👨🏻‍💻 دانشمند داده (Data Scientist)

🔎آن‌ها را به‌عنوان کارآگاهان داده در نظر بگیرید.
تمرکز: شناسایی الگوها و ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده.
مهارت‌ها: یادگیری ماشین، آمار، Python/R.
ابزارها: Jupyter Notebooks، TensorFlow، PyTorch.
هدف: استخراج بینش‌های کاربردی از داده‌های خام.
مثال: ایجاد یک سیستم توصیه‌گر مانند نتفلیکس.

🆔 @avardeus

✅ واقعیت پشت شغل یک دانشمند داده 💡

تفاوت بین انتظارات و واقعیت در شغل یک دانشمند داده. در اینجا یک مرور کلی آورده شده است:

📝 انتظارات:

80٪ یادگیری ماشین: بسیاری تصور می‌کنند که بیشتر کار یک دانشمند داده حول ساخت مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین می‌چرخد.

20٪ یادگیری عمیق: همچنین انتظار دارند که یادگیری عمیق بخش کوچک اما قابل‌توجهی از نقش را تشکیل دهد.


🔍 واقعیت:

30٪ درک مسئله: بخش قابل‌توجهی از کار، درک عمیق مسئله‌ای است که قرار است حل شود.

20٪ جمع‌آوری داده: جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مرتبط از منابع مختلف.

20٪ نگهداری: به‌روزرسانی مدل‌ها و اطمینان از اینکه سیستم‌ها همان‌طور که باید عمل می‌کنند.

10٪ پاکسازی داده: آماده‌سازی داده‌ها برای اطمینان از اینکه برای تحلیل مناسب هستند که اغلب به عنوان خسته‌کننده‌ترین بخش شناخته می‌شود.

10٪ مهندسی ویژگی: ایجاد ویژگی‌هایی که به مدل‌ها کمک می‌کند مؤثرتر یاد بگیرند.

10٪ یادگیری ماشین/عمیق: برخلاف انتظارات، وظایف مربوط به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تنها بخش کوچکی از نقش را تشکیل می‌‌دهند.

🆔 @avardeplus

کدام موقعیت برای شما مناسب است؟🤔

☑ علاقه‌مند به حل مسائل پیچیده هستید.
دانشمند داده (Data Scientist)

☑ از کار با سیستم‌ها و کلان‌داده (Big Data) لذت می‌برید.
مهندس داده (Data Engineer)

☑ به داستان‌سرایی بصری علاقه دارید.
تحلیل‌گر داده (Data Analyst)

☑ هیجان‌زده هستید که سیستم‌های هوش مصنوعی را مقیاس‌پذیر کنید.
مهندس یادگیری ماشین (ML Engineer)

📌هر نقش مهم و پرتقاضا است—مسیر خود را بر اساس نقاط قوت و آرزوهای شغلی‌تان انتخاب کنید.

🆔 @avrardeplus

⚪ استفاده از یادگیری ماشین  برای حل مشکلات دنیای واقعی هیجان انگیز است. اما بیشتر مبتدیان  مستقیماً به سراغ ساخت مدل می‌روند.

▫️با نادیده گرفتن اصول اساسی که منجر به مدل‌هایی می‌شود که چندان مفید نیستند. از درک داده‌ها گرفته تا انتخاب بهترین مدل یادگیری ماشین برای مشکل، برخی از اشتباهات رایج وجود دارد که مبتدیان اغلب مرتکب می‌شوند.

✔️برای حل این مشکل : از خود سؤالات کافی بپرسید تا در مورد مشکل و دامنه بیشتر بدانید. همچنین در نظر بگیرید که آیا یادگیری ماشین اصلاً ضروری است یا خیر: در صورت نیاز قبل از ترسیم چگونگی حل مشکل با استفاده از یادگیری ماشین، بدون یادگیری ماشین شروع کنید. شما باید به عنوان یک دیتا ساینتیست یک solution maker باشید.

سایر اشتباهات رایج

1. عدم درک داده ها
2.پیش پردازش ناکافی داده ها
۳. نشت داده ها وقتی رخ میده که مدل از اطلاعات خارج از مجموعه داده در فرآیند آموزش استفاده کند. حل مشکل: استفاده از pipeline در هنگام آموزش مدل
۴-عدم انجام مهندسی ویژگی
۵-بیش برازش و کم برازش

📌در این مقاله کامل به این موضوع پرداخته و مراحلش رو با جزییات کدنویسی توضیح داده:

لینک مقاله

🆔 @avardeplus

📌یکی از متخصصین کامپیوتر ، نظرش درمورد تاثیر هوش مصنوعی روی بازار کار و نحوه بهبود رزومه/مهارتها رو نوشته. که خلاصه‌ی این توییت رو با شما به اشتراک می‌ذارم.

پیشنهادات من:

۱. یاد بگیر چیزی که توش خوبی دقیقاً چه‌طور کار می‌کنه و نمونه کار، این‌که دقیقاً بتونی توضیحش بدی .

۲. روی مهارت‌های نرم (آدم خوبی برای ۸ ساعت معاشرت در روز، پرزنت کردن خودت) سرمایه‌گذاری کن.

۳. خودت رو از بیرون ببین. خودت رو بذار جای hiring managerی که هیچ‌چی ازت نمی‌دونه. و ببین از بیرون (چه تو رزومه، چه تو مصاحبه) داری چه پیامی رو می‌دی.

۴. بیش‌فکری نکن، اما سعی کن نه زیاد ایمپرس کنی، نه کم. کار الزاماً کلاس مدرسه نیست و فقط نمره ۲۰ مهم نیست.

۵. کارهای تکراری و هوش‌مصنوعی پذیر:
- نوشتن مستندات بدهی و تکراری
- نوشتن تست‌های بدیهی
- نوشتن کد boilerplate (کامیت اول، اغلب جنریتد)
- دنبال اسم تابع توی داکیومنتیشن گشتن
- کپی‌پیست از مشابه قبلی و تغییر ۴ تا متغیر


۶. ارزش‌ها سرجاشون هست و اتفاقاً پربهاترن:
- توانایی فهمیدن کل سیستم از بالا
- توانایی دیباگ کردن، بین چندین تا سرویس مختلف
- توانایی تفکر منطقی، نه گفتن، خصوصاً به ۵٪ پیشنهادات غلط هوش مصنوعی
- خلاق بودن
- حل مسأله
- مقایسه راه‌حل‌ها
- یادگیری و یاد دادن
- مهارت‌های نرم ارتباطی
🆔 @avardeplus

📝 کاربرد‌های یادگیری ماشین.

🆔 @avardeplus

💥 تکامل هوش مصنوعی: از آغاز تا آینده!

این تصویر مسیر رشد هوش مصنوعی (AI) را از گذشته تا آینده نشان می‌دهد.

🔍 مهم‌ترین نقاط عطف:

✔️ ۱۹۵۰: آزمون تورینگ برای سنجش هوشمندی ماشین‌ها
✔️ ۱۹۹۷: پیروزی Deep Blue بر قهرمان شطرنج جهان
✔️ ۲۰۱۲: انقلاب یادگیری عمیق (Deep Learning) با AlexNet
✔️ ۲۰۱۶: شکست قهرمان Go توسط AlphaGo
✔️ ۲۰۲۲: رشد انفجاری کاربران ChatGPT در کمتر از دو ماه
✔️ ۲۰۲۴: تصویب قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (EU AI Act)
✔️ ۲۰۲۵: رقابت Deepseek چین با OpenAI
✔️ ۲۰۲۵: پیش‌بینی ظهور هوش عمومی مصنوعی (AGI) و آینده‌ای نامشخص.

🆔 @avardeplus

🔴نقش‌های کلیدی در تیم‌های علم داده

این تصویر سه نقش اصلی در تیم‌های علم داده را نشان می‌دهد:

💻 مهندس داده (Data Engineer):
مسئولیت جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و مدیریت زیرساخت‌های داده‌ای را بر عهده دارد. مهارت‌هایی مانند طراحی پایگاه داده (Database Design)، مدیریت اکوسیستم هادوپ (Hadoop Ecosystem)، و مدل‌سازی داده (Data Modelling) از جمله مهارت‌های کلیدی این نقش هستند.

📊 دانشمند داده (Data Scientist):
دانشمند داده بر تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها تمرکز دارد. از ابزارهایی مانند پایتون (Python)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و مدل‌سازی پیش‌بینی (Predictive Modelling) برای استخراج ارزش از داده‌ها استفاده می‌کند و نتایج را با بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization) ارائه می‌دهد.

💼 ذی‌نفعان کسب‌وکار (Business Stakeholders):
این گروه به تبیین نیازها و اهداف کسب‌وکار پرداخته و با استفاده از تفکر انتقادی (Critical Thinking) و هوش تجاری (Business Intelligence)، تصمیمات مبتنی بر داده می‌گیرند و یافته‌ها را به دیگران منتقل می‌کنند.

🆔 @avardeplus

💡 پرسش‌های رایج در مصاحبه‌های الگوریتم یادگیری ماشین (ML Algorithm)

اینفوگرافی از رایج‌ترین الگوریتم‌های مورد سوال در مصاحبه‌های نقش‌های داده در شرکت‌های بزرگ  و استارتاپ‌ها:

🔹 جنگل تصادفی (Random Forest) در صدر
🔹 رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) و گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting) نزدیک به آن
🔹 دیگر الگوریتم‌ها: رگرسیون خطی (Linear Regression)، درخت تصمیم (Decision Tree)، شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

🆔 @avardeplus

💻 روز مهندس بر تمام مهندسان به خصوص مهندسان نرم‌افزار و برنامه‌نویسان خلاق مبارک!

✔️ شما با هر خط کد، دنیایی را می‌سازید که زندگی را هوشمندتر، کارها را سریع‌تر و آینده را روشن‌تر می‌کند. قدرت منطق، خلاقیت و حل مسئله‌ی شما، ستون اصلی پیشرفت فناوری است.
همیشه در مسیر یادگیری، پیشرف، نوآوری و خلق بهترین‌ها موفق باشید.

🆔 @avardeplus

همه چیز در مورد دیتاساینس، کاربردها و مهارت‌ها.

🆔 @avardeplus

سلام
نیازمند مدرس هوش مصنوعی برای ساخت انیمیشن برای کودکان
09121347225

📌 ترندهای مهارتی علم داده بر اساس گزارش Job Skills 2024.

📎همانطور که در شکل بالا مشخص است، مهارت‌های مرتبط با مصورسازی و داستان‌سرایی داده‌ها یعنی Power Bi، Tableau و Data Visualization رتبه‌های اول تا سوم را کسب کرده‌اند و توجه روزافزون شرکت‌ها به این موضوع را نشان می‌دهد.

🆔 @avardeplus

✔️ 10 سایت برتر برای یافتن شغل:

1)     Linkedin
2)     Indeed
3)     Naukri
4)     Monster
5)     JobBait
6)     Careercloud
7)     Dice
8)     CareerBuilder
9)     Jibberjobber
10)   Glassdoor

💻 10 مهارت فنی پر تقاضا :

1)     Machine Learning
2)    Mobile Development
3)    SEO/SEM Marketing
4)    Data Visualization
5)    Data Engineering
6)    UI/UX Design
7)    Cyber Security
8)    Cloud Computing/AWS
9)    Blockchain
10)  IOT

📚10 سایت برای آموزش آنلاین :


1)     Coursera
2)     edX
3)     Khan Academy
4)     Udemy
5)     iTunesU Free Courses
6)     MIT OpenCourseWare
7)     Stanford Online
8)     Codecademy
9)     ict iitr
10)   ict iitk

🆔 avardeplus

🔎 مدل Claude 3.7 Sonnet رایگان شد، بهترین برای کد نویسی!

🎯مدل جدید Claude 3.7 Sonnet با استدلال ترکیبی منتشر شد و توی همه پلن‌های رایگان و پولی قابل استفاده‌ست. پیشرفت زیادی توی کدنویسی، مخصوصا فرانت‌اند داشته و حالا با ابزار خط فرمان Claude Code می‌تونید مستقیم از ترمینال باهاش کار کنید.

🔴هزینه‌اش مثل قبل مونده، ولی اگه از حالت تفکرش استفاده کنید، بابت هر توکن مصرفی هزینه کم میشه البته می‌تونید محدودش کنید! این مدل رو بهترین گزینه برای کدنویسی می‌دونن تست بگیرید و خودتون نظر بدید.

🔗 https://claude.ai/

🆔 @avardeplus

📌ارتباط هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، شبکه عصبی و یادگیری عمیق:


💟 @avardeplus

✔️ مهارت‌های نرم (soft skill)

📝 به مهارت‌های غیرفنی گفته می‌شود که بر چگونگی کار شما تاثیر می‌گذارد و شامل چگونگی حل مسائل و روش مدیریت کارها می‌شود.

📌مهارت نرم مهارتی‌ است که جزو مهارت‌های تخصصی یک رشته محسوب نمی‌شود اما برای موفقیت در آن زشته ضروری است.

🔴مهم‌ترین مهارت‌های نرم:

▫️خلاقیت
▫️ارتباطات
▫️رهبری
▫️حل مسئله
▫️هوش هیجانی
▫️اخلاق کاری
▫️مدیریت زمان
▫️تفکر انتقادی
▫️کارگروهی
▫️مدیریت تعارض
🆔 avardeplus

📊 چرخه عمر علم داده (Data Science Lifecycle)

▫️شناسایی مسئله (Problem Identification): تعریف مشکل کسب‌وکار یا نیاز که با داده‌ها قابل حل است.
▫️درک کسب‌وکار (Business Understanding): ترجمه اهداف تجاری به سوالات تحلیلی.
▫️جمع‌آوری داده (Data Acquisition ETL): استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف.
▫️درک داده (Data Understanding - EDA): تحلیل داده‌ها برای شناسایی الگوها و حذف داده‌های نامناسب.
▫️مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering):تولید و انتخاب ویژگی‌های مهم برای مدل‌سازی بهتر.
▫️ساخت مدل (Model Creation - Training & Validation):آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین.
▫️استقرار مدل(Model Deployment): استفاده از مدل در محیط واقعی برای پیش‌بینی‌ها.
▫️پایش مدل(Model Monitoring): نظارت بر عملکرد مدل و شناسایی مشکلات احتمالی.
تحلیل انحراف داده(Data Drift Analysis): بررسی تغییرات در توزیع داده‌های ورودی.
تحلیل انحراف مدل (Model Drift Analysis): تحلیل کاهش عملکرد مدل به دلیل تغییرات محیطی.
▫️داشبورد و گزارش‌دهی (Dashboard, Reports, and Scores): ارائه نتایج مدل در قالب گزارش‌ها و داشبوردها.

🆔 @avardeplus

دستیار کدنویسی Gemini Code Assist رایگان شد.
نسخه GitHub هم داره، میشه با VS Code و JetBrains هم باهاش کار کرد.
https://github.com/apps/gemini-code-assist


🆔 @avardeplus

📌 مهارت‌های ترند تکنولوژی

🤖1. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

✔️ 2. اتوماسیون و مهندسی پرامپت

📊 3. تحلیل داده و داده‌کاوی

💻  4. توسعه اپلیکیشن و وب

🤖 5. رباتیک و اتوماسیون صنعتی

▫️ 6. اینترنت اشیا و خانه‌های هوشمند

🆔 @avardeplus