هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
پانزده ابزار برتر علم داده برای یادگیری در سال 2020 مطالعه بیشتر @DataPlusScience
15 ابزار کاربردی علمداده جهت یادگیری در سال 2020
انتخاب مسیر یادگیری درست براساس آخرین روندهای تکنولوژی و نیازهای بازار یکی از الزامات موفقیت در هر فیلدکاری هست. در ادامه برترین ابزارهای پیشنهادی جهت کسب موفقیت در فیلدکاری Data Science که توسط وبسایت springboard ارائه شده را معرفی میکنیم.
قابل ذکر است با توجه به تفاوت بازارکار ایران با سایر کشورها برخی از ابزارها با علامت * بعنوان جایگزین موارد پیشنهادی این سایت معرفی شدهاند.
زبان برنامهنویسی:
▪️Python
▪️R
ابزارهای یادگیری ماشین:
▪️Scikit Learn
▪️Weka
* در میان نرمافزارهای دادهکاوی در مقابل Weka پیشنهاد به یادگیری ابزارهایی همانند Knime, RapidMiner یا IBM Spss Modeler است.
فریمورکهای یادگیری عمیق:
▪️TensorFlow
▪️Keras
▪️Pythorch
ابزارهای تحلیل کلانداده:
▪️Apache Spark
▪️Hadoop MapReduce
* در حوزه تحلیل تحلیل کلانداده با توجه به وجود برخی محدویتهای پردازشی در معماری Map Reduce پیشنهاد استفاده از کتابخانههای تحلیلی Apache Spark هست.
کتابخانههای مصورسازی:
▪️Matplotlib
▪️Seaborn
*ابزارهای هوش تجاری
▪️Power BI
▪️Tableau
▪️Qlik
اجرای Interactive پروژههای علمداده:
▪️Jupyter Notebook
پینوشت:
◾️سوالات متعددی پیرامون نحوه یادگیری ابزارها پرسیده میشود. قطعا بهترین منابع یادگیری در هر یک از ابزارهای پیشنهادی شرکت در دورههای آنلاین برترین دانشگاههای جهان در وبسایتهای Lynda, Udemy, Edx, Coursera و... هست.
◾️اگر در زبان انگلیسی ضعیف هستید قبل از یادگیری هر ابزار پیشنهاد میکنم برروی کسب این مهارت توجه ویژه نمایید تا پس از یادگیری آن بتوانید در بروزترین دورهها و منابع آموزشی شرکت نمایید.
📝 محمدرضا محتاط @dataanalysis
t.me/DataPlusScience/934
انتخاب مسیر یادگیری درست براساس آخرین روندهای تکنولوژی و نیازهای بازار یکی از الزامات موفقیت در هر فیلدکاری هست. در ادامه برترین ابزارهای پیشنهادی جهت کسب موفقیت در فیلدکاری Data Science که توسط وبسایت springboard ارائه شده را معرفی میکنیم.
قابل ذکر است با توجه به تفاوت بازارکار ایران با سایر کشورها برخی از ابزارها با علامت * بعنوان جایگزین موارد پیشنهادی این سایت معرفی شدهاند.
زبان برنامهنویسی:
▪️Python
▪️R
ابزارهای یادگیری ماشین:
▪️Scikit Learn
▪️Weka
* در میان نرمافزارهای دادهکاوی در مقابل Weka پیشنهاد به یادگیری ابزارهایی همانند Knime, RapidMiner یا IBM Spss Modeler است.
فریمورکهای یادگیری عمیق:
▪️TensorFlow
▪️Keras
▪️Pythorch
ابزارهای تحلیل کلانداده:
▪️Apache Spark
▪️Hadoop MapReduce
* در حوزه تحلیل تحلیل کلانداده با توجه به وجود برخی محدویتهای پردازشی در معماری Map Reduce پیشنهاد استفاده از کتابخانههای تحلیلی Apache Spark هست.
کتابخانههای مصورسازی:
▪️Matplotlib
▪️Seaborn
*ابزارهای هوش تجاری
▪️Power BI
▪️Tableau
▪️Qlik
اجرای Interactive پروژههای علمداده:
▪️Jupyter Notebook
پینوشت:
◾️سوالات متعددی پیرامون نحوه یادگیری ابزارها پرسیده میشود. قطعا بهترین منابع یادگیری در هر یک از ابزارهای پیشنهادی شرکت در دورههای آنلاین برترین دانشگاههای جهان در وبسایتهای Lynda, Udemy, Edx, Coursera و... هست.
◾️اگر در زبان انگلیسی ضعیف هستید قبل از یادگیری هر ابزار پیشنهاد میکنم برروی کسب این مهارت توجه ویژه نمایید تا پس از یادگیری آن بتوانید در بروزترین دورهها و منابع آموزشی شرکت نمایید.
📝 محمدرضا محتاط @dataanalysis
t.me/DataPlusScience/934
Telegram
Data ➕ Science
پانزده ابزار برتر علم داده برای یادگیری در سال 2020
مطالعه بیشتر
@DataPlusScience
مطالعه بیشتر
@DataPlusScience
💡 مروری بر تفاوتهای هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده
An overview of difference between data science, machine learning, and AI
Source
@DataPlusScience
An overview of difference between data science, machine learning, and AI
Source
@DataPlusScience
Forwarded from هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎞 نمایش تبلیغ حین پخش ویدیوهای یوتیوب و پلتفرم های مشابه به امری رایج تبدیل شده اما چینی ها روش کاملا متفاوت و جالبی برای اینکار در پیش گرفته اند.
🔸«تنسنت»، که بر بخش بزرگی از بازار IT چین سیطره دارد، به جای ایجاد وقفه در نمایش ویدیوها تصمیم گرفته با استفاده از #هوش_مصنوعی سوژههایی را که در خود ویدیو وجود دارد، به مکانی برای نمایش تبلیغات تبدیل کند. برای مثال اگر بازیگر در حال نوشیدن چای یا قهوه است، در پلتفرم ویدیویی تنسنت تبلیغ روی ماگ به نمایش در می آید./دیجیاتو
🔸نمونههایی از پیادهسازی هوشمند این ایده را در ویدئو بالا ببینید
👈{عضویت در کانال} 👉
🔸«تنسنت»، که بر بخش بزرگی از بازار IT چین سیطره دارد، به جای ایجاد وقفه در نمایش ویدیوها تصمیم گرفته با استفاده از #هوش_مصنوعی سوژههایی را که در خود ویدیو وجود دارد، به مکانی برای نمایش تبلیغات تبدیل کند. برای مثال اگر بازیگر در حال نوشیدن چای یا قهوه است، در پلتفرم ویدیویی تنسنت تبلیغ روی ماگ به نمایش در می آید./دیجیاتو
🔸نمونههایی از پیادهسازی هوشمند این ایده را در ویدئو بالا ببینید
👈{عضویت در کانال} 👉
Forwarded from هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🔴 انجمن علمی مهندسی صنایع دانشگاه تهران برگزار میکند:
🚨 #رویداد رایگان «تجربیات علم داده در صنعت»
🔶 محوریت صنایع و حوزه های مورد بررسی: زنجیره تامین، بازاریابی و مدیریت ارتباط با مشتری، کسب و کار های آنلاین، مدیریت و کنترل کیفیت، تحلیل داده های بزرگ و اینترنت اشیا
✅ پنجشنبه 12 دی ماه 1398
🏢پردیس فنی شماره 2، ساختمان مرکزی، آمفی تئاتر ساختمان مرکزی
ثبت نام:
https://evnd.co/ZJTPX
👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot
🚨 #رویداد رایگان «تجربیات علم داده در صنعت»
🔶 محوریت صنایع و حوزه های مورد بررسی: زنجیره تامین، بازاریابی و مدیریت ارتباط با مشتری، کسب و کار های آنلاین، مدیریت و کنترل کیفیت، تحلیل داده های بزرگ و اینترنت اشیا
✅ پنجشنبه 12 دی ماه 1398
🏢پردیس فنی شماره 2، ساختمان مرکزی، آمفی تئاتر ساختمان مرکزی
ثبت نام:
https://evnd.co/ZJTPX
👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot
چالشهای اصلی در علم داده
Top challenges faced in Data Science
1. داده های کثیف
2. کمبود متخصصان علم داده
3. عدم پشتیبانی مدیریتی/ مالی
4. فقدان سؤال واضح برای پاسخ گوئی (با علم داده)
5. عدم دسترسی به داده های موجود
6. عدم استفاده از نتایج برآمده از علم داده توسط تصمیمگیران
و...
مطالعه بیشتر
@Data➕Science
Top challenges faced in Data Science
1. داده های کثیف
2. کمبود متخصصان علم داده
3. عدم پشتیبانی مدیریتی/ مالی
4. فقدان سؤال واضح برای پاسخ گوئی (با علم داده)
5. عدم دسترسی به داده های موجود
6. عدم استفاده از نتایج برآمده از علم داده توسط تصمیمگیران
و...
مطالعه بیشتر
@Data➕Science
@DataPlusScience_The-Ultimate-Learning-Path-for-Data-science.png
832.5 KB
💡 نقشهای متفاوت متخصصان علم داده در صنعت
Important Job Roles in Data Science Industry Today
مطالعه بیشتر
👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot
Important Job Roles in Data Science Industry Today
مطالعه بیشتر
👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot
هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
شهادت مظلومانه سپهبد شهید قاسم سلیمانی را تسلیت عرض میکنیم. @Data➕Science
یکی از شاخههای کاربردی علمداده، #متن_کاوی میباشد. دو تصویر فوق حاصل تحلیل هشتگها و احساسات توئیتهای فارسی منتشر شده در سه روز اخیر بوده و بیانگر این موضوع است که سراسر ایران از این واقعه خشمگین بوده و منتظر انتقام میباشند.
#textmining #Sentiment_Analysis
پن: منبع تصاویر فوق سایت tagminer.ir میباشد.
@DataPlusScience
#textmining #Sentiment_Analysis
پن: منبع تصاویر فوق سایت tagminer.ir میباشد.
@DataPlusScience
♨️ از طریق این لینک میتونید به تمامی محتوای آموزشی سایت #لیندا دسترسی داشته باشید و بصورت رایگان دانلودش کنید.
✅ کافیه لینک مربوط به دوره مدنظرتون رو توی باکس جستجو وارد کنید و از طریق لینکهای تولیدی اقدام به دانلود محتوا بکنید!
Link: http://free-premium.ir/Lynda/index.php
@Data➕Science
📩 ارتباط با ما : @Contact2Mebot
✅ کافیه لینک مربوط به دوره مدنظرتون رو توی باکس جستجو وارد کنید و از طریق لینکهای تولیدی اقدام به دانلود محتوا بکنید!
Link: http://free-premium.ir/Lynda/index.php
@Data➕Science
📩 ارتباط با ما : @Contact2Mebot
The 5 Basic Statistics Concepts Data Scientists Need to Know
👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot
👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot
هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
The 5 Basic Statistics Concepts Data Scientists Need to Know 👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot
کتاب "آمار کاربردی برای دانشمندان داده: ۵۰ مفهوم ضروری"
Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts
این کتاب به بیان مختصر و کاربردی مهمترین مفاهیم آماری مورد نیاز برای دانشمندان علم داده پرداخته است.
👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot
Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts
این کتاب به بیان مختصر و کاربردی مهمترین مفاهیم آماری مورد نیاز برای دانشمندان علم داده پرداخته است.
👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot
هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
کتاب "آمار کاربردی برای دانشمندان داده: ۵۰ مفهوم ضروری" Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts این کتاب به بیان مختصر و کاربردی مهمترین مفاهیم آماری مورد نیاز برای دانشمندان علم داده پرداخته است. 👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot
Practical_Statistics_for_Data_Scientists.pdf
2.6 MB
کتاب "آمار کاربردی برای دانشمندان داده: ۵۰ مفهوم ضروری"
Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts
این کتاب به بیان مختصر و کاربردی مهمترین مفاهیم آماری مورد نیاز برای دانشمندان علم داده پرداخته است.
👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot
Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts
این کتاب به بیان مختصر و کاربردی مهمترین مفاهیم آماری مورد نیاز برای دانشمندان علم داده پرداخته است.
👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot
Forwarded from هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
معرفی تعدادی از کتابخانههای برتر پایتون در حوزه علم داده
کتابخانه Scikit-learn: کتابخانه Scikit-learn یکی از محبوبترین کتابخانههای یادگیری ماشین در پایتون است. این کتابخانه از طیف وسیعی از الگوریتمهای طبقهبندی و خوشهبندی و… پشتیبانی میکند.
کتابخانه NumPy: با استفاده از این کتابخانه امکان استفاده از آرایهها، ماتریسهای بزرگ چند بعدی و استفاده از تابعهای ریاضیاتی سطح بالا در پروژههای علمداده فراهم میشود.
کتابخانه Pandas: جهت کار با دادههای ساختاریافته و آمادهسازی دادگان از این کتابخانه محبوب استفاده میشود.
کتابخانه Matplotlib: کتابخانه Matplotlib جز معروفترین کتابخانههای پایتون در حوزه Data Visualization است.
کتابخانه Seaborn: کتابخانه دیگر مطرح در حوزه مصورسازی دادهها در پایتون Seaborn است. طیف وسیعی از نمودارها در این کتابخانه پشتیانی میشود.
کتابخانه Tensorflow: جهت پیادهسازی مدلهای مبتنی بر یادگیری عمیق بر فریمورک تسنورفلو در زبان پایتون از کتابخانه Tensorflow میتوانید استفاده کنید.
کتابخانه Theano: از دیگر کتابخانه مطرح حوزه یادگیری عمیق میتوان به لایبرری Theano اشاره کرد. کتابخانه Keras نیز با توجه به قابلیتهای بالا آن نیز در حوزه یادگیری عمیق سهولت و کارایی بسیار بالایی دارد.
👈{عضویت در کانال}👉
کتابخانه Scikit-learn: کتابخانه Scikit-learn یکی از محبوبترین کتابخانههای یادگیری ماشین در پایتون است. این کتابخانه از طیف وسیعی از الگوریتمهای طبقهبندی و خوشهبندی و… پشتیبانی میکند.
کتابخانه NumPy: با استفاده از این کتابخانه امکان استفاده از آرایهها، ماتریسهای بزرگ چند بعدی و استفاده از تابعهای ریاضیاتی سطح بالا در پروژههای علمداده فراهم میشود.
کتابخانه Pandas: جهت کار با دادههای ساختاریافته و آمادهسازی دادگان از این کتابخانه محبوب استفاده میشود.
کتابخانه Matplotlib: کتابخانه Matplotlib جز معروفترین کتابخانههای پایتون در حوزه Data Visualization است.
کتابخانه Seaborn: کتابخانه دیگر مطرح در حوزه مصورسازی دادهها در پایتون Seaborn است. طیف وسیعی از نمودارها در این کتابخانه پشتیانی میشود.
کتابخانه Tensorflow: جهت پیادهسازی مدلهای مبتنی بر یادگیری عمیق بر فریمورک تسنورفلو در زبان پایتون از کتابخانه Tensorflow میتوانید استفاده کنید.
کتابخانه Theano: از دیگر کتابخانه مطرح حوزه یادگیری عمیق میتوان به لایبرری Theano اشاره کرد. کتابخانه Keras نیز با توجه به قابلیتهای بالا آن نیز در حوزه یادگیری عمیق سهولت و کارایی بسیار بالایی دارد.
👈{عضویت در کانال}👉
زهرا(س) شدی که نام علی(ع) را عَلَم کنی
پنهان شدی که هر دو جهان را حرم کنی
🏴 فرا رسیدن سالروز شهادت حضرت فاطمهی زهرا (سلام الله علیها) تسلیت باد
@DataPlusScience
پنهان شدی که هر دو جهان را حرم کنی
🏴 فرا رسیدن سالروز شهادت حضرت فاطمهی زهرا (سلام الله علیها) تسلیت باد
@DataPlusScience
Forwarded from هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
An_overview_of_key_companies,_resources.pdf
322.9 KB
An overview of key companies, resources and tools in data science
جدول تناوبی علمداده!
این جدول که توسط دیتاکمپ طراحی شده است به معرفی اصلیترین برگزارکنندگان دورهها،کنفرانسها،مسابقات،زبان برنامهنویسی، ابزارهای مصورسازی، انجمنها، ابزارها و الگوریتمهای علمداده میپردازد.
👈{عضویت در کانال} 👉 | | 📩 : @Contact2Mebot
جدول تناوبی علمداده!
این جدول که توسط دیتاکمپ طراحی شده است به معرفی اصلیترین برگزارکنندگان دورهها،کنفرانسها،مسابقات،زبان برنامهنویسی، ابزارهای مصورسازی، انجمنها، ابزارها و الگوریتمهای علمداده میپردازد.
👈{عضویت در کانال} 👉 | | 📩 : @Contact2Mebot