📊 نقشه راه دیتا ساینس

💡 دیتاساینس یکی از پر طرفدارترین شغل های حال و آینده هستش، در این ویدیو تمام مباحث مورد نیاز درباره‌ی علوم داده توسط دکتر علی شاهد یکی از متخصصین این حوزه توضیح داده شده.

🔻رود مپ دیتا ساینتیست شدن.
🔻دیتا ساینس چیست و دیتا ساینتیست دقیقا چه کاری انجام می‌دهد؟
🔻ابزار و مهارت‌های مورد نیاز.
🔻اهمیت وتاثیر تحصیلات دانشگاهی برای دیتا ساینتیست شدن.

▫️و مباحث دیگری مثل درآمد و نحوه پیدا کردن شغل از عنوان‌های مورد بحث در این ویدیو هستند که می‌توانید با ورود به لینک زیر مشاهده کنید.

🔗 لینک ویدیو

--------------------------------------
آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

📝 تحلیل داده‌های ارائه‌شده درباره رشد اطلاعات جهانی و هوش مصنوعی

▪️1. رشد انفجاری داده‌های جهانی (Zettabytes)

رشد داده‌ها: طبق این آمار، حجم داده‌های جهانی از 2 زتابایت در سال 2010 به 221 زتابایت در سال 2026 خواهد رسید.

شتاب افزایش داده‌ها:

از 2010 تا 2015 (5 سال) رشد نسبتاً کند بوده (از 2 به 16 زتابایت).

اما از 2015 تا 2020 این رشد شتاب گرفته (از 16 به 64 زتابایت).

2020 به بعد، انفجار واقعی اتفاق افتاده و داده‌ها در عرض **6 سال (2020-2026) بیش از 3 برابر خواهند شد (از 64 به 221 زتابایت).



▪️2. نقش هوش مصنوعی در این رشد

مهم‌ترین عامل این رشد، هوش مصنوعی مولد (Generative AI) است که خود حجم عظیمی از داده‌ها را تولید و پردازش می‌کند.

اولین مدل‌های هوش مصنوعی مولد با شبکه‌های متخاصم مولد (GANs) ایجاد شدند.

OpenAI اولین مدل‌های زبانی پیشرفته را با GPT-1 معرفی کرد که امروزه به ChatGPT و GPT-4 رسیده است.


▪️3. اهمیت OpenAI و ChatGPT

ChatGPT در 5 روز به 1 میلیون کاربر رسید که نشان‌دهنده‌ی پذیرش سریع فناوری‌های هوش مصنوعی توسط کاربران است.

این موضوع نشان می‌دهد که AI نه‌تنها حجم داده‌ها را افزایش داده بلکه نحوه تعامل انسان‌ها با اطلاعات را متحول کرده است.


▪️4. سرمایه‌داری بصری و تحلیل داده‌ها

سرمایه‌داری بصری به استفاده از داده‌ها و فناوری‌های تصویری برای تصمیم‌گیری‌های اقتصادی و تجاری اشاره دارد.

این مفهوم تأکید می‌کند که "بینش‌های اقدام‌پذیر" (Actionable Insights) کلید موفقیت در آینده خواهند بود.

شرکت‌ها و افرادی که بتوانند از این داده‌های عظیم تحلیل و بینش استخراج کنند، بر اقتصاد و سیاست جهانی تسلط خواهند داشت.


🔴نتیجه‌گیری:

داده، مهم‌ترین منبع قدرت آینده است.

هوش مصنوعی، نقش کلیدی در رشد داده‌ها و تصمیم‌گیری‌های جهانی دارد.

افرادی که مهارت تحلیل و استخراج بینش از داده‌ها را داشته باشند، "همه‌کاره‌ی دنیا" خواهند بود.

آینده‌ی جهان به سمت تصمیم‌گیری مبتنی بر داده و هوش مصنوعی حرکت می‌کند.

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🚨 یک یادآوری ضروری برای دیتا ساینتیست‌ها!


▪️ قبل از یادگیری ماشین، آمار رو یاد بگیر!

▪️ قبل از کار با BigQuery یا Snowflake، اول SQL رو یاد بگیر!

▪️ قبل از TensorFlow یا PyTorch، اول پایتون رو یاد بگیر!
            
▪️  قبل از شیرجه توی یادگیری عمیق، اول Numpy و Pandas رو یاد بگیر!


▪️  قبل از PCA یا SVD، اول جبر خطی رو یاد بگیر!

               
▪️ قبل از آموزش مدل، تمیز کردن داده‌ها رو یاد بگیر!



▪️ قبل از مهندسی ویژگی‌ها، تحلیل اکتشافی داده (EDA) رو یاد بگیر!


▪️ قبل از یادگیری تقویتی، یادگیری نظارت‌شده رو درک کن!


▪️ قبل از شبکه‌های عصبی، مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین رو یاد گیر!

▪️ قبل از دیپلوی کردن مدل‌های ML، مفاهیم پایه‌ای کلود رو یاد بگیر.


▪️ قبل از یادگیری دریاچه‌های داده (Data Lakes)، اول پایپ‌لاین‌های داده رو بشناس!


▪️ قبل از دیپلوی مدل، یاد بگیر چطوری مدل رو ارزیابی کنی!


▪️ قبل از تنظیم هایپرپارامترها، الگوریتم‌ها رو خوب درک کن.

🔴 و حرف آخر:

📌 اول مفاهیم پایه‌ رو خوب یاد بگیر و توش استاد شو، بعد برو سراغ بخش‌های پیچیده‌تر!
----------------------
🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

📚جزوه دوره 6.390: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین از MIT

📝این دوره موضوعات کلیدی زیر را پوشش می‌دهد:
⏺مفاهیم:
⏺شبکه‌های عصبی
⏺شبکه‌های عصبی Convolutional
⏺ترنسفورمرها
⏺انواع یادگیری:
⏺یادگیری نظارتی
⏺یادگیری بدون نظارت
⏺یادگیری تقویتی
⏺سایر موضوعات:
⏺آموزش مدل، بهینه‌سازی و ارزیابی
⏺الگوریتم‌هایی مانند گرادیان کاهشی و...



----------------------------------
▪️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

📣 فقط 5 روز مانده تا ...


دومین وبینار تخصصی آورده پلاس

🔴برای اشتغال در حوزه هوش مصنوعی محتوای آموزشی کهنه را دور بریزید.

🎯وبینار آشنایی با جدیدترین متدهای آموزش در دنیای هوش مصنوعی با حضور استاد دانشگاه استنفورد.

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

✔️مهمان:
دکتر محمد شکوهی یکتا
استاد دانشگاه استنفورد، مدیر ارشد سابق هوش مصنوعی در مایکروسافت و اپل

▫️ موضوعات مورد گفتگو در وبینار شامل:

🔻نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی.
🔻سیر تحول آموزش هوش مصنوعی در دانشگاه‌ها.
🔻آشنایی با جدیدترین روش‌های آموزش هوش مصنوعی.

🔴رایگان و عمومی🔴

📅 زمان: چهارشنبه ۲۰ فروردین ماه،
🕖 ساعت ۲۰:۰۰

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

🔗 همین حالا ثبت نام کنید:

🌐evand.com/avardeplus

📎نقشه راه هوش مصنوعی : چطور مهندس هوش مصنوعی بشیم؟

▫️صحبت‌های دکتر بهاره سلطانیان در مورد مسیر راه  مهندسی هوش مصنوعی.

📌در این ویدیو به طور کامل درباره‌ی مهندس هوش مصنوعی شدن توضیح داده شده، از اینکه چطور شروع کنیم و چه مهارت‌هایی نیاز داریم تا درآمد و بازار کار این رشته.

🔴با ورود به لینک زیر می‌تونید ویدیوی کامل این گفت و گو رو ببینید.

⚪لینک ویدیو

---------------------------------
✔️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

📚بهترین کتاب‌ها برای شروع «یادگیری ماشین»

▪️ کتاب ماجراهای آلیس در دنیای مشتق‌پذیر

📝 این کتاب یه نگاه عمیق و جذاب به مفاهیم ریاضی و آماری داره که پایه‌ی یادگیری ماشینه. نکته جالبش اینه که مطالب پیچیده رو خیلی ساده توضیح داده، انگار برای کسایی نوشته شده که دوست دارن پایه‌شون قوی بشه.


▪️ کتاب یادگیری ماشین با PyTorch و Scikit-Learn

📝 این کتاب یه راهنمای عملی فوق‌العاده‌ست! از دو تا کتابخونه‌ی محبوب یادگیری ماشین استفاده می‌کنه و بهتون تجربه واقعی کدنویسی رو می‌ده. یه جورایی دستتون رو می‌گیره تا از تئوری ML به یادگیری ماشین عملی برسین.


▪️ کتاب طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین

📝 وقتی مبانی رو یاد گرفتین، این کتاب بهتون یاد می‌ده چطور سیستم‌های یادگیری ماشینی‌ بسازین که تو دنیای واقعی جواب بده. این کتاب پلی بین پروژه‌های شخصی کوچیک و طراحی سیستم‌های بزرگ و کاربردی.
-------------------
🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🔍 200 اصطلاح مهم و کلیدی علم داده

🧑🏻‍💻 فهمیدن مفاهیم پایه‌ای و اصطلاحات کلیدی علم داده خیلی مهمه، مخصوصاً برای پروژه‌ها و مصاحبه‌های شغلی. در این لیست 200 اصطلاح مهم علم داده برای شما جمع آوری شده که بهتون کمک می‌کنه مفاهیم این حوزه بهتر رو درک کنید.

✔️ با این واژه‌نامه، دیگه وقتی دارین با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌های آماری یا مصور‌سازی داده‌ها کار می‌کنین، با اصطلاحاتش غریبه نیستین و می‌تونین با چالش‌های پیچیده دنیای داده روبرو بشین.

-----------------------------------
▪️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

💻شغل‌های جدید در حوزه هوش مصنوعی

🆔 @avardeplus

💥آورده پلاس مسیری به سوی آینده‌ی روشن

🔴 آورده پلاس با هدف کمک به آموزش و ارتقای مهارت‌های شغلی در سال ۱۴۰۲ با جمعی از
اساتید و نخبگان کشور تشکیل شد تا با مهارت آموزی و حمایت از افراد علاقمند و با استعداد، گام کوچکی در راستای اشتغال و پیشرفت جوانان این مرز و بوم بردارد.

خدمات آورده پلاس شامل:

⚪1. تسهیلات آموشی: آورده پلاس برای افراد با استعداد و علاقمند تسهیلاتی را برا گذراندن دوره‌های آموزشی معتبر شما در نظر گرفته است. این تسهیلات بدون سود و پرداخت اقساط بعد از اشتغال شما می‌باشد.

⚪2. ارائه دوره‌های منتورشیپ: آموزش و یادگیری در کنار فردی که متخصص و تجربه کافی  را دارد سرعت و کیفیت یادگیری شما را چند برابر می‌کند. در آورده پلاس می‌توانید در کنار بهترین منتورها یاد بگیرید و پیشرفت کنید.

⚪3. نشست‌های ماهانه: نشست‌های آورده پلاس با حضور اساتید وفعالان حوزه هوش مصنوعی و کسب‌وکارهای موفق برگزار می‌شوند.

⚪4. وبینارهای آموزشی: وبینارهای آورده پلاس با هدف آگاهی بخشی در حوزۀ هوش مصنوعی با حضور افراد فعال در این حوزه بصورت دوره‌ای برگزار می‌شوند.

🔴 لینک ثبت‌نام در آورده پلاس

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

📚مهارت‌های نرم برای توسعه دهندگان نرم افزار

💻درسته که دانش فنی توی دنیای برنامه‌نویسی بسیار اهمیت داره اما مهارت‌های نرم (soft skills) به همون اندازه می‌تونن روی مسیر حرفه‌ای شما تاثیر گذار باشند.

🎯کتاب «soft skills: the software developr`s life manual»

📎 این کتاب نوشته‌ی John Sonmez, یک راهنمای کامل هست برای اینکه نه تنها توی کدنویسی و مهارت‌های فنی، بلکه توی کل زندگی حرفه‌ای و شخصی موفق باشید. در این کتاب تمامی موضوعات مهارت‌نرم از مدیریت زمان و بهره‌وری تا رشد مالی و سلامت روان رو برسی می‌کنه.

🤔چرا این کتاب رو باید بخونیم؟

🔻بهت یاد می‌ده چطور از مهارت‌های نرم برای پیشرفت شغلی استفاده کنید.
🔻راهکارهایی برای تعادل بین کار، یادگیری و زندگی شخصی داره.

☑️اگه علاقه دارید که مهارت‌های فراتر از کدنویسی و مهارت‌های فنی خودتون رو تقویت کنید این کتاب عالیه!

◽️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus

📊🧠هوش مصنوعی چطور دیتاساینس رو متحول کرده؟

🔴دیتاساینس بدون هوش مصنوعی؟!

یه زمانی علم داده فقط روی تحلیل داده‌ها با الگوریتم‌های کلاسیک تمرکز داشت، اما حالا هوش مصنوعی اومده و همه رو تغییر داده.

◽️تحلیل خودکار داده‌ها: مدل‌های یادگیری ماشین می‌تونن الگوهای پنهان رو پیدا کنن که حتی بهترین تحلیل‌گرها هم ازش غافل می‌شن.
◽️افزایش دقت پیش‌بینی‌ها: با شبکه‌های عصبی و مدل‌های پیچیده، دیگه تحلیل‌های معمولی جواب نمی‌دن، حالا مدل‌های هوش مصنوعی با دقت بالا آینده رو پیش‌بینی می‌کنن.

◽️پردازش سریع‌تر داده‌ها: قبلاً تحلیل‌های سنگین روزها طول می‌کشید، اما حالا هوش مصنوعی در چند دقیقه یا حتی ثانیه جواب می‌ده!

◽️اتوماسیون فرآیندها : کارهایی مثل پاک‌سازی داده، خوشه‌بندی و تحلیل‌های پیچیده رو هوش مصنوعی به‌صورت خودکار انجام میده.

◽️توسعه ابزارهای بدون کدنویسی : حالا هر کسی بدون نیاز به برنامه‌نویسی حرفه‌ای، می‌تونه با ابزارهای AI مثل AutoML مدل‌های یادگیری ماشین بسازه.
دیتاساینس با هوش مصنوعی هوشمندتر، سریع‌تر و قدرتمندتر از همیشه شده! آینده علم داده رو هوش مصنوعی هدایت می‌کنه و دیگه برگشتی به روش‌های قدیمی نداریم.
🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🔴توجه🔴. 🔴 توجه🔴

🔴 دوستانی که نتونستن در وبینار ثبت‌نام کنند ظرفیت افزایش داده شده و هم اکنون از طریق لینک زیر می‌تونید ثبت‌نام خودتون رو انجام بدید.

🌐evand.com/avardeplus

🤖🧠یادگیری ماشین: چطور به کامپیوترها یاد می‌دیم؟

🎯یادگیری ماشین (Machine Learning) به کامپیوترها این امکان رو می‌ده که از داده‌ها یاد بگیرن و بدون نیاز به دستور صریح، پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌ها رو انجام بدن.

☑️فرض کن یه سیستم داریم که باید بتونه تفاوت بین ایمیل‌های اسپم و غیر اسپم رو تشخیص بده. به جای اینکه خودمون تمام قوانین رو بنویسیم، این سیستم با استفاده از داده‌های قبلی (مثل ایمیل‌های اسپم و غیر اسپم)، می‌فهمه که کدوم ویژگی‌ها باعث می‌شن یه ایمیل اسپم بشه و کدوم نه. مثلا ممکنه ایمیل‌های اسپم بیشتر شامل کلمه خاصی مثل "رایگان" باشه یا از فرستنده‌های ناشناس بیان.

🔎سیستم با تجزیه و تحلیل این ویژگی‌ها از داده‌های قبلی، می‌تونه یاد بگیره و ایمیل‌های جدید رو به‌طور خودکار دسته‌بندی کنه. اینطور سیستم‌ها می‌تونن با گذشت زمان بهتر بشن و هر روز دقیق‌تر از قبل عمل کنن!

☑️پس در واقع، یادگیری ماشین به کامپیوترها کمک می‌کنه تا بدون نیاز به دستور خاصی، از تجربیات قبلی یاد بگیرن و در آینده تصمیمات بهتری بگیرن.

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

🎯 چرا متخصص‌های داده عاشق پایتون هستند؟


◽️سادگی و خوانایی: 
پایتون سینتکس ساده‌ای داره که کدنویسی رو سریع‌تر و فهم کدها رو راحت‌تر می‌کنه. این ویژگی برای دانشمندای داده که می‌خوان روی تحلیل تمرکز کنن، عالیه! 

◽️کتابخونه‌های قدرتمند: 
پایتون کلی کتابخونه تخصصی برای علم داده و هوش مصنوعی داره مثل: 
- کتابخانه NumPy و Pandas برای پردازش داده 
- کتابخانه Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی 
- کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین 
- کتابخانه TensorFlow و PyTorch برای یادگیری عمیق 

◽️اجرا روی پلتفرم‌های مختلف:
پایتون روی سیستم‌عامل‌های مختلف اجرا می‌شه و حتی با ابزارهایی مثل Docker می‌تونی مدل‌های هوش مصنوعی رو به راحتی دیپلوی کنی. 

◽️جامعه‌ی فعال و منابع زیاد 
یه جامعه بزرگ از توسعه‌دهنده‌ها همیشه در حال بهبود ابزارهای پایتون هستن و اگه جایی به مشکل بخوری، احتمال زیاد توی Stack Overflow یا مستندات رسمی جوابش رو پیدا می‌کنی.
 
◽️یکپارچگی با زبان‌های دیگه 
پایتون می‌تونه با زبان‌هایی مثل C و Java ترکیب بشه و از کتابخونه‌های سریع‌تر هم بهره ببره. 

◽️نتیجه ‌گیری 
سادگی، کتابخونه‌های قوی، جامعه‌ی بزرگ و قابلیت اجرا روی پلتفرم‌های مختلف، پایتون رو به یکی از بهترین زبان‌ها برای علم داده و هوش مصنوعی تبدیل کرده.
——————————————
🔴آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

👨🏻‍💻اگر می‌خواهید مهارت‌های خود را ارتقا دهید و در دنیای هوش مصنوعی آموزش ببینید اما با چالش‌های مالی روبرو هستید و نیاز به منتورهای با تجربه برای یادگیری دارید آورده پلاس در کنار شماست. کافیست وارد آورده پلاس شوید و از تسهیلات و دوره‌های منتورشیپ استفاده کنید.

لینک ثبت‌نام:
🔗 avardeplus.com

شبکه‌های اجتماعی:
🆔 @avardeplus

🔴انتقال یادگیری: هوش مصنوعی که از تجربیات قبلی استفاده می‌کنه!

◼️انتقال یادگیری (Transfer Learning) یه تکنیک قدرتمند در هوش مصنوعی هست که به مدل‌ها این امکان رو می‌ده که از دانش و تجربیات قبلی برای حل مسائل جدید استفاده کنن.

❓چطور این کار ممکنه؟
وقتی یک مدل روی داده‌های خاص مثل تشخیص تصاویر آموزش دیده، لایه‌های اولیه مدل ویژگی‌های عمومی مثل خطوط،رنگ‌ها و اشکال رو یاد می‌گیره. این ویژگی‌ها می‌تونن برای مسائل دیگه مثل پردازش زبان طبیعی یا حتی شبیه‌سازی هم استفاده بشن!

💡 با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، دیگه نیازی نیست از صفر شروع کنیم! این یعنی:
- زمان کمتر
- هزینه کمتر
- دقت بیشتر

🎯با این تکنیک، مدل‌ها سریع‌تر و کارآمدتر می‌شن، و تو می‌تونی پروژه‌هات رو با کمترین منابع ممکن به جلو ببری!

————————
☑️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

✔️پلتفرم دیتاکمپ یکی از بهترین گزینه‌ها برای عمیق شدن تو مباحث علوم داده بعد از مطالعه و تحصیلات آکادمیک می‌تونه باشه.

💻 یک منبع رایگان و پر از تمرین، پروژه، درسنامه‌های به‌روز و مسیر‌های آموزشی برای مسلط شدن به حوزه‌های مختلف علم‌ داده.

🔗 datacamp.com
◼️با وی پی ان باز کنید سایت رو
--------------------------
📌اگر قصد آموزش و افزایش مهارت‌های خودتون در حوزه علم داده و هوش مصنوعی رو دارید اما به‌دلیل چالش های مالی یا نبود یک راهنمای خوب شروع نکردید آورده پلاس در کنار شماست...

▪️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🔴مسیر یادگیری با آورده پلاس

👨🏻‍💻برای یادگیری هوش مصنوعی و علم داده، شما می‌توانید از منابع مختلفی استفاده کنید که شامل دوره‌های آنلاین، دانشگاه‌ها، کتاب‌ها و کارگاه‌های آموزشی می‌شود.

🎯انتخاب بهترین مسیر یادگیری بستگی به سبک یادگیری شما، منابع زمانی و مالی که دارید، و اهداف کاری و تحصیلی‌تان دارد. شما باید بهترین مسیر را برای یادگیری پیدا کنید.

🔴اگر در مسیر یادگیری خود به کمک نیاز دارید آورده پلاس در کنار شماست!

❓با چالش های مالی برای آموزش روبرو هستید؟
🔻آورده پلاس به شما تسهیلات گذراندن دوره‌های آموزشی بدون سود و پرداخت اقساط پس از اشتغال اعطا می‌کند.

❓به افراد متخصص برای آموزش نیاز دارید؟
🔻دوره‌های منتورشیپ آورده پلاس با بهترین منتورهای این حوزه برگزار می‌شوند تا در کنار یک منتور حرفه‌ای بیاموزید، تجربه کسب کنید و مشغول به کار شوید.

❓نمی‌دانید چطور آموزش ببینید؟
🔻با دنبال کردن وبینارهای آورده پلاس و همچنین شبکه‌های اجتماعی ما از جدیدترین متدهای آموزش‌ در حوزه هوش مصنوعی آگاه شوید و بهترین مسیر را انتخاب کنید.

📌آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال


🔴 لینک ثبت‌نام

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

دیتا ساینتیست «10 برابر بهتر از بقیه» هم وجود داره؟


🎯چند تا ویژگی کلیدی توی این افراد وجود داره:

⚪1.  سریع اجرا می‌کنن، بدون وسواس! حوصله‌ی سر و کله زدن با پیچیده‌ترین مدلارو ندارن، همون چیزی که جواب بده رو سریع پیاده می‌کنن. اگه XGBoost جواب بده، چرا برم سراغ یه مدل پیچیده‌تر؟


⚪2. همزمان روی چند تا کار تمرکز دارن! اینا استاد مدیریت کارهای موازی‌ان. می‌تونن همزمان یه مدل جدید تست کنن، یه لحظه تو تحقیقات عمیق غرق بشن و همزمان داکیومنتیشن پروژه قبلی رو تکمیل کنن.


⚪3. عاشق اتوماسیونن! یه بار یه کد می‌نویسن و بعدش دیگه هیچی رو از صفر نمی‌سازن. کد هر مدلی رو که تحویل می‌دن، ذخیره می‌کنن و توی پروژه‌های بعدی ازش استفاده مجدد می‌کنن.


⚪4. همه‌فن‌حریفن! یه سوال ازشون بپرسی، هم از تئوری پشتش میگن، هم از پیاده‌سازیش، هم از تاثیرش روی بیزینس. یه پا ویکی‌پدیای زنده‌ان!


⚪5. فول‌استکن! فقط دیتا ساینتیست نیستن، دیتا انجینیر و حتی یخورده مهندس نرم‌افزار هم هستن. کدنویسی‌شون تمیزه و دولوپرهای تیم، عاشق کار کردن باهاشونن.

◼️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com