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

5 پروژه تحلیل داده که باید توی رزومه‌تون داشته باشید:

1. تحلیل داده‌های فروش (Sales Data Analysis) 📊
چرا؟ چون تقریباً هر کسب‌وکاری به بهینه‌سازی فروش و پیش‌بینی درآمد نیاز داره. نشون می‌ده که می‌تونی با داده‌های تجاری واقعی کار کنی و insight کاربردی ارائه بدی.

2. تحلیل رفتار مشتری (Customer Segmentation) 👤
چرا؟ این پروژه معمولاً با الگوریتم‌های خوشه‌بندی (مثل K-Means) انجام می‌شه و نشون می‌ده که بلدی الگوهای رفتاری رو از دل داده‌ها دربیاری. برای مارکتینگ و بهینه‌سازی تجربه مشتری خیلی کلیدیه.

3. پیش‌بینی با یادگیری ماشین (Predictive Modeling) 🧠
چرا؟ چون می‌گه تو فقط تحلیل‌گر نیستی، بلکه بلدی مدل بسازی و آینده رو پیش‌بینی کنی. مثلاً پیش‌بینی نرخ ترک مشتری (churn prediction) یا پیش‌بینی تقاضای محصول.

4. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی (Social Media Analytics) 📀
چرا؟ چون داده‌های غیرساخت‌یافته (متن، لایک، تعامل) رو نشون می‌ده که بلدی مدیریت کنی. ابزارهای NLP و تحلیل احساسات هم اینجا می‌درخشن.

5. داشبوردهای تعاملی با ابزار BI (مثل Power BI یا Tableau) 🔮
چرا؟ چون visualization خیلی مهمه. یه تحلیل‌گر خوب باید بتونه نتایجش رو به زبون قابل فهم برای مدیران و تصمیم‌گیرها نشون بده. داشبورد قوی = قدرت انتقال insight بالا.

#data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

[معرفی کتاب] 📚
🔷 Data Analysis with Microsoft Excel Berk & Carey

کتاب *Data Analysis with Microsoft Excel* نوشته جورج برک و کاترین کری، یه منبع خیلی خوب برای یادگیری تحلیل داده‌ها با استفاده از اکسل هست. اگه به دنبال این هستین که از این ابزار قدرتمند برای تحلیل‌های آماری و داده‌کاوی استفاده کنی، این کتاب بهت کمک می‌کنه تا مهارت‌های لازم رو به دست بیارین. با رویکردی ساده و پروژه‌محور، نویسنده‌ها قدم به قدم تو رو از مفاهیم ابتدایی تا تکنیک‌های پیشرفته‌تر راهنمایی می‌کنن. از فرمول‌های ساده تا تحلیل‌های پیچیده‌تر مثل رگرسیون و آزمون‌های آماری، همه چی توی این کتاب پوشش داده شده. به طور کلی، یه منبع کارآمد برای کساییه که می‌خوان تحلیل داده رو به زبون ساده یاد بگیرن و توی اکسل بهش مسلط بشن.

#excel #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

اگه یه آموزش سریع برای Numpy میخواین این چیز خوبیه:
کلیک کنید

#python #numpy #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مقایسه پانداس و polars و اینکه کدام را انتخاب کنیم؟
+ برای مطالعه مقاله کلیک کنید +

#data_analysis #ai #data_science #python #pandas #polars
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

معرفی FireDucks 🔥🦆

کتابخانه FireDucks یک کتابخانه پردازش داده در پایتون هست که با API سازگار با Pandas طراحی شده و هدفش اجرای سریع‌تر عملیات DataFrame با استفاده از بهینه‌سازی کامپایلری و پردازش چندریسمانی هستش؛ یعنی در بسیاری از پروژه‌ها می‌تونی به‌جای pandas از fireducks.pandas استفاده کنید، بدون اینکه کدهای Pandas رو از اول بازنویسی کنید.

این مقاله در مورد نصب و راه‌اندازی FireDucks هست (کلیک کنید)

#pandas #fireducks #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مهارت‌های مورد نیاز و ابزارهای چند شغل مرتبط با داده 🛢

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

[معرفی کتاب] 📚
🔷 Data Analysis with Microsoft Excel by George Berk & Patrick Carey

کتاب Data Analysis with Microsoft Excel نوشته جورج برک و پاتریک کری، منبعی برای یادگیری تحلیل داده‌ها و روش‌های آماری با استفاده از اکسل است. این کتاب به خواننده کمک می‌کند تا از قابلیت‌های اکسل برای سازمان‌دهی داده‌ها، انجام محاسبات آماری و بررسی نتایج استفاده کند. مباحثی مانند آمار توصیفی، احتمال، توزیع‌های آماری، آزمون فرضیه، رگرسیون و تحلیل داده‌ها در آن مطرح می‌شوند.

رویکرد کاربردی کتاب باعث می‌شود خواننده بتواند ارتباط میان مفاهیم آماری و کاربرد عملی آن‌ها را بهتر درک کند. این کتاب برای دانشجویان، پژوهشگران و افرادی که می‌خواهند مهارت‌های تحلیل داده و آمار را با کمک اکسل تقویت کنند، گزینه مناسبی است؛ به‌ویژه اگر بخواهند بدون ورود زودهنگام به ابزارهای پیچیده‌تر، تحلیل داده‌ها را به شکل عملی یاد بگیرند.


#excel #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips