🗽در رخداد AWS: Innovate شرکت آمازون به رایگان شرکت کنید.

این رویداد آنلاین رایگان، برای برنامه نویسان مشتاق ماشین لرنینگ، توسعه دهندگان برنامه های کاربردی، و دانشمندان داده به کمک می کند تا بفهمند چگونه از ابزارهای ابری آمازون برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی (AI) و مدل های یادگیری ماشین (ML) استفاده کنند. این رویداد از سوی کارشناسان آمازون ارائه شده است و برای برنامه نویسان و دانشمندان داده در همه سطوح مهارت دارد.

🖋 ثبت نام از طریق این لینک و رایگان

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

💵 حقوق یک دانشمند داده چه قدر است؟

📌 برای آگاهی از حقوق و پست سازمانی یک "متخصص علم داده" کلیک کنید.

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

هندبوک "علم داده" ( the data science)

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

جدول تناوبی "علم داده"
در این جدول که توسط موسسه DataCamp تدوین شده است به تفکیک مولفه‌ها و موضوعات زیر، فضای حوزه علوم‌داده افراز گردیده است.

1-موسسات برگزار کننده دوره‌های آموزشی
2- دوره‌های آموزشی
3- کنفرانس‌ها و سمنیارهای حوزه علم‌داده
4-زبان‌های برنامه‌نویسی
5- پایگاه داده و ابزارهای مدیریت داده
6- ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری ماشین
7- نرم‌افزارهای گزارش‌گیری و مصورسازی داده
8- ابزارهای مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری
9- وبسایت‌های مرجع حوزه علم‌داده
10- پاکدست‌های حوزه علوم‌داده
11- اجتماعات و شبکه‌های تخصصی علم‌داده
12- مسابقات علم‌داده
13- منابع ارائه دهنده Open Data

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

مهارت هاي مورد نياز در موقعيت هاي شغلي مرتبط با كلان داده

مهندس داده، توسعه دهنده كلان داده، دانشمند علم داده و تحليلگر كسب و كار جز فرصت هاي شغلي جذاب اين حوزه ميباشد.

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

بزرگترین چالش های پروژه های Big Data!

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

برترین فناوری‌ها از نظر جذب سرمایه در 5 سال آینده!

1- کلان‌داده و علم‌داده(Big Data & Data Science)

2- آنالیز کسب‌وکار(Business Analytics)

3- کسب و کار ابری(Cloud Business)

4- بازاریابی دیجیتال(Digital Marketing)

5- مدیریت تجربه مشتری(Customer Experience Management)

6- تجارت الکترونیک(Ecommerce)

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

💎 دوره بلند مدت #علم_داده (#Data_Science)

⏳ آغاز ثبت نام دوره‌های حضوری و آنلاین #سال_98 (ظرفیت محدود)

🔬آموزش با Case Study ها و تحلیل های واقعی از صنایع مختلف نظیر خودروسازی، خدمات درمانی، خدمات شهری، فروشگاهی، تولیدی و ...

👤 با تدریس #دکتر_زره_ساز (فارغ التحصیل دانشگاه میشیگان، مشاور و مجری پروژه های علم داده در ایران و آمریکا)

🔥 فارغ التحصیلی از این دوره برای افرادی که میخواهند به #اروپا، #آمریکا و #استرالیا مهاجرت شغلی یا تحصیلی داشته باشند، بسیار می‌تواند مفید باشد

🔥 فارغ التحصیلان این دوره قابلیت ورود به بازار کار در ایران را خواهند داشت و #اولین_نسل #دانشمندان_علم_داده را تشکیل خواهند داد

🔗 رزرو از طریق: https://bit.ly/2VI2Wn8

☎️ 021-86741 داخلی 120 و 124 و 125 و 127

🥇 @tiheac
🌐 tihe.ac.ir

🔰 📊 مجموعه نمودارهای اولیه و نتایج خام نظر سنجی بزرگ کار و زندگی برنامه نویسان و مدیران سیستم ایران در سال 1397
📍 قسمت اول: آمار ابتدایی-بخش اطلاعات جمعیتی

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔰 📊 مجموعه نمودارهای اولیه و نتایج خام نظر سنجی بزرگ کار و زندگی برنامه نویسان و مدیران سیستم ایران در سال 1397
📍 قسمت دوم: آمار ابتدایی-بخش جنسیت

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔰 📊 مجموعه نمودارهای اولیه و نتایج خام نظر سنجی بزرگ کار و زندگی برنامه نویسان و مدیران سیستم ایران در سال 1397
📍 قسمت سوم: بخش سابقه ی کار

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔰 📊 مجموعه نمودارهای اولیه و نتایج خام نظر سنجی بزرگ کار و زندگی برنامه نویسان و مدیران سیستم ایران در سال 1397
📍 قسمت چهارم: بخش سوابق تحصیلی

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🚀 #دیتا_میتینگ برگزار می‌کند...

⭐️ جلسات رایگان هم اندیشی در حوزه علم داده موسسه توسعه ...

🔥 دیتا میتینگ (1) -#آنلاین- با موضوع "بررسی #علم_داده اکنون و آینده"

📆 8 اردیبهشت 98 | 19 الی 21

👥 دکتر #ابوالفضل_واقفی (پژوهشگر و مجری پروژه های علم داده در #آمریکا)

👥 دکتر #یاسر_زره_ساز (مشاور و مجری پروژه های علم داده در #ایران و #آمریکا)

🔗 رزرو حضور از طریق: https://bit.ly/2UKTCB1

🥇 @tiheac
🌐 tihe.ac.ir
☎️ 021-86741 (EXT: 120-125-127)

🔰 📊 مجموعه نمودارهای اولیه و نتایج خام نظر سنجی بزرگ کار و زندگی برنامه نویسان و مدیران سیستم ایران در سال 1397
📍 قسمت پنجم

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔰 📊 مجموعه نمودارهای اولیه و نتایج خام نظر سنجی بزرگ کار و زندگی برنامه نویسان و مدیران سیستم ایران در سال 1397
📍 قسمت ششم - بخش: دیتابیس های مورد استفاده

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔰 📊 مجموعه نمودارهای اولیه و نتایج خام نظر سنجی بزرگ کار و زندگی برنامه نویسان و مدیران سیستم ایران در سال 1397
📍 قسمت هفتم و هشتم- بخش: چگونگی و شیوه ی کار

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

⚔️ #Data_Science Courses Are Coming

🏦 دوره بلند مدت #علم_داده

⏳ آغاز ثبت نام دوره‌های حضوری و آنلاین #سال_98 (ظرفیت محدود)

👤 با تدریس #دکتر_زره_ساز (فارغ التحصیل دانشگاه میشیگان، مشاور و مجری پروژه های علم داده در ایران و آمریکا)

🔥 فارغ التحصیلی از این دوره برای افرادی که میخواهند به #اروپا، #آمریکا و #استرالیا مهاجرت شغلی یا تحصیلی داشته باشند، بسیار می‌تواند مفید باشد

🔗 رزرو از طریق: https://bit.ly/2VI2Wn8

🥇 @tiheac
🌐 tihe.ac.ir
☎️ 021-86741 (EXT: 120-125-127)

🔰 📊 مجموعه نمودارهای اولیه و نتایج خام نظر سنجی بزرگ کار و زندگی برنامه نویسان و مدیران سیستم ایران در سال 1397
📍 قسمت نهم: تکنولوژی های مورد استفاده

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

What Do Data Scientists Do?

In simple terms, a data scientist’s job is to analyze data for actionable insights.

Specific tasks include:

Identifying the data-analytics problems that offer the greatest opportunities to the organization
Determining the correct data sets and variables
Collecting large sets of structured and unstructured data from disparate sources
Cleaning and validating the data to ensure accuracy, completeness, and uniformity
Devising and applying models and algorithms to mine the stores of big data
Analyzing the data to identify patterns and trends
Interpreting the data to discover solutions and opportunities
Communicating findings to stakeholders using visualization and other means

In the book, Doing Data Science, the authors describe the data scientist’s duties this way:

“More generally, a data scientist is someone who knows how to extract meaning from and interpret data, which requires both tools and methods from statistics and machine learning, as well as being human. She spends a lot of time in the process of collecting, cleaning, and munging data, because data is never clean. This process requires persistence, statistics, and software engineering skills—skills that are also necessary for understanding biases in the data, and for debugging logging output from code.

Once she gets the data into shape, a crucial part is exploratory data analysis, which combines visualization and data sense. She’ll find patterns, build models, and algorithms—some with the intention of understanding product usage and the overall health of the product, and others to serve as prototypes that ultimately get baked back into the product. She may design experiments, and she is a critical part of data-driven decision making. She’ll communicate with team members, engineers, and leadership in clear language and with data visualizations so that even if her colleagues are not immersed in the data themselves, they will understand the implications.”

Source: O’Neil, C., and Schutt, R. Doing Data Science. First edition.

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

فیلم آموزشی "دقیقاً علم داده چیست؟" از زبان یک دانشمند علم داده ببینید.

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده