کانال Data Science | علم داده @datascience_ir در تلگرام

Data Science | علم داده

Data Science | علم داده
📊 دانشمند داده شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼‌

🆔 @DataScienceir_Adv
51,176 مشترک
442 عکس
192 ویدیو
آخرین به‌روزرسانی 01.03.2025 07:19

Data Science: A Comprehensive Overview

علم داده (Data Science) یک حوزه بین رشته‌ای است که به استخراج دانش و بینش از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته می‌پردازد. این علم با استفاده از تکنیک‌های آماری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌ها به ما کمک می‌کند تا الگوها و روندهای مخفی در داده‌ها را شناسایی کنیم. در دنیای امروز، با افزایش روزافزون حجم داده‌ها، علم داده به یکی از کلیدهای موفقیت در بسیاری از صنایع تبدیل شده است. از تجارت و بازاریابی گرفته تا مراقبت‌های بهداشتی و علوم اجتماعی، کاربردهای علم داده به شکل فزاینده‌ای در حال گسترش است. این علم نه تنها به تحلیل اطلاعات کمک می‌کند، بلکه همچنین به پیش‌بینی رفتارها و روندها در آینده می‌پردازد. با توجه به این که دنیای ما هر روز بیشتر به داده‌ها وابسته می‌شود، یادگیری این علم می‌تواند فرصت‌های شغلی و حرفه‌ای بی‌نظیری را برای فرد به ارمغان آورد.

علم داده چیست و چرا اهمیت دارد؟

علم داده، به طور خلاصه، فرآیند استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها است. این علم به تحلیل، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌پردازد تا الگوها و بینش‌هایی را شناسایی کند که می‌تواند به تصمیم گیری‌های هوشمند کمک کند. در عصر اطلاعات، شرکت‌ها و سازمان‌ها به شدت به داده‌ها وابسته هستند تا بتوانند کارایی و بهره‌وری خود را افزایش دهند.

اهمیت علم داده در این است که به ما امکان می‌دهد تا اطلاعات را به شیوه‌ای معنی‌دار تجزیه و تحلیل کنیم. این امر به ما کمک می‌کند تا نه تنها به عنوان افراد بلکه به عنوان سازمان‌ها، درک بهتری از رفتار مشتریان، روندهای بازار و نیازهای آینده داشته باشیم.

چگونه می‌توان در حوزه علم داده کار کرد؟

برای شروع کار در علم داده، ابتدا باید مبانی ریاضی و آمار را به خوبی یاد بگیرید. این مبانی پایه‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را تشکیل می‌دهند. همچنین، آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و R و همچنین ابزارهایی مانند SQL و Tableau نیز بسیار موثر است.

علاوه بر دانش فنی، مهارت‌های تجزیه و تحلیل و توانایی حل مسائل نیز از اهمیت بالایی برخوردارند. شرکت در دوره‌های آموزشی آنلاین و کسب تجربه عملی از طریق پروژه‌های واقعی می‌تواند شما را در این مسیر یاری کند.

چه ابزارهایی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود؟

ابزارهای مختلفی برای علم داده وجود دارد که هر کدام کارایی خاص خود را دارند. از جمله این ابزارها می‌توان به Python، R، SAS، و Apache Spark اشاره کرد. هر یک از این ابزارها قابلیت‌های خاصی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین دارند.

ابزارهایی مانند Tableau و Power BI نیز برای تجسم داده‌ها و ساخت داشبوردهای تحلیلی بسیار مفید هستند. این ابزارها به کاربران کمک می‌کنند تا اطلاعات پیچیده را به شکلی بصری و قابل فهم ارائه دهند.

چگونه علم داده در صنایع مختلف کاربرد دارد؟

علم داده به طور گسترده‌ای در صنایع مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال، در صنعت سلامت، پزشکان می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیش‌بینی کنند که بیماران در معرض چه خطراتی هستند و درمان‌های بهتری را طراحی کنند.

در صنعت مالی، شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوهای کلاهبرداری را شناسایی کنند و ریسک‌های مالی را مدیریت کنند. همچنین، در بازاریابی، علم داده به شرکت‌ها کمک می‌کند تا رفتار مشتریان را تحلیل کنند و استراتژی‌های هدفمندتری را توسعه دهند.

آینده علم داده چه شکلی خواهد بود؟

آینده علم داده به احتمال زیاد با پیشرفت‌های فناوری و افزایش حجم داده‌ها شکل خواهد گرفت. با گسترش اینترنت اشیا (IoT) و هوش مصنوعی، توقع می‌رود که علم داده به ابزاری ضروری‌تر برای استفاده از داده‌ها تبدیل شود.

همچنین، با پیشرفت‌های بیشتری در الگوریتم‌های یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی، ما می‌توانیم انتظار داشته باشیم که علم داده توانایی‌های بیشتری در تحلیل داده‌ها و پردازش اطلاعات به دست آورد. این عوامل همه نشان دهنده آینده روشن و پر فرصت در این حوزه هستند.

کانال تلگرام Data Science | علم داده

در کانال تلگرامی Data Science | علم داده شما می‌توانید به عنوان یک دانشمند داده حرفه‌ای شناخته شوید. این کانال منبعی برای آموزش و اطلاع‌رسانی در حوزه علم داده می‌باشد. با دنبال کردن این کانال، می‌توانید به آخرین مطالب و تحقیقات مربوط به داده‌های علمی دسترسی داشته باشید و مهارت‌های خود را در این زمینه بهبود بخشید. اگر به دنبال ارتقای دانش و تجربه خود در زمینه علم داده هستید، این کانال گزینه‌ی مناسبی برای شماست. آیدی کانال برای ارتباط و ارسال تبلیغات: @DataScienceir_Adv

آخرین پست‌های Data Science | علم داده

Post image

🗂 10 نمونه «پورتفولیوی واقعی علوم داده» برای الهام گرفتن!


👩🏻‍💻 بارها گفتم؛ یه رزومه‌ی قوی یعنی داشتن پروژه‌های واقعی، نه فقط یه لیست از مهارت‌ها! چه دنبال کار تو حوزه علوم داده باشین، چه پروژه‌‌های فریلنسری، یه پورتفولیوی قوی و ساختاریافته بهترین تبلیغ از خودتونه!

❗️ یادتون باشه شرکت‌ها دنبال کسی‌ان که بتونه داده‌های خام رو به تحلیل‌های کاربردی تبدیل کنه، نه اینکه فقط یه سری مهارت و مباحث تئوری رو بلد باشه!

📁 من ۱۰ پورتفولیوی برتر از حرفه‌ای‌های دنیای علوم داده رو اینجا آوردم، که هر کدومشون یه مسیر خاصی رو طی کردن! این ده تا رو ببینید و ازشون الهام بگیرید تا بتونین یه پوتفولیوی قوی برای خودتون بسازین!👇



1️⃣ پورتفولیوی Ken Jee | دانشمند داده

▶️ حوزه: تحلیل داده‌های ورزشی

👤 لینک: Portfolio


2️⃣ پورتفولیوی Yassine Alouini | استاد کگل

▶️ حوزه: یادگیری ماشین و رقابت‌های کگل

👤 لینک: Portfolio


3️⃣ پورتفولیوی Tatman | دانشمند داده

▶️ حوزه: پردازش زبان طبیعی (NLP)

👤 لینک: Portfolio


4️⃣ پورتفولیوی Robinson | دانشمند داده

▶️ حوزه: تحلیل آماری و برنامه‌نویسی R

👤 لینک: Portfolio


5️⃣ پورتفولیوی Siraj Raval | مدرس AI

▶️ حوزه: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

👤 لینک: Portfolio


6️⃣ پورتفولیوی Julia Silge | دانشمند داده

▶️ حوزه: داده‌های مرتب و بصری‌سازی داده

👤 لینک: Portfolio


7️⃣ پورتفولیوی Mueller |دولوپر Scikit-Learn

▶️ حوزه: یادگیری ماشین و پروژه‌های متن‌باز

👤 لینک: Portfolio


8️⃣ پورتفولیوی Wickham | دیتا ساینتیست

▶️ حوزه: برنامه‌نویسی R و بصری‌سازی داده

👤 لینک: Portfolio


9️⃣ پورتفولیوی François Puget | استاد کگل

▶️ حوزه: تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین

👤 لینک: Portfolio


🔟 پورتفولیوی Emily | تحلیلگر داده در دیزنی

▶️ حوزه: بصری‌سازی و داستان‌سرایی با داده

👤 لینک: Portfolio


📂 فایل خلاصه هر پورتفولیو: PDF



🌐 #علم_داده #DataScience

📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa

27 Feb, 06:31
2,903
Post image

تیم من ۱۳۷ ساعت وقت گذاشت و 1000+ کتابخونه پایتون رو بررسی کرد— اینا اون جواهرای مخفی‌ای هستن که باید بشناسی!


👨🏻‍💻 من ۱۷ ساله توی حوزه علوم داده کار می‌کنم و می‌دونم که ابزارهای درست، چقدر می‌تونن کارت رو راحت‌تر کنن. این لیست بهترین کتابخونه‌های پایتون رو آماده کردم که کمتر دیده شدن، ولی خودشون هرکدوم یه غول واقعی‌ان!👇



🏳️‍🌈 کتابخونه Science Plots

✏️ یه پوسته حرفه‌ای برای Matplotlib که خروجی گراف‌هات رو برای مقالات و تحقیقات، حسابی شیک و رسمی می‌کنه.


🏳️‍🌈 کتابخونه CleverCSV

✏️ مشکلات پردازش CSV (خطای CSV Parsing) تو Pandas اعصاب‌تو خورد کرده؟ این کتابخونه تو چند ثانیه حلش می‌کنه!


🏳️‍🌈 کتابخونه fastparquet

✏️ ورودی/خروجی فرمت Parquet تو Pandas رو تا ۵ برابر سریع‌تر کن!


🏳️‍🌈 کتابخونه Drawdata

✏️ داده‌های دو بُعدی رو مستقیم تو Jupyter با موس بکش و ایجاد کن!


🏳️‍🌈 کتابخونه nbcommands

✏️ دیگه نیاز نیست تو Jupyter Notebook اسکرول کنی تا یه سلول خاص رو پیدا کنی، مستقیم جستجو کن.


🏳️‍🌈 کتابخونه Aquarel

✏️ یه استایل حرفه‌ای و خاص برای نمودارهای Matplotlib بساز! (نمودارهاتو خوشگل‌تر کن!).


🏳️‍🌈 کتابخونه Uniplot

✏️ نمودارها رو مستقیماً تو ترمینال و با Unicode رسم کن! (خیلی سبک و سریع)


🏳️‍🌈 کتابخونه pydbgen

✏️ دیتافریم‌های تصادفی تو Pandas بساز، خیلی کاربردیه برای تست الگوریتم‌ها.


🏳️‍🌈 کتابخونه modelstore

✏️ نسخه‌های مختلف مدل‌های یادگیری ماشین رو پیگیری و ذخیره کن.


🏳️‍🌈 کتابخونه Pigeon

✏️ داده‌ها رو تو Jupyter با چند کلیک برچسب‌گذاری (Annotation) کن، بدون دردسر!


🏳️‍🌈 کتابخونه Optuna

✏️ بهینه‌سازی هایپرپارامترها رو راحت و سریع انجام بده.


🏳️‍🌈 کتابخونه Pampy

✏️ الگوهای کد رو سریع و ساده پیدا کن!


🏳️‍🌈 کتابخونه KnockKnock

✏️ وقتی آموزش مدلت تموم شد، خودش بهت نوتیفیکیشن میده، دیگه نیازی نیست دستی چک کنی!


🏳️‍🌈 کتابخونه Gradio

✏️ یه رابط کاربری شیک و ساده برای مدل‌های یادگیری ماشینت بساز.


🏳️‍🌈 کتابخونه handcalcs

✏️ فرمول‌های ریاضی رو مستقیماً تو Jupyter نمایش بده!


🏳️‍🌈 کتابخونه Osquery

✏️ با SQL، داده‌های سیستم‌عاملتو بررسی کن!


🏳️‍🌈 کتابخونه D3Blocks

✏️ نمودارهای تعاملی رو مستقیماً به صورت HTML خروجی بگیر.


🏳️‍🌈 کتابخونه Data Copilot

❗️ حوصله نداری ۱۸ تا کتابخونه رو نصب کنی؟ این یه کتابخونه، همه این قابلیت‌ها رو یکجا داره!


پشتیبانی از زبان طبیعی برای نوشتن کدهای پایتون و Pandas.

تولید SQL بدون کدنویسی برای پرس‌وجوهای دیتابیسی.

ادغام با Data Warehouse برای یکپارچه‌سازی راحت‌تر.

اصلاح خودکار ارورها.



🌐 #علم_داده #DataScience

📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa

26 Feb, 06:30
3,682
Post image

📖 جزوه «ساختمان داده‌ و الگوریتم‌ها»
💻 برای علوم داده


👨🏻‍💻 اگه قصد دارین تو یکی از شاخه‌های دیتا ساینس، مهندسی داده یا تحلیل داده کار کنین، تسلط روی ساختارهای داده و الگوریتم‌ها (DSA) می‌تونه یه برگ برنده اساسی براتون باشه.💯


✏️ چرا DSA انقدر برای علم داده مهمه؟

پردازش بهینه داده‌ها: وقتی با حجم بالایی از دیتا سروکار داری، لازمه الگوریتم‌های بهینه رو بشناسی.

عملکرد بهتر: هر چقدر کدت بهینه‌تر باشه، زمان پردازش کمتر و مقیاس‌پذیری سیستم بیشتر می‌شه.

تقویت مهارت حل مسئله: اکثر چالش‌های واقعی دنیای داده، نیاز به تفکر الگوریتمی و ساختاری دارن.

موفقیت در مصاحبه‌های فنی: شرکت‌های بزرگ توی مصاحبه‌ها اغلب از مباحث DSA سوال می‌پرسن، به‌ویژه برای موقعیت‌های دیتا.



🌐 #علم_داده #DataScience

📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa

25 Feb, 18:35
3,758
Post image

🚀 بهینه‌سازی مصرف حافظه در پایتون با slots


👩🏻‍💻 آبجکت‌های پایتون معمولاً حافظه زیادی مصرف می‌کنن چون انعطاف بالایی در ذخیره ویژگی‌ها دارن. اما یه ترفند ساده وجود داره که می‌تونه این مصرف حافظه رو کاهش بده:

✏️ استفاده از __slots__ باعث می‌شه فضای حافظه برای ویژگی‌ها از قبل رزرو بشه و بهینه‌تر عمل کنه.


🔎 توی یه تست ساده (عکس بالا)، با __slots__ مصرف حافظه رو حدود 11.1 مبی‌بایت کاهش دادیم! این یعنی بهینه‌سازی قوی برای برنامه‌هایی که با حجم بالای داده کار می‌کنن.


▶️ slots
🖥 Documents
🖥 Python slots (Fa)
🖥 Python slots (En)



🌐 #علم_داده #DataScience

📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa

25 Feb, 15:30
3,672