💠 پایتون یا R، کدام‌یک در زمینه علم داده‌ عملکرد بهتری دارد؟

👈 زبان مناسب برای علم داده‌ه


🔘 پایتون و R دو زبان برنامه‌نویسی متن‌باز محبوب در حوزه علم داده‌ هستند که در عین متفاوت بودن شباهت‌های زیادی به هم دارند و مزایای قابل توجهی در اختیار متخصصان علم داده‌ قرار می‌دهند. درست است که هر دو زبان کاربران زیادی دارند و به متخصصان در انجام کارها کمک می‌کنند، اما در زمینه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و نوآوری‌های مرتبط با داده‌ها نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند. هر دو زبان برای کارهای علم داده مناسب هستند و قادر هستند در زمینه دستکاری داده‌ها، خودکارسازی، تجزیه‌و‌تحلیل کسب‌و‌کار و کاوش در کلان‌‌داده‌ها مورد استفاده قرار گیرند.
شاید تفاوت اصلی این است که پایتون یک زبان برنامه‌نویسی همه منظوره است که در بسیاری از زمینه‌ها از متن‌کاوی گرفته تا پردازش تصویر و علم داده به برنامه‌نویسان کمک می‌کند، در حالی که R عملکرد عالی در زمینه تجزیه‌و‌تحلیل آماری دارد.
➖➖➖➖➖➖➖
🌐افزایش دانش مالی با پایتون
https://news.1rj.ru/str/pyfinance

بهینه سازی سبد سهام با پایتون

مدرس: علی رئوفی (دکتری اقتصاد مالی)

✅️ ویژگی‌های دوره:

✔️ ۱۵ درصد #تخفیف ویژه تا ۵ اسفند ماه

✔️پرداخت #اقساطی

✔️ ۳۶ ساعت آموزش آنلاین

✔️ اعطای #گواهی حضور

✔️ دسترسی به فیلم ضبط شده دوره

نمونه تدریس
https://news.1rj.ru/str/pyfinance/242

🔴 ظرفیت محدود فقط ۱۰ نفر

برای کسب اطلاعات بیشتر به آیدی زیر پیام دهید.
@abedizohreh

➖➖➖➖➖➖➖➖
https://news.1rj.ru/str/pyfinance

Think AI
Year : (2022)


#کتاب #هوش_مصنوعی
https://news.1rj.ru/str/pyfinance

📘 کتاب از این پس پایتون. (نسخه کامل)
ترجمه و تالیف : سعید خالقی - علیرضا حق نیا.

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.

افزایش دانش مالی با پایتون در تلگرام

https://news.1rj.ru/str/pyfinance

بهبود مهارت اسپیکینگ با هوش‌مصنوعی

این روزا خیلی‌ها دنبال مهاجرت هستن و دنبال گرفتن مدرک ایلتس و تافل. این وبسایت (+) با استفاده از هوش مصنوعی به شما کمک می‌کنه تا مهارت اسپیکینگ رو بهبود بدید.
اینجوری هست که از شما سوالی رو می‌پرسه و بعد پاسخ صوتی شما رو پردازش میکنه، بهت نمره می‌ده و میگه چطور خودت رو بهبود بدی.
مثلا میگه کلمه «good» رو زیاد استفاده کردی و بهتره به جاش از کلمات جایگزین استفاده کنی، یا مثلا فلان جمله رو می‌تونی با ساختار گرامری بهتری بگی.
خلاصه که کلی نیاز شما رو به استاد و کلاس خصوصی و … کم می‌کنه. 😄

به زودی یه وب‌سایت هم برای رایتینگ معرفی میکنم 👇
➖➖➖➖➖➖➖➖
https://news.1rj.ru/str/pyfinance

یادگیری ماشین مانند رابطه جنسی در دبیرستان است.
همه در مورد آن صحبت می‌کنند، تعداد کمی می‌دانند که باید چه کار کنند و فقط معلم شما این کار را در عمل انجام می‌دهد!

اگر تا به حال سعی کرده‌اید مطلبی درباره یادگیری ماشین در اینترنت مطالعه کنید، به احتمال زیاد به دو نوع از منابع برخورد کرده‌اید؛ کتب ضخیم دانشگاهی پر از روابط ریاضی و تئوری، یا کلی گویی‌های افسانه‌ای از هوش مصنوعی، جادوی‌‌‌ #علم_داده و فرصت‌های شغلی آینده.
این فایل یک مقدمه ساده برای کسانی است که می‌خواهند یادگیری ماشین را با یک زبان ساده و به دور از پیچیدگی‌های ریاضیاتی درک کنند. مسائل دنیای واقعی، راه حل‌های عملی، زبان ساده و بدون قضیه‌های سطح بالا از ویژگی‌های این فایل است. چه برنامه نویس باشید و چه مدیر این فایل به کار شما می‌آید.

#پایتون #مالی #اقتصاد #داده_کاوی #خوشه_بندی
#python #Machine_learning #Data_mining

➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مفاهیم مالی در پایتون
https://news.1rj.ru/str/pyfinance

«دروغ هرچه بزرگ‌تر، قابل باورتر»

این را گوبلز می‌گفت؛ وزیر تبلیغات و اطلاع‌رسانی هیتلر. تاکتیکی که فاشیست‌های آلمانی را سال‌ها بر مدار قدرت حفظ کرد. قدرتی که البته دولت مستعجل بود! گوبلز رفت، هیتلر هم. ترفند شیطانی آنها اما برای فریب افکار عمومی در میان صفحات تاریخ باقی ماند.
دار و دسته هیتلر به تاریخ پیوست؛ تفکرات فاشیستی اما هم‌چنان باقی است. گروهک‌هایی که در هر جامعه ناخودآگاه با الهامات و آموزه‌های گوبلز تئوریسین تبلیغات آلمان نازی در حال فعالیتند. کسانی که برای کسب قدرت و ثروت دستاویزی بهتر از انتشار اکاذیب و بزرگنمایی دستاوردها پیدا نمی‌کنند.
پ‌ن: ۱۸ سال معادل ۶۵۷۰ روز است.
#معاملات_الگوریتمی #پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مفاهیم مالی در پایتون
https://news.1rj.ru/str/pyfinance

پارادوکس سیمپسون؛
اجازه ندهید داده‌ها شما را فریب دهند.

پارادوکس سیمپسون(Simpson’s Paradox)، پدیده‌ای است که در آن روند خاصی در گروه‌های مختلف داده مشاهده می‌شود، اما با ترکیب گروه‌ها روند معکوس می‌شود! شناخت این پارادوکس برای درک دقیق داده‌ها و اجتناب از آمارهای گمراه کننده مهم است.
به ویدئوی فوق توجه کنید که چگونه همبستگی درون گروه‌ها مثبت است اما وقتی گروه‌ها با هم ترکیب می‌شوند همبستگی منفی می‌شود.

#علم_داده #مدلسازی #پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مفاهیم مالی در پایتون
https://news.1rj.ru/str/pyfinance

🔴دوره جامع معاملات الگوریتمی با پایتون

🔴سومین دوره متوالی

✅ تخفیف: ۲۵ درصد و پرداخت اقساطی

با اعطای مدرک پایان دوره

طول دوره: ۹۰ ساعت
(پایتون/یادگیری‌ماشین/معاملات‌الگوریتمی)

مدرس: علی رئوفی- دکتری اقتصاد مالی

نحوه برگزاری: آنلاین و #حضوری
دریافت ویدئو دوره به صورت #مادام‌العمر

پیش نیاز ندارد و از صفر شروع می‌شود.

برای کسب اطلاعات بیشتر و دریافت سرفصل‌ها به آیدی تلگرامی @abedizohreh پیام ارسال فرمایید.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🌐افزایش دانش مالی با پایتون در تلگرام
https://news.1rj.ru/str/pyfinance
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مفاهیم مالی با زبانی ساده در اینستاگرام
https://instagram.com/ecoraoofi
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مفاهیم مالی با زبانی ساده در تلگرام
https://telegram.me/ecoraoofi

کتاب بسیار مفید داده کاوی. (نسخه کامل)
مولف : ران زاچارسکی
مترجم : مسعود کاویانی



https://news.1rj.ru/str/pyfinance

#نمونه_تدریس

🔴سومین دوره معاملات الگوریتمی با پایتون

با اعطای مدرک پایان دوره

طول دوره: ۹۰ ساعت
(پایتون/یادگیری‌ماشین/معاملات‌الگوریتمی)

مدرس: علی رئوفی- دکتری اقتصاد مالی

نحوه برگزاری: آنلاین و #حضوری
دریافت ویدئو دوره به صورت #مادام‌العمر

پیش نیاز ندارد و از صفر شروع می‌شود.

برای کسب اطلاعات بیشتر و دریافت سرفصل‌ها به آیدی تلگرامی @data_vest پیام ارسال فرمایید.

https://news.1rj.ru/str/pyfinance

باز هم شاهکار هوش‌مصنوعی!

فقط کافیه لینک یک ویدئوی طولانی رو به هوش‌مصنوعی solidpoint بدید تا خلاصه ویدئو رو براتون بگه!
مثلا یک ویدئوی ۲ ساعته رو خیلی سریع براتون خلاصه میکنه و در چند پاراگراف توضیح می‌ده! 😄
از سایت زیر می‌تونید به این ابزار دسترسی داشته باشید:
https://www.solidpoint.ai

➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مفاهیم مالی در پایتون
https://news.1rj.ru/str/pyfinance

📝آنالیز قرار عاشقانه با هوش‌مصنوعی!

مهندسان دانشگاه سی نسیاتی مقاله‌ای ارائه دادند که نشان می‌دهد هوش مصنوعی می‌تواند با محاسبه تعریق، الگوهای تنفس و ضربان قلب فرد به او بگوید قرار عاشقانه‌اش چقدر خوب بوده است.

این مطالعه که اولین در نوع خود است، بر اساس علائم حیاتی به شما می‌گوید آیا این دیدار برایتان حوصله‌‌سربر بوده است یا خیر.
@pyfinance
در این تحقیق به ۱۶ جفت شرکت‌کننده چهار موضوع برای گفت‌وگو داده شد. یک مکالمه مثبت درباره موضوعی که هر دو با خوشحالی با آن موافق بودند، یک مکالمه درباره موضوعی که با ناراحتی با آن مخالف بودند و دو موضوع قابل‌بحث که هر کدام می‌توانست بحث را هدایت کند.

هوش مصنوعی قادر بود این چهار سناریو مکالمه را با دقت ۷۵ درصد تشخیص دهد (حتی زمانی که مکالمه مجازی و از طریق برنامه زوم انجام می‌شد) نتایج این تحقیق بر پدیده‌ای به نام «انطباق فیزیولوژیکی» متکی است که می‌تواند نشان دهد افراد چقدر در گفت‌وگو مشارکت دارند و چگونه ضربان قلب، ضرباهنگ تنفس و تعریق آن‌ها هم‌تراز است. به گفته ایمان چاترجی، محقق اصلی این مطالعه، این پدیده احتمالا بخشی از سازگاری تکاملی است.

افراز جامع الگوریتم‌های یادگیری ماشین!

در تصویر فوق بیش از ۴۰ الگوریتم مطرح یادگیری ماشین در ۱۱ دسته معرفی شده است. انتخاب دقیق و متنوع الگوریتم‌ها در پروژه‌‌های عملیاتی علوم داده یکی از وظایف کلیدی مدیرپروژه و متخصص ارشد علم داده است.

@pyfinance

🔴 تفاوت یادگیری ماشین و علم داده؟!

یادگیری ماشین و علم داده دو اصطلاحی هستند که اغلب به جای هم استفاده می‌شوند، اما در واقع به چیزهای متفاوتی اشاره می‌کنند. در این مقاله به بررسی تفاوت‌های این دو رشته می‌پردازیم.

علم داده حوزه وسیعی است که مجموعه‌ای از فعالیت‌های مرتبط با جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها را در بر می‌گیرد. این حوزه شامل استفاده از روش‌ها و ابزارهای آماری برای استخراج بینش از داده‌ها و تصمیم‌گیری آگاهانه است. دانشمندان داده با مجموعه داده‌های بزرگ کار می‌کنند و از تکنیک‌هایی مانند داده کاوی، مدل‌سازی پیش‌بینی و تجسم برای کشف الگوها و روندها در داده‌ها استفاده می‌کنند.

از سوی دیگر، یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از علم داده است که به طور خاص بر روی ساخت الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین به گونه‌ای طراحی شده‌اند که به طور خودکار عملکرد خود را در طول زمان با یادگیری از ورودی‌های داده جدید بهبود می‌بخشند. این امر آن‌ها را به ویژه برای کارهایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی مفید می‌کند.

یکی از تفاوت‌های بین یادگیری ماشین و علم داده این است که یادگیری ماشین ابزاری است که می‌تواند در حوزه وسیع‌تر علم داده استفاده شود. دانشمندان داده ممکن است هنگام کار با مجموعه داده‌های بزرگ از الگوریتم‌های یادگیری ماشین به عنوان بخشی از جعبه ابزار خود استفاده کنند، اما ممکن است از ابزارهای دیگری نیز استفاده کنند.

یکی دیگر از تفاوت‌های کلیدی بین یادگیری ماشین و علم داده، سطح تخصص فنی مورد نیاز است. در حالی که هر دو حوزه به یک پایه قوی در آمار و زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون یا R نیاز دارند، یادگیری ماشین به دانش بیشتری از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های تخصصی مانند شبکه‌های عصبی یا درخت تصمیم نیاز دارد.

در نتیجه، در حالی که یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از علم داده است که به طور خاص بر روی ساخت الگوریتم‌هایی تمرکز می‌کند که می توانند از ورودی‌های داده در طول زمان یاد بگیرند، علم داده طیف وسیع‌تری از فعالیت‌های مربوط به جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مجموعه داده‌های بزرگ را در بر می‌گیرد. هر دو زمینه به تخصص فنی در آمار و زبان‌های برنامه‌نویسی نیاز دارند، اما در زمینه‌های تمرکز خاص خود متفاوت هستند.

🔺 این پست رو ChatGPT نوشته!

@pyfinance

Coming soon…!

انتشار اکسل اطلاعات بیش از ۶۰ هزار آگهی فروش ملک در شهر تهران از سایت دیوار

آپدیت: هفته منتهی به ۱۶ اسفند ۱۴۰۱

این اطلاعات شامل:
- منطقه
- مساحت
- سال ساخت
- تعداد اتاق
- وجود پارکینگ، انباری و آسانسور
- قیمت

@pyfiance

برای دریافت این داده‌ها از کتابخانه scrapy در #پایتون استفاده شده است.

نمونه این اطلاعات را می‌توانند در این پست (+) ببینید.

در حال حاضر داده‌ها در حال استخراج است و فردا منتشر خواهد شد.

هوش مصنوعی؛ قدرت سیاسی آینده!

طی بررسی صورت گرفته توسط موسسه statista، شرکت‌های چینی طی سال‌های 2017 الی 2021 پیشگام در ثبت اختراع در حوزه هوش مصنوعی بوده‌اند. شرکت‌های آمریکایی در رتبه‌های بعدی قرار دارند.

توسعه هوش مصنوعی الزام حرکت به سمت حکمرانی دیجیتال و حکمرانی خوب (Good governance) است. امری که تاخیر در حرکت به سمت آن کشور را به عواقب منفی بسیاری متوجه خواهد کرد.
پ‌ن: به تصویر دقت کنید که شرکت‌های چینی با چه سرعتی هوش مصنوعی را در کمپانی‌ها توسعه داده‌اند و از کجا به کجا رسیده‌اند! به عبارتی علاوه بر جایگاه فعلی مسیر طی شده هم مهم است.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مفاهیم مالی در پایتون
https://news.1rj.ru/str/pyfinance

کاربرد یادگیری ماشین در حوزه‌ی اقتصاد

یادگیری ماشین کاربردهای زیادی در زمینه اقتصاد دارد، از جمله:

🟢تحلیل و پیش بینی مالی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های مالی و پیش بینی قیمت سهام، نرخ بهره و سایر شاخص‌های اقتصادی استفاده کرد. این کار می‌تواند به سرمایه گذاران و موسسات مالی کمک کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

🟠تشخیص تقلب: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای شناسایی فعالیت‌های متقلبانه در تراکنش‌های مالی، مانند کلاهبرداری از کارت اعتباری یا پولشویی استفاده کرد. با تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابع متعدد، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهایی را شناسایی کنند که تقلب بالقوه را نشان می‌دهند و به مقامات در زمان واقعی هشدار دهند.

🔵بخش‌بندی و هدف‌گذاری مشتری: الگوریتم‌های یادگیری ماشین همچنین می توانند برای تقسیم بندی مشتریان بر اساس رفتار و ترجیحات آن‌ها و هدف قرار دادن آن‌ها با پیام‌های بازاریابی شخصی استفاده شوند. به این شکل تعامل و حفظ مشتری را بهبود می‌یابد.

🔴بهینه‌سازی قیمت: الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای بهینه سازی قیمت‌ها بر اساس عرضه و تقاضا استفاده می‌شوند. با تجزیه و تحلیل داده‌های سیستم‌های فروش و موجودی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا قیمت‌هایی را تعیین کنند که درآمدشان را به حداکثر برساند.

🟠پیش‌بینی اقتصادی: الگوریتم های یادگیری ماشین را می توان برای پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی مانند تولید ناخالص داخلی، تورم و نرخ بیکاری استفاده کرد که می‌تواند به دولت ها و سیاست‌گذاران کمک کند تا در مورد سیاست‌های اقتصادی تصمیم‌گیری آگاهانه داشته باشند.

🟢ارزیابی ریسک: می‌توان از یادگیری ماشین برای ارزیابی ریسک در بازارهای مالی و شناسایی حوزه‌های بی‌ثبات با ریسک بالا استفاده کرد. این می‌تواند به سرمایه گذاران و موسسات مالی کمک کند تا ریسک را به طور موثرتری مدیریت کنند.

به طور کلی، یادگیری ماشین این پتانسیل را دارد که بسیاری از جنبه‌های اقتصاد، از تحلیل و پیش‌بینی مالی تا تقسیم‌بندی و هدف‌گیری مشتری و ارزیابی ریسک را تغییر دهد. با تجزیه و تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به کسب‌وکارها و دولت‌ها در تصمیم‌گیری بهتر و بهبود عملکرد کلی کمک کنند.

🔺 این پست رو #ChatGPT نوشته!

@pyfiance

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیه؟

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دو مفهوم مرتبط اما متمایز هستند. به طور خلاصه، یادگیری ماشین به استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری اشاره دارد تا ماشین‌ها را قادر به یادگیری از داده‌ها و بهبود عملکرد خود در یک کار معین کند، در حالی که یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که شامل استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری از داده‌ها و انجام وظایف پیچیده.

در اینجا چند تفاوت کلیدی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را بررسی می‌کنیم:

🟢پیچیدگی الگوریتم: الگوریتم‌های یادگیری ماشین معمولاً ساده‌تر از الگوریتم‌های یادگیری عمیق هستند که شامل شبکه‌های عصبی مصنوعی پیچیده‌تر هستند.

🟠مهندسی ویژگی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین اغلب به مهندسی ویژگی نیاز دارند که شامل انتخاب و تبدیل ویژگی‌های مرتبط در داده‌ها برای بهبود عملکرد است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند به طور خودکار ویژگی‌های مرتبط را از داده‌های خام بیاموزند و نیاز به مهندسی ویژگی‌ها را کاهش دهند.

🔵الزامات داده: الگوریتم های یادگیری عمیق به مقادیر زیادی داده آموزشی برای یادگیری ویژگی‌های پیچیده نیاز دارند، در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین ممکن است با مجموعه داده‌های کوچکتر عملکرد خوبی داشته باشند.

🔴عملکرد: الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند از الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی در کارهای پیچیده مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی بهتر عمل کنند، اما ممکن است برای کارهای ساده‌تر ضروری نباشند.

🟢الزامات محاسباتی: الگوریتم‌های یادگیری عمیق به منابع محاسباتی قابل توجهی مانند GPU های قدرتمند برای آموزش شبکه‌های عصبی پیچیده نیاز دارند، در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی ممکن است از نظر محاسباتی ساده‌تر باشند.

به طور خلاصه، یادگیری ماشین شامل استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری برای توانمندسازی ماشین‌ها برای یادگیری از داده‌ها است، در حالی که یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که شامل استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری از داده‌ها و انجام وظایف پیچیده است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند از الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی در کارهای پیچیده بهتر عمل کنند، اما به منابع محاسباتی بیشتر و مجموعه داده‌های بزرگ‌تری نیاز دارند.


🔺این پست رو #ChatGPT نوشته!

@pyfinance

پروسه توسعه یک الگوریتم معاملاتی
Process of developing a trading algorithm

آیا علاقه‌مند به آموزش‌های بیشتر در حوزه #معاملات_الگوریتمی هستید؟

@pyfinance

دوستان علاقه‌مند جهت همکاری و چاپ مقاله در شماره ویژه مجله Mathematics با IF:2.6 به بنده پیام ارسال بفرمایند.
@raoofiali