زبانهای برنامهنویسی حوزه علمداده!
در حوزه علمداده زبانهای برنامهنویسی مطرحی همچون پایتون، SAS, Scala, SQL, R و... وجود دارد که هر یک بنا به کارکردها و کاربردهای خود در پروژههای مختلفی قابلیت بهرهبرداری را دارند.
انتخاب زبان برنامهنویسی بهینه یکی از عوامل موفقیت در پروژههای تحلیل داده میباشد. بعنوان مثال در حوزه یادگیری عمیق، تحلیل کلانداده، توسعه دهنده کلانداده، تحلیلهای آماری و... هر کدام از این زبانها قابلیتهای منحصر به فرد خود را دارا میباشند.
در شکلهای فوق ویژگیهای زبانهای برنامه نویسی پایتون، R و Scala به تفکیک بیان شده است.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
در حوزه علمداده زبانهای برنامهنویسی مطرحی همچون پایتون، SAS, Scala, SQL, R و... وجود دارد که هر یک بنا به کارکردها و کاربردهای خود در پروژههای مختلفی قابلیت بهرهبرداری را دارند.
انتخاب زبان برنامهنویسی بهینه یکی از عوامل موفقیت در پروژههای تحلیل داده میباشد. بعنوان مثال در حوزه یادگیری عمیق، تحلیل کلانداده، توسعه دهنده کلانداده، تحلیلهای آماری و... هر کدام از این زبانها قابلیتهای منحصر به فرد خود را دارا میباشند.
در شکلهای فوق ویژگیهای زبانهای برنامه نویسی پایتون، R و Scala به تفکیک بیان شده است.
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
⭕️📌 به عنوان یک مهندسی صنایع چقدر در حوزه دیتا ساینس می بایست با تکنیک های برنامه نویسی پایگاه داده اشنا باشیم.و ایا به غیر از پایتون و R به سایر زبان های برنامه نویسی هم نیازی هست مسلط باشیم؟
💥🔅 پاسخ دکتر زره ساز را باهم بشنویم
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
💥🔅 پاسخ دکتر زره ساز را باهم بشنویم
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
⭕️📌 مسیر صفر به صد رسیدن دانشمند داده چیست؟
💥🔅 پاسخ دکتر زره ساز را باهم بشنویم
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
💥🔅 پاسخ دکتر زره ساز را باهم بشنویم
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🔘⭕️ فعالترین صنایع در جذب متخصصین علمداده!
براساس تحلیلهای صورتپذیرفته برروی بیش از 7 هزار فرصت شغلی متخصص علمداده شرکتهای بینالمللی به ترتیب صنعتهای بازاریابی، مالی و مشاوره بیشترین جذب متخصیص علمداده را داشتهاند. به ترتیب سایر صنایع برتر در بهرهگیری از متدهای تصمیمگیری دادهمحور طی پژوهش صورت گرفته به شرح زیر میباشد.
▪️صنعت بازاریابی (Marketing)
▪️صنعت مالی (Financial)
▪️صنعت مشاوره (Consulting)
▪️ صنعت سرمایهگذاری و دارایی (Finance)
▪️صنعت سلامت (Healthcare)
▪️صنعت رسانه (Media)
▪️صنعت داروسازی (Pharmaceuticals)
▪️صنعت تبلیغات (Advertising)
▪️صنعت خردهفروشی (Retail)
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
براساس تحلیلهای صورتپذیرفته برروی بیش از 7 هزار فرصت شغلی متخصص علمداده شرکتهای بینالمللی به ترتیب صنعتهای بازاریابی، مالی و مشاوره بیشترین جذب متخصیص علمداده را داشتهاند. به ترتیب سایر صنایع برتر در بهرهگیری از متدهای تصمیمگیری دادهمحور طی پژوهش صورت گرفته به شرح زیر میباشد.
▪️صنعت بازاریابی (Marketing)
▪️صنعت مالی (Financial)
▪️صنعت مشاوره (Consulting)
▪️ صنعت سرمایهگذاری و دارایی (Finance)
▪️صنعت سلامت (Healthcare)
▪️صنعت رسانه (Media)
▪️صنعت داروسازی (Pharmaceuticals)
▪️صنعت تبلیغات (Advertising)
▪️صنعت خردهفروشی (Retail)
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔴 Data Science in 60 Seconds
🌐 تعریف علم داده و رویکرد آن در ۶۰ ثانیه
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🌐 تعریف علم داده و رویکرد آن در ۶۰ ثانیه
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🔘⭕️ آیا علم داده برای مهندسان صنایع مهارت بهتری است؟ اگر جواب مثبت است چرا؟
🔆 من قبلا هم بسیار اشاره کردهام که مهندسی صنایع قبل از اینکه علم داده موضوع داغ شود، در واقع همان علم داده بوده است.
نمودار ون (نمودار مجموعهها) که پیشنیازهای ریاضی هندسی صنایع و علم داده را نشان میدهند، دوایر هممرکزی هستند که اختلاف اقطار آنها به صفر میل میکند.
در هر دو رشته شما مباحث متنوعی از آمار، احتمالات،جبر خطی، رگرسیون و ... را میآموزید که همهی انها در هر دو زمینه کاربرد دارد. مدلسازیها، شبیهسازیها، دادهکاوی و تحلیلهای بیشماری در هر دو زمینه وجود دارد. تفاوتی که من مشاهده کردهام مسیری است که هر یک برای رسیدن به مقصد طی میکنند.
تا جایی که من تا کنون دیدهام (این فقط نمونه است و نمیتوان به کل جامعه نسبت داد.) بسیاری از دانشمندان حوزهی علم داده از رشتههای غیر مهندسی هستند و انها در یک رویکرد مبتنی بر داده غرق هستند تا تصمیمگیریهایی بر مایهی اطلاعات انجام دهند و بینش صحیحی کسب کنند.
نقطه ضعفی که مهندسین صنایع در علم داده ممکن است داشته باشند، در زمینهی پایگاه دادهها و مهارتهای برنامهنویسی است. من نیاز داشتم که SQL و Python را یاد بگیرم چرا که از اینکه برای کاویدن دادههای مورد نیازم، نیازمند دیگران باشم متنفر بودم. این مهارتهای برنامهنویسی در مباحث درسیای که در دورهی تحصیل مهندسی صنایع آموختم نبود. اگرچه من فکر میکنم آنها باید از پیشنیازها باشند بنابراین اگر شما مهندس صنایعی هستید که که به سمت علم داده حرکت میکنید، باید تمام مهارتهای پایهای و پیش زمینهی تئوری برای این انتقال را فراگیرید. شما نیاز دارید که روی بخش برنامهای ان کار کنید اما از اینکه بخواهید از صفر مانند بسیاری از دانشمندان علم داده شروع کنید بسیار آسانتر است.
〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔰💢 قدرت تحلیل یک مهارت حیاتی برای بررسی یک مسئله است. طوفان فکری برای ایدهها و تامین ورودی برای تصمیمگیریهای مبتنی بر دادهها یکی از بایدهاست. من نرمافزارهای R و SQL را بسیار کاربردی میدانم به ویژه در محیط زنجیرهی تامین. از تحلیل دادههای تراکنشی گرفته تا ایجاد تغییرات انتقالی، شما نیاز دارید تا به اعداد اجازه دهید حرف بزنند.
مثالها:
مسئله: به عنوان یک مهندس صنایع از شما خواستهشده تا مشخص کنید چه تعداد واحد فعال نگهداری سهام در ۱۲ ماه گذشته در مجموعهی شما وجود داشته است.
راه حل:
دادههای اکتشافی را با نوشتن یک برنامهی SQL برای بررسی جستوجو در پایگاه داده بدست آورید. دادهها را در R تحلیل کنید. ابزارهای مختلفی برای نمایش دادن مجموعههای بزرگ داده وجود دارد و چیزی که واضح است این است که با اکسل نمیتوان این کار را انجام داد.
👁🗨 مترجم: تیم تولید محتوای کانال Data Science
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🔆 من قبلا هم بسیار اشاره کردهام که مهندسی صنایع قبل از اینکه علم داده موضوع داغ شود، در واقع همان علم داده بوده است.
نمودار ون (نمودار مجموعهها) که پیشنیازهای ریاضی هندسی صنایع و علم داده را نشان میدهند، دوایر هممرکزی هستند که اختلاف اقطار آنها به صفر میل میکند.
در هر دو رشته شما مباحث متنوعی از آمار، احتمالات،جبر خطی، رگرسیون و ... را میآموزید که همهی انها در هر دو زمینه کاربرد دارد. مدلسازیها، شبیهسازیها، دادهکاوی و تحلیلهای بیشماری در هر دو زمینه وجود دارد. تفاوتی که من مشاهده کردهام مسیری است که هر یک برای رسیدن به مقصد طی میکنند.
تا جایی که من تا کنون دیدهام (این فقط نمونه است و نمیتوان به کل جامعه نسبت داد.) بسیاری از دانشمندان حوزهی علم داده از رشتههای غیر مهندسی هستند و انها در یک رویکرد مبتنی بر داده غرق هستند تا تصمیمگیریهایی بر مایهی اطلاعات انجام دهند و بینش صحیحی کسب کنند.
نقطه ضعفی که مهندسین صنایع در علم داده ممکن است داشته باشند، در زمینهی پایگاه دادهها و مهارتهای برنامهنویسی است. من نیاز داشتم که SQL و Python را یاد بگیرم چرا که از اینکه برای کاویدن دادههای مورد نیازم، نیازمند دیگران باشم متنفر بودم. این مهارتهای برنامهنویسی در مباحث درسیای که در دورهی تحصیل مهندسی صنایع آموختم نبود. اگرچه من فکر میکنم آنها باید از پیشنیازها باشند بنابراین اگر شما مهندس صنایعی هستید که که به سمت علم داده حرکت میکنید، باید تمام مهارتهای پایهای و پیش زمینهی تئوری برای این انتقال را فراگیرید. شما نیاز دارید که روی بخش برنامهای ان کار کنید اما از اینکه بخواهید از صفر مانند بسیاری از دانشمندان علم داده شروع کنید بسیار آسانتر است.
〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔰💢 قدرت تحلیل یک مهارت حیاتی برای بررسی یک مسئله است. طوفان فکری برای ایدهها و تامین ورودی برای تصمیمگیریهای مبتنی بر دادهها یکی از بایدهاست. من نرمافزارهای R و SQL را بسیار کاربردی میدانم به ویژه در محیط زنجیرهی تامین. از تحلیل دادههای تراکنشی گرفته تا ایجاد تغییرات انتقالی، شما نیاز دارید تا به اعداد اجازه دهید حرف بزنند.
مثالها:
مسئله: به عنوان یک مهندس صنایع از شما خواستهشده تا مشخص کنید چه تعداد واحد فعال نگهداری سهام در ۱۲ ماه گذشته در مجموعهی شما وجود داشته است.
راه حل:
دادههای اکتشافی را با نوشتن یک برنامهی SQL برای بررسی جستوجو در پایگاه داده بدست آورید. دادهها را در R تحلیل کنید. ابزارهای مختلفی برای نمایش دادن مجموعههای بزرگ داده وجود دارد و چیزی که واضح است این است که با اکسل نمیتوان این کار را انجام داد.
👁🗨 مترجم: تیم تولید محتوای کانال Data Science
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
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
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Big Data Analytics Vs Big Data Engineering | Big Data Analyst Vs Big Data Engineer |
▪️تفاوت تجزیه و تحلیل بیگ دیتا و مهندسی بیگ دیتا
▪️تفاوت تحلیل گر بیگ دیتا و مهندس بیگ دیتا
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
▪️تفاوت تجزیه و تحلیل بیگ دیتا و مهندسی بیگ دیتا
▪️تفاوت تحلیل گر بیگ دیتا و مهندس بیگ دیتا
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
✔️ چرا برخی از شرکت ها با وجود دسترسی به اطلاعات در حجم بالا، تصمیمات خوبی نمیگیرند؟
✔️ نقش داده در توسعه کسب و کار چیست؟
✔️ تجربیات کمپانی نظیر نوکیا چه توصیه ای برای کسب و کار ها دارد؟
مشاهده ویدیو: https://bit.ly/2vkikc5
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
✔️ نقش داده در توسعه کسب و کار چیست؟
✔️ تجربیات کمپانی نظیر نوکیا چه توصیه ای برای کسب و کار ها دارد؟
مشاهده ویدیو: https://bit.ly/2vkikc5
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
Ted
The human insights missing from big data
Why do so many companies make bad decisions, even with access to unprecedented amounts of data? With stories from Nokia to Netflix to the oracles of ancient Greece, Tricia Wang demystifies big data and identifies its pitfalls, suggesting that we focus instead…
🔘⭕️ حقوق دانشمندان علم داده: چرا شرکتهای Google و Salesforce؛ 20 میلیارد دلار بر روی علم دادهی خودگردان هزینه کردند؟
اخیرا، شرکت Salesforce خبر خرید Tableau، نرمافزار قدرتمند تحلیل و تصویرسازی داده به قیمت15/7 میلیارد دلار و شرکت گوگل خبر خرید پلتفرم استخراج و تحلیل دادهی Looker به قیمت 2/6 میلیارد دلار را منتشر کردهاند. هر دوی این نرمافزارها توان شرکتهای خریدار را در زمینهی «علم داده به عنوان خدمت (DSaaS)» از طریق ارائهی ابزارهایی با کاربری آسان و در نتیجه عمومیسازی آماده کردن و یکپارچگی و تحلیل و ارائهی دادهها، افزایش میدهند.
با بهکارگیری علم دادهی خودگردان، تمامی کاربران که پیشزمینهی تحلیل آماری و توانایی برنامهنویسی ندارند نیز،میتوانند تصمیمهایی بر مبنای دادهها اتخاذ کنند و به این صورت از دانشمندان علم داده و دستمزدهای گرانقیمتشان مستقل شوند.
دستمزد دانشمندان علم داده چقدر گران است؟ درامد سالیانهی یک دانشمند علم داده در موقعیت شغلی مدیر با توجه با آمار منتشره از سوی Burch works حدود 257443 دلار میباشد. در گزارشات این موسسه آمده است که دانشمندان علم داده از آنجایی که با دادههای بیساختار کار میکنند درامدشان بیشتر از کسانی است که بر روی دادههای ساختاردار و پیشبینی شونده تحقیقات انجام میدهند. دریافتهای مهم این موسسه در مورد دانشمندان علم داده عبارت است از:
- میانهی حقوق پایه برای دانشمندان علم دادهی مستقل از 95000 دلار در سطح یک تا 167000 دلار در سطح سه متغییر است.
- برای این دانشمندان در پست مدیریت، میانهی حقوق پایه از 146000 دلار در سطح یک تا 250000 دلار در سطح سه تغییر میکند.
- در سال 2019 در مقایسه با 2018،میانهی حقوق پایه یا ثابت مانده یا تغییر کوچکی در برخی سطوح داشته است اما، میانگین حقوق در تمام سطوح افزایش یافته است و حقوقها در چارک بالا در برخی موقعیتها افزایش چشمگیر داشته است که این آمار نشان میدهد که گسترهی حقوق در حال بزرگ شدن است و میتواند به عنوان علامتی از افزایش حقوق در آینده باشد.
- میانهی حقوق پایه نشان میدهد که درامد دانشمندان علم داده از تحلیلگران پیشگویانه بیشتر است.
- علم داده رشته و حرفهی نوپایی است به طوری که 66٪ دانشمندان این حیطه کمتر از ده سال سابقه دارند.
آمارهای Burch work در سال گذشته نشان میداد که این حیطه به سمت تخصصی شدن پیش میرود و امسال نیز این روند را تایید میکند. این تخصصی شدن با بهرهگیری از هوش مصنوعی انجام میشود. شرکتهایی که به دنبال کار بر روی مواردی با استفادهی خاص هستند، بیشتر دانشمندان علم دادهای که در حیطههای خاص نظیر NLP (پردازش زبان طبیعی بدن)، بینایی ماشین و پردازش تصویر تخصص دارند،استخدام میکنند.
👁🗨 مترجم: تیم تولید محتوای کانال Data Science
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
اخیرا، شرکت Salesforce خبر خرید Tableau، نرمافزار قدرتمند تحلیل و تصویرسازی داده به قیمت15/7 میلیارد دلار و شرکت گوگل خبر خرید پلتفرم استخراج و تحلیل دادهی Looker به قیمت 2/6 میلیارد دلار را منتشر کردهاند. هر دوی این نرمافزارها توان شرکتهای خریدار را در زمینهی «علم داده به عنوان خدمت (DSaaS)» از طریق ارائهی ابزارهایی با کاربری آسان و در نتیجه عمومیسازی آماده کردن و یکپارچگی و تحلیل و ارائهی دادهها، افزایش میدهند.
با بهکارگیری علم دادهی خودگردان، تمامی کاربران که پیشزمینهی تحلیل آماری و توانایی برنامهنویسی ندارند نیز،میتوانند تصمیمهایی بر مبنای دادهها اتخاذ کنند و به این صورت از دانشمندان علم داده و دستمزدهای گرانقیمتشان مستقل شوند.
دستمزد دانشمندان علم داده چقدر گران است؟ درامد سالیانهی یک دانشمند علم داده در موقعیت شغلی مدیر با توجه با آمار منتشره از سوی Burch works حدود 257443 دلار میباشد. در گزارشات این موسسه آمده است که دانشمندان علم داده از آنجایی که با دادههای بیساختار کار میکنند درامدشان بیشتر از کسانی است که بر روی دادههای ساختاردار و پیشبینی شونده تحقیقات انجام میدهند. دریافتهای مهم این موسسه در مورد دانشمندان علم داده عبارت است از:
- میانهی حقوق پایه برای دانشمندان علم دادهی مستقل از 95000 دلار در سطح یک تا 167000 دلار در سطح سه متغییر است.
- برای این دانشمندان در پست مدیریت، میانهی حقوق پایه از 146000 دلار در سطح یک تا 250000 دلار در سطح سه تغییر میکند.
- در سال 2019 در مقایسه با 2018،میانهی حقوق پایه یا ثابت مانده یا تغییر کوچکی در برخی سطوح داشته است اما، میانگین حقوق در تمام سطوح افزایش یافته است و حقوقها در چارک بالا در برخی موقعیتها افزایش چشمگیر داشته است که این آمار نشان میدهد که گسترهی حقوق در حال بزرگ شدن است و میتواند به عنوان علامتی از افزایش حقوق در آینده باشد.
- میانهی حقوق پایه نشان میدهد که درامد دانشمندان علم داده از تحلیلگران پیشگویانه بیشتر است.
- علم داده رشته و حرفهی نوپایی است به طوری که 66٪ دانشمندان این حیطه کمتر از ده سال سابقه دارند.
آمارهای Burch work در سال گذشته نشان میداد که این حیطه به سمت تخصصی شدن پیش میرود و امسال نیز این روند را تایید میکند. این تخصصی شدن با بهرهگیری از هوش مصنوعی انجام میشود. شرکتهایی که به دنبال کار بر روی مواردی با استفادهی خاص هستند، بیشتر دانشمندان علم دادهای که در حیطههای خاص نظیر NLP (پردازش زبان طبیعی بدن)، بینایی ماشین و پردازش تصویر تخصص دارند،استخدام میکنند.
👁🗨 مترجم: تیم تولید محتوای کانال Data Science
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
#استخدام حوزه #تحلیل_داده
یک شرکت معتبر صنعتی از افراد واجد شرایط ذیل دعوت به هکاری می نماید:
1. دارای سابقه کار پروژههای تحقیقاتی
2. تخصص در روش تحقیق کمی و تحلیلهای آماری
3. آشنایی با اصول نظرسنجی و افکارسنجی
4. آشنایی کامل با روشهای تحقیق کیفی
5. آشنایی نسبی با حوزههای استراتژی، برند و ارتباطات سازمانی
6. دارای روحیه تعاملی و کار تیمی
7. ترجیحا آقا
شرایط شغلی به صورت زیر است:
1. نیروی تحلیلگر در واحد ارتباطات جهت اجرای نظرسنجیها و افکارسنجیهای سازمانی و همکاری در پروژههای پژوهشی واحد
2. قرارداد تمام وقت 7:30-16:30 روزهای کاری شنبه تا چهارشنبه
3. دارای حقوق و مزایای رفاهی کامل
4. محل کار: کرج (دارای سرویس ایاب ذهاب)
از واجدین شرایط خواهشمند است رزومه خود را به آدرس ali.samimi.s@gmail.com ارسال نمایند.
یک شرکت معتبر صنعتی از افراد واجد شرایط ذیل دعوت به هکاری می نماید:
1. دارای سابقه کار پروژههای تحقیقاتی
2. تخصص در روش تحقیق کمی و تحلیلهای آماری
3. آشنایی با اصول نظرسنجی و افکارسنجی
4. آشنایی کامل با روشهای تحقیق کیفی
5. آشنایی نسبی با حوزههای استراتژی، برند و ارتباطات سازمانی
6. دارای روحیه تعاملی و کار تیمی
7. ترجیحا آقا
شرایط شغلی به صورت زیر است:
1. نیروی تحلیلگر در واحد ارتباطات جهت اجرای نظرسنجیها و افکارسنجیهای سازمانی و همکاری در پروژههای پژوهشی واحد
2. قرارداد تمام وقت 7:30-16:30 روزهای کاری شنبه تا چهارشنبه
3. دارای حقوق و مزایای رفاهی کامل
4. محل کار: کرج (دارای سرویس ایاب ذهاب)
از واجدین شرایط خواهشمند است رزومه خود را به آدرس ali.samimi.s@gmail.com ارسال نمایند.
Forwarded from موسسه توسعه
🚀 #دیتا_میتینگ برگزار میکند...
🔥 دیتا میتینگ (3) با موضوع " روشهای #اپلای و مهاجرت شغلی در حوزه #علم_داده (Data Science) به کشور #آلمان"
📆 6 مرداد 98 | یکشنبه | 19 الی 21 | به صورت آنلاین و رایگان
👥 شیدا وانویی (متخصص علم داده در آلمان)
🔗 رزرو حضور از طریق: https://bit.ly/2xBPVRi
🥇 @tiheac
🌐 tihe.ac.ir
☎️ 021-86741 (EXT: 120-125-127)
🔥 دیتا میتینگ (3) با موضوع " روشهای #اپلای و مهاجرت شغلی در حوزه #علم_داده (Data Science) به کشور #آلمان"
📆 6 مرداد 98 | یکشنبه | 19 الی 21 | به صورت آنلاین و رایگان
👥 شیدا وانویی (متخصص علم داده در آلمان)
🔗 رزرو حضور از طریق: https://bit.ly/2xBPVRi
🥇 @tiheac
🌐 tihe.ac.ir
☎️ 021-86741 (EXT: 120-125-127)
موسسه توسعه
🚀 #دیتا_میتینگ برگزار میکند... 🔥 دیتا میتینگ (3) با موضوع " روشهای #اپلای و مهاجرت شغلی در حوزه #علم_داده (Data Science) به کشور #آلمان" 📆 6 مرداد 98 | یکشنبه | 19 الی 21 | به صورت آنلاین و رایگان 👥 شیدا وانویی (متخصص علم داده در آلمان) 🔗 رزرو حضور…
✅ محورهای صحبت خانم شیدا وانویی در وبینار آنلاین دیتا میتینگ:
🔸 مهارتهای مورد نیاز برای #اپلای شغلی در #علم_داده
🔸نحوه اپلای برای شرکتهای خارجی
🔸ویژگی یک رزومه خوب، نوشتن کاور لتر و انجام مکاتبات
🔸حقوق و مزایای مشاغل علم داده در آلمان
🔸کیفیت و سختیهای مشاغل علم داده در آلمان
تاریخ برگزاری: 6 مرداد 98 ساعت 19 الی 21 (آنلاین و رایگان)
🔗 رزرو حضور از طریق: https://bit.ly/2xBPVRi
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
🔸 مهارتهای مورد نیاز برای #اپلای شغلی در #علم_داده
🔸نحوه اپلای برای شرکتهای خارجی
🔸ویژگی یک رزومه خوب، نوشتن کاور لتر و انجام مکاتبات
🔸حقوق و مزایای مشاغل علم داده در آلمان
🔸کیفیت و سختیهای مشاغل علم داده در آلمان
تاریخ برگزاری: 6 مرداد 98 ساعت 19 الی 21 (آنلاین و رایگان)
🔗 رزرو حضور از طریق: https://bit.ly/2xBPVRi
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
[Data Science in Practice].pdf
4.6 MB
#معرفی_کتاب
کتاب Data Science in Practice در سال 2018 توسط Springer چاپ شده است و با مطالعه این کتاب بسیاری از مفاهیم #علم_داده را به صورت کاربردی همراه با مثالهای متنوع میتوانید درک کنید.
برخی از مباحث کتاب:
🔹 معرفی #علوم_داده
🔹 هوش مصنوعی
🔹 یادگیری ماشین
🔹 هوش تجاری
🔹 مصور سازی دادهها
🔹 آنالیز دادههای پیچیده
🔹 برنامه نویسی بیگ دیتا با Spark
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
کتاب Data Science in Practice در سال 2018 توسط Springer چاپ شده است و با مطالعه این کتاب بسیاری از مفاهیم #علم_داده را به صورت کاربردی همراه با مثالهای متنوع میتوانید درک کنید.
برخی از مباحث کتاب:
🔹 معرفی #علوم_داده
🔹 هوش مصنوعی
🔹 یادگیری ماشین
🔹 هوش تجاری
🔹 مصور سازی دادهها
🔹 آنالیز دادههای پیچیده
🔹 برنامه نویسی بیگ دیتا با Spark
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
Forwarded from موسسه توسعه
🚀 #دیتا_میتینگ برگزار میکند...
🔥 دیتا میتینگ (3) با موضوع " روشهای #اپلای و مهاجرت شغلی در حوزه #علم_داده (Data Science) به کشور #آلمان"
📆 6 مرداد 98 | یکشنبه | 19 الی 21 | به صورت آنلاین و رایگان
👥 شیدا وانویی (متخصص علم داده در آلمان)
🔗 رزرو حضور از طریق: https://bit.ly/2xBPVRi
🥇 @tiheac
🌐 tihe.ac.ir
☎️ 021-86741 (EXT: 120-125-127)
🔥 دیتا میتینگ (3) با موضوع " روشهای #اپلای و مهاجرت شغلی در حوزه #علم_داده (Data Science) به کشور #آلمان"
📆 6 مرداد 98 | یکشنبه | 19 الی 21 | به صورت آنلاین و رایگان
👥 شیدا وانویی (متخصص علم داده در آلمان)
🔗 رزرو حضور از طریق: https://bit.ly/2xBPVRi
🥇 @tiheac
🌐 tihe.ac.ir
☎️ 021-86741 (EXT: 120-125-127)
🏢 برترین دانشگاههای جهان که در حوزه #علم_داده میتوان اپلای تحصیلی کرد:
1️⃣ University of Washington – Seattle, Washington
🔸 Master of Science in Data Science
2️⃣ Stanford University – Stanford, California
🔸 M.S. in Statistics: Data Science
3️⃣ Georgetown University – Washington, District of Columbia
🔸 Master of Science in Analytics-Data Science
4️⃣ Southern Methodist University – Dallas, Texas
🔸 Applied MS in Statistics and Data Analytics Program (MASDA)
5️⃣ University of San Francisco – San Francisco, California
🔸 MS in Data Science
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده
1️⃣ University of Washington – Seattle, Washington
🔸 Master of Science in Data Science
2️⃣ Stanford University – Stanford, California
🔸 M.S. in Statistics: Data Science
3️⃣ Georgetown University – Washington, District of Columbia
🔸 Master of Science in Analytics-Data Science
4️⃣ Southern Methodist University – Dallas, Texas
🔸 Applied MS in Statistics and Data Analytics Program (MASDA)
5️⃣ University of San Francisco – San Francisco, California
🔸 MS in Data Science
🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده