یک تعریف و تکفیک خوب بین داده کاوی و مهندس یدانش و یادگیری ماشین.
Difference of Data Science, Machine Learning and Data Mining
Data is almost everywhere. The amount of digital data that currently exists is now growing at a rapid pace. The number is doubling every two years and it is completely transforming our basic mode of existence. According to a paper from IBM, about 2.5 billion gigabytes of data had been generated on a daily basis in the year 2012. Another article from Forbes informs us that data is growing at a pace which is faster than ever. The same article suggests that by the year 2020, about 1.7 billion of new information will be developed per second for all the human inhabitants on this planet. As data is growing at a faster pace, new terms associated with processing and handling data are coming up. These include data science, data mining and machine learning. In the following section- we will give you a detailed insight on these terms.
What is data science?
Data Science deals with both structured and unstructured data. It is a field that includes everything that is associated with the cleansing, preparation and final analysis of data. Data science combines the programming, logical reasoning, mathematics and statistics. It captures data in the most ingenious ways and encourages the ability of looking at things with a different perspective. Likewise, it also cleanses, prepares and aligns the data. To put it more simply, data science is an umbrella of several techniques that are used for extracting the information and the insights of data. Data scientists are responsible for creating the data products and several other data based applications that deal with data in such a way that conventional systems are unable to do.
What is data mining?
Data mining is simply the process of garnering information from huge databases that was previously incomprehensible and unknown and then using that information to make relevant business decisions. To put it more simply, data mining is a set of various methods that are used in the process of knowledge discovery for distinguishing the relationships and patterns that were previously unknown. We can therefore term data mining as a confluence of various other fields like artificial intelligence, data room virtual base management, pattern recognition, visualization of data, machine learning, statistical studies and so on. The primary goal of the process of data mining is to extract information from various sets of data in an attempt to transform it in proper and understandable structures for eventual use. Data mining is thus a process which is used by data scientists and machine learning enthusiasts to convert large sets of data into something more usable.
What is machine learning?
Machine learning is kind of artificial intelligence that is responsible for providing computers the ability to learn about newer data sets without being programmed via an explicit source. It focuses primarily on the development of several computer programs that can transform if and when exposed to newer sets of data. Machine learning and data mining follow the relatively same process. But of them might not be the same. Machine learning follows the method of data analysis which is responsible for automating the model building in an analytical way. It uses algorithms that iteratively gain knowledge from data and in this process; it lets computers find the apparently hidden insights without any help from an external program. In order to gain the best results from data mining, complex algorithms are paired with the right processes and tools.
What is the difference between these three terms?
Difference of Data Science, Machine Learning and Data Mining
Data is almost everywhere. The amount of digital data that currently exists is now growing at a rapid pace. The number is doubling every two years and it is completely transforming our basic mode of existence. According to a paper from IBM, about 2.5 billion gigabytes of data had been generated on a daily basis in the year 2012. Another article from Forbes informs us that data is growing at a pace which is faster than ever. The same article suggests that by the year 2020, about 1.7 billion of new information will be developed per second for all the human inhabitants on this planet. As data is growing at a faster pace, new terms associated with processing and handling data are coming up. These include data science, data mining and machine learning. In the following section- we will give you a detailed insight on these terms.
What is data science?
Data Science deals with both structured and unstructured data. It is a field that includes everything that is associated with the cleansing, preparation and final analysis of data. Data science combines the programming, logical reasoning, mathematics and statistics. It captures data in the most ingenious ways and encourages the ability of looking at things with a different perspective. Likewise, it also cleanses, prepares and aligns the data. To put it more simply, data science is an umbrella of several techniques that are used for extracting the information and the insights of data. Data scientists are responsible for creating the data products and several other data based applications that deal with data in such a way that conventional systems are unable to do.
What is data mining?
Data mining is simply the process of garnering information from huge databases that was previously incomprehensible and unknown and then using that information to make relevant business decisions. To put it more simply, data mining is a set of various methods that are used in the process of knowledge discovery for distinguishing the relationships and patterns that were previously unknown. We can therefore term data mining as a confluence of various other fields like artificial intelligence, data room virtual base management, pattern recognition, visualization of data, machine learning, statistical studies and so on. The primary goal of the process of data mining is to extract information from various sets of data in an attempt to transform it in proper and understandable structures for eventual use. Data mining is thus a process which is used by data scientists and machine learning enthusiasts to convert large sets of data into something more usable.
What is machine learning?
Machine learning is kind of artificial intelligence that is responsible for providing computers the ability to learn about newer data sets without being programmed via an explicit source. It focuses primarily on the development of several computer programs that can transform if and when exposed to newer sets of data. Machine learning and data mining follow the relatively same process. But of them might not be the same. Machine learning follows the method of data analysis which is responsible for automating the model building in an analytical way. It uses algorithms that iteratively gain knowledge from data and in this process; it lets computers find the apparently hidden insights without any help from an external program. In order to gain the best results from data mining, complex algorithms are paired with the right processes and tools.
What is the difference between these three terms?
As we mentioned earlier, data scientists are responsible for coming up with data centric products and applications that handle data in a way which conventional systems cannot. The process of data science is much more focused on the technical abilities of handling any type of data. Unlike data mining and data machine learning it is responsible for assessing the impact of data in a specific product or organization.
While data science focuses on the science of data, data mining is concerned with the process. It deals with the process of discovering newer patterns in big data sets. It might be apparently similar to machine learning, because it categorizes algorithms. However, unlike machine learning, algorithms are only a part of data mining. In machine learning algorithms are used for gaining knowledge from data sets. However, in data mining algorithms are only combined that too as the part of a process. Unlike machine learning it does not completely focus on algorithms.
Source: Firmex.com
منبع ما:
https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/difference-of-data-science-machine-learning-and-data-mining
While data science focuses on the science of data, data mining is concerned with the process. It deals with the process of discovering newer patterns in big data sets. It might be apparently similar to machine learning, because it categorizes algorithms. However, unlike machine learning, algorithms are only a part of data mining. In machine learning algorithms are used for gaining knowledge from data sets. However, in data mining algorithms are only combined that too as the part of a process. Unlike machine learning it does not completely focus on algorithms.
Source: Firmex.com
منبع ما:
https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/difference-of-data-science-machine-learning-and-data-mining
Datasciencecentral
Difference of Data Science, Machine Learning and Data Mining
Data is almost everywhere. The amount of digital data that currently exists is now growing at a rapid pace. The number is doubling every two years and it is c…
Forwarded from r s
لینک دوره:
https://academy.microsoft.com/en-us/tracks/artificial-intelligence/
توضیحات:
سرفصل ها...
Get Started with AI
Use #Python to Work with Data
Use #Math and #Statistics Techniques
Consider Ethics for #AI
Plan and Conduct a Data Study
Build #Machine_Learning Models
Build #Deep_Learning Models
Build #Reinforcement_Learning Models
Develop Applied AI Solutions
Final Project
Microsoft Professional Program Certificate in Artificial Intelligence
از اکانت ماکروسافت شما به سایت edx متصل شده و کورس ها را رایگان در ادکس میگذرانید. در پایان در سایت ماکروسافت گواهی اتمام دوره را دریافت خواهید کرد.
Tensorflow
معرفی #کورس
برنامه رایگان یادگیری عمیق ماکروسافت شامل 10 کورس
Microsoft Professional Program for Artificial Intelligence track
REQUIRED COURSES: 10
HOURS PER COURSE: 16-32
SKILLS: 8
https://academy.microsoft.com/en-us/tracks/artificial-intelligence/
توضیحات:
سرفصل ها...
Get Started with AI
Use #Python to Work with Data
Use #Math and #Statistics Techniques
Consider Ethics for #AI
Plan and Conduct a Data Study
Build #Machine_Learning Models
Build #Deep_Learning Models
Build #Reinforcement_Learning Models
Develop Applied AI Solutions
Final Project
Microsoft Professional Program Certificate in Artificial Intelligence
از اکانت ماکروسافت شما به سایت edx متصل شده و کورس ها را رایگان در ادکس میگذرانید. در پایان در سایت ماکروسافت گواهی اتمام دوره را دریافت خواهید کرد.
Tensorflow
معرفی #کورس
برنامه رایگان یادگیری عمیق ماکروسافت شامل 10 کورس
Microsoft Professional Program for Artificial Intelligence track
REQUIRED COURSES: 10
HOURS PER COURSE: 16-32
SKILLS: 8
🔴🔴🔴 خبر فوری: قطع تعداد زیادی از وب سایتها و سرویسهای ایرانی
تعداد زیادی از وب سایتها و سرویسهای ایرانی از ساعتی پیش دچار اختلال شده اند.
برخی از سایتهایی که از دسترس خارج شده اند به شرح زیر هستند:
https://www.certcc.ir/ مرکز ماهر
https://cafebazaar.ir/
http://live.irib.ir/
http://www.nic.ir/
https://divar.ir/
http://yjc.ir/
http://dana.ir/
...
🔴 براساس برخی شواهد، وب سایتهای Host شده روی افرانت، رسپینا، شاتل، آسیاتک، ارتباط زیر ساخت، پارس آنلاین، صبا نت و ... دچار اختلال شده و باز نمی شوند.
همچنین برخی شنیده ها حاکی از این است که تعدادی از سوئیچهای Cisco بدلیل عدم رفع آسیب پذیری بحرانی زیر با حمله روبرو شده و Reset Factory شده اند.
https://tools.cisco.com/security/center/content/CiscoSecurityAdvisory/cisco-sa-20180328-smi2
🔴 مشکل بروز کرده بدلیل آسیب پذیری های سوئیچهای Cisco فقط مربوط به ایران نبوده و هزاران سوئیچ در ده ها کشور را تحت تاثیر خود قرار داده است:
http://www.eweek.com/security/hackers-use-flaw-in-cisco-switches-to-attack-critical-infrastructure
فورا آسیب پذیری فوق را روی سوئیچهای خود Patch کنید!
منبع: کانال دکتر شهرام جمالی
تعداد زیادی از وب سایتها و سرویسهای ایرانی از ساعتی پیش دچار اختلال شده اند.
برخی از سایتهایی که از دسترس خارج شده اند به شرح زیر هستند:
https://www.certcc.ir/ مرکز ماهر
https://cafebazaar.ir/
http://live.irib.ir/
http://www.nic.ir/
https://divar.ir/
http://yjc.ir/
http://dana.ir/
...
🔴 براساس برخی شواهد، وب سایتهای Host شده روی افرانت، رسپینا، شاتل، آسیاتک، ارتباط زیر ساخت، پارس آنلاین، صبا نت و ... دچار اختلال شده و باز نمی شوند.
همچنین برخی شنیده ها حاکی از این است که تعدادی از سوئیچهای Cisco بدلیل عدم رفع آسیب پذیری بحرانی زیر با حمله روبرو شده و Reset Factory شده اند.
https://tools.cisco.com/security/center/content/CiscoSecurityAdvisory/cisco-sa-20180328-smi2
🔴 مشکل بروز کرده بدلیل آسیب پذیری های سوئیچهای Cisco فقط مربوط به ایران نبوده و هزاران سوئیچ در ده ها کشور را تحت تاثیر خود قرار داده است:
http://www.eweek.com/security/hackers-use-flaw-in-cisco-switches-to-attack-critical-infrastructure
فورا آسیب پذیری فوق را روی سوئیچهای خود Patch کنید!
منبع: کانال دکتر شهرام جمالی
دکترخانلی هئیت علمی دانشگاه تبریز و مدیر گروه مهندسی کامپیوتر دانشکده برق و کامپیوتر پیشنهاد زیر را برای علاقه مندان کامپیوتر دارند:
دوستان لطفا دو كارگاه زیر رو براي كساني كه دنبال كار هستند ارسال كنيد، خودتون هم پيشنهاد مي كنم حتما شركت كنيد.
دکتر خانلی
جزییات کارگاه ها در ادامه این کانال 👇👇👇👇
دوستان لطفا دو كارگاه زیر رو براي كساني كه دنبال كار هستند ارسال كنيد، خودتون هم پيشنهاد مي كنم حتما شركت كنيد.
دکتر خانلی
جزییات کارگاه ها در ادامه این کانال 👇👇👇👇
Forwarded from a f
برخی از هزینه های معمول در اپلای ⬇️
Forwarded from Bardia Batala
ولی در کل این هزینه ها به نظرم میرسه:
1. هزینه آزاد کردن مدرک
2. هزینه ترجمه مدارک (معمولا از 10 تا شاید 3 تا دانشگاه بخوان پست کنی. پس فعلا در این مرحله 3تا نسخه بگیر از دارالترجمه. بعدش اگر احتیاج داشتی میتونی نسخه های بیشتر بگیری. مشکلی نیس)
3. هزینه امتحان تاقل یا آیلتس
4. هزینه امتحان جی آر ای یا جیمت (اگر جیمت باشه یه خرج سفر به ترکیه یا دوبی هم داری!)
5. هزینه ریپورت تافل (حدود 10 دانشگاه، هر کدوم فک کنم 19 دلار).
6. هزینه ریپورت جی آر ای (حدود 10 دانشگاه، فک کنم هر دانشگاه 27 دلار)
7. هزینه اپلیکیشن فی ها (این خیلی زیاد میشه. میانگین هر دانشگاه 70 تا 90 دلار در نظر بگیر)
8. هزینه پست مدارک (معمولا از 10 دانشگاهت بیشتر از 3 تا نمیشه)
9. هزینه سفر به ترکیه یا دوبی یا ارمنستان جهت کارهای ویزا
10. هزینه سفارت و ویزا
11. هزینه بلیت هواپیما برای مقصد
فعلا همینا یادم میاد
1. هزینه آزاد کردن مدرک
2. هزینه ترجمه مدارک (معمولا از 10 تا شاید 3 تا دانشگاه بخوان پست کنی. پس فعلا در این مرحله 3تا نسخه بگیر از دارالترجمه. بعدش اگر احتیاج داشتی میتونی نسخه های بیشتر بگیری. مشکلی نیس)
3. هزینه امتحان تاقل یا آیلتس
4. هزینه امتحان جی آر ای یا جیمت (اگر جیمت باشه یه خرج سفر به ترکیه یا دوبی هم داری!)
5. هزینه ریپورت تافل (حدود 10 دانشگاه، هر کدوم فک کنم 19 دلار).
6. هزینه ریپورت جی آر ای (حدود 10 دانشگاه، فک کنم هر دانشگاه 27 دلار)
7. هزینه اپلیکیشن فی ها (این خیلی زیاد میشه. میانگین هر دانشگاه 70 تا 90 دلار در نظر بگیر)
8. هزینه پست مدارک (معمولا از 10 دانشگاهت بیشتر از 3 تا نمیشه)
9. هزینه سفر به ترکیه یا دوبی یا ارمنستان جهت کارهای ویزا
10. هزینه سفارت و ویزا
11. هزینه بلیت هواپیما برای مقصد
فعلا همینا یادم میاد
Forwarded from Saeed
با سلام و احترام
📣 آگهی استخدام در پژوهشگاه علوم و فناوری رنگ
به اطلاع می رساند گروه پژوهشی نمایش رنگ و پردازش تصویر موسسه پژوهشی علوم و فنآوري رنگ وابسته به وزارت علوم ، تحقیقات و فنآوري به یک کارشناس خانم جهت کار در آزمایشگاه نمایش رنگ و پردازش تصویر داراي مدرك کارشناسی و یا کارشناسی ارشد بصورت استخدام حجمی با توجه به قوانین استخدامی کشور که توانایی کار در یک محیط تحقیقاتی را دارد با شرایط ذیل دعوت به همکاري می نماید:
•مسلط به هوش محاسباتی شامل : شبکه عصبی، الگوریتم ژنتیک، فازي، ...
•تسلط به برنامه نویسی Matlab, C++
•آشنایی با ادوات الکترونیکی ، ادوات دوباره تولید رنگ مانند دوربین، اسکنر، پرینتر، نمایشگر،...
•آشنایی با مفاهیم اولیه در فیزیک رنگ و رنگ سنجی
•تسلط به زبان انگلیسی
•ترجیحا نزدیکی محل زندگی به پژوهشکده ، واقع در چهار راه پاسداران میدان حسین آباد.
لطفا رزومه خود را به ایمیل kansari@icrc.ac.ir ارسال فرمایید تا با شما جهت مصاحبه تماس گرفته شود.
منبع اصلی: 👇.
با تشکر از؛
انجمن علمی ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
📣 آگهی استخدام در پژوهشگاه علوم و فناوری رنگ
به اطلاع می رساند گروه پژوهشی نمایش رنگ و پردازش تصویر موسسه پژوهشی علوم و فنآوري رنگ وابسته به وزارت علوم ، تحقیقات و فنآوري به یک کارشناس خانم جهت کار در آزمایشگاه نمایش رنگ و پردازش تصویر داراي مدرك کارشناسی و یا کارشناسی ارشد بصورت استخدام حجمی با توجه به قوانین استخدامی کشور که توانایی کار در یک محیط تحقیقاتی را دارد با شرایط ذیل دعوت به همکاري می نماید:
•مسلط به هوش محاسباتی شامل : شبکه عصبی، الگوریتم ژنتیک، فازي، ...
•تسلط به برنامه نویسی Matlab, C++
•آشنایی با ادوات الکترونیکی ، ادوات دوباره تولید رنگ مانند دوربین، اسکنر، پرینتر، نمایشگر،...
•آشنایی با مفاهیم اولیه در فیزیک رنگ و رنگ سنجی
•تسلط به زبان انگلیسی
•ترجیحا نزدیکی محل زندگی به پژوهشکده ، واقع در چهار راه پاسداران میدان حسین آباد.
لطفا رزومه خود را به ایمیل kansari@icrc.ac.ir ارسال فرمایید تا با شما جهت مصاحبه تماس گرفته شود.
منبع اصلی: 👇.
با تشکر از؛
انجمن علمی ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
با سلام خدمت دوستان گرامی
امشب در یک سمینار علمی حضور یافتم که در زمینه آنالیز داده و دیپ لرنینگ بود
از مسایل مهمی که در این میتینگ دیدم رو در دو عکس به اشتراک می گذارم و امیدوارم مفید واقع شود.
امشب در یک سمینار علمی حضور یافتم که در زمینه آنالیز داده و دیپ لرنینگ بود
از مسایل مهمی که در این میتینگ دیدم رو در دو عکس به اشتراک می گذارم و امیدوارم مفید واقع شود.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
اینترنت اشیا و کاربرد آن در حوزه سلامت
ارائه دهنده
مهدی نصیری
پیشنهاد میکنم حتما ببینید انگیزه خوبی برای وارد شدن در حوزه اسمارت سیتی و بحث استارت آپ هست.
با تشکر از
Ahmed Torkashvand
ارائه دهنده
مهدی نصیری
پیشنهاد میکنم حتما ببینید انگیزه خوبی برای وارد شدن در حوزه اسمارت سیتی و بحث استارت آپ هست.
با تشکر از
Ahmed Torkashvand
Forwarded from Saeed
جمع آوری و تجزیه تحلیل داده های ترافیک شهری با استفاده از تکنولوژی های نوین جهت بررسی حرکات عابر پیاده و مدیریت جریان
Forwarded from Saeed
حرکات عابر پیاده، تراکم و حضور آنها در مراکز شهری یکی از موارد مورد بحث در برنامه ریزی شهری، طراحی زیر ساخت ها و مدیریت جریان های ترافیکی می باشد. امروزه منابع جدید داده های ترافیک شهری به دلیل پیشرفت های سریع در فناوری اطلاعات و ارتباطات، فرصت های جدیدی برای مدیریت و نظارت ارائه می دهند. پی بردن به حرکات عابر پیاده در مراکز شهری برای طراحی و برنامه ریزی شهری مناسب، طراحی خیابان ها، مدیریت ترافیک و امنیت ضروری است.
شهر آمستردام یکی از شهرهایی است که با چالش های شهری، جمعیت ومشکلات ایمنی روبرو می باشد. مطالعه موردی به عنوان " فرش قرمز" در این شهر صورت پذیرفته که در آن تکنولوژی های مختلف سنجش برای بررسی حرکات عابر پیاده به طور همزمان مورد آزمایش قرار گرفته شده است.
منطقه مورد مطالعه " فرش قرمز" در مرکز شهر آمستردام قرار دارد. در این مطالعه بررسی حرکات عابر پیاده بین ایستگاه مرکزی و منطقه Reguliersbreestraat تمرکز داشته است.
مدت زمان این پروژه سه ماه در پایان سال 2014 بوده است. در این پژوهش شهرداری آمستردام سوالات تحقیق خاصی را درباره حرکات عابران پیاده بین مکان های خاصی در منطقه مطالعاتی ایجاد کرده که مبنای نصب و راه اندازی تکنولوژی سنجش و مطالعات حمل و نقل در منطقه بوده است که این سوالات تحقیق مربوط به حرکات عابرین پیاده در مرکز شهر که شامل تعداد و مسیر آنها و ویژگی های اضافی مانند مبدا، تعداد بازدید ها، فعالیت ها و مدت سفر بوده اند.
در این مطالعه چهار تکنولوژی مورد استفاده قرارگرفته شامل :
1- دروبین های هوشمند
2- برنامه متحرک اختصاصی با استفاده از GPS
3- GSM( داده ای تلفن همراه)
4- WiFi
نتایج این مطالعه نشان می دهد که با کمک تحلیل و آنالیز داده ای برگرفته از تکنولوژی های روز مورد استفاده، اطلاعات کافی از الگوی حرکات عابرپیاده بدست می آید. نتایج این پژوهش در ایجاد یک چهارچوب سیاستی و برنامه ریزی کلان شهری در خصوص عابرین پیاده و مدیریت جمعیت استفاده خواهد شد.
شهر آمستردام یکی از شهرهایی است که با چالش های شهری، جمعیت ومشکلات ایمنی روبرو می باشد. مطالعه موردی به عنوان " فرش قرمز" در این شهر صورت پذیرفته که در آن تکنولوژی های مختلف سنجش برای بررسی حرکات عابر پیاده به طور همزمان مورد آزمایش قرار گرفته شده است.
منطقه مورد مطالعه " فرش قرمز" در مرکز شهر آمستردام قرار دارد. در این مطالعه بررسی حرکات عابر پیاده بین ایستگاه مرکزی و منطقه Reguliersbreestraat تمرکز داشته است.
مدت زمان این پروژه سه ماه در پایان سال 2014 بوده است. در این پژوهش شهرداری آمستردام سوالات تحقیق خاصی را درباره حرکات عابران پیاده بین مکان های خاصی در منطقه مطالعاتی ایجاد کرده که مبنای نصب و راه اندازی تکنولوژی سنجش و مطالعات حمل و نقل در منطقه بوده است که این سوالات تحقیق مربوط به حرکات عابرین پیاده در مرکز شهر که شامل تعداد و مسیر آنها و ویژگی های اضافی مانند مبدا، تعداد بازدید ها، فعالیت ها و مدت سفر بوده اند.
در این مطالعه چهار تکنولوژی مورد استفاده قرارگرفته شامل :
1- دروبین های هوشمند
2- برنامه متحرک اختصاصی با استفاده از GPS
3- GSM( داده ای تلفن همراه)
4- WiFi
نتایج این مطالعه نشان می دهد که با کمک تحلیل و آنالیز داده ای برگرفته از تکنولوژی های روز مورد استفاده، اطلاعات کافی از الگوی حرکات عابرپیاده بدست می آید. نتایج این پژوهش در ایجاد یک چهارچوب سیاستی و برنامه ریزی کلان شهری در خصوص عابرین پیاده و مدیریت جمعیت استفاده خواهد شد.
اپلای برای دانشگاه DTU, The Technical University of Denmark
پوزیشن دکترا
زمینه :
Using Systems Visualisations for Decision Support
برخی از ویژگی ها مورد نیاز برای اپلای به این پوزیشن
Qualifications
Candidates should have a master's degree preferably in Design, Design Engineering, Design and Innovation, Industrial Design, Interaction Design, Graphic Design, Information Visualisation, Data Science, System Design, Complex Systems, Behavioural Sciences, or a similar degree with an academic level equivalent to the master's degree. Training opportunities will be available during the PhD. Useful skills include sketching and information design.
Application
Please submit your online application no later than 4 May 2018 (local time).
Applications must be submitted as one PDF file containing all materials to be given consideration. To apply, please open the link "Apply online", fill in the online application form, and attach all your materials in English in one PDF file. The file must include:
A letter motivating the application, including your research activities and ideas for the research project (cover letter, max 3-pages)
Curriculum vitae
Grade trannoscripts and copies of your original BSc/MSc diploma, certificates, and lists of subjects with your results as well as their official translation into English Excel sheet with translation of grades to the Danish grading system (see guidelines and excel spreadsheet here)
Two reference contacts who may be contacted by the assessment committee
Candidates may apply prior to obtaining their master's degree, but cannot begin before having received it.
ددلاین:
4 May 2018
منبع برای اطلاعات تکمیلی:
http://www.dtu.dk/Om-DTU/Job-og-karriere/Ledige-stillinger/job?id=e9c90ac3-fa4a-468e-9a6a-e602af1f1436
پوزیشن دکترا
زمینه :
Using Systems Visualisations for Decision Support
برخی از ویژگی ها مورد نیاز برای اپلای به این پوزیشن
Qualifications
Candidates should have a master's degree preferably in Design, Design Engineering, Design and Innovation, Industrial Design, Interaction Design, Graphic Design, Information Visualisation, Data Science, System Design, Complex Systems, Behavioural Sciences, or a similar degree with an academic level equivalent to the master's degree. Training opportunities will be available during the PhD. Useful skills include sketching and information design.
Application
Please submit your online application no later than 4 May 2018 (local time).
Applications must be submitted as one PDF file containing all materials to be given consideration. To apply, please open the link "Apply online", fill in the online application form, and attach all your materials in English in one PDF file. The file must include:
A letter motivating the application, including your research activities and ideas for the research project (cover letter, max 3-pages)
Curriculum vitae
Grade trannoscripts and copies of your original BSc/MSc diploma, certificates, and lists of subjects with your results as well as their official translation into English Excel sheet with translation of grades to the Danish grading system (see guidelines and excel spreadsheet here)
Two reference contacts who may be contacted by the assessment committee
Candidates may apply prior to obtaining their master's degree, but cannot begin before having received it.
ددلاین:
4 May 2018
منبع برای اطلاعات تکمیلی:
http://www.dtu.dk/Om-DTU/Job-og-karriere/Ledige-stillinger/job?id=e9c90ac3-fa4a-468e-9a6a-e602af1f1436
سلام بر دوستای گلم
به امید خدا فردا در سمینار نیم روزی " مقرارت حفاظت اطلاعات عمومی" در شهر بروکسل حضور خواهم داشت و از شما عزیزان گرامی می خواهم که اگر سوالی در این رابطه دارین لطفا مطرح کنید و سعی می کنم که فردا در سمینار مربوطه پاسخی برایشان بیابم.
اطلاعات بیشتر در مورد سمینار :
https://www.biometricsinstitute.org/events/gdpr-biometrics-seminar
جهت ارتباط با ادمین هم، در بیوگرافی کانال ای دی ادمین اضافه می شود.
به امید خدا فردا در سمینار نیم روزی " مقرارت حفاظت اطلاعات عمومی" در شهر بروکسل حضور خواهم داشت و از شما عزیزان گرامی می خواهم که اگر سوالی در این رابطه دارین لطفا مطرح کنید و سعی می کنم که فردا در سمینار مربوطه پاسخی برایشان بیابم.
اطلاعات بیشتر در مورد سمینار :
https://www.biometricsinstitute.org/events/gdpr-biometrics-seminar
جهت ارتباط با ادمین هم، در بیوگرافی کانال ای دی ادمین اضافه می شود.