#فرصت_شغلی

یک هلدینگ صنعتی از میان فارغ التحصیلان مهندسی صنایع، مدیریت، مدیریت IT، و مهندسی نرم افزار در زمینه تحلیل کسب و کار  دعوت به همکاری می­کند.
وظایف اصلی
مدیریت و ساخت داشبورد های مدیریتی 
تجزیه و تحلیل داده‌ها و تولید گزارش‌های قابل فهم برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک
همکاری نزدیک با تیم‌های مختلف برای فهم نیازها و ارائه راهکارهای مبتنی بر داده
پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و تحلیلی برای بهبود مستمر فرآیندها و محصولات

مهارت‌های مورد نیاز
تسلط کامل به زبان برنامه‌نویسی Python
تسلط در کار با ابزارهای BI مانند Tableau یا Power BI
تجربه کار با پایگاه‌های داده
مهارت‌ در تعامل و ارتباط با اعضای تیم و ذینفعان
تسلط نسبی به زبان انگلیسی
مزایا:
·         وام
·         بیمه تکمیلی
·         بسته ها و هدایای مناسبتی
اطلاعات تماس جهت ارسال رزومه:
M.Hamedani@ehsan-group.com

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

راهنمای انتخاب نوع نمودار مصورسازی بر اساس موضوع و نوع داده

مشاهده آنلاین: data-to-viz.com

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

🌷الْحَمْدُلِلَّهِ الَّذِی جَعَلَنَا مِنَ الْمُتَمَسِّکِینَ بِوِلاَیَةِ أَمِیرِالْمُؤْمِنِینَ عَلیِّ بنِ أَبِی طالِب وَ الْأَئِمَّةِ الْمَعصومیٖن عَلَیْهِمُ السَّلاَمُ🌷

عیدالله الاکبر، عید غدیر خم بر همه شیعیان امیرالمومنین علی علیه‌السلام تبریک و تهنیت باد.


➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

نمودار جادویی گارتنر برای پلتفرم‌های تحلیل و هوش تجاری

🔍 رهبران (Leaders):
مایکروسافت، Salesforce (Tableau)
بالاترین توانایی اجرا و کامل‌ترین چشم‌انداز

🔧 چالش‌گران (Challengers):
Amazon Web Services، MicroStrategy
اجرای قوی، چشم‌انداز محدودتر

🌟 آینده‌نگران (Visionaries):
IBM، ThoughtSpot
چشم‌انداز کامل‌تر، اجرای ضعیف‌تر

🎯 بازیکنان ویژه (Niche Players):
Sisence، Zoho
توانایی اجرا و چشم‌انداز کمتر

لینک مطلب

#هوش_تجاری #تحلیل_داده #گارتنر #مایکروسافت #Tableau #AWS #IBM #ThoughtSpot #تکنولوژی_برتر #نرم_افزار_تجاری #تصمیم_گیری_داده_محور #تحول_دیجیتال #فناوری_اطلاعات #روند_فناوری

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

📈 پیش‌بینی رشد بازار هوش مصنوعی از ۲۰۲۴ تا ۲۰۳۲

🚀💡بازار هوش مصنوعی در سال‌های آینده با سرعتی خیره‌کننده رشد خواهد کرد. طبق پیش‌بینی‌ها، این بازار از ۶۳۸ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۴ به ۲۵۷۵ میلیارد دلار در سال ۲۰۳۲ خواهد رسید.


#هوش_مصنوعی #آینده_فناوری #رشد_اقتصادی #فرصت_های_شغلی #نوآوری #تحول_دیجیتال #تکنولوژی_پیشرفته #اقتصاد_دیجیتال #روند_فناوری #سرمایه_گذاری_آینده
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

📊💼 راهنمای جامع مصاحبه مهندسی داده

🔍 این فایل حاوی مجموعه‌ای ارزشمندی از سوالات رایج در مصاحبه‌های شغلی مهندسی داده به همراه پاسخ‌های تخصصی است.

🎯 مناسب برای:

داوطلبان تازه‌کار در حوزه داده
مهندسان داده با تجربه در جستجوی فرصت‌های جدید

📚 محتویات:

تعاریف پایه‌ای مهندسی داده
تفاوت‌های انبار داده و پایگاه داده عملیاتی
مهارت‌های ضروری برای مهندسان داده
سوالات پیشرفته در مورد Hadoop، ETL و دیگر ابزارهای تخصصی


#مهندسی_داده #مصاحبه_شغلی #بیگ_دیتا #هدوپ #SQL

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

🧠📊 راهنمای انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین

این تصویر، یک راهنمای جامع برای انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسته به نوع داده و مسئله‌ای که می‌خواهید حل کنید، ارائه می‌دهد. با دنبال کردن مسیرهای مشخص شده، می‌توانید بهترین الگوریتم را برای مسئله خود بیابید.

#یادگیری_ماشین #الگوریتم #داده_کاوی #هوش_مصنوعی #علم_داده #ماشین_لرنینگ

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

🧠🔍 آشنایی با اصطلاحات مهم در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

این تصویر، اصطلاحات کلیدی مرتبط با مدل‌های زبانی بزرگ را معرفی می‌کند.

مدل پایه (Foundation Model): طراحی شده برای تولید و فهم متن‌های انسانی.

ترانسفورمر (Transformer): شناخته شده به خاطر مکانیزم توجه.

پرامپتینگ (Prompting): ارائه ورودی‌های دقیق به LLM برای تولید خروجی.

طول کانتکست (Context-Length): حداکثر تعداد کلمات قابل پردازش.

آموزش چند-مثاله (Few-Shot Learning): ارائه تعداد کم مثال برای انجام وظیفه.

آموزش بدون مثال (Zero-Shot Learning): ارائه دستورالعمل‌های وظیفه بدون مثال.

رگ RAG (تولید تقویت شده با بازیابی): استفاده از اطلاعات بازیابی شده برای بهبود پاسخ‌ها.

تنظیم دقیق (Fine-Tuning): تطبیق LLM به وظیفه خاص با آموزش بیشتر.

توهم (Hallucination): تمایل به تولید اطلاعات نادرست.

#مدل_زبانی #LLM #اصطلاحات


➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

💡 خلاصه‌برگ جدید یادگیری ماشین 2024 📅

🔍 مشتمل بر :

📘 تعاریف کلی یادگیری ماشین (Machine Learning General):
تعریف تابع هدف (target function) و انواع الگوریتم‌ها (پارامتریک (Parametric) و غیرپارامتریک (Non-Parametric))

📊 روش‌های یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت (Supervised and Unsupervised Learning):
پیش‌بینی نتایج (Prediction) و یافتن ساختارهای پنهان (Hidden Patterns)

📚 مدل‌های مختلف (Types of Models):
مدل‌های تمایزی (Discriminative Models) و مولد (Generative Models)

⚖️ مقابله با بایاس و واریانس (Bias-Variance Trade-off):
تشخیص Underfitting و Overfitting

🔧 بهینه‌سازی و رگرسیون خطی (Optimization and Linear Regression):
استفاده از Gradient Descent


✏️ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #ماشین_لرنینگ #داده_کاوی #علوم_داده #یادگیری_عمیق #هوش_مصنوعی_پیشرفته #الگوریتم #تحلیل_داده

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @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

معرفی و تحلیل "رادار فناوری‌های هوش مصنوعی مولد" شرکت گارتنر را میتوانید در لینکدین بخوانید.

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

🏴 عاشورای حسینی تسلیت باد 🏴


📊 @DataPlusScience | @Data➕Science

این تصویر به دسته‌بندی و توضیح حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی (AI) می‌پردازد:

🤖 هوش مصنوعی (AI): ساخت ماشین‌هایی با رفتار هوشمند (Intelligent Behavior).

یادگیری ماشین (ML):

🏷 نظارت‌شده (Supervised Learning): آموزش با داده‌های برچسب‌دار.

🔍 بدون نظارت (Unsupervised Learning): شناسایی الگوها در داده‌های بدون برچسب.

🏆 تقویتی (Reinforcement Learning): یادگیری از طریق پاداش و مجازات.

🌐 یادگیری عمیق (Deep Learning): استفاده از شبکه‌های چندلایه (Multi-layered Networks) برای مدل‌سازی الگوهای پیچیده.

🧠 شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs): شبکه‌های چندلایه‌ای ضروری برای یادگیری عمیق

🔬 شبکه‌های عصبی (Neural Networks): مدل‌های الهام گرفته از مغز برای تشخیص الگوها.

📷 شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs): شبکه‌هایی برای شناسایی تصاویر.

🖼 هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI): ایجاد داده‌های جدید مشابه با داده‌های آموزشی، با استفاده از GANs و VAEs.

📝 مدل‌های زبان مبتنی بر ترنسفورمر: معماری‌های تخصصی برای پردازش زبان طبیعی مثل ChatGPT.

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

🌟آموزش بصری یادگیری عمیق

📘 این کتاب به شما کمک می‌کند تا به صورت بصری و بدون استفاده از فرمول‌های پیچیده ریاضی و کدنویسی، مفاهیم یادگیری عمیق را درک کنید.

🔍 مباحث شامل: شبکه‌های عصبی، رگرسیون خطی و غیرخطی، طبقه‌بندی دودویی و چندکلاسه، و...

👨‍💻 نویسنده: معر عامر، دانش‌آموخته‌ی امپریال کالج لندن و متخصص یادگیری عمیق.


#یادگیری_عمیق #کتاب_الکترونیک #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #آموزش

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

✅ ۱۰۹ سوال آمار برای علم داده

این فایل شامل ۱۰۹ سوال مهم آماری برای مصاحبه‌های شغلی در زمینه علم داده (Data Science) است. با مطالعه این سوالات می‌توانید آمادگی لازم برای سوالات رایج در مصاحبه‌های شغلی را به دست آورید.

📑 سرفصل‌های مطالب:

📊 مفاهیم آماری مهم:
اندازه‌گیری گرایش مرکزی (Measure of Central Tendency)
اندازه‌گیری پراکندگی (Measure of Dispersion)
کوواریانس و همبستگی (Covariance and Correlation)
تابع توزیع احتمالی (Probability Distribution Function)
قضیه حد مرکزی (Central Limit Theorem)
آزمون فرضیه (Hypothesis Testing)

🔍 تحلیل اکتشافی داده (EDA):
تحلیل بصری و آماری داده‌ها
شناسایی الگوها

📈 انواع داده‌ها:
داده‌های کمی (Quantitative Data)
داده‌های کیفی (Qualitative Data)

🧮 تحلیل داده‌ها:
تک‌متغیره، دومتغیره و چندمتغیره

⚠️ پرکردن داده‌های گمشده:
روش‌های ساده و پیچیده

🧑‍🏫 آمار توصیفی و استنباطی:
خلاصه‌سازی ویژگی‌های داده‌ها



➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

✅ راهنمای شروع کار در علم داده

این فایل راهنمای کامل شروع حرفه‌ای در علم داده (Data Science) است که توسط Iliya Valchanov، یکی از بنیان‌گذاران و مدرسین 365 Data Science، نوشته شده است. این #راهنما ابزارهای لازم برای ارزیابی مهارت‌ها، بررسی گزینه‌های شغلی و تصمیم‌گیری‌های مهم را ارائه می‌دهد.

📑 سرفصل‌های مطالب:

🌟 چرا #علم_داده یک حرفه مناسب است؟
📌 اهمیت علم داده
📌 استفاده‌های مختلف از علم داده

🔍 فرصت‌های شغلی برتر در علم داده:
📌 دانشمند داده (Data Scientist)
📌 تحلیلگر داده (Data Analyst)
📌 تحلیلگر هوش تجاری (BI Analyst)
📌 مهندس داده (Data Engineer)
📌 معمار داده (Data Architect)

📈 چشم‌انداز شغلی علم داده:
📌 تقاضا و رشد شغلی در علم داده

🧑‍🏫 صلاحیت‌های مورد نیاز برای موفقیت:
📌 آموزش و مهارت‌های لازم
📌 مدارک و گواهینامه‌ها

💼 راهنمایی برای یافتن شغل در علم داده:
📌 نکات #رزومه‌نویسی
📌 توصیه‌هایی برای پورتفولیو پروژه
📌 سوالات مصاحبه
📌 فرصت‌های کارآموزی


➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس

✅ آرشیو کامل علم داده

این فایل شامل آرشیو کامل آموزش‌های علم داده از سایت Daily Dose of Data Science است و شامل مقالات و مطالب مختلف در زمینه‌های گوناگون علم داده است.

📑 سرفصل‌های مطالب:

📊 یادگیری ماشین (Machine Learning):

یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
معرفی یادگیری عمیق

📉 تحلیل داده‌ها (Data Analysis):

روش‌های پیشرفته تحلیل داده
تجسم داده‌ها

🧠 یادگیری عمیق (Deep Learning):

شبکه‌های عصبی
کاربردهای یادگیری عمیق

🔍 داده‌های کلان (Big Data):

ابزارها و تکنیک‌ها
تحلیل داده‌های حجیم

📈 روش‌های آماری (Statistical Methods):

آزمون‌های فرضیه
تحلیل رگرسیون

⚙️ پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP):

تکنیک‌های پردازش متون
کاربردهای NLP

با استفاده از این آرشیو، می‌توانید دانش خود را در زمینه علم داده به طور جامع افزایش دهید.


#علم_داده #یادگیری_ماشین #تحلیل_داده #یادگیری_عمیق #داده‌های_کلان #روش‌های_آماری #پردازش_زبان_طبیعی

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس

🎯 مطالعه این کتاب به همه علاقه‌مندان Business Analytics توصیه می شود. 🎯

✅ بیش از هفتاد تکنیک تجزیه و تحلیل کسب و کار

این فایل شامل 72 ابزار ضروری برای موفقیت در تحلیل کسب و کار است که توسط James Cadle، Debra Paul و Paul Turner نوشته شده است. این تکنیک‌ها برای تحلیلگران کسب و کار (Business Analysts) ضروری هستند تا نیازهای کسب و کار را شناسایی و راه‌حل‌های عملی برای مشکلات تجاری ارائه دهند.

📑 سرفصل‌های مطالب:

📈 استراتژی کسب و کار و اهداف:
تحلیل استراتژی خارجی و داخلی
تعریف و اجرای استراتژی
اندازه‌گیری عملکرد

🔍 بررسی وضعیت:
تحقیقات کیفی و کمی
مستندسازی نتایج

🗣 تحلیل نیازها:
مدل‌سازی سازمان
تحلیل فرآیندهای کسب و کار
شناسایی تغییرات تجاری

📊 ارزیابی گزینه‌ها:
شناسایی و کوتاه کردن گزینه‌ها
تهیه و ارائه مورد کسب و کار

📝 تعریف نیازمندی‌ها:
الگوهای نیازمندی و مدل‌سازی

🔄 مدیریت تغییر:
تغییرات سازمانی و فردی
مدیریت و تحقق منافع

#تحلیل_کسب_و_کار #Business_Analysis #تحلیلگر_کسب_و_کار #استراتژی

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس

🔍 گزارشی جامع از بازار کار تحلیلگران داده در سال ۲۰۲۴ با بررسی ۱۰۰۰ آگهی شغلی توسط 365datascience منتشر شده:

📊 زبان‌های برنامه‌نویسی: SQL با ۵۲.۹٪ و پایتون با ۳۱.۲٪ پرطرفدارترین زبان‌ها
📊 ابزارهای مصورسازی داده: Power BI (۲۹٪) و Tableau (۲۶.۲٪) بسیار مورد تقاضا هستند
📦 مهارت‌های مهندسی داده: ETL (۹.۲٪)، پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای (۸.۲٪)، و مدیریت داده‌لیک‌ها (۶.۷٪)
📊 تحلیل آماری: SAS (۱۱.۸٪) و SPSS (۳.۷٪)
🖥 ابزارهای داده‌کاوی: ۹٪ آگهی‌ها مهارت‌های داده‌کاوی را طلب می‌کنند
📉 مدل‌سازی پیش‌بینی: در ۲.۷٪ آگهی‌ها به عنوان مهارت مهم ذکر شده است
📊 مهارت‌های یادگیری ماشین: ۷.۴٪ آگهی‌ها مهارت‌های یادگیری ماشین را طلب می‌کنند

#تحلیلگر_داده #بازارکار #یادگیری_ماشین #SQL #پایتون #Tableau #PowerBI #مهندسی_داده #داده_کاوی #تحلیل_آماری #مدلسازی_پیشبینی

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس

🌟 سوالات و پاسخ‌های مصاحبه علم داده

📘 این جزوه شامل ۱۲۰ سوال واقعی یا الهام گرفته از مصاحبه‌های علم داده است که به شما کمک می‌کند تا برای نقش دانشمند داده آماده شوید.

🔍 سرفصل‌ها:

📊 مدل‌سازی پیش‌بینی (Predictive Modeling)
💻 برنامه‌نویسی و پایگاه‌داده‌ها (Programming and Databases)
📈 احتمال و آمار (Probability and Statistics)
🔬 آزمایش و استنتاج (Experimentation and Inference)
📉 تحلیل داده و متریک‌های محصول (Data Analysis and Product Metrics)
⚙️ مهندسی داده (Data Engineering)
🤖 یادگیری ماشین (Machine Learning)
🔄 طراحی سیستم‌ها (System Design)
📚 مطالعات موردی (Case Studies)
🧠 مهارت‌های نرم (Soft Skills)

#علم_داده #مصاحبه #آموزش #کتاب_الکترونیک #تحلیل_داده

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس