Kaviani

https://eseminar.tv/wb179371

https://eseminar.tv/wb179371

🥸 بازار کار آینده منتظر کسی نمی‌مونه. ⚒️یا مهارت‌های آینده رو یاد می‌گیری، یا خیلی زود از رقابت جا می‌مونی. 💎دیتاساینس فقط یک عنوان جذاب نیست؛ ترکیبی از تحلیل، تکنولوژی، تصمیم‌سازی و درآمده. اگر می‌خواهی بفهمی این مسیر دقیقاً از کجا شروع می‌شود و چطور به دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وصل می‌شود، این وبینار را از دست نده. 💡در این وبینار یاد می‌گیری: 🚧مسیر واقعی ورود به علم داده چیست 🧮دیتاساینس چه نسبتی با آمار دارد 📜نقش یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در این مسیر چیست 📢با ارائه سپهر کاویانی دانشجوی دکتری علوم اعصاب شناختی / رایانش و هوش مصنوعی 📅 دوشنبه ۵ مرداد ⏰ ساعت ۱۳ تا ۱۴ اگر به فکر ساختن یک مسیر حرفه‌ای جدی هستی، این شروع می‌تواند برایت تعیین‌کننده باشد. 🖇️لینک ثبت نام رایگان: https://eseminar.tv/wb179371 #دیتاساینس #علم_داده #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #وبینار_تخصصی

Channel photo updated

یادگیری ماشین بدون علم داده؛ مهارتی ناقص ‏یکی از برداشت‌های نادرست رایج در مسیر آموزش داده این است که یادگیری ماشین به‌تنهایی می‌تواند فرد را برای ورود به بازار کار آماده کند. درحالی‌که واقعیت بازار کار چیز دیگری است. یادگیری ماشین یک مهارت مهم است، اما به‌تنهایی…

یادگیری ماشین بدون علم داده؛ مهارتی ناقص ‏یکی از برداشت‌های نادرست رایج در مسیر آموزش داده این است که یادگیری ماشین به‌تنهایی می‌تواند فرد را برای ورود به بازار کار آماده کند. درحالی‌که واقعیت بازار کار چیز دیگری است. یادگیری ماشین یک مهارت مهم است، اما به‌تنهایی نه نقطه شروع علم داده است، نه تمام مسیر آن، و نه الزاماً تضمینی برای اشتغال ایجاد می‌کند. ‏علم داده یک رویکرد جامع برای تحلیل اطلاعات، حل مسئله و تصمیم‌سازی بر پایه داده است. در این مسیر، ابتدا باید مسئله درست تعریف شود، داده مناسب شناسایی شود، کیفیت داده بررسی شود، داده‌ها پاک‌سازی و آماده‌سازی شوند، الگوهای اولیه کشف شوند، تحلیل آماری انجام شود و در نهایت مشخص شود که آیا اصلاً نیازی به استفاده از روش‌های یادگیری ماشین وجود دارد یا نه. ‏نکته مهم اینجاست: هر مسئله‌ای به یادگیری ماشین نیاز ندارد. بسیاری از مسائل واقعی در سازمان‌ها، پژوهش‌ها و کسب‌وکارها با آمار توصیفی، آمار استنباطی، مصورسازی داده، SQL، تحلیل اکتشافی، مدل‌های ساده آماری و گزارش‌نویسی تحلیلی حل می‌شوند. بنابراین کسی که فقط چند الگوریتم یادگیری ماشین را یاد گرفته باشد، لزوماً توانایی حل مسئله واقعی داده‌محور را ندارد. ‏دوره‌های کوتاه یادگیری ماشین معمولاً دانشجو را به این سطح می‌رسانند که بتواند چند مدل را روی یک دیتاست آماده اجرا کند؛ مثلاً داده را به مدل بدهد، خروجی بگیرد و چند شاخص ارزیابی را گزارش کند. اما بازار کار معمولاً به دنبال کسی نیست که فقط مدل اجرا کند. بازار کار به فردی نیاز دارد که بفهمد مسئله چیست، داده از کجا آمده، چه خطاهایی در داده وجود دارد، چه تحلیلی مناسب است، مدل چه زمانی لازم است، خروجی مدل چه معنایی دارد و چطور باید نتیجه را به زبان تصمیم‌گیری توضیح داد. ‏به همین دلیل، یادگیری ماشین بدون علم داده بیشتر شبیه یاد گرفتن یک ابزار است، نه یاد گرفتن یک حرفه. همان‌طور که دانستن چند ابزار آماری به‌تنهایی کسی را تحلیل‌گر داده نمی‌کند، دانستن چند الگوریتم یادگیری ماشین هم به‌تنهایی کسی را متخصص داده یا آماده بازار کار نمی‌سازد. ‏در یک مسیر جامع علم داده، یادگیری ماشین فقط بخشی از مسیر است؛ نه کل مسیر. بخش بزرگی از کار واقعی در علم داده مربوط به فهم مسئله، شناخت داده، پاک‌سازی داده، تحلیل آماری، مصورسازی، تفسیر خروجی و ارائه نتیجه است. اگر این پایه‌ها وجود نداشته باشد، یادگیری ماشین تبدیل می‌شود به اجرای مکانیکی الگوریتم‌ها، بدون فهم عمیق از داده و بدون توانایی حل مسئله واقعی. ‏واقعیت این است که دوره‌های یادگیری ماشین به‌تنهایی، مخصوصاً برای افراد مبتدی، معمولاً فرصت شغلی جدی و مستقلی ایجاد نمی‌کنند. این دوره‌ها می‌توانند مفید باشند، اما زمانی ارزش واقعی پیدا می‌کنند که در دل یک مسیر کامل‌تر از علم داده قرار بگیرند. کسی که فقط یادگیری ماشین می‌داند، ممکن است بتواند مدل اجرا کند؛ اما کسی که علم داده می‌داند، می‌تواند مسئله را بفهمد، داده را تحلیل کند، روش مناسب را انتخاب کند و خروجی قابل استفاده برای تصمیم‌گیری ارائه دهد. ‏بنابراین اگر هدف، صرفاً آشنایی با چند الگوریتم باشد، یک دوره یادگیری ماشین می‌تواند کافی باشد. اما اگر هدف، ورود واقعی به بازار کار، انجام پروژه‌های جدی و تبدیل شدن به یک تحلیل‌گر یا متخصص داده باشد، یادگیری ماشین به‌تنهایی کافی نیست. مسیر درست، یادگیری علم داده به‌عنوان یک چارچوب جامع است؛ چارچوبی که یادگیری ماشین فقط یکی از ابزارهای آن محسوب می‌شود، نه جایگزین آن. سپهر کاویانی / دیتاساینتیست داده های رفتاری

📈 گام اول Data Science | شروع واقعی تحلیل داده اگه همیشه اسم «تحلیل داده» و «دیتا ساینس» رو شنیدی ولی نمی‌دونی دقیقا از کجا باید شروع کنی، این دوره دقیقا همون نقطه‌ی شروعه 👌 در این دوره: 🔹 یاد می‌گیری داده چیه و چطور باید تحلیلش کنی. 🔸 با Python، R و SPSS کار می‌کنی و نمودار واقعی می‌سازی. 🔹 دیتا رو می‌خونی، تحلیل می‌کنی و نتیجه می‌گیری، نه این که فقط نگاهش کنی. 🔗 اطلاعات کامل و ثبت‌نام: https://l.cando.ac/data18 کمکت می‌کنیم مسیرت رو درست شروع کنی 👇 @cando247 | 02192004381 🌻 آموزشگاه مهندسی کندو | We CanDo IT 💪 @cando_ac

🔥 با پردرآمدترین و جذاب‌ترین شغل دنیای امروز آشنا شوید! 💻 وبینار تخصصی دیتاساینس: جذاب‌ترین شغل؛ شما را با مهارت‌ها و کاربردهای عملی این حوزه آشنا خواهد کرد. 📌 در این وبینار خواهید آموخت: 🔸اصول و کاربردهای دیتاساینس در صنایع مختلف 🔸مسیر شغلی و فرصت‌های درآمدی موجود 🔸ابزارها و مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار ⏰ زمان: چهارشنبه ۱۷ دی‌ماه 🕒 ساعت: ۱۵:۰۰ 💡 مکان: آنلاین، امکان شرکت از هر نقطه ✅ همین حالا ثبت‌نام کنید و جای خود را رزرو نمایید: 👈لینک ثبت نام 👉

🎓 وبینار تخصصی دیتاساینس؛ یکی از جذاب‌ترین و آینده‌دارترین مشاغل قرن حاضر در این وبینار، با محوریت معرفی علمی و کاربردی حوزه‌ی دیتاساینس، به موضوعات زیر پرداخته خواهد شد: 🔹 آشنایی با مسیر واقعی و حرفه‌ای ورود به علم داده 🔹 بررسی شباهت‌ها و تفاوت‌های علم داده با حوزه آمار 🔹 نقش یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در فرآیند تحلیل داده‌ها این برنامه برای دانشجویان، پژوهشگران و علاقه‌مندان به حوزه‌های داده‌محور، فرصت مناسبی جهت آشنایی عمیق‌تر با مبانی و چشم‌اندازهای این رشته خواهد بود. 🗓 چهارشنبه ۱۷ دی ⏰ ساعت ۱۵ 👤 ارائه‌دهنده: سپهر کاویانی دیتاساینتیست داده‌های رفتاری کارشناسی ارشد علوم شناختی – دانشگاه تربیت مدرس 📍 برگزارکننده: DOURAN Academy 📞 021-51964 داخلی 581 و 582 🌐 douranacademy.com 📱 @douranacademy

دیتاساینس، جایی که داده ها به بینش تبدیل می شوند

⚡️با عرض سلام کلیه کلاس‌های اینجانب در تاریخ ۴ الی ۷ دی ماه کنسل می باشد

شروع دوره جدید گام اول علم داده

نسل Z مضطرب‌ترین نسل تاریخه 😮 اما نه به خاطر تنبلی یا ضعف… بلکه چون مغز ما هیچ‌وقت برای این دنیای شلوغ و همیشه‌آنلاین آماده نبوده 🧠📱 اضطرابی که تجربه می‌کنید یه «اختلال» نیست، یه نشونه‌ست… نشونه‌ای از اینکه محیط خیلی سریع‌تر از مغز ما تغییر کرده! ⚡️ ✍️ تو هم حس می‌کنی اضطرابت با نسل‌های قبل فرق داره؟ توی کامنت بنویس 👇 #نسل_زد #روانشناسی #روانشناسی_شناختی #اضطراب https://www.instagram.com/reel/DQCNIkCiGFL/?igsh=MWY4bDFpdHUwcDBhYg==

📊✨ از داده تا تصمیم 🔹 برتری بازار کار علم داده در عصر هوش مصنوعی در نمایشگاه الکامپ، درباره‌ی اینکه چطور داده‌ها به بینش و تصمیم‌های هوشمندانه تبدیل می‌شوند صحبت خواهم کرد. علم داده نه‌تنها قلب تپنده‌ی فناوری‌های امروز است، بلکه آینده‌ی شغلی دنیای دیجیتال را هم شکل می‌دهد. اگر به آینده‌ی شغلی در حوزه هوش مصنوعی و تحلیل داده علاقه‌مند هستید، این سمینار می‌تواند نقطه‌ی شروع مسیر شما باشد. 🚀

🤖 این روزها تلاشی شگرف در جهان جریان دارد؛ ماشین‌ها با تمام توان در حال آموختن‌اند، و انسان‌ها در ورطهٔ فراموشی و یادزدودگی فرو می‌روند. 🧠 هوش مصنوعی هر روز مدل‌هایی می‌آفریند که بهتر از دیروز می‌آموزند، و بنیان نظری همهٔ این‌ها چیزی جز الهام از مغز انسان نیست. 🍷 اما در سوی دیگر، انسان برای رهایی از رنج، دست به دامن هر ابزاری می‌شود؛ از الکل گرفته تا مخدرهای مصنوعی تازه، تنها برای آن‌که لحظه‌ای درد خود را فراموش کند. 🌑 آری، این راز تلخِ انسان بودن است: او یگانه موجودی است که به آگاهی دست یافته، و همین آگاهی او را به تجربهٔ دردی وامی‌دارد که هیچ موجود زندهٔ دیگر و هیچ سازهٔ مصنوعی توان درکش را ندارد.

📊 یادگیری علم داده تنها به خاطر حجم مطالب دشوار نیست؛ بلکه پیچیدگی اصلی از ماهیت میان‌رشته‌ای و پراکنده آن ناشی می‌شود. علم داده ترکیبی است از ریاضیات 📐، آمار 📈، علوم کامپیوتر 💻، علوم زیستی 🧬 و حتی فلسفه و همین درهم‌تنیدگی، ذهنی انعطاف‌پذیر و توانمند می‌طلبد. ⚠️ واقعیت این است که همه افراد برای این مسیر مناسب نیستند. پژوهش‌ها نشان می‌دهند هر فرد برای نوع خاصی از فعالیت‌ها ساخته شده است؛ مثلاً فردی با شخصیت به‌شدت درون‌گرا گزینه مطلوبی برای روابط عمومی نیست. در علم داده هم تنها علاقه کافی نیست؛ اگر ویژگی‌های شخصیتی و توانایی‌های شناختی لازم وجود نداشته باشد، علاقه به تنهایی راه به جایی نمی‌برد. ✨ اما سیلی واقعیت پایان ماجرا نیست؛ اگر ویژگی‌های لازم را در خودت می‌بینی، علم داده می‌تواند پلی باشد به دنیایی پر از فرصت، خلاقیت و آینده‌ای هیجان‌انگیز 🚀. 🔑 ویژگی‌های ضروری در علم داده: 🔹 دقت بالا و توجه به جزئیات 🔹 صبر و پشتکار در حل مسائل پیچیده 🔹 تحمل ابهام و کار با داده‌های ناقص 🔹 تفکر منطقی و مهارت در حل مسئله 🔹 علاقه واقعی به یادگیری مداوم 🎯 بنابراین مهم‌ترین گام در آغاز مسیر این است که فرد صادقانه با خود روبه‌رو شود و تشخیص دهد: «آیا واقعاً برای چنین فضای میان‌رشته‌ای مناسب هستم یا خیر؟» 🌱 همه راه‌ها به علم داده ختم نمی‌شوند؛ هرکس می‌تواند بر اساس توانایی‌ها و ویژگی‌های واقعی خود، مسیر متفاوت و موفقی را برگزیند. با آرزوی موفقیت / سپهر کاویانی / ارشد علوم شناختی / دیتاساینتیست علوم رفتاری

جزوه آموزشی گام چهارم و پنجم علم داده_بخش دوم_بازنمایی

جزوه آموزشی گام چهارم و پنجم علم داده _بخش اول_نورون زیستی

گام چهارم و پنجم علم داده / یادگیری عمیق