📚 2 کتاب بی‌نظیر «پروژه محور» علم داده

📘 حل کردن هر مسئله یادگیری ماشین : این کتاب برای افرادی است که دانش تئوری را در مورد یادگیری ماشین و یادگیری عمیق فرا گرفته‌اند و می خواهند یادگیری ماشین را به صورت کاربردی و پروژه محور یاد بگیرند.

📗 ساختار داده ها و الگوریتم ها با پایتون : این کتاب مفاهیم و تکنیک های مورد نیاز برای نوشتن برنامه هایی را توضیح می دهد که می توانند حجم زیادی از داده ها را به طور موثر مدیریت کنند. این کتاب پروژه محور و تست شده در کلاس‌های درسی است و با ارائه پروژه هایی در پایتون به مشکلاتی که دانشمندان داده با آن مواجه هستند می‌پردازد.

🔻 می‌توانید از طریق لینک‌ زیر هر دو کتاب را دریافت کنید :

📎Any Machine Learning Problem

📎Data Structures & Algorithms Python
————-
☑️ آورده پلاس حامی آموزش
منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

🔍 سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender System)

💡سیستم توصیه‌گر نوعی سیستم یادگیری ماشین است که بر اساس رفتارها، علاقه‌مندی‌ها و الگوهای گذشته کاربران، به آنها پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌دهد. این سیستم‌ها الگوریتم‌هایی هستند که پیش‌بینی می‌کنند کدام آیتم‌ها یا محتوا ممکن است برای یک کاربر جذاب باشد. آنها رفتار کاربر، علایق و ویژگی‌های آیتم‌ها را تحلیل می‌کنند تا پیشنهادهای دقیق و مرتبط ارائه دهند و این باعث افزایش تعامل و رضایت کاربران می‌شود.

❓چرا به سیستم توصیه‌گر نیاز داریم؟

▪️ پیشنهادهای شخصی‌سازی شده به کاربران کمک می‌کند سریع‌تر آیتم‌های مرتبط را پیدا کنند.
▪️ با پیشنهاد محصولات مرتبط، نرخ تبدیل افزایش یافته و فروش بهبود می‌یابد.
▪️ افزایش تعامل با نمایش آیتم‌هایی که با علایق کاربران هماهنگ است و باعث افزایش کلیک و خرید می‌شود.
▪️ کمک به یافتن محصولات و محتواهایی که ممکن است از طریق جستجوی سنتی کشف نشوند.

📌 سیستم‌های توصیه گر به ما کمک می‌کنند در دنیای پر از اطلاعات تجربه‌ای شخصی‌تر و مفیدتر داشته باشیم.
——————————
☑️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

چرا باید درباره الگوریتم ها یاد بگیریم؟

💡اگه برنامه‌نویسی باشی، الگوریتم یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی هست که باید یاد بگیری. مهم نیست که چندتا فریمورک و زبان بلدی، اگه نتونی مسائل پیچیده رو حل کنی، توی کار کم میاری!

❓چرا الگوریتم مهمه؟
بهینه‌سازی سرعت و کارایی کد
کد فقط نباید "جواب بده"، باید سریع و بهینه هم باشه. مثلا توی موتورهای جستجو یا سیستم‌های پیشنهاددهی (مثل نتفلیکس)، الگوریتم‌های جستجو و بهینه‌سازی باعث می‌شن همه‌چیز سریع و دقیق باشه.

👨🏻‍💻 پایه‌ی اصلی هوش مصنوعی و دیتا ساینس
▪️هوش مصنوعی: الگوریتم‌هایی مثل Gradient Descent و A* Search پایه‌ی یادگیری ماشین هستن.
▪️ دیتا ساینس: پردازش داده‌های عظیم بدون الگوریتم‌هایی مثل MapReduce و K-Means غیرممکنه.

🤵‍♂️ مصاحبه‌های شغلی و Whiteboard Coding
شرکت‌هایی مثل گوگل و آمازون بدون چالش‌های الگوریتمی کسی رو استخدام نمی‌کنن! باید بتونی بهترین راه‌حل رو برای هر مسئله پیدا کنی و سریع اجراش کنی.

❗️حل مشکلات دنیای واقعی
الگوریتم‌ها فقط برای برنامه‌نویسی نیستن! از پیدا کردن بهترین مسیر سفر گرفته تا بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری، همه روی الگوریتم‌های Greedy و Dynamic Programming سوارن.

🎯 چی یاد بگیریم؟
مرتب‌سازی: Merge Sort, Quick Sort
جستجو: Binary Search, BFS, DFS
برنامه‌نویسی پویا: Knapsack, Fibonacci
الگوریتم‌های گراف: Dijkstra, Floyd-Warshall
هوش مصنوعی: Gradient Descent, A Search

📚 منابع برای یادگیری الگوریتم:

کتاب Grokking Algorithms آموزش تصویری و مفهومی الگوریتم‌ها
دوره رایگان در YouTube:
🔗 الگوریتم‌ها | ساختار داده

🔻وبسایت GeeksforGeeks:
🔗 مفاهیم الگوریتم
🔗 ساختار داده و الگوریتم


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

🔴 پاسخ جادی به سوال همیشگی اینکه:

🤔 آیا هوش مصنوعی برنامه‌نویس‌ها رو بیکار می‌کنه یا نه؟

------------------
🎯با آورده پلاس امروز آموزش ببین بعدا پرداخت
کن!
▪️ تسهیلات برای گذراندن دوره‌های آموزشی
▪️دوره‌های منتورشیپ
▪️پشتیبانی و مشاوره
▪️پرداخت اقساط بعد از اشتغال

🔴 لینک ثبت‌نام.   🔻

🔗 avardeplus.com

شبکه‌های اجتماعی:

🆔 @avardeplus

ابزارهای علم داده ستون کار با داده

💡کتابخانه NumPy به عنوان ابزاری قدرتمند، در زمینه‌های مختلفی از جمله علم داده، یادگیری ماشین و محاسبات علمی، مورد استفاده قرار می‌گیره. این کتابخانه با ارائه توابع ریاضی، آماری و جبر خطی، سرعت محاسبات را به طور چشمگیری افزایش می‌ده و امکان کار با داده‌های بزرگ رو به راحتی فراهم می‌کنه.

❓چرا NumPy مهمه؟

▪️آرایه‌های چندبعدی سریع‌تر و کم‌مصرف‌تر: آرایه‌های NumPy نسبت به لیست‌های پایتون، هم از نظر حافظه کارآمدترن، هم عملیات محاسباتی روشون سریع‌تر انجام می‌گیره.

▪️عملیات برداری: به‌جای حلقه‌های کند for، می‌تونی روی کل آرایه با یک خط کد عملیات ریاضی انجام بدی. این هم کد رو تمیزتر می‌کنه، هم سریع‌تر اجرا می‌شه.

▪️ابزارهای عددی قوی: Numpy توابع زیادی داره برای آمار، جبر خطی، تبدیل فوریه، تولید اعداد تصادفی، و غیره.

▪️زیرساخت کتابخانه‌های دیگر: خیلی از کتابخانه‌های معروف مثل Pandas، و PyTorch از NumPy در هسته‌ی خودشون استفاده می‌کنن.

📌 به همین دلایل به افرادی که تمایل به یادگیری علم داده و یادگیری ماشین دارن یادگیریش حتما توصیه می‌شه.

🆔@avardeplus
🔗 avarrdeplus.com

📊 یه گنجینه‌ کامل برای مصورسازی داده‌ها!

👩🏻‍💻 اکه دنبال ساخت نمودارهای خلاقانه برای پروژه‌هاتون هستید، و پیدا کردن نمونه‌های جدید همیشه یه چالشه براتون با dataviz-inspiration.com مشکل شما حل می‌شه!


✔️ سایت Dataviz Inspiration یه آرشیو فوق‌العاده از صدها پروژه‌ی خفن ویژوال‌سازی داده‌س که می‌تونین بر اساس نوع نمودار فیلترش کنین.

⭐️ یه پینترست، مخصوص تحلیلگرها!

👨🏻‍💻 چرا انقدر کاربردیه؟ وقتی ایده نداری، سریع یه عالمه نمونه جذاب پیدا می‌کنی. پروژه‌ها به دسته‌بندی‌های مختلف تقسیم شدن و لازم نیست ساعت‌ها دنبال نمونه‌ی مناسب بگردی. مهم‌تر از همه اینکه مرتب آپدیت میشه و پروژه‌های جدیدتر بهش اضافه میشه!
———————-
☑️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

❓یادگیری ماشین با گراف‌ها چیست؟

یادگیری ماشین با گراف‌ها به استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تحلیل و استخراج بینش‌ها از داده‌هایی گفته می‌شود که به صورت گراف نمایش داده شده‌اند. گراف‌ها ساختارهای ریاضی هستند که برای مدل‌سازی روابط یا ارتباطات بین موجودیت‌ها استفاده می‌شوند.


💡 داده‌های ساختار یافته به صورت گراف چیست؟
داده‌های ساختار یافته به شکل گراف، موجودیت‌ها (رئوس) و روابط بین آن‌ها (یال‌ها) را نشان می‌دهند. برای مثال شبکه‌های اجتماعی رئوس کاربران و یال‌ها دوستی‌ها هستند. یا در گراف‌های دانش: رئوس مفاهیم و یال‌ها روابط بین آنها هستند.

🔍 تفاوت یادگیری ماشین با گراف با الگوریتم‌های سنتی یادگیری ماشین چیست؟
برخلاف روش‌های سنتی که فرض استقلال داده‌ها را دارند، یادگیری ماشین با گراف (GML) به طور صریح ارتباطات بین داده‌ها را مدل می‌کند و این امکان را می‌دهد تا تحلیل عمیق‌تر و مبتنی بر زمینه انجام شود. این موضوع برای داده‌هایی با ساختار ذاتی رابطه‌ای مانند شبکه‌های اجتماعی، گراف‌های دانش یا ساختارهای مولکولی بسیار مفید است.
——————
☑️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

🎓 تو چه مقطعی مهاجرت کنیم بهتره؟

💡 بهترین دوران برای مهارجرت چه زمانی هست؟
🤔 مهاجرت با چه هدفی می‌تواند برای تحصیل مفید باشد؟

🔻 قسمت اول چهارمین وبینار آورده پلاس با موضوع: در چه‌ صورت مهاجرت کنیم؟

▪️میهمان: دکتر حمید رحیمیان استاد دانشگاه علامه طباطبایی
——————————
☑️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

داده کاوی (Data Mining)

💡داده‌کاوی فرآیندی است برای استخراج دانش، الگوها و بینش‌های مفید از میان حجم زیادی از داده‌ها تا بتوان با اطلاعات موجود در آن‌ها، مسائل تعریف شده را حل کرد.

☑️ هدف داده‌کاوی کشف روابط پنهان، روندهای تکرارشونده یا رفتارهایی است که از طریق روش‌های ساده قابل مشاهده نیستند.

🔍 این فرآیند معمولاً شامل مراحل زیر است:

▪️ جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف
▪️ پاک‌سازی داده‌ها برای حذف داده‌های ناقص
▪️ تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند درخت تصمیم، خوشه‌بندی، قوانین انجمنی و
شبکه‌های عصبی
▪️تفسیر نتایج برای تصمیم‌گیری، پیش‌بینی یا بهینه‌سازی

🔍 داده‌کاوی در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارد:

۱. سلامت و پزشکی
۲. بازاریابی و فروش
۳. بانکداری و مالی
————————————--
🎯با آورده پلاس امروز آموزش ببین بعدا پرداخت
کن!
▪️ تسهیلات برای دوره‌های آموزشی
▪️دوره‌های منتورشیپ
▪️پشتیبانی و مشاوره
▪️پرداخت اقساط بعد از اشتغال

🔴 لینک ثبت‌نام. 🔻

🔗 avardeplus.com
🆔 @avardeplus

📚 جزوه «مبانی داده کاوی»


👨🏻‍💻 جزوه‌ی کلاسی و تایپ شده‌ی استاد سارا سادات بابایی که داده کاوی رو به زبان فارسی در 345 صفحه، در اختیار علاقه مندان به حوزه دیتا ساینس قرار داده است.

▪️ یه جزوه کامل و خوب برای تسلط به مباحث مختلف داده کاوی از جمله پیش پردازش داده‌ها، طبقه بندی و خوشه بندی.

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

🧠 هوش مصنوعی ASI

💡 ابر هوش مصنوعی (Artificial Superintelligence یا ASI) مرحله‌ای از پیشرفت هوش مصنوعی‌ست که در اون ماشین‌ها نه‌تنها به سطح توانایی‌های ذهنی انسان می‌رسن، بلکه از اون هم فراتر می‌رن.

▪️ این یعنی بهتر از هر انسان دیگه‌ای تحلیل می‌کنن، سریع‌تر و دقیق‌تر تصمیم می‌گیرن، خلاقیت بالاتری دارن و حتی می‌تونن درک عمیق‌تری از احساسات، اخلاق و مسائل فلسفی پیدا کنن.

❗️در مقایسه با هوش انسان، ASI چیزی شبیه به مقایسه هوش یک کودک و یک دانشمند تفاوتش از اساس متفاوته، نه فقط در سرعت یا حجم اطلاعات.

🔴 رسیدن به ASI به این دلیل مهمه چون می‌تونه: تمام مسائل بشر مثل بیماری، فقر، تغییرات اقلیمی و انرژی رو حل کنه؛ یا اگه کنترل نشه، خطرات بزرگی برای بشریت داشته باشه (مثل تصمیم‌گیری‌های مستقل و غیرقابل پیش‌بینی).

📌 البته این فقط یک نظریه‌ست و ما الان هوش مصنوعی محدود (ANI) داریم و به سمت هوش عمومی مصنوعی (AGI) حرکت می‌کنیم؛ یعنی ماشینی که در سطح توانایی‌های ذهن انسان باشه. سطح بعدی ما Asi هست که هنوز کاملاً نظریه و در عمل وجود نداره.

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

👨🏻‍💻 دوره‌ی پایتون برای هوش مصنوعی

▪️دوره‌ی پایتون برای هوش مصنوعی اندرو نگ استاد دانشگاه استنفورد

💡مناسب برای مبتدی‌ها و کسایی که تازه می‌خوان پایتون رو شروع کنند.

🔴 لینک دوره 🔴

———————————
🎯با آورده پلاس امروز آموزش ببین بعدا پرداخت
کن!
▪️ تسهیلات دوره‌های آموزشی
▪️دوره‌های منتورشیپ
▪️پشتیبانی و مشاوره
▪️پرداخت اقساط بعد از اشتغال

🔴 لینک ثبت‌نام. 🔻

🔗 avardeplus.com

شبکه‌های اجتماعی:

🆔 @avardeplus

▪️هوش مصنوعی یک چیز واحد نیست.

🧠 هوش مصنوعی مجموعه‌ای پویا و به‌سرعت در حال تکامل از فناوری‌ها، ابزارها، روش‌ها و کاربردهاییه که در کنار هم، مسیر توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی رو در جهان امروز شکل می‌دهند.

💡تو این تصویر دسته بندی کلی دنیای AI رو می‌تونید ببینید.

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

🎯کم‌برازش و بیش‌برازش چیه؟ و چرا  مهمه؟

📝تو مسیر آموزش مدل‌های یادگیری ماشین، دو تا چالش بزرگ پیش روی ما هست: 
▪️ کم‌برازش (Underfitting) 
▪️ بیش‌برازش (Overfitting)

🤖 هر دو باعث می‌شن مدل نتونه عملکرد خوبی داشته باشه یا چون خیلی ساده‌ست یا چون بیش‌ازحد پیچیده شده.

❓ کم‌برازش یعنی چی؟ 
مدل اون‌قدر ساده‌ست که حتی نتونسته روابط اصلی بین داده‌ها رو یاد بگیره. 
نتیجه؟ هم روی داده‌های آموزش خطاش بالاست، هم روی داده‌های تست.

📉 دلیلش چیه؟
- انتخاب مدل ساده (مثلاً خطی برای داده‌های غیرخطی)
- آموزش ناکافی
- تعداد ویژگی‌های خیلی کم

🔍 راه‌حلش؟ 
✔️ استفاده از مدل پیچیده‌تر (مثلاً به‌جای رگرسیون خطی از درخت تصمیم یا شبکه عصبی) 
✔️ استخراج ویژگی‌های بهتر یا بیشتر 
✔️ طولانی‌تر کردن فرایند آموزش

🔴 بیش‌برازش یعنی چی؟ 
مدل انقدر خودشو با داده‌های آموزش تطبیق داده که حتی نویز و استثناها رو هم یاد گرفته! 
روی داده‌های آموزش عالیه، ولی روی داده‌های واقعی یا تست عملکردش می‌ریزه.

📉 دلیلش چیه؟
- مدل بیش‌ازحد پیچیده (تعداد زیاد پارامترها)
- داده آموزش کم یا نویزی
- آموزش بیش از حد (too many epochs!)

💡 راه حل این موضوع چیه؟
✔️ استفاده از تکنیک‌هایی مثل Regularization (مثل L1 یا L2) 
✔️ توقف زودهنگام (Early Stopping) 
✔️ داده بیشتر برای آموزش 
✔️ و Dropout در شبکه‌های عصبی

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

🔴 ویدیوی کامل دومین وبینار آورده پلاس

🎯 موضوع وبینار: سیر تحول هوش مصنوعی

👨🏻‍💻 میهمان: دکتر محمد شکوتی یکتا

💡 تو این وبینار درباره‌ی مسیری که هوش مصنوعی طی کرد تا به اینجا برسه و آینده مشاغل با هوش مصنوعی و کلی موضوع دیگه صحبت کردیم.

🔗 لینک ویدیو کامل:

youtube.com/avardeplus

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

42 عنوان شغلی حوزه علوم داده

👨🏻‍💻 وقتی در مورد شغل تحلیلگر داده یا دانشمند داده صحبت می‌کنیم، خیلی‌ها فکر می‌کنن منظورمون فقط Data Analyst و Data Scientist هست. در صورتی که عناوین شغلی علوم داده خیلی بیش‌تر از چند عنوان مشهور دانشمند و تحلیلگر داده یا مهندس یادگیری ماشینه!

🔍 اینجا 42 عنوان شغلی حوزه علوم داده رو که می‌تونید هم برای یادگیری و هم برای اپلای و مصاحبه‌های شغلی و دریافت پروژه‌های کاری ازشون استفاده کنید، جمع آوری شده که می‌تونید ببینید.

——————————
🎯با آورده پلاس امروز آموزش ببین بعدا پرداخت کن!

▪️ تسهیلات دوره‌های آموزشی
▪️دوره‌های منتورشیپ
▪️پشتیبانی و مشاوره
▪️پرداخت اقساط بعد از اشتغال

🔴 لینک ثبت‌نام.   🔻

🔗 avardeplus.com

شبکه‌های اجتماعی:

🆔 @avardeplus

🔴 سخنرانی‌های TED در حوزه علوم داده

👨🏻‍💻 سخنرانی‌های TED یه مشاوره شغلی رایگانه که اینجا چندتا از سخنرانی‌های TED رو که مربوط به حوزه علم داده می‌شن رو براتون آوردیم تا شما ببینید و تو این مسیر کمکتون کنه.

🎬 سخرانی We're All Data Scientists
┤ 📝 علوم داده برای لیسانس و فوق لیسانس.
┘ 📥 لینک: Youtube LINK


🎬 سخرانی Big data dystopia
┤ 📝 چگونه کلان داده‌ها می‌تونن به ما امکان پیش بینی آینده رو بدن؟
┘ 📥 لینک : Youtube LINK


🎬 سخرانی The beauty of data visualization
┤ 📝 چگونه مصور سازی داده‌ها و الگوهای درون اون، اطلاعات بیشتری رو ایجاد می‌کنه.
┘ 📥 لینک : Youtube LINK


🎬 سخرانی The best stats you've ever seen
┤ 📝 بهبود مهارت‌های ارائه داده‌ها.
┘ 📥 لینک : Youtube LINK


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

⭕️ دوره "بهینه سازی محدب"
🏛 دانشگاه استنفورد آمریکا

👨🏻‍💻 اگه بخوایم علوم داده رو توی یه کلمه خلاصه کنیم، بهینه سازی بهترین کلمه است و بهینه سازی محدب دقیق‌ترین مفهوم از این حوزه رو به مخاطب می‌رسونه!

💡 بهینه‌سازی محدب یکی از قوی‌ترین و پرکاربردترین روش‌های بهینه‌سازیه و با استفاده از این روش، می‌تونین مسائل مختلف رو با کارآیی و دقت بالا حل کنین.

✔️ این دوره که توسط پروفسور استیون پی. بوید از دانشگاه استنفورد تدریس میشه، شامل آموزش مفاهیم و بررسی مسائل بهینه سازی محدب میشه که در مجموع شامل 16 ویدیو آموزشی و  به همراه درسنامه‌های دوره‌ میشه.

▪️ این دوره می‌تونه مرجع فوق العاده‌ای برایِ تمامیِ علاقه مندان به علوم داده باشه.
🔗 Course Homepage
🎬 Lecture Videos

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

🧠 زنجیره تفکر (Chain of Thought)

📝 زنجیره تفکر (Chain of Thought) یک تکنیک در طراحی سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی (مانند GPT) است که به مدل کمک می‌کند فرایند استدلال چندمرحله‌ای را به‌صورت گام‌به‌گام انجام دهد، به‌جای آنکه مستقیماً پاسخ نهایی را حدس بزند.

🔍 این روش بر مبنای یک ایده ساده اما قدرتمند شکل گرفته است: اگر مدل زبانی به‌جای تولید مستقیم پاسخ نهایی، ابتدا به‌صورت صریح «مراحل استدلال» را بنویسد، احتمال رسیدن به پاسخ درست بیشتر می‌شود.

❓چرا Chain of Thought مهم است؟

▪️حل مسائل پیچیده‌تر: مدل‌ها می‌توانند مسائل ریاضی، منطقی یا استنتاجی را بهتر حل کنند.

▪️قابل پیگیری بودن پاسخ: چون مسیر فکر کردن مدل مستند است، راحت‌تر می‌توان فهمید چرا به یک جواب رسیده.

▪️کاهش خطای مدل: چون مراحل به‌صورت مرحله‌به‌مرحله بررسی می‌شود، احتمال خطای جهشی یا پاسخ‌های بی‌منطق کمتر می‌شود.

❓برای مثال:

▪️فرض کنید می‌پرسیم: "اگر امروز دوشنبه باشد، سه روز بعد چه روزی است؟"
▪️مدل بدون Chain of Thought ممکن است اشتباه پاسخ دهد: "جمعه"

▫️اما با CoT، مدل به این صورت استدلال می‌کند:
امروز دوشنبه است
یک روز بعد: سه‌شنبه
دو روز بعد: چهارشنبه
سه روز بعد: پنج‌شنبه

📌 این روش باعث شده مدل‌های زبانی در حل مسائل چندمرحله‌ای عملکرد خیلی بهتری داشته باشن می‌تونن توضیح بدن چرا این پاسخ رو انتخاب کردن. این یعنی آینده‌ای که در اون هوش مصنوعی قابل اعتمادتر، قابل تعامل‌تر و هوشمندتر خواهد بود.

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

⭕️  کتاب Doing Data Science in R


👨🏻‍💻 کتاب "Doing Data Science in R" با مفهومی جذاب و مبتنی بر داده‌ها، به تجزیه و تحلیل آماری داده‌های واقعی با استفاده از ابزارهای مدرن می‌پردازه و اطلاعات گسترده‌ای رو ارائه میده.

📝 مارک اندروز نویسنده این کتاب، راهنمای مرحله به مرحله‌ای رو برای استفاده از ابزارها و روش‌های آماری در تجزیه و تحلیل داده ارائه می‌کنه و ابتدا اصول علوم داده و زبان R رو معرفی می‌کنه و سپس به مباحث پیشرفته‌تری مثل مدل‌های چند سطحی و مدل‌سازی احتمالی با استفاده از Stan می‌پردازه، تا به تدریج دانش و مهارت‌تون ارتقا پیدا کنه.

🔖 لینک دسترسی به کتاب + منابع :

┌ 🏷 Doing Data Science in R
├ 📘 WEB
├ 🗄 Data Files
└ 🗃 GitHub-Repos

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