مهمترین مهارت‌ها در پروژه‌های علم‌داده

▪️مهارت‌های مدیریت و آماده‌سازی داده

▪️دانش تخصصی در پروژه (Domain Expertise)

▪️تجربه و دانش عمومی در کسب و کار

▪️مهارت‌های آمار و ریاضی

▪️دانش انتخاب الگوریتم‌های مناسب یادگیری ماشین

▪️مهارت‌های برنامه‌نویسی

▪️دانش پایگاه داده

▪️مهارت‌های مصورسازی داده

▪️شناخت و انتخاب ابزار بهینه

به صورت میانگین بیشترین زمان فعالیت در یک پروژه‌های علوم داده صرف پاکسازی و آماده‌سازی داده میشود. در مقابل یکی از مهمترین گام‌ها جهت موفقیت پروژه‌های علم‌داده فاز درک مسئله (Business Understanding) است که نیازمند دانشی تخصصی و عمومی در کسب‌وکار خواهد بود.

@DataAnalysis

تحلیل هیجانی سخنرانی دونالد ترامپ!

ویدیو فوق یکی از کاربردهای جذاب حوزه بینایی ماشین (Computer vision) جهت تحلیل حالات هیجانی افراد از منظرهای غم، استرس، شادی و... را به نمایش گذاشته است. ارتقا دقت و سرعت اجرا جهت پردازش بلادرنگ از چالش‌های اصلی پروژه‌های تحلیل هیجان در تصاویر و ویدیوها است.

@DataAnalysis

پرتقاضاترین مهارت‌های فنی در سال 2020

در شکل فوق مهارت‌های فنی مورد نیاز به تفکیک بازارهای علم‌داده، بلاک‌چِین، امنیت سایبری و... به صورت موردی در کشور اسپانیا بررسی شده هست. از منظر تعداد فرصت‌های شغلی به ترتیب توسعه نرم‌افزار، توسعه وب و علوم داده بیشترین فراوانی را دارند. از منظر حقوق دریافتی سالیانه متخصصین علوم داده بیشترین میزان درآمد رو دارا هستند.

مهارت‌های پرتقاضا در صنعت علوم‌داده:
▪️Python
▪️SQL
▪️Scala
▪️Spark
▪️Machine Learning

مهارت‌های پرتقاضا در صنعت بلاک‌چِین:
▪️Node
▪️Java
▪️Javanoscript
▪️Ethereum
▪️Perl

مهارت‌های پرتقاضا در صنعت توسعه وب:
▪️Javanoscript
▪️CSS
▪️HTML
▪️Java
▪️Angular

مهارت‌های پرتقاضا در صنعت توسعه نرم‌افزار:
▪️Java
▪️Javanoscript
▪️CSS
▪️Agile
▪️HTML

مهارت‌های پرتقاضا در صنعت امنیت ‌ سایبری:
▪️Python
▪️Linux
▪️AWS
▪️Firewall
▪️Penetration Test

@DataAnalysis

کاربرد پردازش تصویر در فروشگاه‌های خرده‌ فروشی!

یکی از کاربردهای مطرح پروژه‌های پردازش تصویر شناسایی موجودیت‌ها (Object Detection) در ویدیو و تصاویر است. در ویدیو فوق یکی از کاربردهای این حوزه جهت آنالیز رفتار مشتری با تمرکز بر تشخیص سرقت کالاها به نمایش گذاشته شده است.

با این قابلیت علاوه بر تشخیص سرقت امکان ارائه صورت‌حساب خودکار نیز برای فروشگاه‌ها فراهم میشود.

@DataAnalysis

برای اولین بار در ایران

دوره علم داده برای مهندسان صنایع

🔻به مدت ۴۸ ساعت
در قالب پروژه های صنایعی: بازاریابی و فروش، زنجیره تامین، منابع انسانی و مالی

▪️هوشمندسازی کسب و کار

▪️داده کاوی و یادگیری ماشین

لینک ثبت نام
https://utperm.com/course/dataie/

شروع دوره: مرداد ماه ۱۳۹۹

بصورت آنلاین

⁉️ پشتیبانی آنلاین:
@bperm_admin

📞 شماره تماس:
02182084160
09377516759

🆔 @BPERM_UT

برترین مهارت‌های متخصصین علم‌داده در سال 2020

در شکل‌ فوق برترین مهارت‌های فنی متخصص علم‌داده مورد نیاز شرکت‌ها براساس تحلیل بیش از 160 آگهی استخدامی متخصص علم‌داده کمپانی‌های مطرح آمریکا و کانادا (گوگل، فیس‌بوک، Uber و...) شناسایی و به شرح زیر معرفی شده است.

▪️Python
▪️Statistics
▪️R
▪️SQL
▪️Machine Learning
▪️Spark
▪️Tensorflow
▪️Java
▪️Hadoop
▪️Tableau
▪️Scikit-Learn
▪️Data Mining
▪️SAS
▪️Pytorch
▪️Hive

@DataAnalysis

مسیر تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین!

مهندس یادگیری ماشین یا Machine Learning Engineer یکی از شغل‌های نوظهور در سازمان‌های داده‌محور است. مهمترین وظیفه یک مهندس یادگیری ماشین توسعه مدل‌ها و سیستم‌های نرم‌افزاری مبتنی بر متدها و الگوریتم‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین خواهد بود.

جهت تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین به مهارت‌ها و دانش‌های پایه‌ای متعددی نیاز خواهید داشت که در ادامه مهمترین آنها معرفی میشوند.

▪️مهارت‌های برنامه نویسی

▪️ریاضی و آمار

▪️مهندسی داده

▪️الگوریتم‌های یادگیری ماشین

▪️پلتفرم‌های کلان داده

▪️ابزارهای هوش تجاری

پی‌نوشت‌:
🔻مهندسین یادگیری ماشین در مقایسه با جایگاه تحلیلگر داده و متخصصین علم‌داده توانمندی بیشتری در توسعه نرم‌افزارهای عملیاتی دارند.

🔻اگر قصد فعالیت تخصصی در این فیلدکاری رو دارید ادامه تحصیل در رشته‌های دانشگاهی مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی مفیدتر خواهید بود.

بااحترام
محمدرضا محتاط

@DataAnalysis

کتاب سیستم‌ توصیه‌گر در پایتون

کتاب Recommendation Systems with Python که در سال 2018 توسط انتشارات Packt انتشار یافته یکی از کتب مرجع آموزش گام‌به‌گام توسعه سیستم‌های توصیه‌گر در زبان پایتون است. در این کتاب سرفصل‌ها ذیل به همراه کدهای پیاده‌سازی شده در زبان برنامه‌نویسی پایتون آموزشی داده میشود.

▪️Getting Started with Recommender Systems

▪️Manipulating Data with the Pandas Library

▪️Building an IMDB Top 250 Clone with Pandas

▪️Building Content-Based Recommenders

▪️Getting Started with Data Mining Techniques

▪️Building Collaborative Filters

▪️Hybrid Recommenders

سامانه‌های توصیه‌گر یکی از کاربردهای جذاب علوم‌داده هست که سبب ارتقا تجربه دیجیتال مشتریان با ارائه محصولات شخصی‌سازی شده به آنها می‌گردد.

@DataAnalysis

کتاب سیستم‌ توصیه‌گر در پایتون

@DataAnalysis

جزوه مبانی آمار در یادگیری ماشین

آمار به عنوان شاخه‌ای از ریاضیات، در بسیاری از تحلیل‌های مربوط به علم داده به کار می‌رود. در جزوه 200 صفحه مبانی آمار در یادگیری ماشین اهم مطالب و موضوعات تحلیل آماری که بعنوان یک متخصص علم‌داده میبایست به آنها مسلط باشید در سرفصل‌های زیر آموزش داده شده هست. مطالعه این کتاب رو برای تمامی کارآموزان، کارشناسان و متخصصین علم‌داده توصیه می‌کنم.

▪️مبانی احتمال (Foundations of probability)

▪️تخمین پارامتر (Classical parametric estimation)

▪️برآوردهای ناپارامتریک (Nonparametric estimation)

▪️یادگیری بانظارت آماری (Statistical supervised learning)

▪️روش‌های یادگیری ماشین (The machine learning procedure)

▪️رویکردهای خطی (Linear approaches)

▪️رویکردهای غیرخطی (Nonlinear approaches)

▪️انتخاب ویژگی (Feature selection)

@DataAnalysis

مرکز آموزش ضمن خدمت دانشگاه تهران برگزار می کند:
برای اولین بار در ایران
۱۵ مرداد
دوره علم داده برای مهندسان صنایع
به مدت ۴۸ ساعت آنلاین
در قالب پروژه های صنایعی: بازاریابی و فروش، زنجیره تامین، منابع انسانی و مالی
لینک ثبت نام
https://utperm.com/course/dataie/
@bperm_admin @Bperm_UT

تماس: 02182084160
09377516759

@UTNEWSLINE

#استخدام
@aryaviosns

عید سعید غدیر خم مبارک 🌺

@DataAnalysis

برترین مهارت‌های پایه و داغ متخصصین علم‌داده

در شکل فوق برترین مهارت‌های پایه (Core Skills) و مهارت‌های رو‌به رشد (Hot Skills) متخصصین علم‌داده براساس نظرسنجی وبسایت KDnuggets معرفی شده است.

برترین مهارت‌های پایه:
▪️یادگیری ماشین
▪️پایتون
▪️آمار
▪️مصورسازی داده
▪️مهارت‌های ارتباطی
▪️تفکر انتقادی
▪️زبان SQL
▪️فهم کسب‌وکار
▪️اکسل
▪️ریاضی

برترین مهارت‌های روبه‌رشد:
▪️یادگیری عمیق
▪️فریم‌ورک Tensorflow
▪️آپاچی اسپارک
▪️پردازش زبان طبیعی
▪️آپاچی هدوپ
▪️فریم‌ورک Pytorch
▪️پایگاه داده‌های غیررابطه‌ای (NoSQL)
▪️زبان Scala
▪️شرکت در مسابقات Kaggle
▪️سایر ابزارهای Big Data

@DataAnalysis