🎖️ قانونِ طلایی مهندسی صنایع


👩🏻‍💻 در مهندسی صنایع یه قانون طلایی وجود داره که همیشه صادقه:

✅ «چیزی رو که اندازه‌گیری نکنی، نمی‌تونی بهبود ببخشی!»


✏️ هر سیستم، هر فرآیند و هر پروژه‌یِ بهبود، از داده شروع میشه، نه از حدس و گمان! فرقی‌ام نمی‌کنه در حوزه تولیدی مشغول به کار باشی، لجستیک، یا بازاریابی.


🔔 از لحظه‌ای که اندازه‌گیری رو کنار بذاری، از مهندسی فاصله می‌گیری و وارد دنیای حدس زدن می‌شی!

✔️ اول فرآیند رو اندازه‌گیری کن،
✔️ بعد خط مبنا (Baseline) و شاخص بساز،
✔️ و در نهایت براساس شواهد، بهبود بده.


❗️ مهندسی صنایع فقط در مورد بهره‌وری نیست، علمِ اثباته. علمِ تصمیم‌گیری با عدد و مدرک.

🛑بهترین مهندسان صنایع دنبال بهبود نمی‌رن؛ اونا درستیِ بهبود رو ثابت می‌کنن.


🔔 پس اگه می‌خوای راه‌حل‌هات مورد اعتماد باشن، «اندازه‌گیری» رو اولین اصل کارت قرار بده.

📊 مهندسای صنایعی که به دیتا و آنالیز دیتا مسلط باشن، آینده رو رهبری می‌کنن. و اونایی که مسلط نباشن، آینده جایگزین‌شون می‌کنه!



✍🏼 fateme
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👨🏻‍💻 اکثر بچه‌های صنایع به حوزه‌های مختلف دیتا علاقه دارن، ولی نمی‌تونن تفاوت این ۷ نقش داده‌ رو از هم تفکیک کنن.


▶️ من اومدم از نگاه یک مهندس صنایع در یه کارخونه تولیدی، هر کدوم از این نقش‌ها رو براتون توضیح دادم، تا هم هر نقش براتون واضح‌تر بشه، و هم انتخاب نقش مورد علاقتون راحت‌تر بشه:


🔢 تحلیلگر داده — 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝘁

💡 از نگاه IE: مسئول کنترل ‌کیفیت


⬅️ این شخص عملکرد کارخانه رو زیر نظر داره و آمار تولید روزانه رو در قالب چارت و گزارش ارائه می‌ده (داشبورد و گزارش‌سازی).

⬅️ تحلیل می‌کنه که کدوم خط تولید، کندترین عملیات رو داره (یافتن گلوگاه‌ها).


🏷 مثال مهندسی صنایع:

✔️تحلیل‌گر داده مثل کسی است که زمان‌بندی تولید یا نرخ توقف خط رو تحلیل می‌کنه.

🛑مثلا اگر خط تولید ۳۰٪ زمان خاموشی داره، این فرد دقیقاً میگه «کجا» و «چرا» این اتفاق افتاده.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 دانشمند داده — 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁𝗶𝘀𝘁

💡 از نگاه IE: متخصص بهینه‌سازی پیشرفته


⬅️ این شخص مثل یک مشاور با استفاده از شبیه‌سازی و ریاضی، الگوهای پنهان رو کشف می‌کنه، و راه‌حل‌های جدید پیشنهاد می‌ده.


🏷 مثال مهندسی صنایع:

✔️ یک مهندس صنایع با نقش Data Scientist سعی می‌کنه پیش‌بینی کنه چه زمانی موجودی کم میشه یا احتمال خرابی یک ماشین چقدره.

🛑مثلا با تحلیل داده‌های تاریخی، یه الگوریتم پیشنهادی برای چیدمان جدید ماشین‌آلات ارائه می‌ده تا زمان تولید ۲۰ درصد کاهش پیدا کنه.

🛑یا اگه دمای انبار از ۲۵ درجه بیشتر بشه، احتمال نقص در محصول ۴۰ درصد افزایش پیدا می‌کنه.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 مهندس داده — 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿

💡 از نگاه IE: مسئول تدارکات و انبارگردانی


⬅️ این شخص انبار رو سازماندهی می‌کنه (دیتابیس)، خطوط انتقال مواد بین انبار و خط تولید رو می‌سازه (پایپلاین‌های داده). و مطمئن می‌شه که مواد اولیه تمیز، استاندارد و در دسترسه (داده سالم و آماده).


🏷 مثال مهندسی صنایع:

✔️ در یک کارخانه، داده‌ها از بخش‌های مختلف میان. حالا Data Engineer مثل مهندس لجستیک، همه‌یِ این داده‌ها رو از انبارهای مختلف جمع می‌کنه و تحویل یک مرکز یکپارچه (Data Warehouse) می‌ده.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 معمار داده — 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁

💡 از نگاه IE: طراح نقشه کل کارخانه


⬅️ این شخص طرح کلی کارخونه رو می‌ریزه (طرح‌ریزی واحد صنعتی): جایگاه خط مونتاژ، انبار، بخش کنترل کیفیت و ارتباط بین آنها (ساختار کلی پلتفرم داده).

⬅️ تصمیم می‌گیره مواد سنگین در کجا و محصولات نهایی چگونه ذخیره بشن (انتخاب روش‌های ذخیره‌سازی داده). و مطمئن می‌شه اگر تولید دوبرابر بشه، نقشه کارخانه جوابگو باشه (قابلیت گسترش یا اسکیل).


🏷 مثال مهندسی صنایع:

✔️دقیقا مثل کسی که کل سایت صنعتی رو طراحی می‌کنه: مسیرها، چیدمان انبار، نحوه انتقال مواد، جریان‌ها و ظرفیت‌ها.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 مهندس MLOps یا 𝗠𝗟𝗢𝗽𝘀 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿

💡 از نگاه IE: مهندس نگهداری و تعمیرات


⬅️ این شخص از سیستم مراقبت می‌کنه. مانیتورینگ دائمی انجام می‌ده تا اگه دقت الگوریتم چیدمان کاهش یافت، بلافاصله شناسایی کنه (مانیتورینگ مدل).


🏷 مثال مهندسی صنایع:

🛑فرض کن مدل پیش‌بینی تقاضا هر روز عدد جدید می‌ده. اگه داده خراب بشه یا مدل دقتش افت کنه، کل زنجیره تأمین ضربه می‌خوره.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 مهندس تحلیل — 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿

💡 از نگاه IE: مهندس برنامه‌ریزی تولید


⬅️ این شخص دستورالعمل‌های دقیق برای خط تولید ایجاد می‌کنه. دستورالعمل مونتاژ که مشخص می‌کنه هر قطعه چطوری باید سرهم بشه (تبدیل داده خام به جداول تمیز با SQL/dbt).

⬅️ و زمان‌بندی و استانداردهای کاری رو تعریف می‌کنه (مدل‌های داده و متریک‌ها).


🏷 مثال مهندسی صنایع:

✔️مثل کسی که فرآیندها رو استاندارد می‌کنه، این فرد داده‌ها رو طوری آماده می‌کنه که تیم عملیات بتونه راحت تصمیم بگیره.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 مهندس یادگیری ماشین — 𝗠𝗟 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿

💡 از نگاه IE: مسئول اجرای نوآوری‌ها


⬅️ وقتی مدل دانشمند داده تأیید شد، این شخص اون رو در خط تولید پیاده می‌کنه و الگوریتم پیشنهادی چیدمان رو به یک دستورالعمل اجرایی دقیق و خودکار برای ربات‌ها تبدیل می‌کنه (پیاده‌سازی مدل در production).

⬅️و مطمئن می‌شه این سیستم جدید سریع، پایدار و قابل اتکاست (بهینه‌سازی مدل برای محیط عملیاتی).


🏷 مثال مهندسی صنایع:

🛑فرض کن مدل باید در لحظه تصمیم بسازه:
«این محصول روی خط معیوب است یا نه؟»

✔️ مهندس ML کسی است که باید مدل تشخیص عیب رو به سیستم تولید وصل کنه تا در لحظه کار کنه.




✍🏼 Alireza
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

📄 فرمول‌ها و مفاهیم کلیدی مدیریت پروژه


👨🏻‍💻 اگه قصد شرکت در آزمون‌های مدیریت پروژه مثل PMP رو دارید، تسلط بر این فرمول‌ها یک مزیت بزرگ محسوب می‌شه و می‌تونه شانس موفقیت شما رو بالا ببره.

✅ به عنوان یه کارشناس کنترل پروژه هم برای شروع، برنامه‌ریزی، اجرا، کنترل و نظارت بر پروژه‌ها، عالیه.



✍🏼 Mehrdad
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👨🏻‍💻 من هفته پیش، لیست جامع «دوره‌های رایگان هوش مصنوعی» رو تو‌ گوگل داک، با جدیدترین و بهترین دوره‌های رایگان AI، آپدیت کرده‌ام.


▶️ این لیست شامل همه‌چی میشه. از دوره‌ها و مسیرهای یادگیری برای Prompt Engineering گرفته، تا ساخت Agentها، Machine Learning و پایتون. همه به صورت کاملاً رایگان!


◀️ لینک داک (شامل تمام دوره‌ها):


🔗 Free AI courses Google Doc
🔗 Free AI courses Google Doc



✍🏼 Taha
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

💯 گوگل جستجوی مبتنی بر «کلمات کلیدی» رو رسماً از بین بُرد!


👨🏻‍💻 اگه هنوز برای جستجوی مقاله یا پایان‌نامه‌های مرتبط با پژوهشت از روش جستجوی «کلمات کلیدی» استفاده می‌کنی، باید بگم گوگل با قابلیت‌های جدید Scholar Labs، این روش رو کاملا منسوخ کرد!


▶️ با معرفی Gemini 3 و قابلیت‌های جدید Scholar Labs، دوران حدس زدن «کلمات کلیدی» دیگه تموم شد! حالا «جستجوی مفهومی» (Conceptual Search) اومده تا جاش رو بگیره.

📣 اگه در حال انجام پایان‌نامه، مقاله یا پروژه‌های تحقیقاتی هستی، باید حتما این روش رو یاد بگیری.


🏷 ۵ روشی که Scholar Labs جستجوی سنتی رو شکست می‌ده:


🔢 جستجوی مفاهیم، نه کلمات کلیدی:

⬅️ جستجوی سنتی: "کافئین و حافظه."

⬅️ جستجوی مفهومی: «مصرف کافئین»، «مکانیسم‌های حافظه کوتاه‌مدت»، «تغییرات سنی».

✔️ نتیجه: یک جستجو، سه بُعد رو پوشش می‌ده، با نتایج بهتر و عمیق‌تر.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 زمینه (Context) داخلی در هر مقاله:

⬅️ دیگه لازم نیس ۳۰ تا چکیده بخونی تا بتونی ۳ تا مقاله مرتبط پیدا کنی.

⬅️ هر مقاله هم با توضیحی از اینکه چطوری به سوال تو پاسخ می‌ده، ارائه می‌شه.

✔️ نتیجه: خلاصه‌های سریع، کار رو برات آسون می‌کنن. یه جور غربال‌گری خودکار.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 خلاصه‌سازی تعاملی PDFها:

⬅️ هر PDF رو باز کنی، یک طرح کلی خودکار و خلاصه‌شده از بخش‌های مختلف اون (Methods, Results, Discussion) دریافت می‌کنی.

⬅️ می‌تونید فوراً به نتایج یا متدولوژی مقاله برید و زمان مرور مقاله رو به شدت کاهش بدید.

✔️ نتیجه: یعنی خودش Outline می‌سازه، بخش‌های مختلف رو خلاصه می‌کنه و اجازه می‌ده یک‌راست بپری روی Methods یا Results.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 استنادها (Citations) = لینک

⬅️ روی هر رفرنس کلیک کنید، مقاله‌یِ مرتبط با اون فوراً باز می‌شه. ریدِر PDF، استنادها رو به لینک‌های تعاملی تبدیل می‌کنه.

✔️ نتیجه: بدون تعویض پنجره‌ها، سیر تکامل ایده‌ها رو در مقالات مختلف دنبال می‌کنی. این یعنی جستجوی بدون اصطکاک!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 پیدا کردن شکاف‌های پژوهشی (Research Gaps):

⬅️ نتایج جستجوی دستی‌تون رو با جستجوی dimensional مقایسه می‌کنید.

⬅️ تفاوت بین این دو لیست؟ شکاف‌های تحقیق دقیقاً همون‌جا پنهان شدن. یعنی دقیقاً نشون می‌ده کجا رو از قلم انداختی.


❗️ نکته پایانی: Scholar Labs فعلاً آزمایشیه و دسترسی محدودی داره.


🖥 Scholar Labs
🖥 Scholar Labs



✍🏼 Kourosh
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

✏️ ۱۰۰ اصطلاح مهم و کاربردی
🚛 در مدیریت زنجیره تأمین (SCM)


👨🏻‍💻 یکی از چیزایی که تو مسیر یادگیری مدیریت زنجیره تأمین برام خیلی مفید بود، آشنایی با مفاهیم و اصطلاحات تخصصی این حوزه بود. مفاهیمی که خیلی وقتا پایه‌ی تصمیم‌گیری، تحلیل و ارتباط بین تیم‌های مختلف هستن.

⬅️ این فایل توسط دکتر Nazanin Pilevari عزیز بهم معرفی شد و من به همراه دوستم، تصمیم گرفتیم این مجموعه رو از حالت خام و اولیه دربیاریم، بهش یه ساختار بدیم، اصطلاحاتش رو ترجمه کنیم و به شکل یه فایل آموزشی مرتب و قابل استفاده دربیاریم.


✅ این فایل شامل ۱۰۰ اصطلاح کلیدی در حوزه مدیریت زنجیره تامین به همراه تعریف و مثال واقعی برای هر کدومه. محتوایی که می‌تونه هم برای دانشجوهای صنایع و مدیریت و علاقه‌مندان و فعالان این حوزه، یه مرجع تخصصی و کاربردی باشه.



✍🏼 Alireza
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👨🏻‍💻 خاطره عادل فردوسی پور از ترم دو ارشد صنایع و درس "تئوری گراف" با دکتر عشقی.😁😁


▶️ تو این ویدیو میگه تنها درسی که دوره کارشناسی صنایع افتاده، «فیزیک یک» بوده.😁



✍🏼 mhmdali
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

⚙️ 17 عامل کلیدی موفقیت مهندسان صنایع


👨🏻‍💻 یه مقاله از Kjell Zandin منتشر شده که یکی از نوشته‌های معروف در زمینه‌ی موفقیت مهندسان صنایعه که روی مهارت‌های نرم و بین‌رشته‌ای تمرکز داره. من در ادامه یه خلاصه از این مقاله رو آوردم:


✏️ نقش مهندسان صنایع روزبه‌روز داره متنوع‌تر می‌شه و برای اینکه توی این مسیر پیشرفت کنن، باید روحیه‌ای بلندپرواز و هدف‌دار داشته باشن. به همین دلیل، یه سری نکته‌ها هست که واقعاً توی موفقیتشون تأثیر داره.

🔹امروزه موفقیت توی مهندسی فقط مربوط به محیط کار یا دانشگاه و سابقه‌ی تحصیلی نیست. بیشتر از هر چیزی به میزان تأثیرگذاری، پروژه‌ها، ایده‌ها و مهارت برنامه‌ریزی درست مربوطه.

🔹پس لازمه عوامل اصلی موفقیت توی کارت رو بشناسی تا فاصله‌ی بین خودت و هدفت رو پر کنی.


▶️ مهندسان صنایع به خاطر ویژگی‌هاشون توی صنایع مختلف خیلی مورد توجه هستن. چون بلدن بین تحلیل اقتصادی و کارهای عملیاتی ارتباط برقرار کنن و تصمیم‌های حساب‌شده بگیرن. از اون طرف، چون با آدم‌های مختلف از کارگر تا مدیر کل در ارتباطن، مهارت ارتباطی بالا براشون ضروریه!

🔹علاوه بر تحصیلات دانشگاهی، چیزای دیگه‌ای هم هستن که برای یه مهندس صنایع آینده‌ی درخشانی می‌سازن. در ادامه، چند تا از مهم‌ترین عوامل موفقیت یه مهندس صنایع آورده شده:


1️⃣ منعطف ولی متمرکز باش: مهندس صنایع باید ذهن بازی داشته باشه و دنبال فرصت‌های جدید برای کمک به سازمان بگرده.


2️⃣ مفاهیم مهندسی صنایع رو توی دنیای واقعی به کار ببر: فهم تئوری فقط یه بخش از کاره؛ بخش سخت‌ترش اینه که بتونی اون رو توی دنیای واقعی پیاده سازی کنی.


3️⃣ تأثیر تغییر رو روی سازمان درک کن: تفکر سیستمی مهارتی که هر مهندس صنایع باید داشته باشه.


4️⃣ فرآیندهای موجود رو دقیق بشناس: برای اینکه بفهمی کارها چطور انجام می‌شن، باید واقعاً بری سر کار و از نزدیک ببینی چه خبره.


5️⃣ مدیریت تغییر رو بلد باش: همه‌ی فرآیندها رو آدم‌ها انجام می‌دن. اگه کسایی که قراره تغییر رو اجرا کنن باهاش موافق نباشن، ممکنه عملاً باعث شکستش بشن.


7️⃣ بعد از اجرا، پیگیری رو فراموش نکن: خیلی وقت‌ها فکر می‌کنن وقتی پروژه اجرا شد، خودش نتیجه می‌ده، ولی در واقع نیاز به پیگیری داره.


8️⃣ خلاق باش: توانایی دیدن واقعیت فعلی و ساختن ایده‌های جدید، بیشترین ارزش رو برای یه سازمان در حال تغییر داره.


9️⃣ روشن و مؤثر ارتباط برقرار کن: برای اینکه ایده‌هات عملی بشن، باید مهارت گفتاری و نوشتاری خوبی داشته باشی.


1️⃣ تجربه جمع کن: از کارهای چالش‌برانگیز استقبال کن و آماده‌ی یادگیری چیزهای جدید باش.


1️⃣ به یادگیری ادامه بده: یادگیری یه مسیر همیشگیه، هیچ‌وقت تموم نمی‌شه.


1️⃣ نگاه مثبت داشته باش: آدم‌های مثبت همیشه محبوب‌ترن و محیط کار رو بهتر می‌کنن.


1️⃣ خلأها رو پر کن: خودت رو محدود به شرح وظایف کارت نکن. چالش‌های شرکتت رو بشناس، فرصت‌ها رو پیدا کن و نقش جدیدی برای خودت بساز.


1️⃣ ذهن کل‌نگر و استراتژیک داشته باش: از تجربه‌هات استفاده کن تا تصویر بزرگ‌تری از کل سیستم به دست بیاری.


1️⃣ اهل عمل باش و کار رو تموم کن: طوری کار کن که به عنوان کسی شناخته بشی که پروژه‌ها رو تا آخر پیش می‌بره.


1️⃣ با همه خوب ارتباط بگیر: باید بتونی با همه‌جور آدمی، از کارمند ساده تا مدیر ارشد، مؤثر حرف بزنی.


⚫️ مهارت مذاکره رو یاد بگیر: توی زندگی و کار، بدون تعامل و توافق، پیشرفت ممکن نیست.


🟣 شبکه‌سازی کن: ارتباطات امروزت ممکنه فردا به فرصت‌های بزرگ‌تر منجر بشن.



✍🏼 mhmdali
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👨🏻‍💻 یه سایت باحال پیدا کردم که باهاش می‌تونین کلی از مسائل بهینه سازی و OR رو، مثل مسئله کوله‌پشتی، مکان‌یابی تسهیلات، تئوری صف، مسائل جریان شبکه مثل مسئله کوتاه‌ترین مسیر و... رو در قالب بازی یاد بگیرین.


✅ اینطوری هم مسائل تحقیق در عملیات رو با بازی کردن، به صورت عملی شبیه سازی کردین و هم براتون یادگیری OR کلی لذت بخش میشه.🙂‍↔️👌🏼


🎲 OR Strategy Games


✍🏼 mhmdali
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

💼 24 ابزار حل مسئله‌
⚙️ که هر مهندس صنایع باید بشناسه!


👨🏻‍💻 یکی از کلیدی‌ترین مهارت‌های نرمی که هر مهندس صنایع باید بهش مسلط باشه، «مهارت حل مسئله» است. برای یه مهندس صنایع امروزی، توانایی شناسایی مشکلات، تحلیل دقیق‌شون و ارائه راه‌حل‌های مؤثر واقعاً ضروریه.

⏪ این مهارت نه تنها به بهبود عملکرد فردی‌تون کمک می‌کنه، بلکه می‌تونه کارایی کل تیم و سازمان رو هم به شکل چشمگیری افزایش بده.

✔️ برای اینکه تو این مسیر موفق بشین، من در این فایل 24 ابزار مهم حل مسئله‌ای که باید بشناسین رو معرفی کردم.. این ابزارها بهتون کمک می‌کنن تا تو هر پروژه‌ای بهتر عمل کنین و با چالش‌ها به خوبی مقابله کنین.🥇


✍🏼 Pouria
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👨🏻‍💻 اگه می‌خواین جلوی این رو بگیرین که ChatGPT همیشه باهاتون موافق باشه:


⬅️ وارد بخش Custom Instructions بشین.

✅ گزینه‌ی Enable Customization رو فعال کنین.


✏️ این متن رو هم دقیقاً کپی و پیست کنین:

"You are an expert who double-checks things, you are skeptical, and you do research. I am not always right. Neither are you, but we both strive for accuracy."

🔔 معمولاً ChatGPT چیزی رو میگه که تو دوست داری بشنوی. صادق‌تر شدنش همه‌چیز رو تغییر می‌ده.😉



✍🏼 Reza
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

✅ چطور از بدترین پاورپوینت دنیا، یه پرزنتیشن تمیز ساختم!


👩🏻‍💻 خیلیا فکر می‌کنن گاما فقط برای ساخت پاورپوینت و اسلاید ارائه از صفره! ولی من پاورپوینت ناقصمو بهش دادم و به بهترین شکل برام اصلاح و کاملش کرد! 😙


🔢 اول پاورپوینت خراب‌تون رو دانلود کنید.

🔢 بعد وارد Gamma.app بشید.

🔢 فایل PPT رو آپلود کنید.

🔢 یه تم (Theme) رو انتخاب کنید.

🔢 تصویرهای پیشنهادی AI رو فعال کنید.

🔢 لایه‌بندی رو روی Card-by-Card بذارید.

🔢 حالا Generate رو بزنید. اسلایدهای شما آماده‌ست.🙂‍↔️


▶️ گاما فقط براتون پرزنتیشن نمی‌سازه! محتواتون رو مرتب می‌کنه، چیدمانش رو اصلاح می‌کنه و تصاویری بهش اضافه می‌کنه که محتوایِ ارائه شما رو برجسته‌تر نشون می‌ده. این همون چیزیه که PowerPoint باید از ابتدا می‌بود.



✍🏼 Faeze
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

📁 پاکسازی داده‌ها با اکسل

👨🏻‍💻 این راهنما، چکیده سال‌ها تجربه‌ من با اکسله. خیلی‌ها پاکسازی داده‌ها رو فقط با پایتون و کتابخونه‌های معروفش مثل Pandas و NumPy می‌شناسن. اما من توی این فایل بهتون یاد میدم که چطور بدون هیچ پیچیدگی، فقط با تکنیک‌های سریع و عملی، داده‌های تکراری، غیر ضروری و کثیف رو با اکسل حذف کنین.

⏪ اگه قبلاً ساعت‌ها وقتتون رو صرف تمیز کردن داده‌هاتون توی اکسل می‌کردین، با این چیت‌شیت، تو چند دقیقه کار تمومه.👌


┌ ✔️ Data Cleaning in 10 Minutes
├ 😉 Tutorial Video
└ 📄 Excel Workbook


✍🏼 Shahin
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

🔍 ۷ دستیار هوش مصنوعی که از ChatGPT تو سرچ جلو زدن!


👨🏻‍💻 خیلیاتون برای سرچ هنوز فقط از ChatGPT استفاده می‌کنین، ولی ChatGPT بهترین ابزار برای جست‌وجو نیست!

✅ الان (تو اکتبر ۲۰۲۵) چند تا هوش مصنوعی دیگه هستن که خیلی بهتر از ChatGPT عمل می‌کنن. مخصوصاً وقتی دنبال اطلاعات جدید، دقیق و با سورس مشخصین.



1️⃣ موتور جست‌وجوی هوش مصنوعی Perplexity

💳 سریع و دقیقه و همیشه منبع نتایجش رو بهت میگه. برای تحقیق، مقاله‌نویسی و پیدا کردن اطلاعات به‌روز عالیه.


2️⃣ دستیار هوش مصنوعی Grok

💳 ساخته‌ی شرکت xAI هست (از ایلان ماسک). به داده‌های توییتر (X) دسترسی داره. پس برای خبرهای داغ و موضوعات ترند خیلی خوب کار می‌کنه.


3️⃣ مدل DeepSeek

💳 برای سرچ‌های فنی و دانشگاهی عالیه. توی کدنویسی و ریاضیات واقعاً قویه.


4️⃣ دستیار هوش مصنوعی Claude (Sonnet 4.5)

💳 وقتی دنبال خلاصه‌سازی یا جواب‌های طولانی و دقیق هستی، انتخاب خوبیه. خیلی خوب متن‌های طولانی و چندبخشی رو درک می‌کنه.


5️⃣ پلتفرم هوش مصنوعی Gemini

💳 محصول گوگله. توی کارهای تصویری و تحلیل داده‌های گوگل بی‌نظیره. می‌تونه عکس ادیت کنه و محتوای تصویری رو هم بفهمه.


6️⃣ دستیار هوش مصنوعی Kimi

💳 هوش مصنوعی چینی که تقریباً بی‌طرف‌ترین و کم‌تعصب‌ترین مدل حساب می‌شه. برای موضوعات حساس، جواب‌های متعادل و منطقی می‌ده.


7️⃣ دستیار هوش مصنوعی ChatGPT

💳 هنوزم برای نوشتن خلاقانه، ایده‌سازی و مکالمه بهترینه. ولی برای سرچ زنده یا اخبار جدید ضعیفه، چون به داده‌های لحظه‌ای دسترسی نداره.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔹 خلاصه اگه دنبال بهترین ابزار هوش مصنوعی برای سرچ دقیق، سریع و با منبع هستی، Perplexity بهترین انتخابه.



✍🏼 Alireza
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

📊 کتاب «آمار برای غیر آماردان‌ها»


👨🏻‍💻 توی دنیایی که همه‌چی حول داده‌ها می‌چرخه، بلد بودن مفاهیم آماری دیگه یه انتخاب نیست، یه نیازه! مخصوصا برای ما بچه‌های صنایع!


✅ این کتاب کاری می‌کنه که آمار دیگه برات ترسناک نباشه و یاد بگیری چطور ازش برای تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر استفاده کنی، حتی اگه آمار و احتمال رو درست و حسابی نخوندی!

⬅️ از آمار توصیفی و تحلیلی گرفته تا طراحی نظرسنجی و تحلیل داده‌ها رو پوشش می‌ده. علاوه بر این، یاد می‌گیری چطور با نمودارها و ابزارهای تصویری مثل هیستوگرام و scatter plot داده‌هاتو به بینش‌های قابل‌فهم تبدیل کنی.



✍🏼 Ahmad
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👨🏻‍💻 سال‌های اول دانشجویی در دانشگاه شریف، من هم با این سؤال درگیر بودم: «آیا واقعاً لازمه این‌ همه درس رو پاس کنیم؟ اینا به چه دردم می‌خورن؟»


✏️ امروز که به عنوان محقق در حوزه علوم اعصاب فعالیت می‌کنم، معنای این جملات دکتر شهشهانی رو بهتر درک می‌کنم: دانشگاه محل تربیت تکنسین نیست!


🔔 در دانشگاه قرار است به‌قدری از اصول کلی علوم پایه بهره‌مند شویم که برای آینده‌ای که مشخص نیست چه چیزهایی قرار است مورد اهمیت قرار بگیرند، ذهنمان آن‌قدر انعطاف‌پذیر باشد که بتوانیم خود را با دنیای در حال تغییر تطبیق دهیم!



✍🏼 Alireza
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

⭕ در علم داده چه عناوین شغلی وجود داره؟


👨🏻‍💻 تو این ویدیو قصد دارم تا به مرور مشاغل اصلی حوزه داده با محوریت کار در ایران بپردازم.

✔️ دیتا آنالیست
✔️ دیتا ساینتیست
✔️ مهندسی داده



✍🏼 Hamidreza
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

🎓 ۳۲ دوره دانشگاهی رایگان به زبان فارسی


👨🏻‍💻 من دوره‌های آموزشی زیر رو، تو ۸ سال گذشته تدریس و تهیه کردم که می‌تونه برای دانشجویان علوم‌ پایه، فنی و مهندسی و علوم کامپیوتر حسابی مفید باشن.

▶️ تلاشم این بوده که برای درس‌های دانشگاهی تمام سرفصل مصوب وزارت علوم رعایت بشه و درس‌ها به شکلی پایه‌ای و اصولی آموزش داده بشن. همچنین آموزش نرم افزارها رو هم تا حد امکان کامل و کاربردی تدریس کردم.


📝 امیدوارم این لیست براتون مفید باشه:👇


😉 ریاضیات پیش‌دانشگاهی

😉 ریاضی عمومی ۱

😉 ریاضی عمومی ۲

😉 معادلات دیفرانسیل

😉 محاسبات عددی

😉 مروری بر احتمال مهندسی

😉 ریاضی مهندسی



😉 برنامه‌نویسی به زبان پایتون

😉 برنامه‌نویسی پایتون (کلاس درس)

😉 مبانی کامپیوتر با پایتون ۳

😉 آموزش Numpy و Scipy

😉 دوره مقدماتی یادگیری ماشین

😉 آموزش MATLAB

😉 آموزش Maple

😉 برنامه‌نویسی به زبان ++C

😉 آموزش R



😉 مبانی آنالیز عددی

😉 آنالیز عددی ۲

😉 آنالیز عددی پیشرفته

😉 جبرخطی و مبانی ماتریس‌ها

😉 جبرخطی عددی

😉 جبرخطی عددی پیشرفته

😉 تحقیق در عملیات یک، صنایع

😉 ریاضیات برای علم داده



😉 آموزش LaTeX و XePersian

😉 کارگاه آشنایی با لاتک و زی‌پرشین

😉 کارگاه آشنایی با LaTeX و XePersian

😉 رسم نمودار در LaTeX

😉 آموزش FEniCS

😉 هنر برنامه‌نویسی

😉 آشنایی با لینوکس

😉 آشنایی با سوالات آزمون استخدامی


✏️ دکتر علی مس فروش/ استادیار ریاضی دانشگاه صنعتی شاهرود



✍🏼 Dr.Ali Mesforush
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👨🏻‍💻 تو کلاسام هیچ وقت نشده به بچه‌های صنایعی که به حوزه دیتا علاقه دارن، از مسیر «تحلیل داده» بگم و کتاب «Lean Analytics» رو پیشنهاد نکنم! مهم نیست توی چه زمینه‌ای از کسب و کار می‌خواین فعالیت کنین، این کتاب رو حتما باید بخونین!

✔️ حالا خبر خوب اینه که بعد از سال‌ها، حرکت اول یه کار تحسین‌برانگیز کرده و اومده این کتاب رو ترجمه کرده و نسخه دیجیتالیش رو رایگان منتشر کرده. توصیه می‌کنم حتماً از لینک زیر دانلودش کنین و بخونین!

📔 کتاب «تحلیل ناب»

┤ 📙نسخه فارسی کتاب: PDF
┘ 📗نسخه انگلیسی کتاب: PDF


✍🏼 Mahdi
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter