💢 چرا به یک متخصص علم‌داده تبدیل شویم؟

همواره انتخاب حوزه کاری در میان فیلدهای کاری مختلف و متنوع یکی از موضوعات چالشی و البته بسیار مهم بوده است. در شکل فوق دلایل اصلی جهت تبدیل شدن به یک متخصص علم‌داده بیان گردیده است.

اگر در رشته‌های مهندسی نرم‌افزار، هوش مصنوعی، آمار، مدیریت فناوری اطلاعات و... تحصیل می‌کنید انتخاب فیلد کاری Data Science با توجه به افزایش بسیار میزان تقاضا شرکت‌ها جهت جذب متخصصین علم‌داده، میزان درآمد،تاثیرگذاری در سطوح سازمانی و ملی و... می‌تواند یکی از بهترین تصمیمات شما باشد.

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔆 #فرصت_کارآموزی پاره وقت #علم_داده در مجموعه ی کافه بازار تهران

💢 مجموعه ی کافه بازار تهران به صورت پروژه ای کارآموز "دانشمند علم داده" جذب می کند.

برای ارسال رزومه کلیک کنید.


🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔴 ۲۵ شغلی که طبق آمار "فاکس بیزینس" به سرعت در حال نابودی هستند:

۱-رانندگان قطار
۲- تکنیسین های درمان مشکلات تنفسی
۳-پارکبانان
۴-مشاغل مرتبط با فرآوری صنعت چوب
۵-تعمیر کاران ساعت
۶-نصب کنندگان تجهیزات الکترونیکی و تعمیرکاران موتورهای وسایل برقی
۷-مشاغل مرتبط با ریخته گری
۸-مشاغل مرتبط با آهنگری
۹-اپراتورهای کامپیوتری
۱۰-اپراتورهای تلفنی
۱۱-اپراتورهای دستگاه های استخراج از معادن
۱۲-سر هم کنندگان قطعات الکترومکانیکی
۱۳-وارد کنندگان اطلاعات
۱۴-مشاغل مرتبط با خدمات پستی
۱۵-سر هم کنندگان قطعات الکتریکی و الکترونیکی
۱۶- بافندگان فرش
۱۷- کارگران پولیش کننده ماشین
۱۸-تعمیرکاران لوازم زمان بندی
۱۹-خدمات پاسخ به مشتریان از طریق تلفن
۲۰-کارکنان خش کاغذسازی
۲۱-معاملعه گران و اپراتورهای قطعات فلزی و پلاستیکی ماشین آلات
۲۲-مشاغل مرتبط با پارچه بافی
۲۳-آسیابانی
۲۴-مشاوران حقوقی
۲۵-مشاغل مرتبط با ذوب فلزات

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔰 📚 19 کتاب بسیار عالی در حوزه ی علم داده که هر دانشمند و یا متخصص علم داده باید آن ها را مطالعه کند.

1. آر و پایتون
• R Programming for data science
• Advanced R
• Think Python

2. آمار و احتمالات
• Think Stats
• Think Bayes
• Probab Listic Programming & Bayesian Methods For Hackers

3. یادگیری ماشینی آماری
• An Introduction to Statistical Learning
• The Elements of Statistical learning

4. پروسس داده
• The Elements of Data Analytic Style

5. طراحی تجربی
• Design and Analysis of Experiments

6.بازنمایی اطلاعات / دیتا ویژوالایزیشن
• Interactive Data Visualization
• D3 Tips & Tricks D3.JS

7. داده کاوی و یادگیری عمیق
• Minint of Massive Datasets
• Deep Leaning

8.مصاحبه‌هایی با دانشمندان داده
• The Data Analytics
• Data Science Handbook

9. ساخت تیم های دانش داده
• Data Driven
• Understanding the CDO
• Building Data science teams

با مراجعه به این لینک این کتاب ها را به صورت کاملا رایگان دریافت کنید.


🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

مک دونالد، بیگ دیتا و خیز جدی برای آینده
📝 نویسنده: محسن طاهری

🔘 خبر شاید خیلی ساده به نظر برسد. به تیتر خبر توجه کنید:

🔘 مک دونالد قصد دارد استارتاپ اسرائیلی (⁣Dynamic Yield) را به ارزش ۳۰۰ میلیون دلار بخرد. یک اتفاق روتینِ این روزها یعنی خریدن استارتاپ های کوچک با قیمت هایی افسانه ای توسط غول ها

🔘 اما همین تیتر به ظاهر ساده مثالی از آینده ای است که آینده پژوهانی چون الوین تافلر آن را نوید داده اند کسب‌وکار های موج سومیِ دانش بر که از فناوری های متکی بر پردازش داده ها برای شخصی سازی و انبوه زدایی استفاده می کنند.

🔘 مک دونالد بزرگترین فست فود زنجیره ای دنیا، ۳۰۰ میلیون دلار برای خرید استارت آپی هزینه می کند که هیچ چیزی نیست جز پردازش داده ها، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی.
🔘 اما چرا؟ چرا یک صنعت مانند مک دونالد که در سال ۱۹۴۰ تاسیس شده است حالا باید چنین هزینه ای بکند تا یکاستارتاپ نوپا را بخرد که به جای تولید نان و همبرگر و کچاپ، داده ها را تحلیل می کند؟

🔘 جواب این سوال در تجربه مشتری و شخصی سازی تولید است. مک دونالد در آینده منویی بی نهایت خواهد داشت که با سرعت خیلی زیاد بر اساس شرایط آب و هوایی، اطلاعات محلی و انبوهی از اطلاعات دیگر با مشتری ارتباط خواهد داشت و به مشتری اجازه می دهد چیزی را سفارش دهد که بیشترین لذت را به او می دهد و نه چیزی که از قبل در آشپزخانه تولید شده است.

🔘 بله برای ترسیم دنیای آینده در ذهنتان این واژه ها را کنار هم قرار دهید: دانش، سرعت، شخصی سازی، تولید صرف داده.

وقتی قطعات پازل را کنار هم قرار می دهی و کشف می کنی، ⁣هیچ چیز هیجان انگیزتر از آینده نیست.


🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

برای اموزش پایتون توصیه می گردد منابع زیر را در نظر داشته باشید .

📍 Tutorial webpage:
• http://www.tutorialspoint.com/python3

📚 E- Book:

• Python for Informatics-Exploring Information (Charles Severance)

• Python for Probability,Statistics,and Machine Learning (José Unpingco)

• Learn to Program with Python (Irv Kalb)

• INTRODUCTION TO PYTHON For Scientists and Engineers (Sandeep Nagar)

• High Performance Python (Micha Gorelick & Ian Ozsvald)

• Foundations of Python Network Programming (Brandon Rhodes and John Goerzen)

• Data Structures and Algorithms in Python (Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia , Michael H. Goldwasser)

• Tutorial on Threads Programming with Python (Norman Matloff and Francis Hsu)


⭕️ 🔘 در پست بعد تمام این کتاب ها بارگذاری میشوند و شما به صورت کاملا رایگان می توانید دریافت کنید.👇👇

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

📚 مجموعه ی 8 کتاب آموزشی "پایتون"
📍 به زبان اصلی

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

✅ مخاطبان عزیز برای تماس با مدیریت کانال می توانید به @datascienceedu_admin پیغام دهید.

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🛠 مقایسه ابعاد شغلی تحلیل گر هوش تجاری BI Analyst و دانشمند علوم داده در حوزه BIG DATA

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

⭕️📌 بنا به درخواست یکی از اعضای محترم کانال به معرفی سایت های فیلم های آموزشی و کاملاً رایگان نرم افزار "پایتون" می پردازیم:

1. آموزش نرم افزار پایتون از وبسایت لیموناد

2. آموزش کامل و جامع نرم افزار پایتون از وبسایت گیت

3. آموزش مقدماتی تا پیشرفته نرم افزار پایتون از وبسایت آغازکده

4. آموزش نرم افزار پایتون از وبسایت سافت گذر

5. آموزش مقدماتی نرم افزار پایتون از وبسایت آموزش 365

6. آموزش نرم افزار پایتون از وبسایت خانه متلب


💢♻️ و در پایان به معرفی برخی از فیلم های آموزشی غیر رایگان نرم افزار پایتون از وبسایت فرادرس می پردازیم:

1. آموزش مقدماتی نرم افزار پایتون

2. آموزش تکمیلی نرم افزار پایتون

3. آموزش یادگیری ماشین با پایتون

4. گنجینه آموزش های برنامه نویسی پایتون

5. آموزش پروژه محور پایتون

6. آموزش مقدماتی پیاده سازی مسائل بهینه سازی در نرم افزار پایتون

7. آموزش برنامه نویسی یادگیری عمیق با پایتون


🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔰💢 معرفی برخی از ژورنال ها و مجلات معتبر در حوزه های داده کاوی، علم داده، کلان داده به درخواست یکی از اعضای محترم کانال:


➊ Data Mining and Knowledge Discovery

➋ International Journal of Data Mining and Bioinformatics

➌ EPJ Data Science

➍ Journal of Data Science

➎ Big Data

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🌟معرفی موارد کاربردی از علم داده در کسب و کارهای متعدد و صنایع

📌برخی از کاربردهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را در این یاددشت بخوانید و بعد از آن فکر کنید که چرا امروزه ترس از کاربردهای هوش مصنوعی در زندگی بشر تضمین نشده است!

این یادداشت از زبان فردی است که در یک کنفرانس حضور داشته و به برداشت های خود از یک سخنرانی درباره آمازون پرداخته است...
سخنران طرفدار آمازون بود. او به همه چیز در مورد عملکرد شرکت آمازون علاقه داشت. از مدل کسب و کار، تکنولوژی های مورد استفاده در آن، نحوه رشد، استراتژی ای که برای مقابله با هر رقیب از طریق ارائه خدمات بهتر به مشتریان خود، دنبال می کند. اگر به آرم آمازون دقّت کنید، یک فلش یا نشانه را از A به سمت Z می بینید. این یعنی آمازون همه چیز را دارد و باید داشته باشد. آنها مالک بازار هستند، هر چیزی که فکر کنید، می توانید در آمازون بیابید.
یکی از محصولات ویژه که آمازون با بکارگیری هوش مصنوعی ارائه کرد، اَلِکسا (Alexa) است. الکسا نسخه پیشرفته و مدرن محصولِ سیریِ اَپل - Apple’s Siri است. برای نمونه، به یکی از کاربردهای آن در یخچال اشاره می کنم. این محصول می تواند یخچال شما را کنترل نماید و اگر شما قصد خرید نوشیدنی مورد علاقه خود را دارید، تنها کافیست با کلیک بر رویِ اَپ، سفارش خرید خود را در Amazon Go ثبت و در کمتر از یک ساعت آنرا در منزل دریافت کنید. علاوه بر آن می توانید روی تمامی مواد غذایی موجود در حافظه یخچال، برچسب های تاریخ انقضاء ثبت کنید تا یخچال آن تاریخ را به شما در روز مقرر شده، یادآوری نماید. علاوه بر آن می توانید دستورالعمل های غذایی مورد علاقه خود را جستجو نمایید، موسیقی درخواست کنید و سایر سفارشات مجاز را به سایت Amazon.com بفرستید.
کاربرد دیگر: الکسا دارای امکان «تشخیص صداست» - voice recognition و می تواند به کودکان شما آموزش دهد. هنگامی که کودکان از الکسا خرید دونات درخواست می کنند، از طریق تشخیص صدای آنها می تواند پیشنهادی را که توسط والدین آنها در یخچال ثبت شده است را ارائه دهد؛ و با ارائه ای جذاب، سیب را به جای دونات به کودک پیشنهاد می دهد.
مواردی که بیان شد از کاربردهای هوش مصنوعی است. با با همکاری اخیر آمازون با مایکروسافت، نیز این کاربردها بیشتر خواهد شد. این دو شرکت قصد دارند سیستم های نورونی را با الگوریتم ها اضافه کنند تا «عامل تجربه» - experience factor را به این معادله اضافه کنند.

البته بعضی افراد معتقدند که علیرغم اثرات مثبتی که هوش مصنوعی در جامعه به ارمغان می آورد، دارای اثرات منفی نیز هست، در واقع هوش مصنوعی بعضی از جنبه های انسانیِ فرآیند تولید را از بین می برد. دیدگاه فاجعه آمیز دیگری ادعا می کند که هوش مصنوعی قادر است انسان را به عنوان بخش های هوشمند ناچیزی از زندگی ببیند و حتی در شرایطی آنها را حذف می کند.

دیدگاه من نسبت به کسانی که هیجان دارند نزدیک است. درست همانند انقلاب صنعتی، هوش مصنوعی جامعه را تغییر خواهد داد و باعث می شود تا برخی از شغل های فعلی را تکامل و تغییر دهد.


🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

فیلم آموزشی "آمازون چگونه از قابلیت‌های عظیم‌داده استفاده می‌کند؟"
🔎 #Big_Data

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

برترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین و علم‌داده در سال 2019

براساس نظرسنجی وبسایت Kdnuggets از متخصصین علم‌‌داده، به ترتیب متدها و الگوریتم‌های رگرسیون، درخت تصمیم‌، خوشه‌بندی و مصورسازی داده‌ها از رایج‌ترین متدهای استفاده شده در پروژه‌های علم‌داده در سال 2019 بوده‌اند.

افزایش توجهات به روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق و سری‌های زمانی از نکات قابل توجه در مقایسه با سال 2017 است.

قابل ذکر است که انتخاب الگوریتم بهینه براساس نیازمندی‌های تحلیلی پروژه، نوع دادگان و... انتخاب می‌شود. انتخابی که ممکن است سبب موفقیت یا شکست پروژه‌های علم‌داده شود.

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

🔘⭕️ 10 گام برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده

علم داده یک فرصت شغلی است که بسیاری از افراد دنبال آن هستند. در این یادداشت چگونگی ارائه یک چارچوب رقابتی به شما ارائه شده است.

1- مهارت خود را در جبر، علم آمار و یادگیری ماشین افزایش دهید. یک دانشمند داده فردی باید باشد که در علم آمار بهتر از هر مهندس نرم افزار و همچنین یک مهندس نرم افزاری است که نسبت به هر متخصص آمار بهتر است. ایده مناسب این است که تعادل درست را در هر یک از این دو زمینه حفظ کنید. به عبارتی دیگر از اینکه تأکید بیش از اندازه بر روی هر یک از این دو زمینه، اجتناب شود.

2- یاد بگیرید که کلان داده را دوست داشته باشید. :) دانشمندان اطلاعات با حجم وسیعی از داده ها سروکار دارند که در آن محاسبات اغلب نمی توانند با استفاده از یک ماشین انجام شوند. اکثر آنها از نرم افزار/الگوریتم های مخصوص کلان-داده ها مانند Hadoop، MapReduce یا Spark برای دستیابی به پردازش توزیع شده استفاده می کنند. دوره های آنلاین زیادی وجود دارد که واقعا می تواند به شما در یادگیری کلان-داده کمک کند؛

3- دانش خود را در مورد بانک های اطلاعاتی ارتقاء دهید. با توجه به حجم زیادی داده ها که تقریبا هر دقیقه تولید می شود، اکثر صنایع از نرم افزار مدیریت پایگاه داده مانند MySQL یا Cassandra برای ذخیره و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند. بینش خوبی از عملکرد DBMS مطمئنا راه زیادی برای حفظ کار رویایی شما به عنوان یک دانشمند داده خواهد شد.

4- کد نویسی کنید و زبان های برنامه نویسی مرتبط را یاد بگیرید. شما نمیتوانید یک دانشمند داده خوب باشید تا زمانی که نتوانید از طریق کدنویسی و زبان برنامه نویسی برای برقرار ارتباط با داده ها استفاده کنید. فرض کنید یک طبقه بندی مناسب و تحلیلی روی داده ها انجام شده باشد؛ اگر اسکریپت نویسی ندانید، نتیجه تحلیل همانند نقاشی روی دیوار است که توانایی تحلیل نتایج را نخواهید داشت؛ پس اگر نوشتن و درک اسکریپت ها مهارت داشته باشید، می توانید نتایج را تفسیر و درک کنید. یک کدنویس خوب ممکن است یک دانشمند بزرگ داده نباشد اما یک دانشمند بزرگ داده مطمئنا یک برنامه نویس خوب محسوب می شود.

5- در پردازش، بصری سازی و نحوه گزارش گیری از داده ها ماهر باشید.
پردازش داده ها فرایند تبدیل فرمت خام داده ها به یک فرمتی است که برای مطالعه، تجزیه و تحلیل و بصری سازی مناسب باشد. بصری سازی داده ها و نحوه ارائه نتایج تحلیلی آن به مجموعه ای از مهارت های مهمّی نیاز دارد که دانشمند داده در هنگام تسهیل سازی تصمیمات مدیریتی و اداری با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها، به شدت به آن متکّی است.

6- روی پروژه های واقعیِ علم-داده کار کنید. صرفاً در دنیای تئوری های علم داده نباشید، بلکه شما زمانی تبدیل به یک دانشمند اطلاعات خوب می شوید، که آنرا به یک تجربه واقعی (پروژه علم داده) تبدیل کنید. در اینترنت برای پروژه های علم داده (Google quandl) جستجو کنید و زمان خود را برای ساخت قلعه خود سرمایه گذاری نمایید.

7- در همه جا به دنبال افزایش دانش خود باشید.
یک دانشمند داده یک بازیگر تیم است و هنگامی که شما با یک گروه از افراد (مشابه زمینه کاری خود) همکاری می کنید، تماشای مشتاقانه همیشه به شما کمک می کند. یاد بگیرید برای ایجاد شهود بصری مورد نیاز در تحلیل داده ها و تفسیر نتایج آن به به عادات کاری افراد هم گروه خود توجه کنید و آنچه که برای شما مناسب را ببینید، یاد بگیرید و استفاده کنید.

8- داشتن مهارت های ارتباطی
مهارت های ارتباطی یک دانشمند-داده را از یک دانشمند-داده خوب متمایز می سازد. در اغلب موارد شما باید یافته های تحلیلی خود را به افرادی که مهم هستند ارائه دهید و آنها را از پشت درهای بسته رها کنید. توانایی استفاده از کلمات مناسب در موقعیت های غیر منتظره را داشته باشید.

9- رقابت
وبسایت هایی مانند Kaggle یک زمین تمرین عالی برای دانشمندان داده هستند زیرا آنها سعی می کنند همکاران خود را پیدا کنند و با یکدیگر به رقابت بپردازند تا رویکردهای بصری خود را به نمایش بگذارند و مهارت هایشان را افزایش دهند. با افزایش اعتبار گواهینامه های ارائه شده توسط این سایت ها در صنعت، این مسابقات به سرعت در حال تبدیل شدن به یک مرحله برای نشان دادن میزان درگیری و شرکت داشتن ذهن نوآورانه آنها در اینگونه محیط های رقابتی است.

10 - با انجمن های دانشمندان داده بروز بمانید
وب سایت هایی مانند KDNuggets، Data Science 101 و DataTau را دنبال کنید تا با اتفاقات جهان علم داده همگام شوید و با انواع فرصت های شغلی که در حال حاضر در این زمینه ارائه می شوند، آشنا شوید.

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

#فرصت_شغلی

دعوت به همکاری
شرکت تجارت الکترونیک پارسیان در نظر دارد برای تکمیل کادر فنی خود در حوزه هوش تجاری اقدام به استخدام نیرو با تخصص های ذیل نماید:
• مسلط به زبان برنامه نویسی R و Python
• مسلط به الگوریتم های یادگیری ماشین
• آشنا به پایگاه داده SQL Server و زبان T-SQL
• آشنا به مفاهیم هوش تجاری و علاقمند به کار در حوزه مذکور
• مسئولیت پذیر، دارای روحیه کار تیمی و توانایی در تحلیل کسب و کار
• کارآموز هم پذیرفته می شود
• داشتن کارت پایان خدمت برای آقایان الزامی می باشد.
آشنایی با مفاهیم پرداخت الکترونیک مزیت محسوب می شود. علاقه مندان رزومه خود را به ایمیل زیر ارسال فرمایند.
Ayobshokrolahi@pec.ir

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

متخصص علم‌داده؛ برترین شغل در سال 2019

براساس آخرین رتبه‌بندی مشاغل توسط وبسایت Careercast در مولفه‌های محیط کاری، میزان استرس کاری و میزان رشد پروژه‌های مرتبط، متخصصین علم‌داده با میانگین درآمد سالیانه 114 هزار دلار در جایگاه اول این لیست قرار داد.

10 شغل برتر ایالات متحده آمریکا در سال 2019 به شرح ذیل است:

1️⃣ متخصصین علم‌داده (Data Scientist)

2️⃣ متخصصین آمار( Statistician)

3️⃣ استاد دانشگاه (University Professor)

4️⃣ متخصص کاردرمانی (Occupational Therapist)

5️⃣ مشاور ژنتیک (Genetic Counselor)

6️⃣ مدیر خدمات پزشکی (Medical Services Manager)

7️⃣ تحلیلگر امنیت اطلاعات (Information Security Analyst)

8️⃣ متخصص ریاضی (Mathematician)

9️⃣ تحلیلگر تحقیق‌ در عملیات (Operations Research Analyst)

🔟 دبیر (Actuary)

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

10 مهارتی که در 2019 بر اساس امار لینکدین بیشترین تقاضا را خواهند داشت.
محاسبات ابری، هوش مصنوعی، استدلال تحلیلی و طراحی کاربر محور جز این 10 مورد است.
منبع: اقتصاد انلاین

🌐 @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

🥇 @tiheac
🌐 tihe.ac.ir
☎️ 021-86741 داخلی 120 و 124 و 125

🔆 #فرصت_کارآموزی Big Data شرکت سحاب‌پرداز(نیمبو)

💢 نیمبو یک دوره کارآموزی فشرده‌ است که تابستان امسال برای سومین بار توسط شرکت سحاب پرداز برگزار می‌شود. در این دوره یادگیری متنوعی برای شرکت‌کنندگان در حوزه‌های Big Data و Data Science مبتنی بر داده‌های واقعی فراهم خواهد شد.

دوره کارآموزی فوق در محورهای کلان‌داده، یادگیری ماشین، مهندسی داده، پایگاه‌داده‌های Nosql و توسعه نرم‌افزار در مدت 10 هفته با پرداخت حقوق برای کارآموزان برگزار می‌شود.

اگر علاقه‌مند به ثبت‌نام در این طرح کارآموزی هستید می‌توانید از طریق لینک زیر ثبت‌نام نمایید.

http://nimbo.in

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده

📌 چگونه داده ها کسب و کار را دگرگون می سازند؟ (قسمت اول)

🌐 @datascienceedu | کانال آموزشی علم داده