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: |

The fake Zelenskiy account reached 20,000 followers on Telegram before it was shut down, a remedial action that experts say is all too rare. As such, the SC would like to remind investors to always exercise caution when evaluating investment opportunities, especially those promising unrealistically high returns with little or no risk. Investors should also never deposit money into someone’s personal bank account if instructed. Since its launch in 2013, Telegram has grown from a simple messaging app to a broadcast network. Its user base isn’t as vast as WhatsApp’s, and its broadcast platform is a fraction the size of Twitter, but it’s nonetheless showing its use. While Telegram has been embroiled in controversy for much of its life, it has become a vital source of communication during the invasion of Ukraine. But, if all of this is new to you, let us explain, dear friends, what on Earth a Telegram is meant to be, and why you should, or should not, need to care. "There are a lot of things that Telegram could have been doing this whole time. And they know exactly what they are and they've chosen not to do them. That's why I don't trust them," she said. In February 2014, the Ukrainian people ousted pro-Russian president Viktor Yanukovych, prompting Russia to invade and annex the Crimean peninsula. By the start of April, Pavel Durov had given his notice, with TechCrunch saying at the time that the CEO had resisted pressure to suppress pages criticizing the Russian government.
from us


Telegram Computeronic|کامپیوترونیک
FROM American