Learning from Data and Linear Algebra ....

#References
#TextBook
#DataScience
#Mathematics
@toobabigdatascience

Covers Spark for ML, graph processing (GraphFrames), and integration with Hadoop from Stanford University

#Spark
#ML
#DataScience
@toobabigdatascience

🔝24 Math Concepts Every Data Scientist Should Know

♨️Data Science is powered by mathematics.

#Mathematics
#DataScience
@toobabigdatascience

#DataScience

@toobabigdatascience

🎁یادآوری مفاهیم آماری برای دانشجویان علاقمند به علوم داده
#یادگیری_معکوس
#DataScience
@toobabigdatascience

🪶معرفی کتاب ارجمند ِ
🔰 Python Data Science Handbook 2nd Edition
بزودی...
#Python
#DataScience
@toobabigdatascience

📗Data Science Full Archive
📕آرشیو کامل در علوم داده
این کتاب در سال ۲۰۲۴ منتشر شده و حاوی دروس کوتاه آموزشی / عملی در زمینه علوم داده است.
کتاب با آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها آغاز می‌شود و سپس به مباحث اصلی در دیتاساینس مثل ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، هوش مصنوعی مولد، مدیریت و پردازش داده‌های حجیم، نمایش داده‌ها و بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها می‌پردازد.
علاوه بر این مطالب کاربردی، نکات متعددی درباره انتخاب روش مناسب برای حل مسائل، کاهش خطا، افزایش دقت و استفاده عملی از مدل‌ها در پروژه‌های واقعی ارائه می‌شود.
#DataScience
@toobabigdatascience

2⃣4⃣
⭕️بیست‌وچهار تعریف ریاضی که در علوم داده،دانسته فرض می‌شوند!
#DataScience
@toobabigdatascience

https://www.math.uci.edu/~rvershyn/teaching/hdp/hdp.html

🆓 احتمال ابعاد بالا
و کاربردها در علوم داده

🆓 دوره شامل ۴۱ جلسه ویدیویی و ۱۳ مجموعه تمرین است.
دوره کاملا رایگان است.
#Mathematics
#DataScience
@toobabigdatascience

https://r4ds.had.co.nz/

#R
#DataScience

آنلاین بخوانید :

این اینفوگرافیک درباره بازار جهانی مراکز داده ابرمقیاس است
(Global Hyperscale Data
Centers Market)

🔥عوامل محرک اصلی رشد
(Key Growth Drivers):

· افزایش حجم کارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & ML Workloads)
· پذیرش رایانش ابری و تحول دیجیتال
· انفجار تولید داده
· تقاضا برای محاسبات با کارایی بالا
· تمرکز بر پایداری و انرژی‌های تجدیدپذیر

⚠️ کاربردهای اصلی
(Major Applications):

· سرویس‌های ابری (Cloud Services)
· هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
· تحلیل کلان‌داده (Big Data Analytics)
· تحویل محتوا و استریم (Content Delivery & Streaming)
· زیرساخت‌های فناوری اطلاعات سازمانی (Enterprise IT Workloads)

⭕️این داده‌ها نشان می‌دهند که بازار مراکز داده ابرمقیاس در حال رشد انفجاری است و پیش‌بینی می‌شود ارزش آن در کمتر از یک دهه بیش از ۶ برابر شود. این رشد عمدتاً ناشی از نیاز روزافزون به هوش مصنوعی، ذخیره‌سازی داده‌های عظیم و مهاجرت سازمان‌ها به فضای ابری است و شرکت‌های آمریکایی و چینی سهم عمده‌ای از این بازار را در اختیار دارند.
#DataCenters
#BigDataAnalytics
#DataScience
#AI
@toobabigdatascience

اس.کیو.ال برای علوم داده
#sql
#Databases
#DataScience
@toobabigdatascience

🤖علم داده و یادگیری ماشین: چه ربطی بهم دارند؟.اصلا چرا در کانال متخصصان علم‌داده ! اینهمه از لرنینگ پست می‌گذارید ؟

علم داده (Data Science) و یادگیری ماشین (Machine Learning) ارتباط بسیار نزدیکی با یکدیگر دارند، گرچه یکسان نیستند.

علم داده حوزه‌ای گسترده‌تر است که از داده‌ها برای کشف بینش‌ها، حل مسائل و کمک به تصمیم‌گیری‌های بهتر استفاده می‌کند.

🔦یادگیری ماشین (ML) یکی از مهم‌ترین فناوری‌هایی است که در دلِ علم داده به کار می‌رود تا از روی داده‌ها الگوها را یاد بگیرد، پیش‌بینی انجام دهد و برخی تصمیم‌ها را به‌صورت خودکار اتخاذ کند.

علم داده: داده‌ها را جمع‌آوری، پاک‌سازی، تحلیل و مصورسازی می‌کند.

🤖 یادگیری ماشین: از داده‌ها الگوها را می‌آموزد و بر اساس آن‌ها پیش‌بینی انجام می‌دهد.

🔹 هر دو در کنار هم: داده‌های خام را به بینش‌های ارزشمند و راهکارهای هوشمند تبدیل می‌کنند.
#ML
#DataScience
@toobabigdatascience

◀️برای مثال، یک شرکت می‌تواند با استفاده از علم داده رفتار مشتریان خود را تحلیل کند و سپس با بهره‌گیری از یادگیری ماشین پیش‌بینی کند که کدام مشتریان احتمال بیشتری دارد خدمات یا محصولات شرکت را ترک کنند.

به زبان ساده، علم داده تلاش می‌کند بفهمد «چه اتفاقی در حال رخ دادن است»، در حالی که یادگیری ماشین به رایانه‌ها کمک می‌کند از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی کنند «چه اتفاقی ممکن است در آینده رخ دهد».

#ML 🆚 #DataScience
@toobabigdatascience

🖱یک برگه‌تقلب برای فرمول‌های دیتا‌ساینس
#DataScience
@toobabigdatascience

🤖چهار شغل جذاب در دنیای داده و هوش مصنوعی
🧐شما کدام شغل را دارید؟

🪔شاید برایتان جالب باشد که بدانید پشت بسیاری از برنامه‌هایی که هر روز با آن‌ها سروکار داریم، از پیشنهاد فیلم و موسیقی گرفته تا خرید اینترنتی و پیش‌بینی وضعیت بازار، افرادی کار می‌کنند که با داده‌ها سروکار دارند. اما همه این افراد کار یکسانی انجام نمی‌دهند. بعضی داده‌ها را جمع‌آوری و آماده می‌کنند، بعضی آن‌ها را تحلیل می‌کنند و عده‌ای هم با استفاده از آن‌ها مدل‌های هوشمند می‌سازند.

در دنیای داده و هوش مصنوعی، چهار عنوان شغلی مهم وجود دارد که آشنایی با آن‌ها می‌تواند به ما کمک کند تا بهتر بفهمیم این فناوری‌ها چگونه کار می‌کنند.

توضیح نقش ها در ادامه

#DataRoles
#DataScience
@toobabigdatascience

برای ورود به دنیای داده و هوش مصنوعی لازم نیست از همان ابتدا همه چیز را بدانیم. آشنایی با ریاضیات، تفکر منطقی و کار با رایانه نقطه شروع خوبی است. پس از آن می‌توان برنامه‌نویسی، به‌ویژه پایتون، را یاد گرفت و با جدول‌ها، نمودارها و روش‌های ساده تحلیل داده کار کرد.

اگر به کشف الگوها و حل مسئله علاقه دارید، علم داده می‌تواند برایتان جذاب باشد. اگر از ساخت نرم‌افزار و کار با سیستم‌های پیچیده لذت می‌برید، مهندسی داده یا مهندسی یادگیری ماشین را هم در نظر بگیرید. اگر هم دوست دارید اطلاعات را بررسی کنید و از آن‌ها به نتیجه‌ای روشن برسید، تحلیل داده می‌تواند انتخاب مناسبی باشد.

نکته مهم این است که برای موفقیت در این مسیر، فقط حفظ کردن فرمول‌ها یا یاد گرفتن یک زبان برنامه‌نویسی کافی نیست. باید بتوانیم سؤال‌های خوب بپرسیم، مسئله را درست تعریف کنیم، نتیجه‌ها را با دقت بررسی کنیم و بدانیم داده‌ها همیشه تمام واقعیت را نشان نمی‌دهند.

🫪شاید در آینده یکی از شما به ساخت مدل‌های هوش مصنوعی علاقه‌مند شود و دیگری به تحلیل اطلاعات یا طراحی زیرساخت‌های داده روی بیاورد.

🔥 مهم این است که از همین امروز با کنجکاوی، تمرین و پروژه‌های کوچک شروع کنید و ببینید کدام بخش این دنیای گسترده برایتان جذاب‌تر است.

#DataScience
@toobabigdatascience

🥁مقدمه‌ای سریع بر علوم‌داده با پایتون
#DataScience
#Python
@toobabigdatascience

⚠️نمونه‌سوالات ! مصاحبه‌های مشاغل علوم داده
#نمونه‌سوال‌خوانی ِ ناصریان🤓
#DataScience
@toobabigdatascience