۷ اشتباهی که دیتاساینتیست‌ها هنگام درخواست شغل مرتکب می‌شوند 👇🏻


۱. یکسان در نظر گرفتن همهٔ موقعیت‌های شغلی
برخی داده‌کاوان بدون توجه به تفاوت نقش‌ها (مانند تحلیلگر داده، مهندس داده، دانشمند داده و...) برای همهٔ موقعیت‌ها یک‌جور رزومه و رویکرد ارسال می‌کنند.

۲. پروژه‌های نمونهٔ عمومی و غیرمتمایز
داشتن پروژه‌هایی تکراری و بدون خلاقیت (مثل تحلیل دیتاست تایتانیک یا فروش فروشگاه) که تأثیر زیادی روی جذب کارفرما ندارد.

۳. درک ناکافی از SQL
کم‌اهمیت شمردن SQL یا تسلط نداشتن به آن، در حالی که اکثر شغل‌های داده به آن نیاز دارند.

۴. بی‌توجهی به تفکر محصول (Product Thinking)
تمرکز صرف روی مدل‌سازی و الگوریتم‌ها، بدون در نظر گرفتن نیاز واقعی کسب‌وکار یا کاربرد عملی پروژه.

۵. نادیده گرفتن MLOps (مهندسی عملیات مدل‌های یادگیری ماشین)
فقط ساخت مدل و بی‌توجهی به مراحل بعدی مانند استقرار، نگهداری و نظارت بر عملکرد مدل‌ها.

۶. نادیده گرفتن آمادگی برای مصاحبه‌های رفتاری
فقط تمرین سؤالات فنی بدون آمادگی برای سؤالات شخصیتی، رفتاری یا موقعیتی که در استخدام بسیار مهم‌اند.

۷. استفاده بیش از حد از کلمات پرزرق‌وبرق (Buzzwords)
استفاده‌ی افراطی از اصطلاحات جذاب ولی بی‌پشتوانه مانند "هوش مصنوعی"، "یادگیری عمیق"، "کلان‌داده"، بدون نشان دادن درک واقعی از آن‌ها.


🌐 منبع
#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

نقشه راه تحلیل‌داده 🤓

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

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

3 کانال یوتوب معتبر برای یادگیری تحلیل داده 🎓

📈 Alex The Analyst
📈 Data School
📈 StatQuest with Josh Starmer

اسمشون رو توی یوتوب سرچ کنید و شروع به یادگیری کنید ✨

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

ساخت داشبورد مدرن با tkinter برای پروژه‌های تحلیل‌داده 📊

برای آموزش ساخت اینجا کلیک کنید...

#tkinter #python #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

رگرسیون در پایتون 🤓

چطور رابطه بین داده‌ها را در پایتون متوجه شویم؟! این درسنامه را بخوانید

#python #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@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

چطور از توابع AI در گوگل شیت استفاده کنیم؟!
✍️ در اینجا بخوانید...

#data_analysis #google_sheet
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مهارت‌ها و ابزارهایی که برای تحلیل‌داده باید یاد بگیرید🔥📉

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@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

سیو کنید، برای بصری‌سازی داده‌ها به درد میخوره 👌

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@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

کتابخانه‌ای برای پایتون اومده به نام JAX از گوگل که انگار عملکرد بهتری از Numpy داره. اگر دوست داشتین توی مقاله زیر در موردش بخونید:
برای مطالعه کلیک کنید


#python #data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@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

🎨 مقایسه کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده

اگه همیشه برات سواله که کِی از کدوم استفاده کنی، این پست برات دقیقا همینه 👇

📌کتابخانه Matplotlib
• پایه‌ای‌ترین و اصلی‌ترین کتابخونه‌ی مصورسازیه
• قدرت کنترل خیلی بالا روی تمام جزئیات نمودار
• مناسب برای ساخت نمودارهای سفارشی و پیچیده
• پشتیبانی از ترسیم‌های low-level
• گزینه‌ی اجباری برای توسعه‌دهنده‌هایی که می‌خوان «همه چیز» رو خودشون تنظیم کنن
• سازگار با تمام ابزارها (NumPy، Pandas و...)
• خروجی‌های حرفه‌ای برای چاپ، ریپورت یا مقاله

🎨 کتابخانه Seaborn
• ساخته شده روی متپلات‌لیب، اما ساده‌تر و زیباتر
• سبک بصری پیش‌فرض جذاب‌تر و مدرن‌تر
• مناسب برای تحلیل داده و کارهای آماری
• نمودارهای پیچیده‌ی آماری با یک خط کد (distribution, pairplot, heatmap و...)
• ادغام عالی با DataFrameهای Pandas
• برای ساخت داشبورد سریع و دیدن الگوهای داده عالیه
• تنظیمات سبک و رنگ بسیار راحت

🧭 نتیجه‌گیری: کِی از کدوم استفاده کنیم؟
اگه کنترل کامل و سفارشی‌سازی عمیق می‌خوای → Matplotlib
اگه زیبایی، سادگی و نمودارهای آماری سریع مهم‌تره → Seaborn

در عمل:
✔️ معمولا برای گزارش‌گیری و تحلیل سریع از Seaborn شروع کن
✔️ وقتی به جزئیات، سفارشی‌سازی بالا، یا نمودارهای خاص رسیدی، برو سراغ Matplotlib
✔️ بهترین ترکیب اینه: با Seaborn ترسیم کن، با Matplotlib فاین‌تیون کن

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