🔎کاوشی در موارد کاربرد یادگیری ماشین

#یادگیری_ماشین با ترکیب آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر، الگوریتم‌هایی را توسعه می‌دهد که می‌توانند الگوها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیق انجام دهند. انواع مختلف آن شامل یادگیری با نظارت، بدون نظارت و یادگیری تقویتی است که هر کدام کاربردهای متفاوتی دارند.

اگر می‌خواهید از قدرت #هوش_مصنوعی در تحلیل داده و تحقیقات خود بهره‌مند شوید، یادگیری ماشین مهم‌ترین چیزی است که به آن نیاز دارید.
دوره جامع «یادگیری ماشین با پایتون» از مبانی یادگیری ماشین آغاز می‌شود و گام‌ به گام تا مباحث پیچیده‌تری مثل یادگیری گروهی، کاهش ابعاد داده و شبکه‌های عصبی پیش ‌می‌رود. در این دوره آموزشی تمامی مباحث با رویکردی عملیاتی آموزش داده خواهند شد و تمامی مفاهیم و روش‌های دوره با پردازش داده‌های واقعی در محیط #پایتون پیاده‌سازی خواهند شد.

🙂 کد تخفیف 30% برای پرداخت کامل: Fvxp30
🙂 کد تخفیف 20% برای پرداخت قسطی: VxpF20

💎 اعتبار کدهای تخفیف تا ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۴

🔗 لینک ثبت نام:

d-learn.ir/mlpy

تماس:
📱 www.tgoop.com/dlearnsup
📞 02188349244
📲 09103209837

@dlearn_ir

🔤 نمونه‌ای از استخراج داده از وب با روش API Interception

در این ویدئو، مجید پورکاشانی اطلاعات سایت بورسی کدال را با روش API Interception استخراج می‌کند و این فرایند را مرحله به مرحله آموزش می‌دهید.

🔸🔸🔸🔸

اگر علاقه‌مند به یادگیری گام به گام و پروژه‌محور وب‌اسکرپینگ هستید، کامل‌ترین دوره آموزشی استخراج داده از وب پیش روی شما است.


🙂 کد تخفیف 30% برای پرداخت کامل: Fvxp30
🙂 کد تخفیف 20% برای پرداخت قسطی: VxpF20

⭐ اعتبار کدهای تخفیف تا ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۴

🔗 لینک ثبت نام:
d-learn.ir/wbsp

تماس:
📱 www.tgoop.com/dlearnsup
📞 02188349244
📲 09103209837

@dlearn_ir

🔸 داده‌های طرح نمونه‌گیری هزینه و درآمد خانوار مرکز آمار ایران (۱۴۰۲)

▫ مرکز آمار ایران هر سال با پرسش‌و‌پاسخ از حدود ۴۰ هزار خانوار که با نمونه‌گیری آماری و به صورت تصادفی از کل کشور انتخاب می‌شوند، داده‌های ارزشمندی درباره درآمدها و هزینه‌های آنان فراهم می‌کند.

📝 طرح درآمد و هزینه خانوار یکی از مهم‌ترین منابع داده برای تحلیل‌های اقتصادی، اجتماعی، سیاست‌گذاری عمومی و تحقیقات بازار است و اطلاعات متنوعی درباره خانوار مانند ویژگی‌های محل سکونت، سن، جنسیت، تحصیلات، وضعیت اشتغال اعضای خانوار و جزیئات درآمدی و هزینه‌ای آنان را در بر می‌گیرد.

✍️ این داده با کوشش محمدامین اخوت علویان از جداول مختلف مرکز آمار، پردازش و تجمیع شده و در یک جدول یکپارچه در وبسایت مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه برای دانلود در دسترس است:

🔗 d-learn.ir/iran-hbs-1402

دسترسی به داده‌های دیگر:
🧑‍💻 d-learn.ir/data

@dlearn_ir

🧑‍💻وبینار #مسیر_شغلی تحلیل داده و مهندسی داده؛
و آینده آن‌ها در دوره رشد هوش مصنوعی (#رایگان)

#تحلیلگر_داده و #مهندس_داده دو موقعیت شغلی محبوب در یک دهه اخیر بوده‌اند و که با دسترسی هرچه بیشتر به داده‌ها نقش به‌سزایی در ارزش‌افرینی با بهره‌برداری از آن‌ها ایفا کرده‌اند. اما به نظر می‌رسد با برآمدن #هوش_مصنوعی، این دو موقعیت شغلی نیز تغییراتی را تجربه می‌کنند.

به عنوان نمونه و تا پیش از این، معمولا بخش زیادی از زمان یک مهندس داده و همینطور تحلیلگر داده صرف پالایش داده و اطمینان از کیفیت آن می‌شده، اما احتمالا این فرایند و بسیاری از وظایف زمان‌بر و پرتکرارِ شبیه به آن، به هوش مصنوعی مولد یا Agentها واگذار می‌شوند. از طرف دیگر استفاده گسترده از انواع تکنولوژی‌ها و ابزارهای دیجیتال، سرعت تولید داده را هم بیشتر کرده است. به علاوه، هوش مصنوعی نیز همواره فزاینده‌ای نیازمند داده با کیفیت برای رشد و توسعه خود است.

این پویایی و دینامیسم احتمالا تقاضا برای تحلیل داده را افزایش خواهد داد و به همین خاطر بعید به نظر می‌رسد مشاغلی مانند تحلیلگر داده و مهندس داده با تهدید وجودی مواجه شوند. اما احتمالا نوع کارشان تفاوت‌های چشم‌گیری با گذشته خواهد داشت.
به عنوان نمونه، تحلیلگر و مهندس داده اگرچه با اصول کدنویسی صحیح آشنا هستند، اما بیشتر از آنکه کدنویسی کنند، پرامپت‌نویسی می‌کنند و باقی وقتشان را صرف امور سطح بالاتری مثل طراحی، نظارت و ارزیابی می‌کنند.

عناوین ارائه

🔸 تحولات بازار کار تحلیل داده و مهندسی داده با رشد هوش مصنوعی مولد
🔸 بهترین نقاط شروع برای ورود به بازار کار تحلیل داده و مهندسی داده
🔸 ابزارها، کتابخانه‌ها و دیگر مهارت‌های برنامه‌نویسی مورد نیاز
🔸 اهمیت پرامپت‌نویسی درست در تحلیل و مهندسی داده
🔸 نگاهی به وظایف تحلیلگر و مهندس داده تحلیل تحولات آتی این مشاغل
🔸 پرسش و پاسخ

🎓 حسام محمدحسینی | مدیر ارشد مهندسی داده و پلتفرم مدیریت ارزش مشتری (CVM) در ایرانسل، سابقه مدیریت محصول در پلتفرم کلان‌داده دیجیکالا و مدیر ارشد اسبق عملکرد شبکه در ایرانسل؛ کارشناسی مهندسی برق از دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی و کارشناسی ارشد مخابرات سیستم از دانشگاه تربیت مدرس

در پایان وبینار دوره «پردازش بهینه داده با کتابخانه‌های pandas و polars در پایتون» نیز به عنوان نقطه شروع برای یادگیری بخش مهمی از مهارت‌های مورد نیاز در حوزه‌های تحلیل و مهندسی داده به علاقه‌مندان معرفی خواهد شد و به سوالات شرکت‌کنندگان درباره دوره نیز پاسخ داده خواهد شد.

🗓 یکشنبه ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۴
⌚️ ساعت ۱۸:۳۰ تا ۱۹:۳۰

🔗 لینک ثبت‌نام در وبینار :
👆 d-learn.ir/crdn

تماس:
📱 www.tgoop.com/dlearnsup
📞 02188349244
📲 09103209837

@dlearn_ir

🔴#آخرین_فرصت برای ثبت نام در ددره‌های آموزشی #هوش_مصنوعی و #توسعه_کسب‌کار در مدرسه دقیقه:

🔵 استفاده از هوش مصنوعی در زندگی حرفه‌ای

⏳ شروع از ۱۸ اردیبهشت ۱۴۰۴
⏰ ساعت ۹:۳۰ تا ۱۳:۰۰
💡سطح: مقدماتی

🙂 ثبت نام:
d-learn.ir/ai4p


🔵 مدیریت محصول

⏳ شروع از ۱۸ اردیبهشت ۱۴۰۴
⏰ ساعت ۹:۳۰ تا ۱۳:۰۰
💡سطح: مقدماتی


🙂 ثبت نام:
d-learn.ir/pdmn


🚨 افزایش بهره‌وری و رشد با یادگیری مهارت‌های جدید در بهار ۱۴۰۴

⭐ پرداخت یکجا با 30% تخفیف: Fvxp30
⭐ پرداخت قسطی با 20% تخفیف: VxpF20

🚨تماس:
www.tgoop.com/dlearnsup
02188349244
09103209837

@dlearn_ir

🔈وبینار مسیر شغلی مدیریت محصول و نگاهی به ظرفیت‌های استفاده از هوش مصنوعی در آن (رایگان)

مدیریت محصول یکی از جذاب‌ترین، پویا‌ترین و در عین حال پرچالش‌ترین مسیرهای شغلی در دنیای فناوری است. طبق گزارش شغلی 1404 جاب‌ویژن، مدیریت محصول پردرآمدترین شغل ۱۴۰۴ و سال‌های پیش از این بوده است.
مدیر محصول، معمار تجربه کاربر، هماهنگ‌کننده تیم‌های فنی و تجاری، و راهبر مسیر رشد محصول است. این نقش نیازمند مهارتی میان‌رشته‌ای‌ست؛ کسی که هم بازار را می‌فهمد، هم زبان توسعه‌دهنده را، و هم با نگاه استراتژیک، تصمیم‌هایی دقیق و مبتنی بر داده می‌گیرد.

در این وبینار قصد داریم تصویری روشن و کاربردی از مسیر شغلی مدیر محصول ارائه دهیم. در این وبینار وظایف و مسئولیت‌های مدیر محصول را بر خواهیم شمرد به مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به این مسیر شغلی اشاره خواهیم کرد. علاوه بر این تغییرات و چشم‌اندازهایی که هوش مصنوعی بر این شغل می‌گذارد را مرور می‌کنیم.

💡 عناوین ارائه:
🔸 این وبینار در ۳ بخش ارائه می‌شود؛
بخش اول مفاهیم اساسی مانند تحلیل نیاز کاربر، طراحی ارزش پیشنهادی، اولویت‌بندی ویژگی‌ها، مدیریت نقشه راه، آزمون‌های A/B و تفاوت نقش مدیر محصول با سایر نقش‌ها را پوشش می‌دهد.
🔸 بخش دوم مسیر شغلی از مدیر محصول آغازگر تا مدیر ارشد را بررسی می‌کند و به ویژگی‌های رزومه‌های موفق می‌پردازد.
🔸  بخش سوم به آینده این شغل در عصر هوش مصنوعی اختصاص دارد و نشان می‌دهد چگونه هوش مصنوعی در تحلیل داده، توسعه ویژگی‌ها و تصمیم‌گیری‌های محصول نقش ایفا می‌کند.
و در نهایت به  سوالات شرکت‌کنندگان درباره  پاسخ داده خواهد شد.
توضیحات بیشتر در لینک ثبت‌نام در دسترس است.

🎓  امیرخسرو بهادری | مدیر محصول شرکت استرالیایی Dirodi، مدیـر سـابق در تیم‌های برنامه‌ریزی و تحقیقات بازار پاکشوما، BAT و هولدینگ کوبل‌دارو، فارغ‌التحصیل کارشناسی ارشد مهندسی صنایع از دانشگاه صنعتی شریف

در پایان وبینار دوره «مدیریت محصول»  نیز به عنوان نقطه شروع برای یادگیری این مهارت تخصصی جذاب به علاقه‌مندان معرفی خواهد شد و به سوالات شرکت‌کنندگان درباره دوره نیز پاسخ داده خواهد شد.

🗓 سه‌شنبه ۱۶ اردیبهشت ۱۴۰۴
⌚️ ساعت ۱۹:۳۰ تا ۲۰:۳۰

🔗 لینک ثبت‌نام در وبینار :
👆 d-learn.ir/crpd

تماس:
📱 www.tgoop.com/dlearnsup
📞 02188349244
📲 09103209837

@dlearn_ir

🔸 مسیر شغلی تحلیلگر و مهندس داده؛ همچنان محبوب و رو به رشد در بازار کار

مهارت‌های تحلیل داده با زبان برنامه‌نویسی پایتون در حال حاضر از جمله توانمندی‌های بسیار پرتقاضا در بازار کار به شمار می‌روند و با سرعت قابل توجهی در حال رشد هستند. بر اساس پیش‌بینی اداره آمار کار ایالات متحده، مشاغل مرتبط با علم داده تا سال ۲۰۳۳ با رشدی معادل ۳۶ درصد مواجه خواهند بود. طبق گزارش دانشگاه LSE انگلیس و سایت مشهور DeepLearning در گزارش‌های متفاوتی از آینده‌ی روبه‌رشد این مهارت تخصصی و نقش زبان پایتون در این میان نوشتند:

🔵 پایتون زبان اصلی غالب در حوزه تحلیل داده

سایت DeepLearning.ai در یادداشت خود نوشته که پایتون به زبان اصلی و غالب در حوزه تحلیل داده تبدیل شده است؛ به‌گونه‌ای که بیش از ۹۰ درصد از متخصصان علم داده از آن بهره می‌برند. این ابزار به دلیل کارایی بالا و جامعه کاربری گسترده، پرکاربردترین زبان در این زمینه به شمار می‌رود. در مقایسه با نرم‌افزارهای صفحه‌گسترده‌ای مانند اکسل، پایتون امکانات پیشرفته‌تری در زمینه مقیاس‌پذیری، خودکارسازی فرآیندها و اجرای تحلیل‌های پیچیده ارائه می‌دهد. این زبان توانایی مدیریت مجموعه‌داده‌های بزرگ، انجام خودکار وظایف تکراری و تولید تحلیل‌های قابل تکرار را دارد.
یادگیری پایتون برای تحلیل داده، اقدامی هوشمندانه در مسیر توسعه حرفه‌ای است. این مهارت نه‌تنها مسیر ورود به مشاغل نوظهور و پردرآمد را هموار می‌سازد، بلکه امکان حل مسائل واقعی با تکیه بر داده، افزایش بهره‌وری از طریق خودکارسازی، و تثبیت جایگاه شغلی در یک اقتصاد مبتنی بر داده را فراهم می‌آورد.
لینک گزارش deeplearning

🔵 مشاغل تخصصی حوزه داده در میان ۱۰ شغل پر تقاضا در ۲۰۲۵

در گزارش LSE از چشم‌انداز تکنولوژی سال ۲۰۲۵، تحلیلگران داده و دانشمندان داده به عنوان ستون فقرات تصمیم‌گیری داده‌محور معرفی شده‌اند. افزایش شدید حجم داده‌ها و نیاز روزافزون به بینش‌های تحلیلی باعث شده است که این حرفه‌ها در بسیاری از صنایع پرتقاضا باقی بمانند. وظیفه‌ی تحلیلگران داده، بررسی مجموعه داده‌های بزرگ و استخراج الگوها و بینش‌هایی است که به تصمیم‌گیری‌های کلان کسب‌وکار کمک می‌کنند.
تحلیلگران و دانشمندان داده، مشاغلی را راهبری می‌کنند که بر حل مسائل پیچیده با پتانسیل ایجاد تأثیر قابل توجه بر کسب و کار تمرکز دارند. این مسیر شغلی، فرصت‌های زیادی را برای پیشرفت و تخصص، تقریباً در هر صنعتی، ارائه می‌دهد.
لینک گزارش lse

محتوای این دو مقاله و بیشتر از آن در وبینار « مسیر شغلی تحلیل داده و مهندسی داده؛ و آینده آن‌ها در دوره رشد هوش مصنوعی» مورد بحث و گفتگو قرار خواهد گرفت. اگر سوالی درباره مسیرهای شغلی این حوزه دارید می‌توانید در این وبینار شرکت کنید.

🔗 لینک ثبت‌نام در وبینار (رایگان):

👆 d-learn.ir/crdn

🧑‍💻 حسام محمدحسینی | مدیر ارشد مهندسی داده و پلتفرم مدیریت ارزش مشتری (CVM) در ایرانسل، سابقه مدیریت محصول در پلتفرم کلان‌داده دیجیکالا، مدیر ارشد اسبق عملکرد شبکه در ایرانسل، کارشناسی ارشد مخابرات سیستم از دانشگاه تربیت مدرس

🗓 یکشنبه ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۴
⌚️ ساعت ۱۸:۳۰ تا ۱۹:۳۰


تماس:
www.tgoop.com/dlearnsup
02188349244
09103209837

@dlearn_ir

🙂 #فرصت_شغلی مسئول بازاریابی و فروش سازمانی
در مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه

مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه به‌دنبال جذب یک نیروی توانمند، خلاق و علاقه‌مند به حوزه‌های تحلیل داده و هوش مصنوعی برای موقعیت «مسئول بازاریابی و فروش سازمانی» است.


✅ شرح مسئولیت‌ها

▫ طراحی و اجرای استراتژی‌های بازاریابی دیجیتال (با تمرکز بر شبکه‌های اجتماعی، ایمیل مارکتینگ، تبلیغات آنلاین و سایر کانال‌های بازاریابی دیجیتال)
▫ توسعه بازار با برقراری ارتباط مؤثر با سازمان‌ها، شرکت‌ها و نهادهای آموزشی
▫ پاسخ‌گویی به سوالات متقاضیان و ارائه مشاوره جهت انتخاب دوره مناسب
▫ پیگیری و مدیریت فرایند فروش از مرحله جذب تا ثبت‌نام نهایی
▫ همکاری مستمر با تیم تولید محتوا برای معرفی مؤثر دوره‌ها
▫ طراحی و برگزاری رویدادهای تبلیغاتی، آموزشی یا معرفی دوره‌ها
▫ تحلیل رفتار مخاطبان و مشتریان بالقوه برای بهبود عملکرد فروش
▫ همکاری نزدیک با تیم آموزش جهت به‌روزرسانی اطلاعات دوره‌ها
▫ تهیه و ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد فروش


✅ شرایط احراز (الزامی)

▫ توانایی برقراری ارتباط مؤثر و مهارت‌های مذاکره
▫ روحیه تیمی، انعطاف‌پذیری و علاقه‌مندی به یادگیری مداوم
▫ آشنایی با مفاهیم بازاریابی دیجیتال و تجربه کار با ابزارهای مرتبط
▫ مهارت در مدیریت زمان و پیگیری امور به‌صورت منظم و دقیق


🌟 امتیاز محسوب می‌شود اگر

▫ با ابزارها و زبان‌های تحلیل داده آشنا باشید مانند Google spreadsheet Excel R Python PowerBI SQL
▫ علاقه‌ به یادگیری و رشد در مسیر تحلیل داده داشته باشید
▫ سابقه تولید محتوا (متن، گرافیک، ویدئو و انتشار در شبکه‌های اجتماعی) داشته باشید
▫ سابقه همکاری در پروژه‌های آموزشی داشته باشید
▫ تجربه کار در فروش یا بازاریابی در حوزه آموزش یا فناوری را داشته باشید


💼 شرایط همکاری

▫ امکان همکاری تمام‌وقت یا پاره‌وقت
▫ شیوه کار: ترکیبی از حضوری و دورکاری
▫ محل فعالیت: تهران، میدان هفت تیر، بلوار کریمخان، میدان سنایی
▫ حقوق توافقی + پاداش‌های عملکردی بر اساس میزان فروش


📩 ارسال رزومه

در صورت علاقه‌مندی، لطفاً رزومه خود را به آدرس زیر ارسال کنید:

📬 [email protected]


تماس:
88349244
09103209837

@dlearn_ir

✈️ ویدئو و فایل ارائه وبینار «مسیر شغلی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی» منتشر شد

در عصر حاضر، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به عنوان پیشران‌های اصلی تحولات فناورانه، نقش حیاتی در شکل‌دهی به آینده صنایع و جوامع ایفا می‌کنند. این حوزه‌های دانش، فراتر از مرزهای سنتی علوم کامپیوتر، با بهره‌گیری از داده‌های عظیم و الگوریتم‌های پیچیده، قابلیت‌های بی‌سابقه‌ای در تحلیل، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری هوشمندانه فراهم می‌آورند.

توسعه و به‌کارگیری سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، طیف وسیعی از فرصت‌های شغلی تخصصی را در سطح جهان ایجاد نموده است. این مشاغل، از تحقیق و توسعه الگوریتم‌های نوین گرفته تا پیاده‌سازی و استقرار راهکارهای هوشمند در کاربردهای متنوع، نیازمند دانش عمیق نظری و مهارت‌های عملی پیشرفته‌ای در زمینه علوم داده، برنامه‌نویسی و مدل‌سازی ریاضی می‌باشند.
با توجه به رشد فزاینده تقاضا برای متخصصان این حوزه و پتانسیل بالای آن در ایجاد ارزش افزوده و تحول‌آفرینی، شناخت دقیق مسیرهای شغلی موجود و مهارت‌های مورد نیاز برای ورود و پیشرفت در این عرصه، امری ضروری برای علاقه‌مندان و فعالان این حوزه محسوب می‌گردد.

با توجه به استقبال همراهان از وبینار، فیلم وبینار و فایل ارائه شده در سایت مدرسه دقیقه در دسترس مخاطبان قرار گرفت. برای دسترسی به آن از لینک زیر استفاده کنید:
d-learn.ir/crmlai


〰️🔽🔽〰️
اگر می‌خواهید از قدرت #هوش_مصنوعی در تحلیل داده و تحقیقات خود بهره‌مند شوید، یادگیری ماشین مهم‌ترین چیزی است که به آن نیاز دارید.
دوره جامع «یادگیری ماشین با پایتون» از مبانی یادگیری ماشین آغاز می‌شود و گام‌ به گام تا مباحث پیچیده‌تری مثل یادگیری گروهی، کاهش ابعاد داده و  شبکه‌های عصبی پیش ‌می‌رود. در این دوره آموزشی تمامی مباحث با رویکردی عملیاتی آموزش داده خواهند شد و تمامی مفاهیم و روش‌های دوره با پردازش داده‌های واقعی در محیط #پایتون پیاده‌سازی خواهند شد.

⭐️  کد تخفیف 30% برای پرداخت کامل: Fvxp30
💠  کد تخفیف 20% برای پرداخت قسطی: VxpF20

🔗 لینک ثبت نام:
d-learn.ir/mlpy


تماس:
📱 www.tgoop.com/dlearnsup
📞 02188349244
📲 09103209837

@dlearn_ir

📹 ویدئوی آموزشی مبانی یادگیری ماشین و الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه (KNN)

در دنیای امروز، یادگیری ماشین (Machine Learning) به یکی از مهارت‌های کلیدی و پرکاربرد در علوم داده، هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات تبدیل شده است. یادگیری ماشین بر پایه الگوریتم‌هایی بنا شده است که با تحلیل داده‌ها، الگوها و روابط پنهان میان آن‌ها را کشف کرده و از این الگوها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری در مواجهه با داده‌های جدید استفاده می‌کنند.
در این پست، دو ویدئوی آموزشی #رایگان در این حوزه در دسترس شما قرار دارد:

👨‍🏫 مدرس: سعید مجیدی | متخصص یادگیری ماشین، پردازش زبان‌های طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ در گروه صنعتی انتخاب و شرکت پردازش و تحلیل داده دقیقه، دکترای علوم کامپیوتر با گرایش یادگیری ماشین و پردازش زبان از دانشگاه تافتس آمریکا

🎬 ویدئوی اول: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
این جلسه، به تعریف یادگیری ماشین، انواع روش‌های یادگیری (نظارت‌شده، بدون‌نظارت، تقویتی)، و کاربردهای متنوع آن در صنایع مختلف پرداخته شده است. همچنین مفاهیم کلیدی همچون داده، ویژگی‌ها (Features)، برچسب‌ها (Labels)، و مراحل کلی ساخت یک مدل یادگیری ماشین به زبان ساده توضیح داده می‌شوند. این ویدئو، دید جامعی از آنچه در مسیر یادگیری ماشین پیش رو دارید، ارائه می‌دهد.
🙂 d-learn.ir/courses/mlpyv/lesson/w1-p1-5/

🎬🎬 ویدئوی دوم: آشنایی با الگوریتم K-Nearest Neighbors (KNN)
سعید مجیدی در این ویدئو به معرفی یکی از ساده‌ترین و در عین حال کاربردی‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین، یعنی نزدیک‌ترین همسایه (KNN) می‌پردازد. این الگوریتم که در دسته یادگیری نظارت‌شده قرار دارد، بر اساس فاصله‌سنجی میان داده‌ها، به طبقه‌بندی یا پیش‌بینی مقادیر می‌پردازد. در این ویدئو، منطق این الگوریتم، نحوه انتخاب پارامتر K، اهمیت پیش‌پردازش داده‌ها، و چالش‌های معمول آن به شکلی کاربردی و قابل درک بیان شده است.
🙂 d-learn.ir/courses/mlpyv/lesson/w1-p2-3/

ـــــــــــــــــــــــ
✔️ ویدئوهای فوق نقطه آغاز مسیر یادگیری ماشین با رویکردی عملی و پروژه‌محور است. اگر به دنبال کسب مهارتی ارزشمند و آینده‌ساز در دنیای داده و هوش مصنوعی هستید، این دوره می‌تواند شروعی مطمئن برای شما باشد. در صورت تمایل به یادگیری و دسترسی به دوره کامل می‌توانید، از لینک زیر شروع کنید:
🔘 لینک ثبت نام:
d-learn.ir/mlpy

تماس:
📱 www.tgoop.com/dlearnsup
📞 02188349244
📲 09103209837

@dlearn_ir

▶️ ویدئو و فایل ارائه وبینار «مسیر شغلی تحلیل داده و مهندسی داده» منتشر شد

تحلیلگر داده و مهندس داده دو موقعیت شغلی محبوب در یک دهه اخیر بوده‌اند و که با دسترسی هرچه بیشتر به داده‌ها نقش به‌سزایی در ارزش‌افرینی با بهره‌برداری از آن‌ها ایفا کرده‌اند. اما به نظر می‌رسد با برآمدن هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT، این دو موقعیت شغلی نیز تغییراتی را تجربه می‌کنند.

به عنوان نمونه و تا پیش از این، معمولا بخش زیادی از زمان یک مهندس داده صرف پالایش داده و اطمینان از کیفیت آن می‌شده، اما احتمالا این فرایند و بسیاری از وظایف زمان‌بر و پرتکرارِ شبیه به آن، به هوش مصنوعی مولد یا Agent ها واگذار می‌شوند. از طرف دیگر استفاده گسترده از انواع تکنولوژی‌ها و ابزارهای دیجیتال، هم سرعت تولید داده را بیشتر کرده است. به علاوه، هوش مصنوعی ها به طور کلی و هوش مصنوعی مولد هم نیازمند داده با کیفیت برای رشد و توسعه است.

این پویایی و دینامیسم احتمالا تقاضا برای تحلیل داده را افزایش خواهد داد و به همین خاطر بعید به نظر می‌رسد مشاغلی مانند تحلیلگر داده و مهندس داده با تهدید وجودی مواجه شوند. اما احتمالا نوع کارشان تفاوت‌های چشم‌گیری با گذشته خواهد داشت.

با توجه به استقبال همراهان از وبینار، فیلم وبینار و فایل ارائه شده در سایت مدرسه دقیقه در دسترس مخاطبان قرار گرفت. برای دسترسی به آن از لینک زیر استفاده کنید:
👆 d-learn.ir/crdn

🔹🔹👇🔹🔹
پردازش داده‌های حجیم در پایتون یکی از چالش‌های تحلیلگران داده در مواجهه با داده‌های واقعی است.
بخش قابل توجهی از این چالش‌ها، با استفاده کارآمد و اصولی از کتابخانه pandas همچنان قابل انجام است. عدم استفاده درست از پانداس، عملکرد پردازش را به شدت تحت تاثیر قرار می‌دهد. با در نظر گرفتن این موارد می توان به سقف عملکردی پردازش با pandas  نزدیک شد.
اگر به چالش پردازش داده‌های حجیم در پایتون برخورده‌ کرده‌اید، دوره «پردازش بهینه با pandas و polars» برای شماست.

🔘 لینک ثبت نام:
d-learn.ir/pyps

تماس:
📱 www.tgoop.com/dlearnsup
📞 02188349244
📲 09103209837

@dlearn_ir

📊 ٧ نوع سوگیری رایج در نظرسنجی‌ها
⛔️ و چگونه از آنها پیشگیری کنیم؟

نظرسنجی‌ها یکی از ابزارهای مهم در تحلیل افکار عمومی و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده هستند. با این حال، حتی دقیق‌ترین نظرسنجی‌ها هم در معرض خطاهایی هستند که نتایج را از واقعیت دور می‌کنند. این خطاها که «سوگیری» نام دارند، ممکن است به‌صورت سیستماتیک و در یک جهت خاص، داده‌ها را تحت تأثیر قرار دهند.

در این یادداشت، به ۷ نوع رایج از سوگیری‌هایی که ممکن است در مرحله جمع‌آوری داده‌ها در نظرسنجی‌ها رخ دهند، پرداخته شده است. در هر مورد، تعریف مختصر، دلایل بروز و مهم‌تر از آن، راه‌های پیشگیری از این خطاها ارائه شده است.

🧠 سوگیری چیست؟
خطاهای پنهانی هستند که باعث می‌شوند نتایج نظرسنجی، بازتاب دقیقی از واقعیت نباشند. از نحوه انتخاب شرکت‌کنندگان گرفته تا نحوه طرح سوالات، هر مرحله می‌تواند زمینه‌ساز یک سوگیری باشد.

🔎 نگاهی گذرا به ۷ نوع سوگیری مهم در نظرسنجی‌ها:

1️⃣ سوگیری نمونه‌گیری (Sampling Bias)

شانس نابرابر گروه‌ها برای حضور در نمونه تحقیق
چرا اتفاق می‌افتد:
توزیع نظرسنجی در کانال‌ها یا پلتفرم‌های غیرنماینده جامعه هدف.

راه‌های پیشگیری:
نمونه‌گیری طبقه‌بندی شده
توزیع از کانال‌های متفاوت

2️⃣ سوگیری عدم پاسخگویی (Nonresponse Bias)
تفاوت معنادار بین پاسخ‌دهندگان و افرادی که شرکت نمی‌کنند.
چرا اتفاق می‌افتد:
حساسیت موضوع، طولانی بودن نظرسنجی، عدم انگیزه

راه‌های پیشگیری:
توجه به حساسیت موضوع
ارائه مشوق

3️⃣ سوگیری خودگزینی (Self-Selection Bias)
تمایل گروه خاصی از افراد به دلیل علاقه ویژه یا مشوق به شرکت.
چرا اتفاق می‌افتد:
فراخوان عمومی با جذابیت بیشتر برای یک گروه خاص.

راه‌های پیشگیری:
دعوت تصادفی
عدم افشای کامل موضوع
مشوق‌ها بگذارید.

4️⃣ سوگیری مطلوبیت اجتماعی (Social Desirability Bias)
پاسخ‌دهی بر اساس آنچه از نظر اجتماعی پذیرفته‌شده‌تر است، نه باور واقعی.
چرا اتفاق می‌افتد:
سوالات حساس، ترس از قضاوت شدن.

راه‌های پیشگیری:
استفاده از پرسش‌های غیرمستقیم
تضمین ناشناس بودن

5️⃣ سوگیری در طراحی پرسش‌نامه (Questionnaire Design Bias)
تأثیر سوالات قبلی بر پاسخ‌دهی به سوالات بعدی.
چرا اتفاق می‌افتد:
ترتیب غیرمنطقی یا جهت‌دهنده سوالات بر نتایج تاثیر می‌گذارید.

راه‌های پیشگیری:
ترتیب منطقی و بی‌طرفانه سوالات
تصادفی‌سازی ترتیب سوالات یا بلوک‌ها
گروه‌بندی موضوعی
پیش‌آزمون (Pilot Test)

6️⃣ سوگیری پاسخ‌دهنده (Respondent Bias)
تمایل به موافقت با گزاره‌ها یا انتخاب گزینه‌های مثبت (پدیده بله قربان‌گو)

چرا اتفاق می‌افتد:
خستگی، بی‌حوصلگی، عدم درک کامل سوال، طراحی ضعیف.

راه‌های پیشگیری:
استفاده از مقیاس‌های متعادل
استفاده از سوالات با جهت‌گیری معکوس
کوتاه و جذاب نگه داشتن نظرسنجی

7️⃣ سوگیری ترتیب سوالات (Order Bias)
پاسخ‌دهی تحت تأثیر ساختار و زبان سوال، نه باور واقعی
چرا اتفاق می‌افتد:
سوالات جهت‌دار/القایی، مقیاس‌های نامتعادل، گزینه‌های ناکافی.

راه‌های پیشگیری:
استفاده از زبان بی‌طرف یا اجتناب از سؤالات جهت‌دار
ارائه گزینه‌های پاسخ متعادل و جامع
پرهیز از سوالات دوپهلو
استفاده از زبان ساده و قابل فهم
گنجاندن گزینه‌های خروج

💡 جمع‌بندی
سوگیری‌ها بخش اجتناب‌ناپذیری از هر نظرسنجی هستند، اما با طراحی آگاهانه و استفاده از روش‌های مناسب می‌توان آن‌ها را کاهش داد. اگر به داده‌هایی دقیق‌تر، قابل‌اعتمادتر و تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر علاقه‌مندید، آشنایی با این سوگیری‌ها ضروری است.

💡 این نوشته از یادداشتی با همین عنوان برداشته شده که در مجله پرانتز در سایت مدرسه دقیقه منتشر شده است. برای مطالعه متن و توضیحات کامل در مورد هر سوگیری و راه‌های جلوگیری از آم می‌توانید به سایت مدرسه سر بزنید:
🔗 d-learn.ir/p/types-of-bias-in-survey

@dlearn_ir

🔖 دوره آموزش مقدماتی علوم داده و هوش مصنوعی با پایتون
🎓دانشکده علوم ریاضی دانشگاه صنعتی شریف (آموزش‌‌‌های تخصصی)

💡 ۱۲ هفته ۵۰ ساعت (آنلاین)، همراه با پروژه پایانی، پشتیبانی آموزشی (منتورشیپ)، وبینارهای شناسایی فرصت‌های شغلی، رویداد حضوری و گواهی پایان دوره

🙂 تفکر الگوریتمی و برنامه‌نویسی با پایتون
🙂 پردازش و مصورسازی داده
🙂 کاربردهای آمار و ریاضیات در علوم داده
🙂 یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
🙂 پردازش زبان‌های طبیعی، مدل‌های زبانی بزرگ و یادگیری تقویتی

👆 معرفی کامل دوره و سوالات متداول (pdf)

📆 شنبه‌ها و سه‌شنبه‌ها ۱۸:۰۰ تا ۲۱:۱۵
🗓 شروع از ۷ تیر ۱۴۰۴

✍️ درخواست پذیرش (پیش‌ثبت‌ِنام):

🔗 b2n.ir/pydsai_tlg
تماس:
📱 www.tgoop.com/dlearnsup
📞 02188349244
📲 09103209837

@dlearn_ir

#یادآوری

📣 آخرین فرصت استفاده از تخفیفِ ثبت‌ِنام زودهنگام (۲)

برای شرکت در دوره آموزش مقدماتیِ علوم داده و هوش مصنوعی در دانشگاه صنعتی شریف

✅ سه‌شنبه ۲۰ خرداد ۱۴۰۴

📝 جزئیات بیشتر و درخواست پذیرش:

🔗 b2n.ir/pydsai_tlg


📱 www.tgoop.com/dlearnsup
📞 02188349244
📲 09103209837

@dlearn_ir

📱 تبعیض در موتورهای جستجو؛
چرا تنوع‌بخش در الگوریتم‌های جستجو مهم است؟

بخش بزرگی از تعامل ما با جهان در سال‌های اخیر، نه از پشت ویترین مغازه‌ها یا راهروهای فروشگاه‌ها، بلکه از دلِ صفحه‌های کوچک موبایل و لپ‌تاپ انجام می‌شود. کافی‌ست دنبال کفش، کتاب تازه یا حتی شغلی جدید باشیم تا به‌جای پرسه‌زدن در مراکز خرید، چند واژه را در نوار جستجو تایپ کنیم و منتظر بمانیم تا نتایج ظاهر شوند. اما برخلاف دنیای واقعی که امکان دیدن صدها یا حتی هزارها انتخاب را در مراکز خرید داریم، در دنیای دیجیتال تنها چند گزینه‌ی اول دیده می‌شوند و باقی تقریباً ناپدید می‌شوند. در چنین فضایی، همه – از تأمین‌کننده و مشتری تا پلتفرم و متولیان زیرساخت‌های بازار — به عملکرد یک بازیگر پنهان وابسته‌اند: الگوریتم جستجو!

بسیاری از کسب‌وکارهای آنلاین از رویکردهای تک‌عاملی و محبوبیت‌محور برای ارائه نتایج جستجو به کاربرانشان استفاده می‌کنند؛ اما نادیده گرفتن تنوع در الگوریتم‌های جستجو باعث ایجاد تبعیض، انحصار، افت فروش و از دست رفتن بخش قابل توجهی از تامین‌کنندگان می‌شود.

📝 متن کامل «تبعیض در موتورهای جستجو» با قلم علی جوادی را در مجله پرانتز در وبسایت مدرسه دقیقه مطالعه کنید:

👆 d-learn.ir/p/diversification-in-search-engines

💡 ایده اصلی این مقاله از پست میرامید حاجی‌میرصادقی مدیر عامل شرکت سرچ‌وایز در پست زیر در لینکدین گرفته شده است:

https://lnkd.in/dRXBbaaG
searchwise.ir

✍️ اگر مایلید تجربیات کسب‌وکار خود در علوم داده و هوش مصنوعی را با دیگران به اشتراک بگذارید با ما تماس بگیرید.


📲 www.tgoop.com/dlearnsup
📞 02188349244
📱 09103209837

@dlearn_ir

🚀 #دسترسی_رایگان برای ورود به دنیای داده و هوش مصنوعی!

تا ۱۷ خرداد ماه برای بهره‌مندی از یک ماه اشتراک و دسترسی #رایگان به تمامی درسنامه‌ها و پروژه‌های آموزشی #مدرسه_دقیقه برای فراگیری موضوعات زیر فرصت هست:

📊 تحلیل داده با #R و #Python و #SQL
🧠 هوش تجاری با #PowerBI
📊 مصورسازی داده با #Excel
🤖 ریاضیات علوم داده و آمار در R و Python
💡 کار با ابزارهای #هوش_مصنوعی (#AI)
📊 تحلیل داده در حوزه عمومی (#دیتاژورنالیسم)
🧑‍💻و پروژه‌های کاربردی با داده‌های واقعی
و ...

🔑 نحوه فعال‌سازی اشتراک #رایگان:

برای بهره‌مندی از این فرصت و فعال‌سازی اشتراک رایگان یک ماهه، از طریق لینک زیر اقدام نمایید. دسترسی شما پس از تکمیل فرآیند ثبت‌نام فعال خواهد شد و می‌توانید:
🔗 d-learn.ir/04free

🔖 فهرست کامل منابع آموزشی:
🔗 d-learn.ir/courses

💡 پس از دریافت اشتراک موضوعات مورد نظر خود را از لینک بالا انتخاب کنید و وارد آن‌ها شوید.

🔴 اعتبار تخفیف تا ۱۷ خرداد

📲  www.tgoop.com/dlearnsup
📞 02188349244
📱 09103209837

@dlearn_ir