Telegram Group & Telegram Channel
🔰 چگونه در سال 2025 دانشمند داده شویم؟

👨🏻‍💻 اگر می خواهید در علم داده حرفه ای شوید، این مسیر را دنبال کنید! من یک نقشه راه کامل با بهترین منابع رایگان آماده کرده ام که در آن می توانید مهارت های ضروری در این زمینه را بیاموزید.


🔢 مرحله 1: ریاضیات و آمار خود را تقویت کنید!

✏️ اساس یادگیری علم داده ریاضیات، جبر خطی، آمار و احتمال است. موضوعاتی که باید به آنها تسلط داشته باشید:

جبر خطی: ماتریس ها، بردارها، مقادیر ویژه.

🔗 دوره: MIT 18.06 جبر خطی


حساب دیفرانسیل و انتگرال: مشتق، انتگرال، بهینه سازی.

🔗 درس: حسابان تک متغیری MIT


آمار و احتمال: قضیه بیز، آزمون فرضیه.

🔗 درس: آمار 110



🔢 مرحله 2: کدنویسی را یاد بگیرید.

✏️ پایتون را یاد بگیرید و در کدنویسی مهارت پیدا کنید. مهمترین موضوعاتی که باید به آنها تسلط داشته باشید عبارتند از:

پایتون: کتابخانه‌های Pandas، NumPy، Matplotlib

🔗 دوره: FreeCodeCamp دوره پایتون

زبان SQL: دستورات پیوستن، توابع پنجره، بهینه سازی پرس و جو.

🔗 دوره: دوره SQL استانفورد

ساختارها و الگوریتم های داده: آرایه ها، لیست های پیوندی، درختان.

🔗 دوره: MIT مقدمه ای بر الگوریتم ها



🔢 مرحله 3: داده ها را تمیز و تجسم کنید

✏️ یاد بگیرید که چگونه داده ها را پردازش و پاک کنید و سپس یک داستان جذاب از آن بسازید!

پاکسازی داده ها: کار با مقادیر از دست رفته و تشخیص نقاط پرت.

🔗 دوره: پاکسازی اطلاعات

تجسم داده ها: Matplotlib، Seaborn، Tableau

🔗 دوره: آموزش تصویرسازی داده ها



🔢 مرحله 4: یادگیری ماشینی را یاد بگیرید

✏️ زمان ورود به دنیای هیجان انگیز یادگیری ماشین فرا رسیده است! شما باید این موضوعات را بدانید:

یادگیری تحت نظارت: رگرسیون، طبقه بندی.

یادگیری بدون نظارت: خوشه بندی، PCA، تشخیص ناهنجاری.

یادگیری عمیق: شبکه های عصبی، CNN، RNN


🔗 دوره: CS229: یادگیری ماشینی



🔢 مرحله 5: کار با داده های بزرگ و فناوری های ابری

✏️ اگر می خواهید در دنیای واقعی کار کنید، باید بدانید که چگونه با Big Data و رایانش ابری کار کنید.

ابزارهای کلان داده: Hadoop، Spark، Dask

پلتفرم های ابری: AWS، GCP، Azure

🔗 رشته: مهندسی داده



🔢 مرحله 6: پروژه های واقعی را انجام دهید!

✏️ تئوری بس است، وقت آن است که کدنویسی را دریافت کنید! پروژه های واقعی را انجام دهید و یک پورتفولیوی قوی بسازید.

مسابقات Kaggle: حل چالش های دنیای واقعی

پروژه های End-to-End: جمع آوری داده ها، مدل سازی، پیاده سازی.

GitHub: پروژه های خود را در GitHub منتشر کنید.

🔗 پلت فرم: Kaggle🔗 پلتفرم: ods.ai



🔢 مرحله 7: آموزش MLO ها و استقرار مدل ها

✏️ یادگیری ماشین فقط ساختن یک مدل نیست! شما باید نحوه استقرار و نظارت بر یک مدل را بیاموزید.

آموزش MLOps: نسخه سازی مدل، نظارت، آموزش مجدد مدل.

مدل های استقرار: Flask، FastAPI، Docker

🔗 دوره: دوره MLOps استنفورد



🔢 مرحله 8: به روز بمانید و شبکه کنید

✏️ علم داده هر روز در حال تغییر است، بنابراین لازم است هر روز خود را به روز کنید و به طور منظم با افراد مجرب و متخصص در این زمینه در تماس باشید.

مقالات علمی را بخوانید: arXiv، Google Scholar


✅️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/Computeronic/4975
Create:
Last Update:

🔰 چگونه در سال 2025 دانشمند داده شویم؟

👨🏻‍💻 اگر می خواهید در علم داده حرفه ای شوید، این مسیر را دنبال کنید! من یک نقشه راه کامل با بهترین منابع رایگان آماده کرده ام که در آن می توانید مهارت های ضروری در این زمینه را بیاموزید.


🔢 مرحله 1: ریاضیات و آمار خود را تقویت کنید!

✏️ اساس یادگیری علم داده ریاضیات، جبر خطی، آمار و احتمال است. موضوعاتی که باید به آنها تسلط داشته باشید:

جبر خطی: ماتریس ها، بردارها، مقادیر ویژه.

🔗 دوره: MIT 18.06 جبر خطی


حساب دیفرانسیل و انتگرال: مشتق، انتگرال، بهینه سازی.

🔗 درس: حسابان تک متغیری MIT


آمار و احتمال: قضیه بیز، آزمون فرضیه.

🔗 درس: آمار 110



🔢 مرحله 2: کدنویسی را یاد بگیرید.

✏️ پایتون را یاد بگیرید و در کدنویسی مهارت پیدا کنید. مهمترین موضوعاتی که باید به آنها تسلط داشته باشید عبارتند از:

پایتون: کتابخانه‌های Pandas، NumPy، Matplotlib

🔗 دوره: FreeCodeCamp دوره پایتون

زبان SQL: دستورات پیوستن، توابع پنجره، بهینه سازی پرس و جو.

🔗 دوره: دوره SQL استانفورد

ساختارها و الگوریتم های داده: آرایه ها، لیست های پیوندی، درختان.

🔗 دوره: MIT مقدمه ای بر الگوریتم ها



🔢 مرحله 3: داده ها را تمیز و تجسم کنید

✏️ یاد بگیرید که چگونه داده ها را پردازش و پاک کنید و سپس یک داستان جذاب از آن بسازید!

پاکسازی داده ها: کار با مقادیر از دست رفته و تشخیص نقاط پرت.

🔗 دوره: پاکسازی اطلاعات

تجسم داده ها: Matplotlib، Seaborn، Tableau

🔗 دوره: آموزش تصویرسازی داده ها



🔢 مرحله 4: یادگیری ماشینی را یاد بگیرید

✏️ زمان ورود به دنیای هیجان انگیز یادگیری ماشین فرا رسیده است! شما باید این موضوعات را بدانید:

یادگیری تحت نظارت: رگرسیون، طبقه بندی.

یادگیری بدون نظارت: خوشه بندی، PCA، تشخیص ناهنجاری.

یادگیری عمیق: شبکه های عصبی، CNN، RNN


🔗 دوره: CS229: یادگیری ماشینی



🔢 مرحله 5: کار با داده های بزرگ و فناوری های ابری

✏️ اگر می خواهید در دنیای واقعی کار کنید، باید بدانید که چگونه با Big Data و رایانش ابری کار کنید.

ابزارهای کلان داده: Hadoop، Spark، Dask

پلتفرم های ابری: AWS، GCP، Azure

🔗 رشته: مهندسی داده



🔢 مرحله 6: پروژه های واقعی را انجام دهید!

✏️ تئوری بس است، وقت آن است که کدنویسی را دریافت کنید! پروژه های واقعی را انجام دهید و یک پورتفولیوی قوی بسازید.

مسابقات Kaggle: حل چالش های دنیای واقعی

پروژه های End-to-End: جمع آوری داده ها، مدل سازی، پیاده سازی.

GitHub: پروژه های خود را در GitHub منتشر کنید.

🔗 پلت فرم: Kaggle🔗 پلتفرم: ods.ai



🔢 مرحله 7: آموزش MLO ها و استقرار مدل ها

✏️ یادگیری ماشین فقط ساختن یک مدل نیست! شما باید نحوه استقرار و نظارت بر یک مدل را بیاموزید.

آموزش MLOps: نسخه سازی مدل، نظارت، آموزش مجدد مدل.

مدل های استقرار: Flask، FastAPI، Docker

🔗 دوره: دوره MLOps استنفورد



🔢 مرحله 8: به روز بمانید و شبکه کنید

✏️ علم داده هر روز در حال تغییر است، بنابراین لازم است هر روز خود را به روز کنید و به طور منظم با افراد مجرب و متخصص در این زمینه در تماس باشید.

مقالات علمی را بخوانید: arXiv، Google Scholar


✅️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

BY Computeronic|کامپیوترونیک


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/Computeronic/4975

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

In a statement, the regulator said the search and seizure operation was carried out against seven individuals and one corporate entity at multiple locations in Ahmedabad and Bhavnagar in Gujarat, Neemuch in Madhya Pradesh, Delhi, and Mumbai. "There is a significant risk of insider threat or hacking of Telegram systems that could expose all of these chats to the Russian government," said Eva Galperin with the Electronic Frontier Foundation, which has called for Telegram to improve its privacy practices. Friday’s performance was part of a larger shift. For the week, the Dow, S&P 500 and Nasdaq fell 2%, 2.9%, and 3.5%, respectively. Asked about its stance on disinformation, Telegram spokesperson Remi Vaughn told AFP: "As noted by our CEO, the sheer volume of information being shared on channels makes it extremely difficult to verify, so it's important that users double-check what they read." The War on Fakes channel has repeatedly attempted to push conspiracies that footage from Ukraine is somehow being falsified. One post on the channel from February 24 claimed without evidence that a widely viewed photo of a Ukrainian woman injured in an airstrike in the city of Chuhuiv was doctored and that the woman was seen in a different photo days later without injuries. The post, which has over 600,000 views, also baselessly claimed that the woman's blood was actually makeup or grape juice.
from us


Telegram Computeronic|کامپیوترونیک
FROM American