بهترین دانشگاه‌های علم داده در انگلیس 🏛

اگه قصد تحصیل در خارج دارین این دانشگاه‌ها رو چک کنید 👇🏻
1️⃣ University of Oxford
2️⃣ University of Cambridge
3️⃣ Imperial College London
4️⃣ University of Edinburgh
5️⃣ University College London (UCL)
6️⃣ University of Warwick
7️⃣ University of Manchester

📌منبع: برای مطالعه بیشتر کلیک کنید

#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

5 قدم ساده برای کار با Docker برای علم داده 🔥

اگر دانشمند داده هستین و میخواین از Docker توی علم داده استفاده کنید مقاله زیر رو بخونید 👇🏻
+ برای مطالعه کلیک کنید +

#docker #data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

9 کتاب که دانشمندان داده باید بخوانند ✨

#data_science #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

تکنیک‌های رگرسیون که هر دانشمند داده‌ای باید یاد بگیرد ✨

+ برای مطالعه کلیک کنید +

#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

4 کوئری مفید (سطح متوسط) برای دانشمندان داده 🥸

+ برای مشاهده کلیک کنید +

#data_science #sql
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

10 ابزار خط فرمان که هر دانشمند داده‌ای باید با آنها آشنا باشد ✨

1. curl
2. jq
3. csvkit
4. qwk / sed
5. parallel
6. ripgrep (rg)
7. datamash
8. htop
9. git
10. tmux / screen

🔗 توضیحات و اطلاعات بیشتر اینجا...

#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مقایسه Data Engineer vs Data Scientist – دو دنیای متفاوت داده‌ها 💻

👩‍🔧مهندس داده:
تمرکز اصلی: ساخت و نگهداری پایپ‌لاین‌ها و زیرساخت داده
طرز فکر: ثبات اولویت داره، تفکر سیستمی
خروجی معمول: پلتفرم‌های داده مقیاس‌پذیر، ETL pipelines
دردسرها: بازنویسی سیستم‌های قدیمی، تغییرات ناگهانی اسکیمای داده، مشکلات کیفیت داده
سبک همکاری: ساختاریافته، تحویل محور

👨‍⚕️دانشمند داده:
تمرکز اصلی: استخراج بینش و ساخت مدل‌ها
طرز فکر: محور اکتشاف و آزمایش
خروجی معمول: داشبوردها، مدل‌های ML، پیش‌بینی‌ها
دردسرها: دسترسی کند به داده‌های آماده تولید، ویژگی‌های شکننده، مسیر نامشخص برای استقرار مدل
سبک همکاری: تکراری، مبتنی بر فرضیه

💡 جمع‌بندی ساده:
مهندیسن داده «راه و زیرساخت» را می‌سازند.
دانشمندان داده «مسیر و مقصد» را کشف می‌کنند.

#data_science #data_engineer
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

ابزارهای پرکاربرد در علم داده 🔥

#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

10 یک خطی Polars سرعت بخشیدن به جریان‌های کاری داده‌ها

+ برای مطالعه کلیک کنید +

#polars #data_science #data_analysis #data_engineering
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مهم‌ترین اصطلاحات دنیای داده 🦾

#data_analysis #data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

10 کتابخانه کمتر شناخته شده پایتون در حوزه علم داده

1. Pandera
2. Vaex
3. Pyjanitor
4. D-Tale
5. Sweetviz
6. cuDF
7. ITables
8. GeoPandas
9. tsfresh
10. ydata-profiling (pandas-profiling)

+ توضیحات بیشتر اینجا +

#python #data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🔰 وبسایت DataCamp تمام آموزش‌هاشو به مدت یک هفته رایگان کرده. اگر دسترسی دارین استفاده کنید 👇🏻
♾️ https://app.datacamp.com/learn/courses

آموزش‌هاش در مورد علم داده و تحلیل داده و ماشین‌لرنینگ و.. هستش.
#data_science #data_analysis #ml
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🧠 آیا شغل Data Scientist داره عوض میشه؟

دیگه مهم‌ترین مهارت یک Data Scientist فقط ساختن مدل‌های هوش مصنوعی نیست؛ بلکه مدیریت و نظارت روی مدل‌ها و Agentهای هوش مصنوعی داره به بخش اصلی کار تبدیل میشه.

• مهارت‌هایی مثل Prompt Engineering، RAG، MLOps و AI Governance تقاضای بسیار بیشتری پیدا کردن.
• خیلی از کارهای سنتی مثل تمیز کردن داده، نوشتن SQL و ساخت داشبورد، تا حد زیادی توسط ابزارهای هوش مصنوعی انجام میشن.
• شرکت‌ها بیشتر دنبال افرادی هستن که بتونن سیستم‌های AI رو در محیط واقعی (Production) مدیریت، ارزیابی و کنترل کنن؛ نه فقط یک مدل جدید آموزش بدن.

به زبان ساده:
قبلا می‌گفتن «مدل بساز».
الان بیشتر میگن «مطمئن شو این مدل و Agentها درست، امن و قابل اعتماد کار می‌کنن.»

اگر مسیر Data Science یا AI رو دنبال می‌کنید، این مقاله دید خوبی نسبت به آینده این حوزه میده.

🔗 برای مطالعه مقاله کلیک کنید

#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مامبا (Mamba) چیست؟
🏃‍♂️ در پروژه‌های Python، مخصوصا در حوزه‌های Data Science و Machine Learning، مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های توسعه همیشه یکی از چالش‌های مهم بوده است. Mamba یک ابزار مدیریت پکیج و محیط مجازی است که به عنوان جایگزینی سریع‌تر برای Conda طراحی شده است.

این ابزار با استفاده از یک پیاده‌سازی بهینه‌تر برای حل وابستگی‌ها (Dependency Resolution) تلاش می‌کند فرآیندهایی مثل:
• ایجاد محیط‌های مجازی
• نصب و حذف کتابخانه‌ها
• مدیریت نسخه‌های مختلف پکیج‌ها
را با سرعت بیشتری انجام دهد.

ابزار Mamba به دلیل سازگاری با اکوسیستم Conda، می‌تواند بدون تغییرات اساسی در روند کاری پروژه‌های موجود استفاده شود و مخصوصا در پروژه‌های بزرگ‌تر که تعداد زیادی وابستگی دارند، عملکرد بهتری ارائه
می‌دهد.
📌 کاربردهای رایج:
🐍 Python Development
📊 Data Science
🧠 Machine Learning
🔥 Deep Learning

اگر با محیط‌های Conda کار می‌کنید، Mamba یکی از ابزارهایی است که می‌تواند مدیریت پروژه‌های شما را سریع‌تر و ساده‌تر کند.

صفحه گیت‌هاب 🐱

#python #data_science #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips