Forwarded from تهران دیتا-دانشگاه تهران
برگزاری نخستین کد دوره جامع علم داده دانشگاه تهران، خرداد ماه ۱۳۹۹
⁉️ پشتیبانی آنلاین:
@bperm_admin
📞 شماره تماس:
02182084160
09377516759
🆔 @BPERM_UT
⁉️ پشتیبانی آنلاین:
@bperm_admin
📞 شماره تماس:
02182084160
09377516759
🆔 @BPERM_UT
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
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
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from تهران دیتا-دانشگاه تهران
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
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
در پروژههای Data Science از کدام متدهای تحلیلی یا الگوریتمهای یادگیری ماشین بیشتر استفاده میکنید؟
Anonymous Poll
42%
رگرسیون (Regression)
21%
درختهای تصمیمگیری (Decision Trees)
37%
شبکههای عصبی (Neural Networks)
7%
روشهای تجمیعی (Ensemble Methods)
25%
خوشهبندی (Clustering)
4%
شناسایی ناهنجاری (Anomaly Detection)
15%
سریهای زمانی (Time Series)
5%
قوانین انجمنی (Association Rule)
7%
الگوریتم های فرا ابتکاری (Metaheuristic)
12%
آمار توصیفی (Denoscriptive Statistics)
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
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
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 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
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
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
Forwarded from دانشگاه تهران
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
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
Forwarded from متخصصان علم داده ها data scientists
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
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
در کدام یک از فریمورکهای یادگیری عمیق (Deep Learning) تخصص دارید؟
Anonymous Poll
38%
TensorFlow
18%
PyTorch / Torch
32%
Keras
2%
Apache MXNet
3%
Caffe
2%
DEEPLEARNING4J (DL4J)
2%
Theano
2%
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
8%
Others
29%
Neither
برترین دورههای آموزشی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
https://bit.ly/2YruuQJ
در ادامه 10 دوره تخصصی در حوزههای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در دو سطح مقدماتی و پیشرفته معرفی میشود. ویدیوهای تمامی این دورههای آموزشی به صورت رایگان با کلیک برروی عناوین آنها در یوتیوب در دسترس خواهند بود.
دورههای مقدماتی:
▪️دوره یادگیری ماشین دانشگاه استنفورد (CS229)
▪️دوره مقدمهای بر هوش مصنوعی دانشگاه برکلی (UC CS188)
▪️دوره یادگیری سال 2020 دانشگاه کلمبیا
▪️دوره پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق دانشگاه استنفورد (CS224N)
دورههای پیشرفته:
▪️ریاضیات در یادگیری ماشین دانشگاه واشنگتن
▪️یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی پیشرفته شرکت DeepMind
▪️یادگیری ماشین دانشگاه واشنگتن
▪️مفاهیم پردازش زبان طبیعی دانشگاه استنفورد
▪️رباتیک پیشرفته دانشگاه برکلی
▪️یادگیری بدون نظارت در یادگیری عمیق دانشگاه برکلی
شرکت در دورههای آموزشی دانشگاهها و مراکز آموزشی معتبر یکی از میانبرهای موفقیت در بازار علوم داده و یادگیری ماشین است. در این فیلدها با توجه به تحولات سریع تکنولوژی میبایست بیش از گذشته خود را ملزم به یادگیری فعالانه و پویا نمایید.
با احترام
محمدرضا محتاط
@DataAnalysis
https://bit.ly/2YruuQJ
در ادامه 10 دوره تخصصی در حوزههای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در دو سطح مقدماتی و پیشرفته معرفی میشود. ویدیوهای تمامی این دورههای آموزشی به صورت رایگان با کلیک برروی عناوین آنها در یوتیوب در دسترس خواهند بود.
دورههای مقدماتی:
▪️دوره یادگیری ماشین دانشگاه استنفورد (CS229)
▪️دوره مقدمهای بر هوش مصنوعی دانشگاه برکلی (UC CS188)
▪️دوره یادگیری سال 2020 دانشگاه کلمبیا
▪️دوره پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق دانشگاه استنفورد (CS224N)
دورههای پیشرفته:
▪️ریاضیات در یادگیری ماشین دانشگاه واشنگتن
▪️یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی پیشرفته شرکت DeepMind
▪️یادگیری ماشین دانشگاه واشنگتن
▪️مفاهیم پردازش زبان طبیعی دانشگاه استنفورد
▪️رباتیک پیشرفته دانشگاه برکلی
▪️یادگیری بدون نظارت در یادگیری عمیق دانشگاه برکلی
شرکت در دورههای آموزشی دانشگاهها و مراکز آموزشی معتبر یکی از میانبرهای موفقیت در بازار علوم داده و یادگیری ماشین است. در این فیلدها با توجه به تحولات سریع تکنولوژی میبایست بیش از گذشته خود را ملزم به یادگیری فعالانه و پویا نمایید.
با احترام
محمدرضا محتاط
@DataAnalysis
موقعیت شغلی تحلیلگر داده در اپلیکیشن آپ!
▪️شرح شغل
• طراحی مدل قیمت گذاری بر اساس پارامترهای سرویس و رفتار کاربران
• استفاده از مدلهای داده کاوی متناسب با هر سرویس
• ارزیابی منابع داده و شیوههای گردآوری دیتا در جهت بهبود
• طراحی و اجرای نظرسنجیهای مورد نیاز در حوزه کسب و کار
• یافتن مفاهیم عمیق از روندهای داده و استفاده از آنها در کسب و کار
▪️نیازمندیها:
• مدرک کارشناسی ارشد در یکی از رشتههای آمار، ریاضی یا علوم کامپیوتر
• حداقل 3 سال سابقه کار مشابه
• توانایی حل مسأله
• تجربه کار با نرم افزارهای آماری (SPSS، R، SAS، ...) و یا زبانهای برنامه نویسی علم داده (Python، ...)
• توانایی استفاده از مفاهیم پیشرفته علم آمار (رگرسیون، سریهای زمانی، آزمونهای آماری و ...)
ارسال رزومه به e.kiyaninejad@asanpardakht.ir
@DataAnalysis
▪️شرح شغل
• طراحی مدل قیمت گذاری بر اساس پارامترهای سرویس و رفتار کاربران
• استفاده از مدلهای داده کاوی متناسب با هر سرویس
• ارزیابی منابع داده و شیوههای گردآوری دیتا در جهت بهبود
• طراحی و اجرای نظرسنجیهای مورد نیاز در حوزه کسب و کار
• یافتن مفاهیم عمیق از روندهای داده و استفاده از آنها در کسب و کار
▪️نیازمندیها:
• مدرک کارشناسی ارشد در یکی از رشتههای آمار، ریاضی یا علوم کامپیوتر
• حداقل 3 سال سابقه کار مشابه
• توانایی حل مسأله
• تجربه کار با نرم افزارهای آماری (SPSS، R، SAS، ...) و یا زبانهای برنامه نویسی علم داده (Python، ...)
• توانایی استفاده از مفاهیم پیشرفته علم آمار (رگرسیون، سریهای زمانی، آزمونهای آماری و ...)
ارسال رزومه به e.kiyaninejad@asanpardakht.ir
@DataAnalysis