📚⭕️ در این پست به معرفی کتاب " تجزیه و تحلیل آماری داده ها با استفاده از زبان برنامهنویسی R" می پردازیم:
✍️ آر یک زبان برنامه نویسی متن-باز برای انجام محاسبات، تحلیل و رسم نمودار است که انواع روش های یادگیری ماشین، تحلیل های آماری و روش های بصری سازی داده ها را پشتیبانی می نماید. امکانات گرافیکی، محاسباتی، تحلیلی و ... این محیط نرم افزاری به واسطه بسته های تکمیلی (Package) ارائه شده توسط کاربران حرفه ای، حمایت شده و توسعه می یابد. بر اساس نظرسنجی های صورت گرفته، تحلیل گران حرفه ای تحلیل داده معتقدند یادگیری این زبان برنامه نویسی نسبت به سایر ابزارهای موجود مانند SAS وزبان هائی مانند Phyton ارجحیت دارد و از ویژگی های ممتازی نسبت به آن ها برخوردار است. بدون تردید ماهیت متن-باز این زبان برنامه نویسی و توسعه رایگان و گسترده توابع مورد نیاز برای تحقیقات و پژوهش های مرتبط با تحلیل و بصری سازی داده چشم انداز روشنی را برای این زبان برنامه نویسی رقم خواهد زد.
به رغم تلاش های صورت گرفته در قالب وبلاگ، سایت، جزوه و کتاب برای معرفی این زبان برنامه نویسی در ایران، همچنان ارائه یک بسته آموزشی جامع از نحوه برنامه نویسی و استفاده از توابع R توأم با ارائه توضیحات تحلیلی لازم برای آموزش اصول پایه انجام پژوهش های آماری ضروری به نظر می رسید.
کتاب "تجزیه و تحلیل آماری داده ها با استفاده از زبان برنامهنویسیR" با توجه به منابع موجود یکی از مناسب ترین مراجع، برای یادگیری نحوه برنامه نویسی R به همراه آموزش کامل منطق و اصول پایه تحلیل آماری با گفتاری ساده و همراه با بررسی مثال های واقعی حوزه تحقیقات زیستی است.
✍️ آر یک زبان برنامه نویسی متن-باز برای انجام محاسبات، تحلیل و رسم نمودار است که انواع روش های یادگیری ماشین، تحلیل های آماری و روش های بصری سازی داده ها را پشتیبانی می نماید. امکانات گرافیکی، محاسباتی، تحلیلی و ... این محیط نرم افزاری به واسطه بسته های تکمیلی (Package) ارائه شده توسط کاربران حرفه ای، حمایت شده و توسعه می یابد. بر اساس نظرسنجی های صورت گرفته، تحلیل گران حرفه ای تحلیل داده معتقدند یادگیری این زبان برنامه نویسی نسبت به سایر ابزارهای موجود مانند SAS وزبان هائی مانند Phyton ارجحیت دارد و از ویژگی های ممتازی نسبت به آن ها برخوردار است. بدون تردید ماهیت متن-باز این زبان برنامه نویسی و توسعه رایگان و گسترده توابع مورد نیاز برای تحقیقات و پژوهش های مرتبط با تحلیل و بصری سازی داده چشم انداز روشنی را برای این زبان برنامه نویسی رقم خواهد زد.
به رغم تلاش های صورت گرفته در قالب وبلاگ، سایت، جزوه و کتاب برای معرفی این زبان برنامه نویسی در ایران، همچنان ارائه یک بسته آموزشی جامع از نحوه برنامه نویسی و استفاده از توابع R توأم با ارائه توضیحات تحلیلی لازم برای آموزش اصول پایه انجام پژوهش های آماری ضروری به نظر می رسید.
کتاب "تجزیه و تحلیل آماری داده ها با استفاده از زبان برنامهنویسیR" با توجه به منابع موجود یکی از مناسب ترین مراجع، برای یادگیری نحوه برنامه نویسی R به همراه آموزش کامل منطق و اصول پایه تحلیل آماری با گفتاری ساده و همراه با بررسی مثال های واقعی حوزه تحقیقات زیستی است.
Forwarded from کانال اشتراک تجربیات مهندسین صنایع
📣 #جلسه #پنجم #پرسش_و_پاسخ گروه اشتراک تجربیات مهندسین
📜 با موضوع علم داده، بازار کار و فرصتهای شغلی، ادامه تحصیل و آینده این حوزه
🔹 با حضور دکتر یاسر زره ساز
🔹 فارغ التحصیل دانشگاه میشیگان
🔹 مشاور و مجری پروژه های علم داده در ایران و آمریکا
🔹 مدرس دوره های بلند مدت علم داده
🕙 شنبه 4 خرداد، ساعت 18 عصر در گروه اشترک تجربیات:
https://news.1rj.ru/str/joinchat/CKANoEZVT5HnJubILXe2Ig
🔸 آرشیو پرسش و پاسخ جلسات قبل:
@sharing_experiences
📜 با موضوع علم داده، بازار کار و فرصتهای شغلی، ادامه تحصیل و آینده این حوزه
🔹 با حضور دکتر یاسر زره ساز
🔹 فارغ التحصیل دانشگاه میشیگان
🔹 مشاور و مجری پروژه های علم داده در ایران و آمریکا
🔹 مدرس دوره های بلند مدت علم داده
🕙 شنبه 4 خرداد، ساعت 18 عصر در گروه اشترک تجربیات:
https://news.1rj.ru/str/joinchat/CKANoEZVT5HnJubILXe2Ig
🔸 آرشیو پرسش و پاسخ جلسات قبل:
@sharing_experiences
Data Science
9 مهارت لازم برای تبدیل شدن به یک "دانشمند داده" 1. تحصیلات تکمیلی (88 درصد از دانشمندان داده حداقل فوق لیسانس دارند) 2. تسلط برنامه نویسی R 📌 برای مطالعهی بقیه مهارتها این مطلب را کلیک کنید. 🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🔰9 مهارتی که شما نیاز دارید تا به یک دانشمند علم داده تبدیل شوید:
✅درو کانوی(Drew Conway) از متخصصین صاحب نام در حوزه علوم داده و موسس و مدیر ارشد استارتاپ Alluvium،اعتقاد دارد برای این که یک متخصص علم داده بتواند در بازار کار فعالیت کند باید مهارتهای برنامهنویسی داشته باشد ولی این لزوما به معنای تحصیلات در مهندسی کامپیوتر نیست.
🔰مهارتهای فنی: آنالیز
1️⃣ تحصیلات:
دانشمندان داده سطح تحصیلات بالایی دارند، 88 درصد حداقل مدرک کارشناسی ارشد و 46 درصد مدرک دکتری دارند. رایج ترین رشته ها در این زمینه مطالعات ریاضیات و آمار (32 درصد ) و پس از آن علوم کامپیوتر (19درصد ) و مهندسی (16درصد) است.
2️⃣ نرم افزار R و SAS :
یکی از ابزارهای تحلیلی برای علم داده R است و این نرم افزار نسبت به بقیه ارجحیت دارد.
🔰مهارتهای فنی: علوم کامپیوتر
3️⃣ برنامه نویسی پایتون بلد باشد: پایتون یکی از رایجترین زبان برنامه نویسی در علمداده است و میتوان به زبانهای جاوا، پرل و یا C++,C هم اشاره نمود.
4️⃣ پیشنهاد میشود که با بستر هادوب آشنایی داشته باشید.
5️⃣ آشنایی با دیتابیس SQL و کدنویسی آن.
6️⃣ دادههای بدون ساختار:
این مهم است که یک دانشمند علم داده قادر به کار کردن با دادههای بدون ساختار باشد.
🔰مهارتهای غیر فنی :
7️⃣ دارای حس کنجکاوی باشد.
8️⃣ تیزهوشی تجاری:
یک دانشمند داده باید قادر به حل مشکلات و ارائه راهحل برای بیزینس های حیاتی باشد.
9️⃣ یک دانشمند علوم داده باید دارای مهارتهای ارتباطی باشد
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
✅درو کانوی(Drew Conway) از متخصصین صاحب نام در حوزه علوم داده و موسس و مدیر ارشد استارتاپ Alluvium،اعتقاد دارد برای این که یک متخصص علم داده بتواند در بازار کار فعالیت کند باید مهارتهای برنامهنویسی داشته باشد ولی این لزوما به معنای تحصیلات در مهندسی کامپیوتر نیست.
🔰مهارتهای فنی: آنالیز
1️⃣ تحصیلات:
دانشمندان داده سطح تحصیلات بالایی دارند، 88 درصد حداقل مدرک کارشناسی ارشد و 46 درصد مدرک دکتری دارند. رایج ترین رشته ها در این زمینه مطالعات ریاضیات و آمار (32 درصد ) و پس از آن علوم کامپیوتر (19درصد ) و مهندسی (16درصد) است.
2️⃣ نرم افزار R و SAS :
یکی از ابزارهای تحلیلی برای علم داده R است و این نرم افزار نسبت به بقیه ارجحیت دارد.
🔰مهارتهای فنی: علوم کامپیوتر
3️⃣ برنامه نویسی پایتون بلد باشد: پایتون یکی از رایجترین زبان برنامه نویسی در علمداده است و میتوان به زبانهای جاوا، پرل و یا C++,C هم اشاره نمود.
4️⃣ پیشنهاد میشود که با بستر هادوب آشنایی داشته باشید.
5️⃣ آشنایی با دیتابیس SQL و کدنویسی آن.
6️⃣ دادههای بدون ساختار:
این مهم است که یک دانشمند علم داده قادر به کار کردن با دادههای بدون ساختار باشد.
🔰مهارتهای غیر فنی :
7️⃣ دارای حس کنجکاوی باشد.
8️⃣ تیزهوشی تجاری:
یک دانشمند داده باید قادر به حل مشکلات و ارائه راهحل برای بیزینس های حیاتی باشد.
9️⃣ یک دانشمند علوم داده باید دارای مهارتهای ارتباطی باشد
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
Audio
🔰 "پیش نیاز های یادگیری علم داده چیست"؟
🔘 پاسخ این مهم را از زبان دکتر زره ساز بشنوید.💢
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🔘 پاسخ این مهم را از زبان دکتر زره ساز بشنوید.💢
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
پاسخ دکتر زره ساز را با هم بشنویم:
⁉️بین داده کاوی و علم داده چه تفاوت هایی وجود دارد؟
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
⁉️بین داده کاوی و علم داده چه تفاوت هایی وجود دارد؟
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
Forwarded from موسسه توسعه
🚀 #دیتا_میتینگ برگزار میکند...
⭐️ جلسات رایگان هم اندیشی در حوزه علم داده موسسه توسعه ...
🔥 دیتا میتینگ (2) - #همایش_حضوری - با موضوع "بررسی فرصتهای شغلی #علم_داده در ایران و خارج"
📆 26 خرداد 98 | یکشنبه | 17 الی 19
👥 دکتر #سید_مصطفی_کلامی_هریس (مدیر عامل مجموعه #فرادرس)
👥 دکتر #یاسر_زره_ساز (مشاور و مجری پروژه های علم داده در #ایران و #آمریکا)
🔗 رزرو حضور از طریق: https://bit.ly/2YKiUOf
🥇 @tiheac
🌐 tihe.ac.ir
☎️ 021-86741 (EXT: 120-125-127)
⭐️ جلسات رایگان هم اندیشی در حوزه علم داده موسسه توسعه ...
🔥 دیتا میتینگ (2) - #همایش_حضوری - با موضوع "بررسی فرصتهای شغلی #علم_داده در ایران و خارج"
📆 26 خرداد 98 | یکشنبه | 17 الی 19
👥 دکتر #سید_مصطفی_کلامی_هریس (مدیر عامل مجموعه #فرادرس)
👥 دکتر #یاسر_زره_ساز (مشاور و مجری پروژه های علم داده در #ایران و #آمریکا)
🔗 رزرو حضور از طریق: https://bit.ly/2YKiUOf
🥇 @tiheac
🌐 tihe.ac.ir
☎️ 021-86741 (EXT: 120-125-127)
FundamentalsOfClinicalDataScience.pdf
7.3 MB
کتاب مفاهیم علم داده های کلینیکی
در این کتاب کاربردهای کلینیکی علم داده ها، مدلسازی و جمع اوری داده مورد بررسی قرار گرفته است. دو بخش اول بیشتر عمومی و بخش سوم کتاب در مورد سیستم تصمیم گیری کلینیک است که در مورد کاربردهای علم داده ها در حوزه سلامت تمرکز کرده است.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
در این کتاب کاربردهای کلینیکی علم داده ها، مدلسازی و جمع اوری داده مورد بررسی قرار گرفته است. دو بخش اول بیشتر عمومی و بخش سوم کتاب در مورد سیستم تصمیم گیری کلینیک است که در مورد کاربردهای علم داده ها در حوزه سلامت تمرکز کرده است.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
💢🔘 جایگاه و مزیت رقابتی یک مهندس صنایع در فیلد علم داده به چه صورت هست؟
📌🔅 پاسخ دکتر زره ساز (فارغ التحصیل دانشگاه میشیگان و مشاور و مجری پروژه های علم داده در ایران و آمریکا) را گوش کنیم.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
📌🔅 پاسخ دکتر زره ساز (فارغ التحصیل دانشگاه میشیگان و مشاور و مجری پروژه های علم داده در ایران و آمریکا) را گوش کنیم.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
Getting Your First Data Science Job.pdf
2.6 MB
⭕️♻️ تشریح کامل وظایف و ابزارهای مورد استفاده در حوزه علم داده.
🔰🔘 در این کتاب درباره مفهوم و حوزههای مختلف #علمداده ، مفاهیم و ابزارهایش بعلاوه مسیرهای مختلف یادگیریش صحبت شده است.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🔰🔘 در این کتاب درباره مفهوم و حوزههای مختلف #علمداده ، مفاهیم و ابزارهایش بعلاوه مسیرهای مختلف یادگیریش صحبت شده است.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
⭕️🌸 #لایو_اینستاگرامی پرسش و پاسخ در حوزه ی #علم_داده جمعه مورخ 10 خردادماه ساعت 17:30 در پیج اینستاگرام سرکارخانم شیدا وانویی برگزار میشود.
🔸 علاقه مندان می توانند پس از فالو کردن این پیج تمامی سؤالات خود را در این حوزه بپرسند.
🔹 شایان ذکر است خانم شیدا وانویی فارغ التحصیل کارشناسی ارشد رشته ی "علم سنجی" از دانشگاه تهران هستند و در کشور آلمان در حوزه ی علم داده مشغول به کار هستند.
💥 تجربیات ایشان را گوش کنیم!
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🔸 علاقه مندان می توانند پس از فالو کردن این پیج تمامی سؤالات خود را در این حوزه بپرسند.
🔹 شایان ذکر است خانم شیدا وانویی فارغ التحصیل کارشناسی ارشد رشته ی "علم سنجی" از دانشگاه تهران هستند و در کشور آلمان در حوزه ی علم داده مشغول به کار هستند.
💥 تجربیات ایشان را گوش کنیم!
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
Instagram
Login • Instagram
Welcome back to Instagram. Sign in to check out what your friends, family & interests have been capturing & sharing around the world.
Forwarded from Data Science
🛢#داده در حال تبدیل شدن به #نفت در عصر جدید است...
🌎کانال آموزشی #علم_داده (#Data_Science)
✅ اشتراکگذاری محتوای آموزشی چند رسانهای
✅ اشتراکگذاری #فرصتهای_شغلی در ایران و خارج
✅ اشتراکگذاری #فرصتهای_تحصیلی در ایران و خارج
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🌎کانال آموزشی #علم_داده (#Data_Science)
✅ اشتراکگذاری محتوای آموزشی چند رسانهای
✅ اشتراکگذاری #فرصتهای_شغلی در ایران و خارج
✅ اشتراکگذاری #فرصتهای_تحصیلی در ایران و خارج
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
♨️ آیا حوزه ی علم داده برای اپلای کردن مفید هست؟
⭕️♻️ پاسخ این مهم را از زبان دکتر زره ساز بشنوید.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
⭕️♻️ پاسخ این مهم را از زبان دکتر زره ساز بشنوید.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🔆 #فرصت_شغلی #علم_داده
استخدام متخصص علم داده در شرکت پردازش الکترونیک راشد سامانه (پارسا)
🔻🔻شرایط تخصصی
🔹تسلط بر زبان برنامه نویسی R یا Python (تسلط بر زبان R از اولویت بالاتری برخوردار است)
🔹تسلط بر مفاهیم نظری و ریاضی پیشبینی و سریهای زمانی (داشتن تجربه عملی، مزیت محسوب میشود)
🔹تسلط بر مفاهیم نظری الگوریتمهای یادگیری ماشین، پیش پردازش دادهها و تنظیم پارامترها
🔹آشنایی با نرمافزار هوش تجاری Tableau یا PowerBI
🔹آشنایی با پایگاه داده SQL Server و مفاهیم طراحی و توسعه پایگاه داده رابطهای
🔹آشنا با مفاهیم نظری و عملی کلان دادهها (Big Data) و زیرساختهای مربوطه
🔹آشنا با شبیهسازی و مدلسازی جریان دادهها
🔻🔻شرایط عمومی
🔹امکان حضور حداقل 40 ساعت در هفته
🔹مسئولیتپذیر و برخوردار از انضباط کاری
🔹قابلیت بیان مفاهیم فنی به صورت ساده
🔹دارای توانمندی تجزیه و تحلیل مسائل پیچیده و توجه به جزئیات
🔹دارای روحیه جستجوگری
🔹دارای تفکر انتقادی و خلاقانه
🔹علاقهمند به یادگیری و توسعه مهارتهای فردی
🔴در صورت احراز شرایط برای آقایانی که هنوز خدمت سربازی خود را نگذراندهاند، پس از 6 ماه از شروع همکاری اولیه، امکان ادامه همکاری در قالب سربازفناور نیز وجود خواهد داشت.
از علاقمندان خواهشمند است رزومه خود را به ایمیل hr.DataScience@Parsa-cit.com یا آیدی تلگرام @ParsaFanap ارسال فرمایند.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
استخدام متخصص علم داده در شرکت پردازش الکترونیک راشد سامانه (پارسا)
🔻🔻شرایط تخصصی
🔹تسلط بر زبان برنامه نویسی R یا Python (تسلط بر زبان R از اولویت بالاتری برخوردار است)
🔹تسلط بر مفاهیم نظری و ریاضی پیشبینی و سریهای زمانی (داشتن تجربه عملی، مزیت محسوب میشود)
🔹تسلط بر مفاهیم نظری الگوریتمهای یادگیری ماشین، پیش پردازش دادهها و تنظیم پارامترها
🔹آشنایی با نرمافزار هوش تجاری Tableau یا PowerBI
🔹آشنایی با پایگاه داده SQL Server و مفاهیم طراحی و توسعه پایگاه داده رابطهای
🔹آشنا با مفاهیم نظری و عملی کلان دادهها (Big Data) و زیرساختهای مربوطه
🔹آشنا با شبیهسازی و مدلسازی جریان دادهها
🔻🔻شرایط عمومی
🔹امکان حضور حداقل 40 ساعت در هفته
🔹مسئولیتپذیر و برخوردار از انضباط کاری
🔹قابلیت بیان مفاهیم فنی به صورت ساده
🔹دارای توانمندی تجزیه و تحلیل مسائل پیچیده و توجه به جزئیات
🔹دارای روحیه جستجوگری
🔹دارای تفکر انتقادی و خلاقانه
🔹علاقهمند به یادگیری و توسعه مهارتهای فردی
🔴در صورت احراز شرایط برای آقایانی که هنوز خدمت سربازی خود را نگذراندهاند، پس از 6 ماه از شروع همکاری اولیه، امکان ادامه همکاری در قالب سربازفناور نیز وجود خواهد داشت.
از علاقمندان خواهشمند است رزومه خود را به ایمیل hr.DataScience@Parsa-cit.com یا آیدی تلگرام @ParsaFanap ارسال فرمایند.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
Data Science
⭕️🌸 #لایو_اینستاگرامی پرسش و پاسخ در حوزه ی #علم_داده جمعه مورخ 10 خردادماه ساعت 17:30 در پیج اینستاگرام سرکارخانم شیدا وانویی برگزار میشود. 🔸 علاقه مندان می توانند پس از فالو کردن این پیج تمامی سؤالات خود را در این حوزه بپرسند. 🔹 شایان ذکر است خانم شیدا…
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️⭕️ فایل ویدویی برنامه ی لایو اینستاگرامی در حوزه ی علم داده با خانم شیدا وانویی
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
Forwarded from موسسه توسعه
🚀 #دیتا_میتینگ برگزار میکند...
⭐️ جلسات رایگان هم اندیشی در حوزه علم داده موسسه توسعه ...
🔥 دیتا میتینگ (2) - #همایش_حضوری - با موضوع "بررسی فرصتهای شغلی #علم_داده در ایران و خارج"
📆 26 خرداد 98 | یکشنبه | 17 الی 19
👥 دکتر #سید_مصطفی_کلامی_هریس (مدیر عامل مجموعه #فرادرس)
👥 دکتر #یاسر_زره_ساز (مشاور و مجری پروژه های علم داده در #ایران و #آمریکا)
🔗 رزرو حضور از طریق: https://bit.ly/2YKiUOf
🥇 @tiheac
🌐 tihe.ac.ir
☎️ 021-86741 (EXT: 120-125-127)
⭐️ جلسات رایگان هم اندیشی در حوزه علم داده موسسه توسعه ...
🔥 دیتا میتینگ (2) - #همایش_حضوری - با موضوع "بررسی فرصتهای شغلی #علم_داده در ایران و خارج"
📆 26 خرداد 98 | یکشنبه | 17 الی 19
👥 دکتر #سید_مصطفی_کلامی_هریس (مدیر عامل مجموعه #فرادرس)
👥 دکتر #یاسر_زره_ساز (مشاور و مجری پروژه های علم داده در #ایران و #آمریکا)
🔗 رزرو حضور از طریق: https://bit.ly/2YKiUOf
🥇 @tiheac
🌐 tihe.ac.ir
☎️ 021-86741 (EXT: 120-125-127)
برترین الگوریتمهای پروژههای علمداده!
انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین بهینه یکی از مهمترین گامهای پیادهسازی پروژههای علمداده است. در ادامه 9 الگوریتم مطرح این حوزه معرفی میشود.
1. Linear Regression
2. Logistic Regression
3- K-Means Clustering
4. Principal Component Analysis(PCA)
5. Support Vector Machines
6. Artificial Neural Networks
7. Decision Trees
8. Recurrent Neural Networks
9. Apriori
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین بهینه یکی از مهمترین گامهای پیادهسازی پروژههای علمداده است. در ادامه 9 الگوریتم مطرح این حوزه معرفی میشود.
1. Linear Regression
2. Logistic Regression
3- K-Means Clustering
4. Principal Component Analysis(PCA)
5. Support Vector Machines
6. Artificial Neural Networks
7. Decision Trees
8. Recurrent Neural Networks
9. Apriori
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
♨️🔰 پاسخ این مهم را از زبان دکتر زره ساز بشنویم:
🔘📍 مهندسی داده (data engineering) چیست و چه تفاوتی با داده کاوی دارد؟
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🔘📍 مهندسی داده (data engineering) چیست و چه تفاوتی با داده کاوی دارد؟
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🔰 10 اشتباه آماری توسط دانشمندان علم داده
اشتباهات یا عدم توجه به مسائلی توسط دانشمندان داده باعث می شود که پروژه مطلوبی نتوانند انجام دهند. ازجمله آنها 10 فعالیت آماری است که توسط دانشمندان داده کمتر مورد توجه قرار می گیرد. عدم توجه به این موارد باعث اجرای اشتباه پروژه می شود. مواردی مانند درک نامناسب از تابع objective، عدم درک مناسب از فرضیه ای که باید روی آن کار کنند، عدم توجه به شناخت داده قبل از تفسیر نتایج آن و ...
این مطلب را به صورت کامل از اینجا مطالعه کنید.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
اشتباهات یا عدم توجه به مسائلی توسط دانشمندان داده باعث می شود که پروژه مطلوبی نتوانند انجام دهند. ازجمله آنها 10 فعالیت آماری است که توسط دانشمندان داده کمتر مورد توجه قرار می گیرد. عدم توجه به این موارد باعث اجرای اشتباه پروژه می شود. مواردی مانند درک نامناسب از تابع objective، عدم درک مناسب از فرضیه ای که باید روی آن کار کنند، عدم توجه به شناخت داده قبل از تفسیر نتایج آن و ...
این مطلب را به صورت کامل از اینجا مطالعه کنید.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده