کالج علم داده | Data College
описание
🔵💎 ما در این کانال به ارائه محتواها و آموزشهای مفید، ساختارمند و جامع در حوزه علم داده، به شما میپردازیم. با محتوای علمی و بهروز ما همیشه یک قدم جلوتر باشید.
444
подписчиков
Охват к подписчикам
48,6%
ERR
Реакции к просмотрам
0,69%
33 на 21 постов
Пересылки к просмотрам
1,15%
55
Постов в день
0,0
всего 22
Где отзываются чаще
доля реакций к просмотрам- 19 авг. 2025 г.📚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)2,04%
- 10 апр. 2025 г.без подписи1,15%
- 12 авг. 2025 г.🔥 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_Function0,98%
- 11 авг. 2025 г.🔥 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_Function0,93%
- 2 нояб. 2024 г.без подписи0,87%
- 31 дек.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_admin0,78%
- 29 июл. 2025 г.🔥 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_Function0,56%
- 6 авг. 2025 г.🔥 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_Function0,54%
- 21 июл. 2025 г.🔥 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_Function0,54%
- 19 авг. 2025 г.🔥 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_Function0,53%
- 4 авг. 2025 г.🔥 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_Function0,53%
- 22 июл. 2025 г.🔥 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_Function0,52%