🤔 یه مهندس صنایع اصلاً چرا باید «انتگرال» بلد باشه؟


👨🏻‍💻 یه سوالی که خیلی وقتا دانشجوهای صنایع تو کلاس ازم می‌پرسن اینه که: «این انتگرال کجای کار ما به درد می‌خوره که باید یادش بگیریم؟»

▶️ جواب: «تقریباً همه‌جای مهندسی صنایع»!


🏷 در مهندسی صنایع، بیشتر مسائل گسسته نیستند؛ پیوسته‌اند. جریان دارند، تغییر می‌کنند و در طول زمان معنا پیدا می‌کنند. انتگرال به ما کمک می‌کنه تا فرآیندهای پیوسته رو درست تحلیل کنیم.


⬅️ چند تا مثال واقعی:


🔢 محاسبه هزینه و مصرف کل: وقتی نرخ مصرف یا هزینه رو در طول زمان داریم، انتگرال کمک می‌کنه بفهمیم در نهایت چقدر هزینه، انرژی یا مواد مصرف شده.

🔢 پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی: با انتگرال‌گیری از تابع تقاضا، می‌تونیم موجودی رو بهتر برنامه‌ریزی کنیم و هزینه‌ها رو پایین بیاریم.

🔢 کنترل کیفیت و قابلیت فرآیند: در آمار و کنترل کیفیت، انتگرال روی توابع چگالی احتمال، به ما کمک می‌کنه بفهمیم فرآیند چقدر قابل اعتماده.

🔢 تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: قضیه اساسی حسابان، پایه خیلی از مدل‌های بهینه‌سازی و تحلیل داده توی صنعت هست.


❗️ انتگرال فقط «مساحت زیر نمودار» نیست؛ ابزاریه برای فهم بهتر سیستم‌ها، کاهش هزینه، و بهینه‌سازی تصمیم‌ها.

🤵 مهندس صنایع بدون انتگرال، سیستم رو می‌بینه؛ اما با انتگرال، سیستم رو می‌فهمه و بهینه می‌کنه.




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

🏷 جزوه دوم n8n به فارسی آماده شد!


👨🏻‍💻 بعد از استقبالِ خوب از جزوه‌ی اول، تصمیم گرفتم جزوه‌ی دوم n8n رو هم آماده کنم.

▶️ این‌بار رفتم سراغ مثال‌های عملی و واقعی‌تر برای راه‌اندازی بات و چت‌بات با استفاده از نودهای:

🔹 HTTP Request
🔹 AI Model
🔹 Google Sheets API
🔹 Telegram Node
🔹 Schedule Trigger


⬅️ این جزوه مخصوص کساییه که می‌خوان وارد دنیای اتوماسیون حرفه‌ای‌تر بشن، بدون نیاز به کدنویسی زیاد. مثلا:


❔ برای مهندس‌های صنایع کجا کاربرد داره؟

◀️برای اتوماسیون گزارش‌دهی؛ جمع آوری داده از اکسل و گوگل‌شیت و ERP و ساخت گزارش‌های روزانه.

◀️در کنترل پروژه؛ برای آپدیت خودکار پیشرفت پروژه یا ارسال تاخیرها به ایمیل.

◀️کاهش اتلاف زمان، خطا و دوباره کاری در فرآیندها.



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

❓ چرا بعضی از مدیران سازمان‌ها از مهندسان صنایع می‌ترسن؟


👨🏻‍💻 واقعیت اینه که وقتی یه مهندس صنایع وارد خط تولید یا سازمان می‌شه، همه خوشحال نمی‌شن... بعضی‌ها لبخند می‌زنن، ولی ته دلشون مضطرب می‌شن.


▶️ چرا؟ چون مهندس صنایع فقط «مشکل» رو نمی‌بینه؛ «اندازه‌گیریش» می‌کنه! و وقتی چیزی اندازه‌گیری شد، دیگه بهونه‌ها کار نمی‌کنن.


🏷 حقیقت تلخ اینه، بعضی از مدیرها از مهندس صنایع می‌ترسن، چون:


1️⃣ با داده‌ها میان، نه با نظرات شخصی!

2️⃣ ناکارآمدی‌هایی رو، رو می‌کنن که سال‌ها نادیده گرفته شده!

3️⃣ جمله‌ی معروف «ما همیشه همین‌جوری کار می‌کردیم» رو به چالش می‌کشن!

4️⃣ عملکرد رو شفاف می‌کنن؛ اونم بر اساس عدد و داده، نه حدس و گمان.


🎁 اما مدیرهای خوب چی؟ اون‌ها عاشق مهندس صنایع‌ان.

⏪ چون می‌دونن ما اینجا نیستیم که قضاوت کنیم. اینجاییم که فرآیندها رو بهتر کنیم.

⏪ چون می‌دونن مهندس صنایع مشکل ایجاد نمی‌کنه؛ فقط مشکلاتی رو آشکار می‌کنه که از قبل وجود داشتن و بی‌سروصدا داشتن پول، زمان و انگیزه‌یِ آدم‌ها رو می‌سوزوندن.


✏️ پس اگه جایی حضور یه مهندس صنایع باعث ناراحتی می‌شه، شاید مسئله، خودِ مهندس نباشه… شاید آینه‌ایه که جلوی سیستم گرفته تا حقیقت نمایان بشه!


❗️ یادتون باشه؛ داده دشمنِ سازمانِ شما نیست، نجات‌دهنده‌ست! شفافیت درد داره، ولی درمانه! سیستم‌های ضعیف از حقیقت می‌ترسن، ولی سیستم‌های قوی باهاش رشد می‌کنن...!


🔔 نسخه فارسی: PDF



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

🏷 دو داستان الهام‌بخش درباره‌ مهندسی صنایع!


👨🏻‍💻 چند روز پیش یه قسمت از «پادکست حل مسئله» رو گوش دادم، که در مورد انوار زیود، یه مهندس صنایع از اُردن بود که با تکنیک‌های مهندسی صنایع عملکردش تو تکواندو رو حسابی ارتقا داده بود.


⬅️ هم‌ چنین هانا بروکس، یه دانشجوی پرستاری که برای تامین هزینه‌های دانشگاهش در مسابقه ISE شرکت کرده بود و به رشته مهندسی صنایع علاقه‌مند شده بود =)))


📂 بنظرم داستان جفتشون و استفاده از روش‌های مهندسی صنایع برای ارتقای عملکردشون، فوق العاده بود.


▶️ تصمیم گرفتم داستانشون رو تبدیل به یه pdf فارسی کنم و همراه با لینک پادکست اینجا براتون بذارم. از دستش ندید! 💯


🎙 پادکست: 60 Seconds to ISE Impact

🔔 نسخه فارسی: pdf (1) | pdf (2)




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

👨🏻‍💻 تو این سال‌ها بارها پیش اومده که وقتی یه دانشجو بهم گفته «من که سابقه‌کار ندارم»، تو رزومه‌ام چی بنویسم، میگم رزومه‌ت رو به پنج قسمت تقسیم کن:

(۱) درباره من (۲) سوابق و تجربیات کاری
(۳) تحصیلات (۴) مهارت‌ها
(۵) پژوهش‌ها و مقالات


✏️ این رزومه‌یِ یه دانشجوی مهندسی صنایع خارج از کشوره (فرانسه) که برای یه موقعیت کارآموزی درخواست داده. ببینیم تو رزومه‌اش چیا نوشته:


🔢 درباره من: تو این بخش تمرکزتون رو بذارین روی یه معرفی کوتاه از خودتون و ذکر یکی دوتا علاقه مندی و تجربه کاری یا تحصیلی‌تون.

دانشجوی مشتاق مهندسی صنایع با مهارت‌های تحلیلی و حل مسئله قوی. دارای تجربه در بهبود مستمر، متدولوژی‌های ناب (Lean)، و سازمان‌دهی زنجیره تأمین.

علاقه‌مند به استفاده از روش‌های Six Sigma و مدیریت پروژه برای پشتیبانی از رشد کسب‌وکار و پروژه‌های استراتژیک.

دنبال موقعیتی چالش‌برانگیز برای استفاده از مهارت‌ها و دانش فنی‌ام در جهت بهبود مستمر و کمک به رشد سازمان.

🔢 مهارت‌های سخت و نرم: خداروشکر که دیگه الان چندین ساله مهارت‌های نرم پای ثابت رزومه‌ها شده و اهمیتش داره روز به روز داره بیش‌تر میشه. حتما سافت اسکیل‌هاتونو توی رزومه بنویسین!

▶️ مهندس صنایع باید چه سافت اسکیل‌هایی داشته باشه؟ (لینک)


🔢 سوابق کاری: تو این بخش اگه سابقه کاری دارین حتما بنویسین. مثلا شغلی رو موازی با دانشگاه ادامه می‌دادین. مثل مشاور فروش، بازاریاب و... (ترجیحا مرتبط با مهندسی صنایع یا موقعیت شغلی که قراره براش رزومه ارسال کنین).

❔ اگه نداشتیم چی؟ تجربه دوره کارآموزی‌تونو بنویسین. اگه تو آزمایشگاه دانشگاه فعال بودین، حتما به عنوان «تکنسین آزمایشگاه» وظایفتون رو بنویسید.


🔢 تجربه‌های عضویت در انجمن علمی: اگه عضو انجمن بودین حتما موقعیت کاریتون و فعالیت‌هاتون رو ذکر کنید!

❔ اگه نبودیم چی؟ ببینید چه فعالیتی تو محیط دانشگاه یا موازی با دانشگاه داشتین. اگه TA و دستیار آموزشی بودین حتما بنویسین. (یادمه یکی تو رزومه‌اش نوشته بود، من یه برنامه با پایتون ساختم که انتخاب واحد رو برای ۶۰ نفر ورودی‌مون با کمترین تداخلی انجام می‌داد).

🔢 تحصیلات: تو این بخشم که مشخصه باید تحصیلاتتون رو از آخرین مقطع تحصیلی‌تون بنویسید. (که برای شما میشه کارشناسی فقط)


🔢 گواهینامه‌ها و مدارک: متفرقه ننویسین! مدرک زبان معتبر اگه دارین یا دوره و گواهینامه‌ای در حوزه مهندسی صنایع، بنویسین. (مثلا کمربند زرد Six Sigma یا دوره تحلیل داده دیتا کمپ). در همین حد کافیه.


🔢 مقالات و پژوهش‌ها: تو این بخش اگه مقاله‌ای تو دوره دانشگاه انجام دادین حتما بنویسید. در غیر این صورت پروژه‌های دانشگاهی یا پروژه پایانی دانشگاهتون رو ذکر کنید.


❗️ بچه‌ها تجربیات‌تون رو دیتا محور بنویسید!

✏️ یعنی چی؟ یعنی اگه جایی کارآموزی رفتین بنویسید چی رو بهبود یا کاهش دادین! (مثلا شناسایی گلوگاه‌های تولید در خط فرآیند و افزایش بازدهی خروجی به میزان ۱۵٪).

◀️یا برای پروژه‌ها و مقالاتتون: بهینه‌سازی چندهدفه مسیر‌یابی وسایل نقلیه برای زباله بیمارستانی، با هدف کاهش ۲۵٪ مسافت کل، و ۱۲٪ مصرف سوخت.


📚 اینم چندتا رزومه دیگه از بچه‌های مهندسی صنایع که می‌تونین ازش ایده بگیرین برای رزومه خودتون:👇


🏷 IE CV (1)
🏷 IE CV (2)
🏷 IE CV (3)
🏷 IE CV (4)
🏷 IE CV (5)



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

👨🏻‍💻 وااای این ویدیویِ تاریخی واقعاً مو به تنِ آدم سیخ می‌کنه! یه فوتیجِ اصلی از فرانک بانکر گیلبرت، یکی از اولین مهندسان صنایع آمریکا، که پایه‌گذاره مطالعات زمان و حرکت (Time & Motion Studies) یا همون ارزیابی کار و زمان خودمون بود.


🏷 تصور کنید اوایل قرن ۲۰، این آقا از کارگرها فیلمبرداری می‌کرد و بعد هر حرکت‌شون رو فریم به فریم آنالیز می‌کرد. مثلاً تو بخش آجرچینی، تعداد حرکات رو از ۱۸ به ۵ کاهش داد! فقط با تغییر ارتفاع داربست و ترتیب آجرها!


▶️ در نتیجه‌یِ همین تغییر کوچیک، بهره‌وری چند برابر شد، خستگی کارگرها کمتر شد و هزینه‌ها پایین اومد. دقیقاً مثل اصلِ معروف "کار هوشمندانه‌تر، نه سخت‌تر" که امروز همه جا می‌گیم.


📹 با دیدن این ویدیویِ ۳۰ دقیقه‌ای، فهمیدم همه‌یِ ابزارهای مدرن ما، از Lean و Six Sigma گرفته تا Kaizen و حتی optimization تو فرآیندهای دیتا و اتوماسیون، ریشه در همین طرز تفکر داره.


📣 شدیدا به هر مهندس صنایعی توصیه می‌کنم که ویدیویِ کامل رو حتما ببینه. درسته صامته و شاید کمی حوصله‌ سر بر باشه، ولی ازش کلی نکته یاد می‌گیرید.


💯 یاد می‌گیرید که «بهره‌وری از ابزار شروع نشد؛ از تفکر سیستمی شروع شد». می‌فهمید شعار «هوشمندانه‌‌تر کار کن، نه سخت‌تر» یه شعار ترندی نیست؛ صد سال قدمت داره...


🖥 ویدیوی کامل: Frank B Gilbreth (1945)

🔔 جزوه فارسی خلاصه نکات ویدیو: pdf




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

📁 در عرض دو دقیقه با کمک ChatGPT یه پاورپوینت حرفه‌ای بساز!


👩🏻‍💻 بدون اینکه وقت زیادی صرف طراحی یا نوشتن متن اسلایدها بکنی، می‌تونی با هوش مصنوعی یه پاورپوینت حرفه‌ای برای ارائه‌ات بسازی.


1⃣ برو داخل ChatGPT و بخش "Explore GPTs" رو باز کن.


2⃣ اونجا دنبال یه ابزار به اسم "PPT Builder for Gamma" بگرد.


3⃣ موضوع پرزنتیشن‌ت رو بنویس. ChatGPT خودش یه طرح کلی و متن آماده برای اسلایدها بهت می‌ده.


5⃣ بعدش برو به سایت Gamma.app و روی گزینه‌ی "Create with AI" کلیک کن.


5️⃣ همون متنی که ChatGPT ساخته رو کپی کن و بنداز داخل کادر Gamma.


6️⃣ یه تم انتخاب کن یا اگه خواستی خودت رنگ و استایلش رو عوض کن.


7⃣ توی قسمت "AI images" می‌تونی عکس‌های هوش مصنوعی مخصوص اسلایدت بسازی یا ویرایش کنی.


8⃣ بالای صفحه، حالت نمایش رو بذار روی "Card-by-Card" تا اسلایدها به ترتیب ساخته بشن.


9⃣ حالا فقط روی "Generate" بزن و چند ثانیه صبر کن. تمومه!



✍🏼 Shaghayegh
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 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

👨🏻‍💻 من کلی پیام دریافت می‌کنم که از کجا شروع کنم تا بتونم از هوش مصنوعی توی شغل یا تخصص خودم استفاده کنم یا دوره‌هایی رو بگذرونم که به AI مسلط بشم.

▶️ جواب ساده‌ست: هیچ فرمول جادویی‌ای وجود نداره، ولی اگه بخوام فقط یه منبع رو معرفی کنم، اون قطعاً دوره‌های هوش مصنوعی دانشگاه استنفورده!


❓ حتماً براتون سوال پیش میاد که چرا دوره‌های استنفورد؟ چون این دوره‌ها کاملاً رایگانن، توسط اساتید درجه‌یک دنیا ارائه می‌شن و پایه‌ی محکمی برای درک واقعی از نحوه کار AI بهتون می‌دن. اینم لینک دوره‌هاش:👇


1⃣ دوره CS221 – هوش مصنوعی

2⃣ دوره CS229 – یادگیری ماشین

3⃣ دوره CS229M – نظریه یادگیری ماشین

4⃣ دوره CS230 – یادگیری عمیق

5⃣ دوره CS234 – یادگیری تقویتی

6⃣ دوره XCS224U – درک زبان طبیعی

7⃣ دوره CS224N - آموزش NLP با DL


📄 مقاله "Attention is All You Need" هم، مقاله‌ی معروفی که اساس ChatGPT و Transformerهاست.



✍🏼 Sadegh
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 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

کارگاه تخصصی نرم افزارMSP (کلاس آنلاین)
MICROSOFT PROJECT
👨‍🏫مدرس : مهندس رحمتی توکل
⏰ مدت زمان دوره:18ساعت
✍️ نحوه برگزاری دوره: آنلاین
💳از این پس می‌توانید به صورت اقساطی از طریق سایت ثبت‌نام کنید
🎬مشاهده فیلم کلاس برای شرکت کنندگان در زمان محدود در دسترس خواهد بود.
———————————————————
📚در این دوره چه می آموزید؟!
اطلاعات کامل دوره (سرفصل و هزینه و....) 👇
https://aryanapm.com/msp
———————————————————
📣 مشاوران دوره... پاسخگوی شما هستند: عمومی/ درون سازمانی
📞 02188342908 📱 سایت 📱 مشاوره آنلاین
✈️ کانال 📱 اینستاگرام 📱 لینکدین
📱یوتیوب 👩‍💻ادمین 📱 آپارات

🎉 یلدا فقط طولانی‌ترین شب سال نیست؛
برای بعضی‌ها، نقطه‌ی شروع سال‌های بلندِ رشد حرفه‌ایه🤓

به مناسبت #شب_یلدا🍉
تخفیف ویژه ۱,۵۰۰,۰۰۰ تومانی روی تمام دوره‌ها
📅 فقط یک‌بار در سال | فقط از ۲۹ آذر تا ۸ دی

✔️ فرصتی که نه صرفا برای «یاد گرفتن»،
بلکه برای ساختن مهارت‌هایی است که سال‌ها در عمل از آن‌ها استفاده می‌کنید.

دوره‌های مشمول تخفیف یلدایی🎁

1️⃣ دوره جامع هوش تجاری (Business Intelligence)
طراحی داشبوردهای تحلیلی، تصمیم‌سازی مدیریتی و پیاده‌سازی BI واقعی بر پایه داده‌های سازمانی
📞 09377516682


2️⃣ دوره جامع مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد هوش مصنوعی مولد (LLMs & GenAI)
از داده خام تا مدل هوشمند؛ درک عمیق ChatGPT، LLMها، پرامپت‌نویسی حرفه‌ای و کاربرد عملی هوش مصنوعی مولد در صنعت
📞 09377516759


3️⃣ دوره حرفه‌ای تحلیل داده‌های کسب وکار وآمادگی آزمون بین‌المللی CBDA
تحلیل داده با نگاه بیزینسی + آمادگی برای یکی از معتبرترین گواهینامه‌های بین‌المللی
📞 09377516835


4️⃣ دوره جامع علم داده و هوش مصنوعی
یادگیری عملی Data Science، Machine Learning و AI پروژه‌محور
📞 09357516755


⭕️ این تخفیف تکرار نمی‌شود و فقط مخصوص یلداست اما مهارت‌هایش تا سال‌ها همراه شما می‌ماند‼️

🗺 اگر قرار است از طولانی‌ترین شب سال استفاده کنید، بگذارید برای کوتاه‌تر کردن مسیر حرفه‌ای‌تان باشد.

🔥 ثبت‌نام نهایی همین حالا
❌ ظرفیت محدود | ⏰ زمان محدود | ♾ آینده نامحدود

ℹ️ برای دریافت جزئیات و ثبت‌نام در هر یک از دوره ها می‌توانید با کارشناس مربوط به همان دوره تماس یا روی عنوان هر یک از دوره ها جهت ورود به وب‌سایت اقدام نمائید⚡️
🌐 www.tehrandata.org

💯 هر قدم در یادگیری، یک گام به فردایی مطمئن‌تر نزدیکترت می‌کند🎆
✈️ t.me/tehran_data
📱 Linkedin.com/in/tehrandata
📱 Instagram.com/tehran_datascience

#تحلیل_داده #داده_محور #یادگیری_عمیق #یادگیری_ماشین #تکمیل_ظرفیت #یلدا #دانشگاه_تهران #دیتاساینس #علم_داده #هوش_مصنوعی #مدل_زبانی #هوش_تجاری #قیمت_قدیم #هوشمندسازی #تحلیلگر_داده

📁 10 ابزار برتر هوش مصنوعی
✏️ برای ساخت اسلایدها و خلق محتوای جذاب

👨🏻‍💻 دیگه زمان رو برای ساخت اسلایدهای پاورپوینت هدر ندین! من اینجا 10 ابزار برتر هوش مصنوعی رو معرفی کردم که می‌تونید ازشون برای ساخت اسلایدهای منحصربفرد استفاده کنین:👇


1️⃣ ابزار Gamma
⏪ ساخت سریع ارائه‌های بصری و جذاب
💰 لینک: Gamma.app


2️⃣ ابزار Tome
⏪ تولید اسلایدها و محتوای داستان‌محور
💰 لینک: tome.app


3️⃣ ابزار SlideSpeak
⏪ تبدیل ارائه‌ها به محتوای صوتی و ویدیویی
💰 لینک: SlideSpeak.co


4️⃣ ابزار Presentations AI
⏪ ارائه‌های سریع و هوشمند با تحلیل داده‌ها
💰 لینک: presentations.ai


5️⃣ ابزار Pitch AI
⏪ تولید محتوای ارائه‌های پیچینگ
💰 لینک: pitch.com


6️⃣ ابزار Dectopus AI
⏪ ساخت ارائه‌های حرفه‌ای با الگوها
💰 لینک: decktopus.com


7️⃣ ابزار Slides AI
⏪ تولید خودکار اسلایدهای حرفه‌ای و زیبا
💰 لینک: slidesai.io


8️⃣ ابزار Beautiful AI
⏪ ایجاد اسلایدهای شیک به‌صورت خودکار
💰 لینک: beautiful.ai


9️⃣ ابزار PopAI
⏪ ایجاد سریع اسلایدهای تعاملی و جذاب
💰 لینک: popai.pro


1️⃣ ابزار DeckRobot AI
⏪ ساخت و بهینه‌سازی خودکار ارائه‌ها
💰 لینک: deckrobot.com


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

اصول تهیه و تنظیم قرارداد (کلاس آنلاین)
👨‍🏫مدرس : دکتر افشار
⏰ مدت زمان دوره: 12ساعت
✍️ نحوه برگزاری دوره: آنلاین
———————————————————
📚در این دوره چه می آموزید؟!
اطلاعات کامل دوره (سرفصل و هزینه و....) 👇
https://aryanapm.com/contract-preparation-and-arrangement-save-translation/
———————————————————
📣 مشاوران دوره... پاسخگوی شما هستند: عمومی/ درون سازمانی
📞 02188342908 📱 سایت 📱 مشاوره آنلاین
✈️ کانال 📱 اینستاگرام 📱 لینکدین
📱یوتیوب 👩‍💻ادمین 📱 آپارات

✅ 9 تا از بهترین ویدیوهای یوتیوب برای:
😉«آموزش کار با پایتون در اکسل»

👨🏻‍💻 حدود یک ساله که "کاربرد و استفاده از پایتون در اکسل" معرفی شده، اما هنوز خیلی‌ از کاربرای اکسل از این ابزار قدرتمند در گزارش‌ها و گردش کارشون استفاده نمی‌کنن!

✅ به همین خاطر تصمیم گرفتم، بهترین ویدیوهای YouTube برای تسلط به این ابزار قدرتمند رو براتون ارائه بدم:👇


1️⃣ ویدیو مقدمه‌ای بر پایتون در اکسل

📎 لینک: Introducing Python in Excel


2️⃣ ویدیو پایتون در اکسل

📎 لینک: Python in Excel


3️⃣ ویدیو پایتون در اکسل (سطح مبتدی)

📎 لینک: Python in Excel


4️⃣ ویدیو جدید پایتون در اکسل

📎 لینک: New Python in Excel


5️⃣ ویدیو پایتون در اکسل

📎 لینک: Python in Excel


6️⃣ ویدیو پایتون در اکسل

📎 لینک: Python in Excel & Power Query


7️⃣ ویدیو استفاده از پایتون در اکسل

📎 لینک: Use Python in Excel


8️⃣ ویدیو پایتون در اکسل، یک تغییر بزرگ

📎 لینک: Python in Excel a Gamechanger


9️⃣ ویدیو 30 روز تا یادگیری پایتون در اکسل

📎 لینک: 30Days to Learn Python in Excel


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

اسکرام مستر حرفه‌ای و آمادگی آزمون PSM I(کلاس آنلاین)
👨‍🏫مدرس : مهندس رحمتی توکل
⭕ مدیریت پروژه
⏰ مدت زمان دوره: 12ساعت
✍️ نحوه برگزاری دوره: آنلاین
———————————————————
📚در این دوره چه می آموزید؟!
اطلاعات کامل دوره (سرفصل و هزینه و....) 👇
https://aryanapm.com/psm1/
———————————————————
📣 مشاوران دوره... پاسخگوی شما هستند: عمومی/ درون سازمانی
📞 02188342908 📱 سایت 📱 مشاوره آنلاین
✈️ کانال 📱 اینستاگرام 📱 لینکدین
📱یوتیوب 👩‍💻ادمین 📱 آپارات