فرصتهای شغلی پژوهشکده فناوریهای هوشمند پژوهشگاه خواجه نصیرالدین طوسی:
▪️فرصت شغلی متخصص ارشد علمداده
https://quera.ir/j/12579
▪️فرصت شغلی متخصص پردازش گراف
https://quera.ir/j/12582
▪️فرصت شغلی کارشناس علمداده
https://quera.ir/j/12580
علاقهمندان میتوانند رزومه خود را تحت عناوین فرصتهای شغلی به ایمیل CSRC@Rcdat.ir ارسال نمایند.
@DataAnalysis
▪️فرصت شغلی متخصص ارشد علمداده
https://quera.ir/j/12579
▪️فرصت شغلی متخصص پردازش گراف
https://quera.ir/j/12582
▪️فرصت شغلی کارشناس علمداده
https://quera.ir/j/12580
علاقهمندان میتوانند رزومه خود را تحت عناوین فرصتهای شغلی به ایمیل CSRC@Rcdat.ir ارسال نمایند.
@DataAnalysis
فرصت شغلی متخصص ارشد مهندسی داده
پژوهشکده فناوریهای هوشمند مجازی پژوهشگاه توسعه فناوریهای پیشرفته (خواجه نصیر الدین طوسی) از مهندسین داده دعوت به همکاری مینماید:
مهارتهای تخصصی
▪️تجربه کاری در زبان برنامهنویسی Python یا Java
▪️تجربه کاری در پردازش جریان دادهها (Stream Processing)
▪️تجربه کاری در زمینه چارچوب Hadoop و پلتفرمهای آن
▪️تجربه کاری در زمینه ابزارهای ترابری داده همانند Kafka
▪️تجربه کاری در زمینه مدیریت پایگاه داده (DBA)
▪️توانمندی در حوزه خزش دادهها (Data Crawling)
▪️تجربه کار با معماری ELK
▪️تجربه کار در پایگاه داده Hbase
▪️آشنا به مفاهیم Docker
مهارتهای عمومی:
▪️داشتن روحیه کار تیمی و مدیریت پروژه به روش Scrum
▪️تسلط به زبان انگلیسی
▪️امکان حضور حداقل 40ساعت در هفته (تماموقت)
▪️دارای حداقل 3سال سابقه کار مرتبط
علاقهمندان میتوانند رزومه خود را تحت عنوان "متخصص ارشد مهندسی داده" به ایمیل CSRC@Rcdat.ir ارسال نمایند.
@DataAnalysis
پژوهشکده فناوریهای هوشمند مجازی پژوهشگاه توسعه فناوریهای پیشرفته (خواجه نصیر الدین طوسی) از مهندسین داده دعوت به همکاری مینماید:
مهارتهای تخصصی
▪️تجربه کاری در زبان برنامهنویسی Python یا Java
▪️تجربه کاری در پردازش جریان دادهها (Stream Processing)
▪️تجربه کاری در زمینه چارچوب Hadoop و پلتفرمهای آن
▪️تجربه کاری در زمینه ابزارهای ترابری داده همانند Kafka
▪️تجربه کاری در زمینه مدیریت پایگاه داده (DBA)
▪️توانمندی در حوزه خزش دادهها (Data Crawling)
▪️تجربه کار با معماری ELK
▪️تجربه کار در پایگاه داده Hbase
▪️آشنا به مفاهیم Docker
مهارتهای عمومی:
▪️داشتن روحیه کار تیمی و مدیریت پروژه به روش Scrum
▪️تسلط به زبان انگلیسی
▪️امکان حضور حداقل 40ساعت در هفته (تماموقت)
▪️دارای حداقل 3سال سابقه کار مرتبط
علاقهمندان میتوانند رزومه خود را تحت عنوان "متخصص ارشد مهندسی داده" به ایمیل CSRC@Rcdat.ir ارسال نمایند.
@DataAnalysis
مهارتهای کلیدی مهندس یادگیری ماشین
https://bit.ly/3hzvaO4
براساس گزارش سایت Indeed در سال 2019 جایگاه شغلی مهندس یادگیری ماشین جز 3 شغل برتر ایالات متحده آمریکا بوده و توجهات به آن نیز روز به روز در حال افزایش است. به صورت ساده هدف یک مهندس یادگیری ماشین طراحی، بهینهسازی و استقرار عملیاتی مدلهای تخصصی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در سازمانها است.
جهت ورود به این فیلد تخصص دانش کافی در حوزههای یادگیری ماشین، آمار و مهندسی نرمافزار از پیشنیازهای کلیدی است. اهم مهارتهای یک مهندس یادگیری ماشین به شرح زیر است:
▪️تخصص در یکی از زبانهای برنامهنویسی پایتون، جاوا، R یا C++
▪️دانش تخصصی در حوزههای جبرخطی و آمار
▪️تسلط بر الگوریتمهای یادگیری ماشین
▪️تسلط بر معماریها و الگوریتمهای یادگیری عمیق
▪️محاسبات توزیعشده
▪️تخصص در پلتفرم کلانداده Hadoop
▪️مهندسی نرمافزار
با توجه به اهمیت این نقش در سازمانها باید منتظر توجه بیشتر سازمانهای داخلی به این جایگاه شغلی در آینده نزدیک باشیم.
پینوشت:
🔹تفاوت یک مهندس یادگیری ماشین به نسبت یک متخصص علمداده در میزان دانش تخصصی آن در فیلدهای مهندسی نرمافزار و جرئیات تخصصی الگوریتمهای یادگیری ماشین است.
🔹رشتههای دانشگاهی علوم کامپیوتر، مهندسی نرمافزار و هوش مصنوعی بیشترین قرابت را با این فیلد تخصصی دارند.
@DataAnalysis
https://bit.ly/3hzvaO4
براساس گزارش سایت Indeed در سال 2019 جایگاه شغلی مهندس یادگیری ماشین جز 3 شغل برتر ایالات متحده آمریکا بوده و توجهات به آن نیز روز به روز در حال افزایش است. به صورت ساده هدف یک مهندس یادگیری ماشین طراحی، بهینهسازی و استقرار عملیاتی مدلهای تخصصی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در سازمانها است.
جهت ورود به این فیلد تخصص دانش کافی در حوزههای یادگیری ماشین، آمار و مهندسی نرمافزار از پیشنیازهای کلیدی است. اهم مهارتهای یک مهندس یادگیری ماشین به شرح زیر است:
▪️تخصص در یکی از زبانهای برنامهنویسی پایتون، جاوا، R یا C++
▪️دانش تخصصی در حوزههای جبرخطی و آمار
▪️تسلط بر الگوریتمهای یادگیری ماشین
▪️تسلط بر معماریها و الگوریتمهای یادگیری عمیق
▪️محاسبات توزیعشده
▪️تخصص در پلتفرم کلانداده Hadoop
▪️مهندسی نرمافزار
با توجه به اهمیت این نقش در سازمانها باید منتظر توجه بیشتر سازمانهای داخلی به این جایگاه شغلی در آینده نزدیک باشیم.
پینوشت:
🔹تفاوت یک مهندس یادگیری ماشین به نسبت یک متخصص علمداده در میزان دانش تخصصی آن در فیلدهای مهندسی نرمافزار و جرئیات تخصصی الگوریتمهای یادگیری ماشین است.
🔹رشتههای دانشگاهی علوم کامپیوتر، مهندسی نرمافزار و هوش مصنوعی بیشترین قرابت را با این فیلد تخصصی دارند.
@DataAnalysis
فرصت شغلی متخصص ارشد متنکاوی و پردازش زبان طبیعی
پژوهشگاه توسعه فناوریهای پیشرفته خواجه نصیر الدین طوسی از متخصصین متن کاوی و پردازش زبان طبیعی دعوت به همکاری مینماید:
مهارتهای تخصصی
▪️مسلط به زبان برنامه نویسی پایتون
▪️مسلط به پردازش زبان طبیعی (NLP) و متنکاوی (Text Mining)
▪️مسلط به مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
▪️مسلط به با الگوریتم های پردازش متن
▪️تجربه کار با کتابخانههای پردازش زبان طبیعی فارسی و انگلیسی
▪️تسلط به مفاهیم تعبیهسازی (Embedding)
▪️تسلط به انواع مدلهای زبانی و کاربردهای آنها
▪️آشنا به کتابخانه Sklearn ، Gensim و NLTK
مهارتهای عمومی:
▪️آشنایی با زبان انگلیسی و روحیه همکاری تیمی
▪️مهارت در حل مساله و طراحی الگوریتم و پیاده سازی الگوریتمها
▪️امکان حضور به صورت تمام وقت در تهران
علاقهمندان میتوانند رزومه خود را تحت عنوان "متخصص ارشد پردازش متن" به ایمیل CSRC@Rcdat.ir ارسال نمایند.
@DataAnalysis
پژوهشگاه توسعه فناوریهای پیشرفته خواجه نصیر الدین طوسی از متخصصین متن کاوی و پردازش زبان طبیعی دعوت به همکاری مینماید:
مهارتهای تخصصی
▪️مسلط به زبان برنامه نویسی پایتون
▪️مسلط به پردازش زبان طبیعی (NLP) و متنکاوی (Text Mining)
▪️مسلط به مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
▪️مسلط به با الگوریتم های پردازش متن
▪️تجربه کار با کتابخانههای پردازش زبان طبیعی فارسی و انگلیسی
▪️تسلط به مفاهیم تعبیهسازی (Embedding)
▪️تسلط به انواع مدلهای زبانی و کاربردهای آنها
▪️آشنا به کتابخانه Sklearn ، Gensim و NLTK
مهارتهای عمومی:
▪️آشنایی با زبان انگلیسی و روحیه همکاری تیمی
▪️مهارت در حل مساله و طراحی الگوریتم و پیاده سازی الگوریتمها
▪️امکان حضور به صورت تمام وقت در تهران
علاقهمندان میتوانند رزومه خود را تحت عنوان "متخصص ارشد پردازش متن" به ایمیل CSRC@Rcdat.ir ارسال نمایند.
@DataAnalysis
Forwarded from کانال آقای صنایع (اميـررضــا تجــلى)
📣 آکادمی دیجینکست (دیجیکالا) برگزار میکند!
🔴 دوره Python برای علم داده
مدرس: امیررضا تجلی
📅 زمان برگزاری: روزهای یکشنبه و سهشنبه از تاریخ ۱ تیر ۱۴۰۰
⏱ ساعت ۱۷:۰۰ الی ۲۰:۰۰ (بمدت ۲۴ ساعت)
گواهینامه معتبر در پایان دوره به شرکت کنندگان اعطا خواهد شد.
🔶 لینک ثبتنام:
🌐 Evnd.co/8pnfw
❗️مخاطبین دوره:
🔺کلیه علاقهمندان به یادگیری علوم داده و یادگیری ماشین
🔺کلیه دانشجویان، پژوهشگران و فعالان حوزه علمداده
🔺کلیه علاقهمندان به توصیف و پیشبینی دادهمحور کسبوکار
🔴 پیشنیاز این دوره آشنایی مقدماتی با زبان Python و الگوریتمهای یادگیری ماشین است.
🔝 رضایتمندی دورههای مشابه (لینک)
☯ آقای صنایع - @Mr_IE 🌎
🔴 دوره Python برای علم داده
مدرس: امیررضا تجلی
📅 زمان برگزاری: روزهای یکشنبه و سهشنبه از تاریخ ۱ تیر ۱۴۰۰
⏱ ساعت ۱۷:۰۰ الی ۲۰:۰۰ (بمدت ۲۴ ساعت)
گواهینامه معتبر در پایان دوره به شرکت کنندگان اعطا خواهد شد.
🔶 لینک ثبتنام:
🌐 Evnd.co/8pnfw
❗️مخاطبین دوره:
🔺کلیه علاقهمندان به یادگیری علوم داده و یادگیری ماشین
🔺کلیه دانشجویان، پژوهشگران و فعالان حوزه علمداده
🔺کلیه علاقهمندان به توصیف و پیشبینی دادهمحور کسبوکار
🔴 پیشنیاز این دوره آشنایی مقدماتی با زبان Python و الگوریتمهای یادگیری ماشین است.
🔝 رضایتمندی دورههای مشابه (لینک)
☯ آقای صنایع - @Mr_IE 🌎
برترین مهارتهای مهندسین داده در سال 2021
https://bit.ly/2RKomTv
به تازگی وبسایت Kdnuggets در گزارشی برترین مهارتهای مورد نیاز مهندسین داده در سال 2021 را براساس تحلیل بیش از 17 هزار فرصت شغلی این حوزه اعلام نموده است. پیشتازی زبان پایتون در این فیلدکاری نشان از بی رقیب بودن این زبان برنامهنویسی در تمامی فیلدهای مرتبط با Data است. برترین مهارتهای جایگاه مهندسی داده به شرح زیر است:
▪️Python
▪️SQL
▪️AWS
▪️Spark
▪️Java
▪️Azure
▪️Hadoop
▪️Scala
▪️NoSQL
▪️Hive
▪️Tableau
▪️Airflow
▪️Linux
▪️R
▪️Git
▪️Docker
▪️Kubernetes
بیشترین تفاوت یک مهندس داده با متخصص علمداده در مهارتهایی از قبیل Aws، Azure، اسپارک و جاوا بوده است. در مقابل بیشترین تفاوت یک متخصص علمداده با مهندس داده در داشتن مهارتهای R، تنسورفلو، SAS و Sklearn میباشد.
@DataAnalysis
https://bit.ly/2RKomTv
به تازگی وبسایت Kdnuggets در گزارشی برترین مهارتهای مورد نیاز مهندسین داده در سال 2021 را براساس تحلیل بیش از 17 هزار فرصت شغلی این حوزه اعلام نموده است. پیشتازی زبان پایتون در این فیلدکاری نشان از بی رقیب بودن این زبان برنامهنویسی در تمامی فیلدهای مرتبط با Data است. برترین مهارتهای جایگاه مهندسی داده به شرح زیر است:
▪️Python
▪️SQL
▪️AWS
▪️Spark
▪️Java
▪️Azure
▪️Hadoop
▪️Scala
▪️NoSQL
▪️Hive
▪️Tableau
▪️Airflow
▪️Linux
▪️R
▪️Git
▪️Docker
▪️Kubernetes
بیشترین تفاوت یک مهندس داده با متخصص علمداده در مهارتهایی از قبیل Aws، Azure، اسپارک و جاوا بوده است. در مقابل بیشترین تفاوت یک متخصص علمداده با مهندس داده در داشتن مهارتهای R، تنسورفلو، SAS و Sklearn میباشد.
@DataAnalysis
گزارش کاربردی شروع مسیر شغلی در علومداده!
در صورتی که قصد فعالیت تخصصی در حوزه علوم داده را دارید مطالعه این گزارش کاربردی در خصوص بررسی جوانب مختلف فیلد شغلی علم داده را توصیه میکنم. سرفصلهای زیر در این گزارش 33 صفحهای پوشش داده شده است:
▪️دلایل ورود به فیلد علم داده
▪️بررسی فیلدهای شغلی مرتبط با علوم داده
▪️مهارتهای مورد نیاز
▪️گواهیهای معتبر در فیلد علوم داده
▪️بررسی مصاحبههای شغلی
▪️نحوه نگارش رزومه
▪️کاربردهای علوم داده در صنایع
@DataAnalysis
در صورتی که قصد فعالیت تخصصی در حوزه علوم داده را دارید مطالعه این گزارش کاربردی در خصوص بررسی جوانب مختلف فیلد شغلی علم داده را توصیه میکنم. سرفصلهای زیر در این گزارش 33 صفحهای پوشش داده شده است:
▪️دلایل ورود به فیلد علم داده
▪️بررسی فیلدهای شغلی مرتبط با علوم داده
▪️مهارتهای مورد نیاز
▪️گواهیهای معتبر در فیلد علوم داده
▪️بررسی مصاحبههای شغلی
▪️نحوه نگارش رزومه
▪️کاربردهای علوم داده در صنایع
@DataAnalysis
Forwarded from تهران دیتا-دانشگاه تهران
⚛ دوره تخصصی تحلیل داده در بازارهای مالی
▫️تربیت تحلیلگران و متخصصان داده در حوزه مالی
▫️ بیش از ۱۶۰ ساعت آموزش کاربردی و پروژه-محور
▫️ آموزشهای روز تحلیلهای داده محور در حوزه Finance
📣 + به همراه وبینارهای رایگان و کاربردی مخصوص شرکت کنندگان دوره بمنظور ارائه تجربیات اساتید از شاخههای مختلف حوزه مالی
🔹 برگزاری بصورت آنلاین
🔹 ارائه گواهینامه دو زبانه دانشگاه تهران
🔹اساتید مطرح دانشگاه و متخصصین صنعت
🔔 روزهای پنجشنبه
⛔️ ظرفیت محدود
⁉️ پشتیبانی آنلاین:
🆔 @bperm_admin
📞 شماره تماس:
☎️ 02182084160 - 09377516759
▪️اطلاعات بیشتر و ثبت نام:
🔘https://utperm.com/course/data-analytics-in-financial-markets/
🌐 utperm.com
🔻 t.me/BPERM_UT
🔻 Instagram : https://bit.ly/3gfYl5f
🔻LinkedIn : yun.ir/s6xq34
🔻Wa.me/+989377516759
▫️تربیت تحلیلگران و متخصصان داده در حوزه مالی
▫️ بیش از ۱۶۰ ساعت آموزش کاربردی و پروژه-محور
▫️ آموزشهای روز تحلیلهای داده محور در حوزه Finance
📣 + به همراه وبینارهای رایگان و کاربردی مخصوص شرکت کنندگان دوره بمنظور ارائه تجربیات اساتید از شاخههای مختلف حوزه مالی
🔹 برگزاری بصورت آنلاین
🔹 ارائه گواهینامه دو زبانه دانشگاه تهران
🔹اساتید مطرح دانشگاه و متخصصین صنعت
🔔 روزهای پنجشنبه
⛔️ ظرفیت محدود
⁉️ پشتیبانی آنلاین:
🆔 @bperm_admin
📞 شماره تماس:
☎️ 02182084160 - 09377516759
▪️اطلاعات بیشتر و ثبت نام:
🔘https://utperm.com/course/data-analytics-in-financial-markets/
🌐 utperm.com
🔻 t.me/BPERM_UT
🔻 Instagram : https://bit.ly/3gfYl5f
🔻LinkedIn : yun.ir/s6xq34
🔻Wa.me/+989377516759
فراخوان پیشبینی انتخابات!
https://bit.ly/2SygHbd
شرکتها و پژوهشکدههایی که در حوزه پیشبینی انتخابات با رویکردهای دادهمحور فعالیت میکنند میتوانند نتایج پیشبینیهای دادهمحور خود را تا نهایت روز چهارشنبه به ID زیر ارسال نمایند تا در پستی که در روز پنجشنبه منتشر میگردد نتایج پیشبینی آنان مقایسه و به اطلاع عموم برسد.
بدیهیاست که عملکرد کارایی مدلهای پیشگویانه این شرکتها پس از انتخابات مورد ارزیابی مخاطبین کانال جامع علمداده قرار خواهد گرفت.
معرفی و مصاحبه تخصصی با شرکتهایی که بیشترین دقت را در پیشبینی انتخابات داشتهاند صورت خواهد پذیرفت.
ارسال مستندات و نتایج پیشبینی:
@DataScience
https://bit.ly/2SygHbd
شرکتها و پژوهشکدههایی که در حوزه پیشبینی انتخابات با رویکردهای دادهمحور فعالیت میکنند میتوانند نتایج پیشبینیهای دادهمحور خود را تا نهایت روز چهارشنبه به ID زیر ارسال نمایند تا در پستی که در روز پنجشنبه منتشر میگردد نتایج پیشبینی آنان مقایسه و به اطلاع عموم برسد.
بدیهیاست که عملکرد کارایی مدلهای پیشگویانه این شرکتها پس از انتخابات مورد ارزیابی مخاطبین کانال جامع علمداده قرار خواهد گرفت.
معرفی و مصاحبه تخصصی با شرکتهایی که بیشترین دقت را در پیشبینی انتخابات داشتهاند صورت خواهد پذیرفت.
ارسال مستندات و نتایج پیشبینی:
@DataScience
👍1
نتایج پیشبینی انتخابات ریاست جمهوری 1400
براساس آخرین پیشبینیهای صورت پذیرفته توسط شرکتهای دیتاک، لایفوب، آزمایشگاه شبکههای اجتماعی و مرکز ایسپا، در ادامه نتایج این پیشبینیها ارائه خواهد شد:
نتایج پیشبینی دیتاک:
1️⃣ ابراهیم رئیسی: 74.8%
2️⃣ عبدالناصر همتی: 9.5%
3️⃣ محسن رضایی: 4.2%
4️⃣ امیرحسین قاضی زاده: 0.5%
5️⃣ عدم تصمیم: 11%
نتایج پیشبینی لایفوب:
1️⃣ابراهیم رئیسی: 74.1%
2️⃣ عبدالناصر همتی: 9.2%
3️⃣ محسن رضایی: 6.4%
4️⃣ امیرحسین قاضی زاده: 1.5%
5️⃣ عدم تصمیم: 8.8%
نتایج پیشبینی آزمایشگاه شبکههای اجتماعی:
1️⃣ ابراهیم رئیسی: 66.2%
2️⃣ عبدالناصر همتی: 19%
3️⃣ محسن رضایی: 11.5%
4️⃣ امیرحسین قاضی زاده: 3.3%
نتایج پیشبینی ایسپا:
1️⃣ ابراهیم رئیسی: 63.7%
2️⃣ محسن رضایی: 8.9%
3️⃣ عبدالناصر همتی: 4.2%
4️⃣ امیرحسین قاضی زاده: 3%
5️⃣عدم تصمیم: 20.2%
نتایج پیشبینی ایسپا براساس افکارسنجی تلفنی بوده اما نتایج سه شرکت دیگر با رویکرد تحلیل دادههای شبکههای اجتماعی صورت پذیرفته است.
از مزیتهای مدل پیشبینی آزمایشگاه شبکه اجتماعی دانشگاه تهران عدم وجود درصد "عدم تصمیم" است.
@DataAnalysis
براساس آخرین پیشبینیهای صورت پذیرفته توسط شرکتهای دیتاک، لایفوب، آزمایشگاه شبکههای اجتماعی و مرکز ایسپا، در ادامه نتایج این پیشبینیها ارائه خواهد شد:
نتایج پیشبینی دیتاک:
1️⃣ ابراهیم رئیسی: 74.8%
2️⃣ عبدالناصر همتی: 9.5%
3️⃣ محسن رضایی: 4.2%
4️⃣ امیرحسین قاضی زاده: 0.5%
5️⃣ عدم تصمیم: 11%
نتایج پیشبینی لایفوب:
1️⃣ابراهیم رئیسی: 74.1%
2️⃣ عبدالناصر همتی: 9.2%
3️⃣ محسن رضایی: 6.4%
4️⃣ امیرحسین قاضی زاده: 1.5%
5️⃣ عدم تصمیم: 8.8%
نتایج پیشبینی آزمایشگاه شبکههای اجتماعی:
1️⃣ ابراهیم رئیسی: 66.2%
2️⃣ عبدالناصر همتی: 19%
3️⃣ محسن رضایی: 11.5%
4️⃣ امیرحسین قاضی زاده: 3.3%
نتایج پیشبینی ایسپا:
1️⃣ ابراهیم رئیسی: 63.7%
2️⃣ محسن رضایی: 8.9%
3️⃣ عبدالناصر همتی: 4.2%
4️⃣ امیرحسین قاضی زاده: 3%
5️⃣عدم تصمیم: 20.2%
نتایج پیشبینی ایسپا براساس افکارسنجی تلفنی بوده اما نتایج سه شرکت دیگر با رویکرد تحلیل دادههای شبکههای اجتماعی صورت پذیرفته است.
از مزیتهای مدل پیشبینی آزمایشگاه شبکه اجتماعی دانشگاه تهران عدم وجود درصد "عدم تصمیم" است.
@DataAnalysis
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
شبکههای عصبی عمیق در خدمت ماشینهای خودران
در ویدیو فوق عملکرد برخی از ماشینهای خودران (Self Driving Car) در مسیریابی هوشمند به نمایش گذاشته شده است.
دریافت در لحظه اطلاعات، آنالیزهای پیشرفته و تصمیمگیری هوشمند در کسری از ثانیه صورت میپذیرد.
@DataAnalysis
در ویدیو فوق عملکرد برخی از ماشینهای خودران (Self Driving Car) در مسیریابی هوشمند به نمایش گذاشته شده است.
دریافت در لحظه اطلاعات، آنالیزهای پیشرفته و تصمیمگیری هوشمند در کسری از ثانیه صورت میپذیرد.
@DataAnalysis
👍1
برترین کمپانیهای هوشمصنوعی و یادگیری ماشین!
https://bit.ly/3xEVc7i
در تصویر فوق برترین شرکتهای فعال هوش مصنوعی به تفکیک حوزههای علومداده، هوش تجاری، بازاریابی، مالی و... معرفی شده است. بررسی تخصصی محصولات و خدمات این شرکتهای پیشرو میتواند در ارتقا بلوغ شرکتهای ایرانی نیز بسیار موثر باشد.
برترین شرکتهای علومداده و یادگیری ماشین:
◾️Databricks
◾️RapidMiner
◾️Dataiku
◾️DataRobot
◾️Domino
◾️ALTAIR
◾️Alteryx
◾️H2oai
◾️Appen
@DataAnalysis
https://bit.ly/3xEVc7i
در تصویر فوق برترین شرکتهای فعال هوش مصنوعی به تفکیک حوزههای علومداده، هوش تجاری، بازاریابی، مالی و... معرفی شده است. بررسی تخصصی محصولات و خدمات این شرکتهای پیشرو میتواند در ارتقا بلوغ شرکتهای ایرانی نیز بسیار موثر باشد.
برترین شرکتهای علومداده و یادگیری ماشین:
◾️Databricks
◾️RapidMiner
◾️Dataiku
◾️DataRobot
◾️Domino
◾️ALTAIR
◾️Alteryx
◾️H2oai
◾️Appen
@DataAnalysis
کتاب یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی!
کتاب Deep Learning in NLP یکی از کتب مرجع جهت آموزش مفاهیم، متدها و معماریهای پردازش زبان طبیعی با رویکرد یادگیری عمیق است. در این کتاب ارزشمند که توسط انتشارات Springer در سال 2018 منتشرشده است سرفصلهای زیر آموزش داده میشود:
◾️Deep Learning in Conversational Language Understanding .
◾️Deep Learning in Spoken and Text-Based Dialog Systems
◾️Deep Learning in Lexical Analysis and Parsing
◾️Deep Learning in Knowledge Graph
◾️Deep Learning in Machine Translation
◾️Deep Learning in Question Answering
◾️Deep Learning in Sentiment Analysis
◾️Deep Learning in Social Computing
◾️Deep Learning in Natural Language Generation from Images
◾️Epilogue: Frontiers of NLP in the Deep Learning Era
مطالعه این کتاب را به متخصصین پردازش زبان طبیعی و مهندسین یادگیری عمیق پیشنهاد میکنم.
@DataAnalysis
کتاب Deep Learning in NLP یکی از کتب مرجع جهت آموزش مفاهیم، متدها و معماریهای پردازش زبان طبیعی با رویکرد یادگیری عمیق است. در این کتاب ارزشمند که توسط انتشارات Springer در سال 2018 منتشرشده است سرفصلهای زیر آموزش داده میشود:
◾️Deep Learning in Conversational Language Understanding .
◾️Deep Learning in Spoken and Text-Based Dialog Systems
◾️Deep Learning in Lexical Analysis and Parsing
◾️Deep Learning in Knowledge Graph
◾️Deep Learning in Machine Translation
◾️Deep Learning in Question Answering
◾️Deep Learning in Sentiment Analysis
◾️Deep Learning in Social Computing
◾️Deep Learning in Natural Language Generation from Images
◾️Epilogue: Frontiers of NLP in the Deep Learning Era
مطالعه این کتاب را به متخصصین پردازش زبان طبیعی و مهندسین یادگیری عمیق پیشنهاد میکنم.
@DataAnalysis
در پروژههای علومداده از چه ابزارها و زبانهای برنامهنویسی بیشتر استفاده میکنید؟!
Anonymous Poll
83%
Python
24%
R
3%
Java
25%
Tensorflow, Keras or Pytorch
7%
Spark, Hadoop or Flink
13%
PowerBI, Tableau or QLIK
5%
RapidMiner, SPSS Modeler or Knime
11%
Microsoft SQL Server(SSAS,SSRS,....)
4%
MATLAB or Octave
2%
SAS