⭕️ 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

💡 دیگه نیازی به کدنویسی نیست!

👨🏻‍💻 برای جمع کردن دیتا از سایت‌ها طبق معمولا از BeautifulSoup یا Scrapy استفاده می‌شه وباید کلی کد بزنین، با ساختار HTML هر سایت درگیر بشین و برای هر تغییر کوچیک تو سایت، دوباره تکرار کنید.

🔍 با FireCrawl این کار خیلی آسون‌تر می‌شه. فقط کافیه یه لیست از URLها رو بهش بدی و با یه خط پرامپت توضیح بدی که دقیقاً چه داده‌هایی رو ازش می‌خوای. اون خودش میره، سایت رو crawl می‌کنه، اطلاعات رو استخراج می‌کنه و برات یه دیتاست تمیز و مرتب آماده می‌کنه!

📄 مثلاً اگه بخوای از یه سایت خبری تیتر، تاریخ انتشار و نویسنده رو بگیری، فقط توی یه پرامپت می‌نویسی:

"از این صفحه تیتر خبر، نام نویسنده و تاریخ انتشارش رو استخراج کن."

❗️ بدون اینکه نیاز باشه حتی یه خط کد بنویسی، دیتاهای مرتب و ساختار یافته رو بهت تحویل میده. انگار داری یه سایت رو به یه API زنده تبدیل می‌کنی! داده‌ها رو هر جوری بخوای پردازش می‌کنی و توی هر پروژه‌ای که داری استفاده می‌کنی.

Turn websites into LLM-ready data
——————————
☑️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

💻 دنیای پایگاه‌های داده وکتور (Vector Databases)

📝 تصور کنید می‌خوایم به کامپیوتر "معنی" رو بفهمونیم. مثلاً معنی یک کلمه، یک تصویر، یا حتی یک ایده! اینجا Embeddings به کمک ما میان. Embeddings وکتورهای (نمایش‌های عددی) با ابعاد بالا هستن که معنای یه چیزی رو در یک فضای خاص نشون می‌دن.

💡 مثال: اگه کلمه‌های "پادشاه" و "ملکه" رو به وکتور تبدیل کنیم، تو این فضای معنایی خیلی به هم نزدیک‌ترن و از یک خانواده هستن همینطور تصاویر دو تا گربه‌ به هم نزدیک‌تر از تصاویر یه گربه و یک ماشین هستن.

❓چرا به "پایگاه داده وکتور" نیاز داریم؟

🤔 حالا فرض کنید میلیاردها وکتور از تصاویر، سندها، یا محصولات مختلف داریم. چطور می‌تونیم سریعاً "مشابه‌ترین" وکتورها رو پیدا کنیم؟ مثلاً وقتی یه عکس به سیستم می‌دیم، چطور سریع عکس‌های مشابه رو پیدا کنه؟

✔️ پایگاه داده‌های وکتور دقیقاً برای همین کار ساخته شدن! این‌ها پایگاه‌های داده‌ای هستن که مخصوص ذخیره، مدیریت و جستجوی فوق‌العاده سریع وکتورها طراحی شدن. هدفشون اینه که بتونن نزدیک‌ترین وکتورها رو از نظر معنایی به وکتور مد نظر ما پیدا کنن (که بهش می‌گیم جستجوی نزدیک‌ترین همسایه تقریبی یا ANN).

🔍 ویژگی‌های کلیدی پایگاه داده‌های وکتور:

    ▪️جستجوی معنایی (Semantic Search): دیگه لازم نیست فقط با کلمات کلیدی جستجو کنید! می‌تونید بر اساس "مفهوم" دنبال نتایج بگردید.
   ▪️ سرعت بالا در مقیاس بزرگ: برای مدیریت میلیاردها وکتور و پیدا کردن سریع نتایج بهینه شدن.
   ▪️ فیلترینگ پیشرفته: علاوه بر شباهت وکتوری، می‌تونید نتایج رو بر اساس اطلاعات جانبی (metadata) هم فیلتر کنید.

👨🏻‍💻 کاربردهاشون کجاست؟

    ▪️سیستم‌های توصیه‌گر: مثل پیشنهاد فیلم، محصول یا موسیقی مشابه سلیقه شما.
   ▪️ جستجوی مشابه: پیدا کردن سند، تصویر یا حتی کد مشابه.
    ▪️پرسش و پاسخ پیشرفته: کمک به مدل‌های هوش مصنوعی مثل ChatGPT برای پیدا کردن اطلاعات دقیق‌تر از یک پایگاه دانش بزرگ (مفهوم RAG).
  ▪️  تشخیص ناهنجاری: پیدا کردن الگوهای غیرعادی در داده‌ها.
 

📌پایگاه داده‌های وکتور ستون فقرات برنامه‌های هوش مصنوعی مدرن هستن، مخصوصاً اونایی که با Embeddings و جستجوی هوشمند سروکار دارن. اونا به ما کمک می‌کنن تا از تمام پتانسیل مدل‌های هوش مصنوعی بهره ببریم و اپلیکیشن‌های واقعاً هوشمند بسازیم!

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

دروازه‌ای برای ارتباط برنامه‌ها! API


💡در واقع API یا (Application Programming Interface) مجموعه‌ای از قوانین و پروتکل‌ها است. این قوانین به برنامه‌های نرم‌افزاری مختلف اجازه می‌دهند تا با یکدیگر ارتباط برقرار کنند و داده‌ها را به اشتراک بگذارند.

💬 به زبان ساده‌تر، API یک واسط است که به دو برنامه اجازه می‌دهد بدون اینکه جزئیات داخلی و پیچیده یکدیگر را بدانند، با هم صحبت کنند و از قابلیت‌های هم استفاده کنند.

❗️اگر یک برنامه نیاز به اطلاعات یا سرویسی از برنامه دیگری دارد. API مانند یک «پیک» عمل می‌کند که درخواست را از برنامه اول به برنامه دوم می‌رساند و پاسخ را برمی‌گرداند.

🔴 چرا مهم هستند؟
▪️یکپارچه‌سازی
▪️توسعه سریع‌تر
▪️امنیت با کنترل دسترسی‌ها

📌 در نهایت APIها ستون فقرات دنیای نرم‌افزاری مدرن هستند و امکان ارتباط و همکاری بین میلیون‌ها برنامه و سرویس را فراهم می‌کنند!

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

🤖 عامل‌های هوش مصنوعی

💡ویدیوی توضیحات کامل درباره‌‌ی AI Agentها

🔴 تعریف ایجنت‌های هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی، ورک‌فلو‌ها و ارتباط و تفاوتشون باهم دیگه.


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

🔴 چطور حوزه‌ مورد علاقمو پیدا کنم؟

💡 مهمترین چیز تو انتخاب حوزه مورد علاقه خودمون اینه که تجربه کنیم.

🤔 اگه نمی‌دونی که چه حوزه‌ای رو انتخاب کنی بهترین کار اینه که اون مسیر رو بری ببینی بهش علاقمند می‌شی و یادگیری کدوم راه شیرین‌تر و لذت بخش‌تره و ادامش بدی.

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

◾️اSupport Vector Machine (SVM)

💡 ماشین بردار پشتیبان (SVM) ، یک الگوریتم قدرتمند و چندکاره در یادگیری ماشین است که برای طبقه‌بندی (classification) و رگرسیون (regression) استفاده می‌شود، اما عمدتاً برای طبقه‌بندی شناخته شده است.

☑️ هدف اصلی SVM این است که بهترین "مرز تصمیم‌گیری" یا "ابرصفحه (hyperplane)" را پیدا کند که داده‌ها را به کلاس‌های مختلف تقسیم می‌کند.

📝 فرض کنید شما داده‌هایی دارید که به دو کلاس مختلف تعلق دارند (مثلاً ایمیل‌های اسپم و غیر اسپم، یا تصاویر گربه و سگ). SVM به دنبال یافتن یک خط (در فضای دو بعدی)، یک صفحه (در فضای سه بعدی) یا یک ابرصفحه (در فضاهای با ابعاد بالاتر) است که این دو کلاس را به بهترین شکل از هم جدا کند.


📌 در نهایت SVM یک الگوریتم طبقه‌بندی قدرتمند است که با یافتن بهترین ابرصفحه با بیشترین حاشیه بین کلاس‌ها کار می‌کند. این الگوریتم با استفاده از تکنیک کرنل، می‌تواند مسائل غیرخطی را نیز حل کند و در بسیاری از زمینه‌ها عملکرد بسیار خوبی از خود نشان می‌دهد.
——————————
☑️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

👨🏻‍💻 محققان الگوریتم خودآموز قدرتمندی به نام Absolute Zero را ساخته‌اند که به هیچ داده انسانی نیاز ندارد.

💡 این الگوریتم وظایف خود را می‌سازد، آنها را با استفاده از روش‌های استدلال مختلف حل می‌کند و از طریق خودبازی درست مانند آموزش از صفر به خودش پیشرفت می‌کند.

☑️ این الگوریتم که Absolute Zero Reasoner (AZR) نام دارد، در کدنویسی و ریاضی نمرات بالایی کسب کرد و حتی مدل‌هایی را که با کمک متخصصان آموزش دیده بودند، شکست داد.

📌 این نشان می‌دهد که رشد Al بدون نیاز به انسان برای یادگیری چگونه انجام شدنی است.

▪️ Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data

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

🤔 چرا منتورشیپ رو با آورده پلاس بگذرونیم؟

💡برای گذروندن یه دوره‌ی کارآموزی و آموزشی به‌صورت منتورشیپ جاهای مختلفی هست که می‌شه آموزش دید اما ما تو آورده پلاس تضمین می‌کنیم که بهترین دوره رو می‌گذرونید چون:


☑️ انتخاب بهترین منتورها: دوره‌های آورده پلاس با منتورهایی باتجربه از بهترین دانشگاه‌های کشور ارائه می‌شن که شما اول رزومه منتورها رو می‌بینید و بعد براساس حوزه‌ی تخصصی و تشخیص خودتون بهترین منتور رو انتخاب می‌کنید.

🎯 نظارت همیشگی آورده پلاس به دوره‌ها: آورده پلاس با نظارت به برگزاری جلسات و با نظرسنجی از شما عزیزان قدم به قدم همراه شماست تا با بهترین کیفیت دوره خودتون رو بگذرونید. وجود یک واسطه بین منتور و منتی تعهدی ایجاد می‌کنه بین هر دو طرف که دوره منظم و با بیشترین بازدهی گذرونده بشه.

😍 پرداخت اقساطی هزینه دوره: شما می‌تونید تمام هزینه دوره‌ای که گذروندین رو بعد از اشتغال و با اقساطی متناسب با درآمد خودتون پرداخت کنید.

👨🏻‍💻 از طریق لینک زیر ثبت‌نام کنید تا همکاران ما با شما تماس بگیرند.

⭐️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🔗 لینک ثبت‌نام:
avardeplus.com

📲شبکه‌های اجتماعی:
🆔 @avardeplus

اطلاعات بسیار مفید برای دوستانی که علاقه به کار ریموت دارند.
👍👍👍👍👍
حتما بخونید.

👨🏻‍💻 نقش‌های نوظهور در حوزه داده و تحلیل
در عصر تحول دیجیتال، نیاز به تخصص‌های متنوع در مسیر بهره‌برداری از داده‌ها بیش از پیش حس می‌شود. طبق نمودار گارتنر، نقش‌ها را می‌توان در چهار دسته اصلی جای داد:

🛠 نقش‌های فنی (Technical Roles):

🏗 Data Engineer (مهندس داده)
🤖 AI/ML Developer (توسعه‌دهنده هوش مصنوعی/یادگیری ماشین)
📊 Model Manager (مدیر مدل)

💼 نقش‌های کسب‌وکار (Business Roles):

📦 Data Product Manager (مدیر محصول داده)
⚙️ Decision Engineer (مهندس تصمیم‌گیری)
👔 CDAO – Chief Data & Analytics Officer (مدیر ارشد داده و تحلیل)

🚀 نقش‌های نوظهور (Emerging Roles):

💬 Data Translator (مترجم داده)
⚖️ Data Ethicist (مسئول اخلاق داده)
🏋️‍♂️ XOps Coach (مربی عملیات داده)

👥 نقش‌های شهروند‌محور (Citizen Roles):
این دسته شامل افرادی است که الزاماً پس‌زمینه فنی یا برنامه‌نویسی ندارند، اما با ابزارها و پلتفرم‌های خودخدمت‌محور (self-service) به تولید و مصرف تحلیلات داده می‌پردازند:

▪️ Citizen Data Scientist (دانشمند داده شهروند)
▪️ Citizen Data Enginee‌r (مهندس داده شهروند)

🆔 @avardeplus

🔍 چرا بیش از ۹۰٪ پروژه‌های هوش مصنوعی قبل از رسیدن به تولید شکست می‌خورند؟

❗️مشکل مدل‌ها نیست. مشکل داده‌ها هم نیست. مشکل اصلی، معماری (Architecture) هست.

📝 تو خیلی از شرکت‌ها، مهندس‌ها مدل‌هایی می‌سازن که تو Jupyter Notebook عالی کار می‌کنن ولی وقتی به استقرار در محیط واقعی می‌رسه، پروژه‌ها ماه‌ها درگیر می‌شن و آخر هم ممکنه کنار گذاشته بشن.

💡مشکل اصلی در بیشتر پروژه‌های هوش مصنوعی اینه که به‌عنوان آزمایش شروع می‌شن و هرگز به سیستم‌های مهندسی‌شده تبدیل نمی‌شن.

🧩 اینا مهم‌ترین دلایلی‌ان که باعث شکست پروژه‌ها می‌شن:

۱. جهنم پیکربندی (Configuration Hell)
وقتی کلیدهای API، تنظیمات مدل و پرامپت‌ها تو ده‌ها فایل مختلف پخش باشن، هر تغییری فاجعه‌ست. تیم‌های حرفه‌ای از روز اول تنظیمات رو جدا، متمرکز و قابل مدیریت نگه می‌دارن.

۲. دام مهندسی پرامپت (The Prompt Engineering Trap)
پرامپت‌ها منطق اصلی محصول شما هستن نه کدهای یک‌بار مصرف. باید براشون نسخه داشته باشی، تستشون کنی، و مثل کدهای مهم نگهشون داری.

۳. واقعیت محدودیت نرخ (Rate Limiting Reality)
دموی اولیه‌تون که ۱۰۰ بار در ثانیه به API پیام می‌ده، تو محیط واقعی می‌تونه روزی ۵۰۰ دلار هزینه بیاره! محدودسازی نرخ باید از روز اول پیاده‌سازی بشه.

۴. نقطه کور کشینگ (The Caching Blindspot)
خیلی از شرکت‌ها ماهانه هزاران دلار صرف APIهایی می‌کنن که بارها یک سوال تکراری رو جواب می‌دن. کشینگ هوشمند می‌تونه هزینه‌ها رو تا ۷۰٪ کاهش بده.

📌 از ابتدا معماری مبتنی بر تولید طراحی کنید نه معماری مخصوص نمونه‌سازی.

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

🍃باسلام و آرزوی سلامتی برای همراهان عزیز آورده پلاس🍃

🤔 چرا منتورشیپ رو با آورده پلاس بگذرونیم؟

💡برای گذروندن یه دوره‌ی کارآموزی و آموزشی به‌صورت منتورشیپ جاهای مختلفی هست که می‌شه آموزش دید اما ما تو آورده پلاس تضمین می‌کنیم که بهترین دوره رو می‌گذرونید چون:


☑️ انتخاب بهترین منتورها: دوره‌های آورده پلاس با منتورهایی باتجربه از بهترین دانشگاه‌های کشور ارائه می‌شن که شما اول رزومه منتورها رو می‌بینید و بعد براساس حوزه‌ی تخصصی و تشخیص خودتون بهترین منتور رو انتخاب می‌کنید.

🎯 نظارت همیشگی آورده پلاس به دوره‌ها: آورده پلاس با نظارت به برگزاری جلسات و با نظرسنجی از شما عزیزان قدم به قدم همراه شماست تا با بهترین کیفیت دوره خودتون رو بگذرونید. وجود یک واسطه بین منتور و منتی تعهدی ایجاد می‌کنه بین هر دو طرف که دوره منظم و با بیشترین بازدهی گذرونده بشه.

😍 پرداخت اقساطی هزینه دوره: شما می‌تونید تمام هزینه دوره‌ای که گذروندین رو بعد از اشتغال و با اقساطی متناسب با درآمد خودتون پرداخت کنید.

⭐️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🔗 لینک ثبت‌نام:
avardeplus.com

📲شبکه‌های اجتماعی:
🆔 @avardeplus

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