کالج علم داده | Data College

LinkedIn Essentials 🔗 از پروفایل تا فرصت شغلی 🚀 با عرشیا احمدی 👤 بنیان‌گذار و مدیرعامل عرشیاکالا 💼 کارشناسی مهندسی صنایع | دانشگاه علم و صنعت 🎓 🗒 سرفصل‌ها: • آشنایی کامل با محیط لینکدین 🧭 • ساخت قدم‌به‌قدم پروفایل All Star ⭐ • کانکشن‌گیری و ایجاد ارتباط مؤثر 🤝 • بهینه‌سازی (SEO) پروفایل 🔍 • یافتن فرصت‌های شغلی و کارآموزی 💡 • نگارش و انتشار پست ✍️ • نکاتی برای بهتر دیده شدن 👀 • حفظ و انتقال شبکه‌سازی‌های خارج لینکدین به لینکدین 🌐 💰 هزینه ثبت‌نام: دانشجویان رشته مهندسی صنایع دانشگاه خوارزمی: ۲۰ هزار تومان انجمن‌های همکار: ۳۰ هزار تومان عموم: ۴۰ هزار تومان 📩 جهت ثبت‌نام: @iekhu_admin

🔥 3 محور مانیتورینگ مدل در Production: ‏1️⃣ Data/Concept Drift با آزمون توزیع و افت متریک ‏2️⃣ Latency & Cost per Prediction روی هر سرویس ‏3️⃣ Error Analysis زنده (Segmentها، Outlierها) 💡 هشدار آستانه‌ای + ریترین خودکار = مدل سالم‌تر. 🔵 @DataScience_Function

کالج علم داده | Data College pinned a photo

📚𝘿𝙖𝙩𝙖-𝘿𝙧𝙞𝙫𝙚𝙣 𝘿𝙚𝙘𝙞𝙨𝙞𝙤𝙣 𝙈𝙖𝙠𝙞𝙣𝙜 & 𝙍𝙤𝙗𝙪𝙨𝙩 𝙊𝙥𝙩𝙞𝙢𝙞𝙯𝙖𝙩𝙞𝙤𝙣 𝙫𝙞𝙖 𝙈𝙖𝙘𝙝𝙞𝙣𝙚 𝙇𝙚𝙖𝙧𝙣𝙞𝙣𝙜 📊دوره آموزشی تصمیم‌گیری داده‌محور و بهینه‌سازی استوار با یادگیری ماشین و پایتون 👨‍💻 در سه سطح از پایه تا پیشرفته و کلاس جهانی ✍️ از آشنایی با مفاهیم پایه تصمیم‌گیری مبتنی بر یادگیری ماشین تا تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی استوار داده‌محور ... ✔️ با گواهی معتبر دو زبانه از انجمن مهندسی صنایع ایران IIIE 🤝با حمایت دانشگاه علم و صنعت ایران و آکادمی تخصصی آپتیم‌یار 👨‍🏫 با تدریس اساتید برجسته کشور 🎓 کاربردی در پژوهش‌های تحصیلات تکمیلی دانشگاهی، سازمان‌ها و صنایع 📍حضوری: تهران، دانشگاه علم و صنعت ایران 📆 زمان سطح مقدماتی:  ۲۰ ، ۲۶ و ۲۷ شهریور ■ ⏰ ۸.۳۰ تا ۱۲.۳۰ 🔗 برنامه تفصیلی و سرفصل‌های کامل 🔗 ثبت‌نام و جزئیات بیشتر 🔗 پشتیبانی (تلگرام)

🔥 4 معیار درست برای ارزیابی کلاسه‌بندی نامتوازن: ‏1️⃣ PR-AUC بهتر از ROC-AUC وقتی کلاس مثبت کم‌یابه ‏2️⃣ F1 / F0.5 / F2 بسته به اهمیت Precision یا Recall ‏3️⃣ Balanced Accuracy برای دیتای با نسبت نامتوازن ‏4️⃣ Calibration Curve تا ببینی نمرهٔ احتمال واقعیه یا نه 💡 اول «چه چیزی» مهمه رو مشخص کن، بعد متریک رو انتخاب کن. 🔵 @DataScience_Function

🔥 3 ابزار رایگان برای جمع‌آوری داده‌های با کیفیت: ‏🟡 Kaggle Datasets برای دیتای آماده ‏🟡 Google Forms + API برای نظرسنجی سفارشی ‏🟡 Open Data Portals (مثلاً data.gov) 💡 داده‌های خوب از هیچ شروع نمی‌شن؛ منابع رو بلد باش. 🔵 @DataScience_Function

🔥 3 روش اعتبارسنجی مطمئن برای سری‌های زمانی (Time Series CV): ‏🟡 Expanding Window: هر بار دادهٔ آموزش بزرگ‌تر می‌شود، افق پیش‌بینی ثابت می‌ماند. ‏ 🟡 Sliding Window: پنجرهٔ ثابت، به‌صورت لغزان روی زمان حرکت می‌کند. ‏🟡 Blocked K-Fold: تاهای زمانیِ پشت‌سرهم بدون قاطی‌شدن گذشته و آینده. 🔔 با CV زمان‌محور، از نشت آینده جلوگیری کن و برآورد واقع‌بینانه بگیر! 🔵 @DataScience_Function

🔥 3 نشانهٔ Data Leakage که مدل رو فریب می‌ده 1️⃣ فیچرهایی که بعد از رخداد برچسب جمع‌آوری شدن (آینده در دادهٔ گذشته!) 2️⃣ اشتراک شناسه/ردپای کاربر بین Train و Test (نشت هویتی) 3️⃣ پیش‌پردازش روی کل دیتا قبل از Split (میانگین/نرمال‌سازی مشترک) 💡 قبل از آموزش، نشت رو ببند—وگرنه دقتِ ظاهری، تو تولید دود می‌شه! 🔵 @DataScience_Function

🔥 3 ابزار رایگان برای جمع‌آوری داده‌های با کیفیت: ‏🟡 Kaggle Datasets برای دیتای آماده ‏🟡 Google Forms + API برای نظرسنجی سفارشی ‏🟡 Open Data Portals (مثلاً data.gov) 🔔 داده‌های خوب از هیچ شروع نمی‌شن؛ منابع رو بلد باش. 🔵 @DataScience_Function

🔥 3 ابزار رایگان برای جمع‌آوری داده‌های با کیفیت: ‏🟡 Kaggle Datasets برای دیتای آماده ‏ Google Forms + API برای نظرسنجی سفارشی ‏🟡 Open Data Portals (مثلاً data.gov) ⚠️ داده‌های خوب از هیچ شروع نمی‌شن؛ منابع رو بلد باش. 🔵 @DataScience_Function

🔥 4 اشتباه رایج در Feature Engineering: 🟡 استفاده از تمام فیچرها بدون انتخاب 🟡 نساختن تعاملات معنادار (Feature Interaction) 🟡 نادیده گرفتن زمان/سری زمانی در داده‌های ترتیبی 🟡 نرمال‌سازی نادرست قبل از تقسیم Train/Test 😵 فیچر خوب، نیمی از مدل خوبه. 🔵 @DataScience_Function

🔥 3 روش سریع برای ارزیابی مدل بدون دیتای جدید: ‏🟡 Cross-Validation به‌جای یک تقسیم ساده ‏🟡 Learning Curve برای دیدن under/overfit بودن ‏🟡 Permutation Feature Importance برای فهم اینکه کدوم فیچر واقعا اثر داره 🔍 مدل بدون فهم درست از رفتار، فقط شانسه—این سه تا رو حتما اجرا کن! 🔵 @DataScience_Function

🔥 3 تاکتیک ساده برای جلوگیری از Data Drift: 1️⃣ مانیتور کردن توزیع فیچرها به‌صورت دوره‌ای 2️⃣ مقایسه Performance فعلی با Baseline قبلی 3️⃣ استفاده از Retraining Trigger زمانی که افت قابل‌توجه می‌بینی 😀 داده وقتی تغییر کنه، مدل بدون مراقبت خراب می‌شه—پایش رو اتومات کن! 🔵 @DataScience_Function

🔥 3 کتاب رایگان برای یادگیری Deep Learning: 🟡 ‏ Dive into Deep Learning” (MXNet, PyTorch) 🟡‏ “Neural Networks and Deep Learning” (Michael Nielsen) 🟡 ‏ Deep Learning” (Goodfello– Online Draft) 📚 منابع آزاد، پایه‌تونو قوی می‌کنه! 🔵 @DataScience_Function

🔥 4 نکته برای Debugging در کد ML: 1️⃣ ‏ Print Shapes: ابعاد Tensor/Array‌رو چک کن ‏2️⃣ Sanity Check: یک نمونه‌دیتا با Label دستی تست کن ‏ 3️⃣ Gradient Monitoring: مطمئن شو گرادیانت‌ها ناپدید یا منفجر نمی‌شن 4️⃣ ‏ Unit Test: تابع پیش‌پردازش، Evaluation و Metrics رو جداگانه تست کن 💡 دیباگ اصولی، تأخیر تو پروژ‌ه رو کاهش می‌ده! 🔵 @DataScience_Function

🔥 3 تکنیک برای ارتقاء کیفیت داده‌ها قبل از مدل‌سازی: 1️⃣‏ Deduplication: حذف رکوردهای تکراری 2️⃣‏ Imputation: پر کردن مقادیر از دست‌رفته با میانگین/میانه 3️⃣‏ Normalization: یکسان‌سازی دامنه فیچرها 💡 دیتای تمیز، پایه‌ی هر مدل دقیقیه! 🔵 @DataScience_Function

🔥 4 کتابخانهٔ قدرتمند Python برای مصورسازی داده‌ها: 🟡‏ Matplotlib برای ساخت انواع نمودارهای پایه 🟡‏ Seaborn برای گراف‌های آماری زیبا و خوانا 🟡‏ Plotly برای داشبوردهای تعاملی تحت وب 🟡‏ Altair برای تعریف چارت‌ها با سینتکس ساده 📊 انتخاب درست لایبرری، داستان داده‌هات رو جذاب می‌کنه! 🔵 @DataScience_Function

🔥 3 چالش اخلاقی در AI که باید بدونی: 1️⃣‏ Bias در دیتاست‌ها 2️⃣‏ Privacy کاربران 3️⃣ ‏Transparency در تصمیمات مدل 🤖 ‏ AI اخلاقیات رو هم باید به‌روز نگاه داشت. 🔵 @DataScience_Function

🔥‏ 4 Framework محبوب برای MLOps: 🟡‏ Kubeflow برای Pipeline اتوماتیک 🟡‏ MLflow برای Tracking Experiments 🟡‏ Airflow برای Scheduling Jobs 🟡‏ Seldon Core برای Serving مدل 🚀‏ MLOps یعنی پل بین Data Science و DevOps! 🔵 @DataScience_Function

🔥 3 چالش Common در Data Annotation: 1️⃣ ‏Labeler Bias و پیچیدگی دستورالعمل 2️⃣‏ Consistency بین چند Annotator 3️⃣ ‏Quality Control (Gold Standard Test) 🔍 نکته: همیشه یک نمونه “Ground Truth” داشته باش! 🔵 @DataScience_Function