Q: علم داده چیست؟

علم داده یک حوزه بینرشتهای است که از روشهای علمی، الگوریتمها و ابزارها برای استخراج بینش و دانش از دادهها استفاده میکند. دانشمندان داده از این دانش برای حل مسائل، پیشبینیها و تصمیمگیریهای آگاهانه استفاده میکنند.

Q: وظایف رایج یک دانشمند داده؟

جمعآوری و آمادهسازی دادهها کاوش و تجزیه و تحلیل دادهها ساختن مدلهای یادگیری ماشین تفسیر نتایج برقراری ارتباط یافتهها با ذینفعان

Q: مهارتهای مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده؟

مهارتهای ریاضی و آماری: برای جمعآوری، تمیز کردن و تحلیل دادهها مهارتهای برنامهنویسی: برای ساخت الگوریتمها و مدلهای داده مهارتهای ارتباطی: برای تجسم دادهها و یافتهها به ذینفعان مهارتهای حل مسئله: برای شناسایی و حل مشکلات با استفاده از دادهها مهارتهای تفکر انتقادی: برای ارزیابی دادهها و مدلها

Q: کاربردهای علم داده؟

بازاریابی: برای هدفگیری مشتریان، شخصیسازی تجربیات و اندازهگیری اثربخشی کمپینها مالی: برای شناسایی تقلب، مدیریت ریسک و پیشبینی روند بازار تولید: برای بهینهسازی فرآیندها، پیشبینی تقاضا و بهبود کیفیت محصول مراقبتهای بهداشتی: برای تشخیص بیماری، توسعه درمانها و پیشبینی نتایج بیمار علوم: برای تجزیه و تحلیل دادههای تجربی، کشف الگوها و ساخت نظریهها

Q: منابع یادگیری علم داده چیست؟

دورههای آنلاین: پلتفرمهای مختلفی مانند Coursera، edX و Udemy دورههای آنلاین علم داده را ارائه میدهند. بوتکمپها: بوتکمپها برنامههای آموزشی فشردهای هستند که به شما مهارتهای لازم برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده را در چند ماه آموزش میدهند. برنامههای دانشگاهی: دانشگاهها در سراسر جهان برنامههای کارشناسی و کارشناسی ارشد در زمینه علم داده ارائه میدهند. کتابها و مقالات: کتابها و مقالات زیادی در مورد علم داده وجود دارد که میتوانند به شما در یادگیری مفاهیم کلیدی این زمینه کمک کنند.

Q: چگونه میتوانم شغل علم داده پیدا کنم؟

در وبسایتهای شغلی مانند Indeed، LinkedIn و Glassdoor به دنبال فرصتهای شغلی باشید. با شرکت در رویدادهای شبکهسازی با متخصصان علم داده ارتباط برقرار کنید.

Question 1

علم داده چیست؟

Accepted Answer

علم داده یک حوزه بین‌رشته‌ای است که از روش‌های علمی، الگوریتم‌ها و ابزارها برای استخراج بینش و دانش از داده‌ها استفاده می‌کند. دانشمندان داده از این دانش برای حل مسائل، پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های آگاهانه استفاده می‌کنند.

Question 2

وظایف رایج یک دانشمند داده؟

Accepted Answer

جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
کاوش و تجزیه و تحلیل داده‌ها
ساختن مدل‌های یادگیری ماشین
تفسیر نتایج
برقراری ارتباط یافته‌ها با ذینفعان

Question 3

مهارت‌های مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده؟

Accepted Answer

مهارت‌های ریاضی و آماری: برای جمع‌آوری، تمیز کردن و تحلیل داده‌ها
مهارت‌های برنامه‌نویسی: برای ساخت الگوریتم‌ها و مدل‌های داده
مهارت‌های ارتباطی: برای تجسم داده‌ها و یافته‌ها به ذینفعان
مهارت‌های حل مسئله: برای شناسایی و حل مشکلات با استفاده از داده‌ها
مهارت‌های تفکر انتقادی: برای ارزیابی داده‌ها و مدل‌ها

Question 4

کاربردهای علم داده؟

Accepted Answer

بازاریابی: برای هدف‌گیری مشتریان، شخصی‌سازی تجربیات و اندازه‌گیری اثربخشی کمپین‌ها
مالی: برای شناسایی تقلب، مدیریت ریسک و پیش‌بینی روند بازار
تولید: برای بهینه‌سازی فرآیندها، پیش‌بینی تقاضا و بهبود کیفیت محصول
مراقبت‌های بهداشتی: برای تشخیص بیماری، توسعه درمان‌ها و پیش‌بینی نتایج بیمار
علوم: برای تجزیه و تحلیل داده‌های تجربی، کشف الگوها و ساخت نظریه‌ها

Question 5

آینده علم داده ؟

Accepted Answer

علم داده یک حوزه به سرعت در حال رشد است و تقاضا برای دانشمندان داده ماهر در حال افزایش است.
انتظار می‌رود فرصت‌های شغلی برای دانشمندان داده در سال‌های آینده به طور قابل توجهی افزایش یابد.
علم داده نقش مهمی در شکل‌گیری آینده خواهد داشت و از آن برای حل برخی از چالش‌های مهم جهان استفاده خواهد شد.

Question 6

منابع یادگیری علم داده چیست؟

Accepted Answer

دوره‌های آنلاین: پلتفرم‌های مختلفی مانند Coursera، edX و Udemy دوره‌های آنلاین علم داده را ارائه می‌دهند.
بوت‌کمپ‌ها: بوت‌کمپ‌ها برنامه‌های آموزشی فشرده‌ای هستند که به شما مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده را در چند ماه آموزش می‌دهند.
برنامه‌های دانشگاهی: دانشگاه‌ها در سراسر جهان برنامه‌های کارشناسی و کارشناسی ارشد در زمینه علم داده ارائه می‌دهند.
کتاب‌ها و مقالات: کتاب‌ها و مقالات زیادی در مورد علم داده وجود دارد که می‌توانند به شما در یادگیری مفاهیم کلیدی این زمینه کمک کنند.

Question 7

چگونه می‌توانم شغل علم داده پیدا کنم؟

Accepted Answer

در وب‌سایت‌های شغلی مانند Indeed، LinkedIn و Glassdoor به دنبال فرصت‌های شغلی باشید.
با شرکت در رویدادهای شبکه‌سازی با متخصصان علم داده ارتباط برقرار کنید.

علوم داده – Data Science

علوم داده - Data Science

انتخاب ستون ها و سطرها در Pandas

دسترسی به عناصر DataFrame با استفاده از شاخص ها

مشاهده و چاپ DataFrame

دستکاری اولیه داده ها: انتخاب، مرتب سازی، فیلتر کردن و حذف

بارگیری داده ها از فایل های CSV، JSON، Excel و پایگاه های داده

ایجاد Series و DataFrame از ابتدا

شاخص: برچسب‌گذاری داده‌ها برای دسترسی آسان

DataFrame: ذخیره داده های چندبعدی (جدولی)

Series: ذخیره داده‌های تک‌بعدی

نصب و راه‌اندازی Pandas در محیط پایتون

تاریخچه و مزایای استفاده از Pandas

سرفصل جامع آموزش Pandas

توابع دستکاری آرایه در NumPy

شبیه سازی و مدل سازی علمی با NumPy

مدل سازی انتشار ویروس با NumPy

تجزیه و تحلیل داده های فروش با NumPy