانه نامپای
#Cheat_sheet
#Python #Numpy
منبع: DataCamp
@Data➕Science
برگه تقلب! مروری کتابخانه نامپای
#Cheat_sheet
#Python #Numpy
منبع: DataCamp
@Data➕Science
هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
PythonForDataScience _ @DataPlusScience.pdf
Pandas Cheat Sheet _ @DataPlusScience.pdf
548.9 KB
Pandas Cheat Sheet for Data Science in Python
برگه تقلب! مروری کتابخانه پانداس
#Cheat_sheet
#Python #Pandas
منبع: DataCamp
@Data➕Science
برگه تقلب! مروری کتابخانه پانداس
#Cheat_sheet
#Python #Pandas
منبع: DataCamp
@Data➕Science
هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
PythonForDataScience _ @DataPlusScience.pdf
Matplotlib Cheat Sheet _ @DataPlusScience .pdf
224.7 KB
Matplotlib Cheat Sheet: Plotting in Python
برگه تقلب! آموزشی کتابخانه مَت پِلات برای مصورسازی
#Cheat_sheet
#Python #Matplotlib
منبع: DataCamp
@Data➕Science
برگه تقلب! آموزشی کتابخانه مَت پِلات برای مصورسازی
#Cheat_sheet
#Python #Matplotlib
منبع: DataCamp
@Data➕Science
✅ اتمسفر #پایتون: ابزارهای تحلیل داده
این تصویر مجموعهای از مهمترین ابزارها و کتابخانههای پایتون را نشان میدهد که برای تحلیل داده، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP)، وب اسکرپینگ و... استفاده میشوند:
🛠 دادهکاوی: Pandas، Vaex، NumPy
📊 پایگاه داده: Koalas، Dask
🤖 یادگیری ماشین: TensorFlow، PyTorch، Scikit-Learn، XGBoost
📈 بصریسازی: Matplotlib، Seaborn، Plotly
📅 سریهای زمانی: Prophet، AutoTS
🗣 پردازش زبان طبیعی: spaCy، NLTK، BERT
📊 تحلیل آماری: SciPy، Statsmodels
🌐 وب اسکرپینگ: BeautifulSoup، Selenium، Scrapy
#Python #DataScience #MachineLearning #NLP #WebScraping #DataVisualization
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
این تصویر مجموعهای از مهمترین ابزارها و کتابخانههای پایتون را نشان میدهد که برای تحلیل داده، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP)، وب اسکرپینگ و... استفاده میشوند:
🛠 دادهکاوی: Pandas، Vaex، NumPy
📊 پایگاه داده: Koalas، Dask
🤖 یادگیری ماشین: TensorFlow، PyTorch، Scikit-Learn، XGBoost
📈 بصریسازی: Matplotlib، Seaborn، Plotly
📅 سریهای زمانی: Prophet، AutoTS
🗣 پردازش زبان طبیعی: spaCy، NLTK، BERT
📊 تحلیل آماری: SciPy، Statsmodels
🌐 وب اسکرپینگ: BeautifulSoup، Selenium، Scrapy
#Python #DataScience #MachineLearning #NLP #WebScraping #DataVisualization
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
👍6❤2🔥1
@DataPluScience__How to become a Data Analytst.pdf
11.4 MB
📊 نقشه راه تحلیلگر داده (Data Analyst Roadmap)
این داکیومنت، نقشه راهی جامع برای یادگیری مهارتهای کلیدی و فنی مورد نیاز تحلیلگران داده است. هر صفحه مراحل یادگیری و منابع مرتبط را توضیح میدهد.
📄 ساختار کلی هر صفحه:
معرفی مهارت یا مرحله: هر صفحه با توضیح کوتاهی درباره یکی از مراحل یادگیری یا مهارتهای مورد نیاز شروع میشود.
منابع آموزشی: لینک به دورههای آنلاین و ابزارهای یادگیری (مثل Coursera، Udacity).
تمرین و پروژههای عملی: پیشنهاد تمرینهای عملی یا کار با مجموعهدادههای واقعی برای تقویت مهارتها.
🔧 مهارتهایی که در داکیومنت به آن ها اشاره شده است:
تحلیل داده (Data Analytics)
SQL و Python
مصورسازی داده (Data Visualization)
پروژههای عملی با دادههای واقعی
مهارتهای نرم (ارتباطات، تفکر انتقادی)
آمادهسازی برای مصاحبه و بازار کار
📢 #تحلیل_داده #SQL #Python #مصورسازی_داده #مهارتهای_نرم #پروژه_عملی #مصاحبه
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
این داکیومنت، نقشه راهی جامع برای یادگیری مهارتهای کلیدی و فنی مورد نیاز تحلیلگران داده است. هر صفحه مراحل یادگیری و منابع مرتبط را توضیح میدهد.
📄 ساختار کلی هر صفحه:
معرفی مهارت یا مرحله: هر صفحه با توضیح کوتاهی درباره یکی از مراحل یادگیری یا مهارتهای مورد نیاز شروع میشود.
منابع آموزشی: لینک به دورههای آنلاین و ابزارهای یادگیری (مثل Coursera، Udacity).
تمرین و پروژههای عملی: پیشنهاد تمرینهای عملی یا کار با مجموعهدادههای واقعی برای تقویت مهارتها.
🔧 مهارتهایی که در داکیومنت به آن ها اشاره شده است:
تحلیل داده (Data Analytics)
SQL و Python
مصورسازی داده (Data Visualization)
پروژههای عملی با دادههای واقعی
مهارتهای نرم (ارتباطات، تفکر انتقادی)
آمادهسازی برای مصاحبه و بازار کار
📢 #تحلیل_داده #SQL #Python #مصورسازی_داده #مهارتهای_نرم #پروژه_عملی #مصاحبه
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
👍6🔥2
Starting_Data_Analytics_with_Generative_AI_and_Python{Artur_Guja.pdf
15.5 MB
📚 معرفی کتاب Starting Data Analytics with Generative AI and Python
کتاب جدید بهصورت عملی نشان میدهد چگونه هوش مصنوعی مولد (Generative AI) میتواند در مسیر تجزیهوتحلیل دادهها بهکار رود؛ از تعریف مسئله و تضمین کیفیت دادهها تا تحلیل، تفسیر نتایج، پردازش متنی (text mining) و بهینهسازی عملکرد. نویسنده تأکید میکند که هدف این تکنولوژی جایگزینی تحلیلگر داده نیست، بلکه بهعنوان یک همکار هوشمند در طراحی مسیر تحلیلی، نوشتن کد و شرح خروجیها عمل میکند. با مطالعه این کتاب میتوانید روشهای ترکیب AI مولد با Python را برای ارتقاء کیفیت و سرعت پروژههای دیتا علمی خود بهکار ببرید.
#کتاب #Python
کتاب جدید بهصورت عملی نشان میدهد چگونه هوش مصنوعی مولد (Generative AI) میتواند در مسیر تجزیهوتحلیل دادهها بهکار رود؛ از تعریف مسئله و تضمین کیفیت دادهها تا تحلیل، تفسیر نتایج، پردازش متنی (text mining) و بهینهسازی عملکرد. نویسنده تأکید میکند که هدف این تکنولوژی جایگزینی تحلیلگر داده نیست، بلکه بهعنوان یک همکار هوشمند در طراحی مسیر تحلیلی، نوشتن کد و شرح خروجیها عمل میکند. با مطالعه این کتاب میتوانید روشهای ترکیب AI مولد با Python را برای ارتقاء کیفیت و سرعت پروژههای دیتا علمی خود بهکار ببرید.
📊 Data➕Science 🇮🇷 — هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#کتاب #Python