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