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
Forwarded from متخصصان علم داده ها data scientists
فوری : نیاز به همکاری
خواهشمند است افراد واجد شرایط رزومه خود را به ایمیل e.barmar@behdasht.gov.ir ارسال نمایند.
عنوان شغلی : برنامه نویس و کارشناس دیتابیس
• مسلط به زبان TSQL
• مسلط به Query Execution plan , Query Optimization در SQL Server
• مسلط به تکنیک های مانیتورینگ و Performance Optimization در SQL Server
• مسلط به مفاهیم ارائه شده در نسخه های جدید SQL Server
• مسلط به مفاهیم Data Warehouse و ETL
• مسلط به یک زبان برنامه نویسی ترجیحا شی گرا
• آشنایی با پایگاه داده های NO SQL و مهندسی داده
@aryavisions
خواهشمند است افراد واجد شرایط رزومه خود را به ایمیل e.barmar@behdasht.gov.ir ارسال نمایند.
عنوان شغلی : برنامه نویس و کارشناس دیتابیس
• مسلط به زبان TSQL
• مسلط به Query Execution plan , Query Optimization در SQL Server
• مسلط به تکنیک های مانیتورینگ و Performance Optimization در SQL Server
• مسلط به مفاهیم ارائه شده در نسخه های جدید SQL Server
• مسلط به مفاهیم Data Warehouse و ETL
• مسلط به یک زبان برنامه نویسی ترجیحا شی گرا
• آشنایی با پایگاه داده های NO SQL و مهندسی داده
@aryavisions
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
مدل سازی حالات صورت انسان در رباتها
روباتی به نام Eva در دانشگاه کلمبیا ساخته شده که با بهرهگیری از 25 عضله مصنوعی قادر به تقلید از حالات صورت انسان است.
@DataAnalysis
روباتی به نام Eva در دانشگاه کلمبیا ساخته شده که با بهرهگیری از 25 عضله مصنوعی قادر به تقلید از حالات صورت انسان است.
@DataAnalysis
👍1
برگزاری کارگاه تخصصی علومداده و هوش مصنوعی برای مدیران و کارشناسان شرکت فولاد مبارکه اصفهان
در این کارگاه تخصصی سرفصلهای آموزش مسیر پروژههای هوش مصنوعی و علومداده، مفاهیم تخصصی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و کاربردهای حوزه هوش مصنوعی در صنعت فولاد ارائه گردید.
@DataAnalysis
در این کارگاه تخصصی سرفصلهای آموزش مسیر پروژههای هوش مصنوعی و علومداده، مفاهیم تخصصی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و کاربردهای حوزه هوش مصنوعی در صنعت فولاد ارائه گردید.
@DataAnalysis
نگاهی جامع به پروژههای علوم داده
در تصاویر فوق به تفکیک موارد ذیل معرفی شده اند:
▪️گامهای اجرایی پروژههای علم داده
▪️دانشها و مهارتهای موردنیاز در علم داده
▪️ارتباط میان علوم داده با سایر فیلدهای تحلیلگر داده و مهندس داده
@DataAnalysis
در تصاویر فوق به تفکیک موارد ذیل معرفی شده اند:
▪️گامهای اجرایی پروژههای علم داده
▪️دانشها و مهارتهای موردنیاز در علم داده
▪️ارتباط میان علوم داده با سایر فیلدهای تحلیلگر داده و مهندس داده
@DataAnalysis
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
سیستم هوشمند ناوبری AR Hud
یکی از کارکردهای جذاب حوزه علومداده ارائه مسیریابی هوشمند و جلوگیری از سوانح رانندگی است. در نمایشگرهای جدید ناوبری AR Hud با کمک فناوریهای واقعیت مجازی، پردازش تصویر و تحلیل بلادرنگ، اطلاعات مورد نیاز برروی شیشه خودرو به نمایش گذاشته میشود.
@DataAnalysis
یکی از کارکردهای جذاب حوزه علومداده ارائه مسیریابی هوشمند و جلوگیری از سوانح رانندگی است. در نمایشگرهای جدید ناوبری AR Hud با کمک فناوریهای واقعیت مجازی، پردازش تصویر و تحلیل بلادرنگ، اطلاعات مورد نیاز برروی شیشه خودرو به نمایش گذاشته میشود.
@DataAnalysis
کتاب آموزش SQL برای متخصصین علمداده
در کتاب فوق تمامی نیازمندیهای یک متخصص علمداده جهت اجرای کوئریهای SQl در 62 فصل و 166 صفحه به صورت کاربردی آموزش داده شده است.
@DataAnalysis
در کتاب فوق تمامی نیازمندیهای یک متخصص علمداده جهت اجرای کوئریهای SQl در 62 فصل و 166 صفحه به صورت کاربردی آموزش داده شده است.
@DataAnalysis
تفاوت کاربردهای زبان پایتون و R در علمداده!
یکی از سوالات متعدد علاقهمندان حوزه علم داده انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب جهت مدیریت پروژههای علمداده است. در اشکال فوق براساس پیمایش صورت گرفته برروی بیش از 1000نفر از متخصصین علمداده به ترتیب کاربردهای زبانهای پایتون و R معرفی شده است.
اگر قصد فعالیت تخصصی در حوزههای از قبیل تحلیل آماری را دارید زبان R جز بهترین انتخابها است. در مقابل در حوزههای از قبیل یادگیری عمیق و کلان داده بلوغ زبان پایتون به مراتب بیشتر است.
کلیت در صورتی که تنها قصد انتخاب یک زبان برنامه نویسی را در فیلد علم داده دارید بی شک انتخاب زبان پایتون اثربخشی به مراتب بیشتر خواهد داشت. البته در قامت یک متخصص ارشد علم داده نیاز هست با هر دو زبان آشنا باشد تا بنا به فراخور پروژهها بتوانید بهترین معماری را انتخاب نمایید.
با احترام
محمدرضا محتاط
@DataAnalysis
یکی از سوالات متعدد علاقهمندان حوزه علم داده انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب جهت مدیریت پروژههای علمداده است. در اشکال فوق براساس پیمایش صورت گرفته برروی بیش از 1000نفر از متخصصین علمداده به ترتیب کاربردهای زبانهای پایتون و R معرفی شده است.
اگر قصد فعالیت تخصصی در حوزههای از قبیل تحلیل آماری را دارید زبان R جز بهترین انتخابها است. در مقابل در حوزههای از قبیل یادگیری عمیق و کلان داده بلوغ زبان پایتون به مراتب بیشتر است.
کلیت در صورتی که تنها قصد انتخاب یک زبان برنامه نویسی را در فیلد علم داده دارید بی شک انتخاب زبان پایتون اثربخشی به مراتب بیشتر خواهد داشت. البته در قامت یک متخصص ارشد علم داده نیاز هست با هر دو زبان آشنا باشد تا بنا به فراخور پروژهها بتوانید بهترین معماری را انتخاب نمایید.
با احترام
محمدرضا محتاط
@DataAnalysis
👍1
مدیریت محصول دادهمحور!
یکی از مهمترین گامهایی اجرایی پروژههای علومداده سازمانی، فرایند مدیریت محصول است که با بهرهگیری از آن امکان توسعه محصولات هوشمند وجود خواهد داشت. از مزیت مدیریت محصولات دادهمحور میتوان به کسب رضایتمندی مشتریان، ارتقا بهره وری و دستیابی به مزیب رقابتی اشاره کرد
در گزارش فوق که توسط Product School منتشر گردیده ملزومات و مکانیزمهای مدیریت محصول دادهمحور َآموزش داده میشود.
@DataAnalysis
یکی از مهمترین گامهایی اجرایی پروژههای علومداده سازمانی، فرایند مدیریت محصول است که با بهرهگیری از آن امکان توسعه محصولات هوشمند وجود خواهد داشت. از مزیت مدیریت محصولات دادهمحور میتوان به کسب رضایتمندی مشتریان، ارتقا بهره وری و دستیابی به مزیب رقابتی اشاره کرد
در گزارش فوق که توسط Product School منتشر گردیده ملزومات و مکانیزمهای مدیریت محصول دادهمحور َآموزش داده میشود.
@DataAnalysis
The Data-Driven Product Manager.pdf
23.2 MB
مدیریت محصول دادهمحور!
@DataAnalysis
@DataAnalysis