🔴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

🎯 How to begin learning ai agents

🆔 @avardeplus

✅ مهمترین گام‌ها در انجام پروژه‌های یادگیری ماشین.

🆔 avardeplus

📚 کتاب آموزش کاربردی یادگیری تقویتی

💡 این کتاب توسط دکتر امیر حاجی علی بیگی و محمد مهدی ارفع عربشاهی نگاشته شده و به طور جامع مفاهیم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) را به روشی ساده و کاربردی توضیح می‌دهد. این کتاب برای دانشجویان و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی طراحی شده است تا با استفاده از مفاهیم پایه‌ای و الگوریتم‌های کلیدی مانند Q-learning و SARSA، به درک عمیقی از این حوزه دست یابند.

🆔 @avardeplus

📣 این یک فرصت عالی برای
تحقق آینده روشن است...

اولین وبینار تخصصی آورده پلاس

🎯وبینار آشنایی با منتورشیپ با هدف آشنایی، مزایا و تاثیر منتورینگ بر آینده‌ی حرفه‌ای افراد.

میزبان:
محمد نفیسی فرد
مدیر اجرایی در آورده پلاس، رتبه ۲ کنکور سراسری، دانشجوی دکتری مدیریت آموزش در دانشگاه علامه طباطبایی

مهمان:
آرین آقامحسنی
دانشجوی مهندسی صنایع دانشگاه صنعتی شریف، مهندس ML در آریالند

موضوعات مورد گفتگو در وبینار شامل:
🔻منتورشیپ چیه؟
🔻تاثیر منتورشیپ در رشد حرفه‌ای

🔴رایگان و عمومی🔴

📅 زمان: سه‌شنبه ۱۴ اسفند ماه،
ساعت ۲۰:۳۰ تا ۲۱:۳۰

🔴ظرفیت ثبت نام محدود است و هر چه سریع‌تر ثبت نام کنید.

🔗 همین حالا ثبت نام کنید:

🌐evand.com/mentorship

🆔 @avardeplus