Data Science School

تصور کنید می‌خواهید در یک دوره آموزشی یا وبینار بین‌المللی شرکت کنید 🌍🎓، اما به دلیل تسلط نداشتن به زبان انگلیسی، از این فرصت صرف‌نظر می‌کنید. امروز هوش مصنوعی این مانع را برطرف کرده است ✅🔓. یکی از قابلیت‌های جدید Google AI Studio این امکان را فراهم کرده است که هنگام مشاهده ویدئوهای انگلیسی 🎬🇬🇧، ترجمه و تحلیل محتوا را به‌صورت هم‌زمان دریافت کنید، این یعنی دسترسی سریع‌تر و آسان‌تر به دانش روز دنیا 🚀🌐. موسسه زیما در حال برگزاری دوره‌های تخصصی در حوزه‌های مدیریت (کاربردهای هوش مصنوعی ویژه مدیران ارشد و مدیران عامل)، حسابداری و مالی (بکارگیری ابزارهای هوش مصنوعی در حوزه مالی)، دوره تحول منابع انسانی با هوش مصنوعی و غیره است در این دوره‌ها صرفاً درباره ابزارها صحبت نمی‌کنیم 🛠❌؛ بلکه یاد می‌گیریم چگونه از هوش مصنوعی برای حل چالش‌های واقعی سازمان استفاده کنیم هوش مصنوعی قرار نیست جای متخصص منابع انسانی را بگیرد؛ بلکه به او کمک می‌کند سریع‌تر یاد بگیرد، بهتر تحلیل کند و تصمیم‌های دقیق‌تری بگیرد 🎯✅. 🏫 @DataScience_School 🌐 Http://dsstalent.com

Data Science School pinned «بیشتر دوست دارید چه محتوایی در کانال ببینید؟ 🚀»

سلام به همه‌ی همراهان عزیز کانال 🌱 امیدوارم حالتون خوب باشه و خوشحالم که دسترسی مجدد به اینترنت برقرار شده 🙏 امیدوارم مطالب و محتوایی که در ادامه منتشر می‌کنیم، بتونه برای شما مفید، کاربردی و الهام‌بخش باشه. برای اینکه محتوای کانال رو بهتر و هدفمندتر پیش ببریم، یک نظرسنجی آماده کردیم تا بدونیم شما بیشتر علاقه‌مندید چه موضوعاتی رو در آینده ببینید 📊 همچنین برای دوستانی که در دوره SQL سال گذشته شرکت کرده بودند، پروژه نهایی تعریف کردیم که در روزهای آتی بخشی از آن پروژه به همراه پاسخ آن در کانال قرار داده خواهد شد و امیدوارم بتونه برای تمرین و یادگیری بیشتر مورد استفاده قرار بگیره 💡 🏫 @DataScience_School 🌐 Http://dsstalent.com

❇️ اطلاعیه برگزاری دوره SQL دوستان عزیز، 📅 تاریخ برگزاری جلسات دوره‌ی ۱۶ ساعته SQL به شرح زیر است: 🕰 ساعت برگزاری بوقت ایران: ۱۹:۳۰ تا ۲۱:۳۰ 🗓 تاریخ جلسات: ۲۴ و ۲۵ آبان ۸، ۹، ۱۵ و ۱۶ آذر دوره در ۶ جلسه برگزار می‌شه و با زبان ساده و بصورت مقدماتی، مهارت SQL رو به‌صورت کاربردی یاد می‌گیریم 📊 سؤالی داشتید، به آیدی @DSStalent_Support حتماً پیام بدید 💬 با احترام و اشتیاق، تیم Data Science School 🙏 لینک محتوای دوره و ثبت نام: https://zimadp.com/course/sql/ 🏫 @DataScience_School 🌐 Http://dsstalent.com #دوره_SQL #آموزش_دیتا #تحلیل_داده

لینک آشنایی بیشتر با محتوای دوره و سرفصل ها: https://zimadp.com/course/sql/ 🏫 @DataScience_School 🌐 Http://dsstalent.com

❇️ سلام به همه‌ی دوستان عزیز در کانال Data Science School 🌱 💡مدتیه با تیممون مشغول برنامه‌ریزی برای یه پروژه‌ی خاص بودیم; اینکه بتونیم تجربه‌های واقعی‌مون در مسیر رشد از تحلیل‌گر داده (Data Analyst) تا دانشمند ارشد داده (Senior Data Scientist) رو با شما به اشتراک بگذاریم. نتیجه این تلاش‌ها، طراحی یک دوره‌ی کاربردی و خلاصه برای مطالعه موردی در حوزه منابع‌انسانی (که قابل تعمیم به همه حوزه ها است) بصورت کاملاً اصولی است که قراره با یکی از مهم‌ترین مهارت‌های دنیای دیتا شروع بشه: SQL: زبان مشترک تمام نقش‌های داده‌ای (از تحلیل‌گر و مهندس داده گرفته تا BI و دیتاساینتیست) 🧠 این دوره ۱۶ ساعته، از مقدماتی تا پیشرفته، با زبانی ساده و همراهی قدم‌به‌قدم طراحی شده تا: ✔️ مسیر ورود شما به دنیای دیتا رو هموار کنه ✔️ به افرادی که هنوز جایگاه دقیق خودشون رو در این حوزه پیدا نکردن جهت بده ✔️ و اونایی که به‌دنبال ارتقای شغلی و مهاجرت هستن رو در یک مسیر واقعی راهبری کنه 🎯 اگر همیشه دنبال فرصتی بودی برای یادگیری درست، اصولی و هدفمند، این دوره می‌تونه نقطه‌ی شروع خیلی خوبی باشه با تمام توان در کنارتون خواهم بود تا به بهترین نسخه‌ی حرفه‌ای‌تون در تحلیل داده تبدیل بشید و به جایگاه شغلی و مالی موردنظرتون برسید. 🌟 این تنها دوره‌ای هست که در سال ۲۰۲۵ شخصاً توسط من، علیرضا حکیمی‌اصل (دانشمند ارشد داده - تورنتو 🇨🇦) برگزار می‌شه، پس اگه آماده‌اید، منتظر دیدارتون هستم 😊. با احترام و اشتیاق، تیم Data Science School 🙏 لینک محتوای دوره و ثبت نام: https://zimadp.com/course/sql/ 🏫 @DataScience_School 🌐 Http://dsstalent.com

#DataAsProduct 📦 «داده به‌عنوان محصول» یعنی چی؟ بیشتر تیم‌ها هنوز داده رو صرفاً ذخیره می‌کنن، نه اینکه ازش محصول بسازن. اما شرکت‌های موفق در دنیا چی کار می‌کنن؟ ✅ داده‌هاشون لایه‌بندی شده‌ست ✅ تیم‌هاشون نقش‌دارن: از مهندس داده (Data Engineer) تا کاربر نهایی (Final User) ✅ و خروجی‌هاشون یک محصول تحلیلی بسیار جامع هست و نه فقط یک گزارش ساده 🔍 از دیتاسورس تا مدل‌های ML، همه چیز ساختار داره و با هدف مشخصی طراحی شده. 📊 توی این تصویر، می‌تونی مسیر تبدیل داده خام به «Data Product» واقعی رو بصورتی ببینی که واقعاً در سازمان‌های پیشرو اجرا می‌شه. 🏫 @DataScience_School 🌐 Http://dsstalent.com

✨ سلام به همه‌ی دوستان و همراهان عزیز کانال 🙌 مدتی بود فعالیتی نداشتم — دلیلش هم مشغله‌های زیاد و شروع یه مسیر شغلی جدید در کانادا بود. ✴️ خبر خوب اینه که حالا برگشتم، با کلی تجربه و درس‌آموخته از مسیر رشد شخصی و حرفه‌ای، از دیتا آنالیست تا دانشمند ارشد داده (Senior Data Scientist) (پست لینکدین من) در یکی از شرکت‌های مطرح حوزه بانکداری در کانادا 🇨🇦 ✅ مطالب و به‌روزرسانی‌های جدیدی در راهه که می‌تونه به مسیر یادگیری و پیشرفت شما تو دنیای دیتا کمک بزرگی کنه — چه در Power BI، Microsoft Fabric, Microsoft ، یا مسیر شغلی در دیتاساینس. ✨ اگه دنبال محتوای کاربردی، واقعی و الهام‌بخش در مسیر دیتا هستید، با ما همراه باشید. به زودی با نظرسنجی و پست‌های جدید برمی‌گردم 💬 #علم_داده #تحلیل_داده #پیشرفت_شغلی

#DAX #Power_BI ❇️ نکته جالب درباره AVERAGEA در DAX! 🔹 برخلاف تصور، AVERAGEA فقط روی مقادیر یک ستون اعمال نمی‌شود، بلکه می‌تواند Measures را هم بپذیرد! 🔹 اگر ورودی آن یک Measure باشد، معادل فرمول زیر خواهد بود: AVERAGEX('The Table Where the Measure Is', [Measure]) ✅ این یعنی نتیجه‌ی Measure به جدولی که در آن قرار دارد وابسته است! 🏫 @DataScience_School 🌐 Http://dsstalent.com

#Power_BI ❇️لایه‌های چهارگانه مشکلات هوش تجاری ▪️در بسیاری از سازمان‌ها، فقط به لایه سطحی مشکلات داده‌ای پرداخته می‌شود در حالی‌که باید به مسائل در لایه‌های عمیق‌تری توجه نمود: 🔹 لایه سطحی: مشکلاتی مانند کندی بارگذاری داشبوردها، شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) نادرست، یا خطاهای خروجی. 🔹 لایه ساختاری: ریشه بسیاری از ناپایداری‌ها را باید در زیرساخت‌های داده‌ای جست‌وجو کرد؛ از جمله پایپ‌لاین‌های ناپایدار و فرآیندهای ETL غیرقابل اطمینان 🔹 لایه استراتژیک: ناهماهنگی در تعریف شاخص‌ها میان تیم‌ها، جزیره‌ای بودن داده‌ها و نبود یکپارچگی میان سیستم‌های کلیدی، موجب می‌شود تصمیم‌گیران با تصویر ناقصی از وضعیت مواجه باشند. 🔹 لایه اصلی (Core Data): در عمیق‌ترین سطح، مشکلات به نبود حاکمیت داده، فقدان مالک داده و مشخص نبود تک سورس داده بازمی‌گردد. 👈 حل مسائل در لایه سطحی، به تکرار مداوم مشکلات منجر خواهد شد. برای ایجاد تحولی پایدار در استراتژی داده، باید از لایه Core Data آغاز کرد. 🧐سازمان شما در کدام لایه بیشتر با چالش مواجه است؟ 🏫 @DataScience_School 🌐 Http://dsstalent.com

#storytelling ✳️مهارتی کلیدی در تحلیل داده که کمتر به آن توجه می‌شود: انتخاب نمودار مناسب 🔹نحوه‌ی نمایش داده‌ها تأثیر مستقیمی بر درک مخاطب دارد. 🔹انتخاب نمودار صحیح نه تنها باعث وضوح بیشتر می‌شود، بلکه به انتقال دقیق پیام نیز کمک می‌کند. 🔹هدف از نمایش داده، انتقال بینش است، نه صرفاً نمایش اطلاعات. 🔹تسلط بر این مهارت، بخشی از توانایی Data Storytelling حرفه‌ای است؛ یعنی دانستن اینکه هر نمودار، در چه زمانی و با چه هدفی باید به‌کار رود. 🔹یادگیری اصول انتخاب نمودار، نقطه‌ی شروعی مؤثر برای بهبود ارتباط داده‌ای و تصمیم‌سازی بهتر است. 🏫 @DataScience_School 🌐Http://dsstalent.com

#موقعیت_شغلی ❇️شرکت طراحی و مهندسی قطعات کرمان خودرو، توسعه‌دهنده هوش تجاری (BI Developer) استخدام می‌نماید. مسئولیت‌ها: ▪️طراحی و ساخت داشبوردهای تحلیلی با Power BI، Superset و ابزارهای مشابه ▪️توسعه مدل‌های OLAP Tabular در SSAS ▪️طراحی و اجرای فرآیندهای ETL با SSIS ▪️بهینه‌سازی گزارش‌ها با SSRS ▪️تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها از منابع مختلف ▪️مدیریت سطوح دسترسی کاربران و امنیت داده ▪️مستندسازی فرآیندها و خروجی‌های BI مهارت‌ها و الزامات: ▪️مدرک کارشناسی در رشته‌های مرتبط (مهندسی نرم‌افزار، آمار، اقتصاد و...) ▪️حداقل ۳ سال تجربه حرفه‌ای در حوزه BI تسلط کامل بر SSIS، SSRS، SSAS (OLAP Tabular) ▪️مهارت بالا در SQL و کوئری‌نویسی پیشرفته ▪️آشنایی با زبان‌های Python یا R مزیت محسوب می‌شود ▪️آشنایی با مفاهیم پیشرفته BI و Big Data امتیاز محسوب می‌شود علاقه مندان می تواند رزومه خود را از طریق آدرس ایمیل زیر ارسال نمایند: 📧 bi@kadec.ir 🏫 @DataScience_School 🌐Http://dsstalent.com

✳️بهترین کانال‌های یوتیوب برای یادگیری تحلیل داده SQL ▪️ Intellipaat -از مقدماتی تا پیشرفته ▪️ sqlbelle – نکات و ترفندهای کاربردی ▪️ Amit Thinks - مخصوص مبتدی‌ها Python ▪️ Programming with Mosh – آموزش کامل و عملی ▪️ Bro Code- یادگیری ساده و سریع ▪️ TechWorld with Nana – تمرکز بر DevOps و Data Engineering Excel ▪️ ExcelIsFun – فرمول‌ها و تکنیک‌های عمیق ▪️ Chandoo – داشبوردها و خودکارسازی ▪️ Excel Campus – آموزش‌های حرفه‌ای Power BI ▪️ Microsoft Power BI – کانال رسمی ▪️ Guy in a Cube – آموزش‌های کامل DAX، Power Query ▪️ PowerBI Tips - نکات حرفه ای Tableau ▪️ Tableau – کانال رسمی ▪️ Tableau Tim – آموزش‌های کاربردی برای همه سطوح ▪️ Penguin Analytics – تکنیک‌های پیشرفته و داستان‌سرایی داده Statistics ▪️ StatQuest with Josh Starmer – توضیح مفاهیم پیچیده به زبان ساده ▪️ Mike Crowson – آمار کاربردی ▪️ Professor Knudson – سخنرانی‌های دانشگاهی درباره آمار و احتمال مفاهیم تحلیلی ▪️ edureka! – دوره‌های دیتاساینس و یادگیری ماشین ▪️ FreeCodeCamp.org – آموزش‌های کامل 🏫 @DataScience_School 🌐 Http://dsstalent.com

#PowerBI ❇️ ایجاد نوار پیشرفت متحرک در Power BI با Card Visual جدید! 📊 آیا می‌دانستید که می‌توانید با استفاده از قابلیت جدید Card Visual در Power BI، یک Progress Bar متحرک ایجاد کنید؟ 🔹 این تکنیک می‌تواند داشبوردهای شما را دینامیک‌تر و جذاب‌تر کند و به کاربران تجربه بصری بهتری ارائه دهد. 📂 نمونه آماده برای تست و یادگیری: 🔗 دانلود فایل PBIX 🏫 @DataScience_School 🌐 Http://dsstalent.com

#DataScience #Course ❇️ یک فرصت عالی برای دیتاساینتیست‌ها و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی! 📅 از ۳۱ مارچ تا ۴ آپریل، در دوره آنلاین فشرده ۵ روزه Google برای Generative AI شرکت کنید — رایگان، با محتوای جدید، سخنران‌های مطرح و یک پروژه عملی در Kaggle برای تقویت رزومه شما. 🔸 این دوره برای کمک به دیتاساینتیست‌ها و توسعه‌دهندگان طراحی شده تا درک عمیقی از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، جاسازی‌ها (Embeddings)، ایجنت‌های هوش مصنوعی و MLOps مخصوص GenAI پیدا کنند. 📚 هر روز: ▪️ منابع آموزشی ▪️ پادکست و کدلب‌های همراه ▪️ بحث و گفتگو با متخصصین در Discord ▪️ لایوهای آموزشی و جلسات AMA در یوتیوب Kaggle ✅ در انتها هم با انجام پروژه نهایی، می‌تونید شانس کسب گواهی‌نامه، جوایز ویژه و معرفی در شبکه‌های اجتماعی گوگل و Kaggle رو داشته باشید! 🌐 برای اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام: https://rsvp.withgoogle.com/events/google-generative-ai-intensive_2025q1 🏫 @DataScience_School 🌐 Http://dsstalent.com

#فرصت_شغلی: استخدام "تحلیل‌گر ارشد داده‌های قیمت‌گذاری" ✅ اسنپ، "تحلیل‌گر ارشد داده‌های قیمت‌گذاری" (product managerSenior Pricing Data Analyst) استخدام می‌نماید. ◾️برای مشاهده ی شرایط شغلی و ارسال رزومه از طریق لینک زیر اقدام نمایید: 🔗https://buff.page.link/gPVw 🏫 @DataScience_School 🌐Http://dsstalent.com

#SQL 📌 آیا تفاوت‌های معماری‌های داده را می‌شناسید؟ ➡️ Database ➡️ RDBMS ➡️ Data Warehouse ➡️ Data Lake ➡️ Data Lakehouse نگران نباشید! در ادامه توضیحات هر کدام مختصر آورده شده است: 🗂 Database (1960-1970) – محیطی ساختارمند برای ذخیره، مدیریت و دسترسی به داده‌ها. 📊 Relational Database (1970-1990) – سیستم پایگاه داده‌ای که داده‌ها را در جداول مرتبط با یکدیگر نگه می‌دارد (SQL). 🏢 Data Warehouse (1980-2010) – فضایی بهینه‌شده برای تحلیل داده‌ها، با ساختاری مشخص و قابل استفاده برای هوش تجاری. 🌊 Data Lake (2010-2020) – مخزن داده‌ای که اطلاعات خام را در قالب‌های مختلف ذخیره می‌کند و انعطاف‌پذیری بیشتری نسبت به انبارداده دارد 🏠 Data Lakehouse (2020-حال) – ترکیبی از انعطاف‌پذیری دیتا لیک و ساختار منظم انبارداده، با قدرت تحلیل بالا 👀 در ادامه درباره هر کدام از معماری‌ها بیشتر پست گذاشته خواهد شد. موفق باشید 🏫 @DataScience_School 🌐 dsstalent.com

#Python #DataVisualization ❇️چرا استفاده از Bar Chart برای نمایش تغییر جایگاه رقبا در طول زمان مناسب نیست؟ ▪️با افزایش تعداد دسته‌ها، Bar Chart به‌سرعت شلوغ و نامفهوم می‌شود. ▪️مقایسه‌ی تغییر رتبه در یک نمودار میله‌ای دشوار است. 🔹 به جای آن، از Bump Chart استفاده کنید. این نمودار مخصوص نمایش تغییر رتبه‌ی آیتم‌های مختلف در طول زمان است و خوانایی بسیار بهتری دارد. ✅ مزایای Bump Chart: ▪️بهبود وضوح مقایسه‌ی تغییر رتبه‌ها ▪️کاهش شلوغی بصری و افزایش خوانایی ▪️مناسب برای نمایش روند رتبه‌بندی در طول زمان 🏫 @DataScience_School 🌐 Http://dsstalent.com

#فرصت_شغلی استخدام "BI Developer" ✅ اسنپ باکس برای موقعیت شغلی BI developer اقدام به جذب نیرو می‌نماید. ◾️ جهت مشاهده شرح شغل و ارسال رزومه، می‌توانید به لینک زیر مراجعه کنید: 🔗https://buff.page.link/P5QQ 🏫 @DataScience_School 🌐 dsstalent.com