برترین مهارتهای فعلی و آتی متخصصین علمداده!
بهتازگی توسط وبسایت kdnuggets یک نظرسنجی از متخصصین علوم داده مبنی بر مهارتهای فعلی (Have Skill) و مهارتهای آتی (Want Skill) موردنیاز پرسیده شده است که با توجه به جامعیت نظرسنجی فوق میتواند راهنمایی مناسبی جهت تحلیل مهارتهای موردنیاز بازار علمداده در آینده باشد.
✅ برترین مهارتهای فعلی متخصصین علمداده:
1️⃣ پایتون (Python)
2️⃣ مصورسازی دادهها (Data Visualization)
3️⃣ تفکر انتقادی (Critical Thinking)
4️⃣ اکسل (Excel)
5️⃣ مهارتهای ارتباطی (Communications Skills)
6️⃣ یادگیری ماشین (Machine Learning)
7️⃣ آمار (Statistics)
8️⃣ مهارتهای پایگاه داده (SQL/Database Coding)
9️⃣ فهم کسبوکار (Business Understanding)
🔟 ریاضی (Math)
🔵 برترین مهارتهای آتی (توسعه دانش) متخصصین علمداده:
1️⃣ یادگیری عمیق (Deep Learning)
2️⃣ کتابخانه یادگیری عمیق تنسورفلو (TensorFlow)
3️⃣ یادگیری ماشین (Machine Learning )
4️⃣ پایتون (Python)
5️⃣ آپاچی اسپارک (Apache Spark)
6️⃣ پردازش زبان طبیعی (NLP - Text Processing)
7️⃣ کتابخانه یادگیری عمیق پایتورچ (Pytorch)
8️⃣ آمار (Statistics)
9️⃣ دادههای غیرساختیافته (Unstructured Data)
🔟 سایر ابزارهای کلان داده (Other Big Data Tools)
پینوشت:
◾️ افزایش میزان توجهات به کتابخانه یادگیری عمیق Pytorch، زبان Scala و ابزارهای Big Data با توجه به درصد رشد آن قابلتوجه است.
◾️در میان زبانهای برنامهنویسی، کسب رتبه نخست توسط زبان پایتون و کاهش جایگاه زبانهای برنامهنویسی R و Matlab، این زبان برنامهنویسی را تبدیل به برترین زبان در حوزه علمداده کرده است.
◾️قرار گرفتن دو مهارت نرم (Soft Skill) تفکر انتقادی و مهارتهای ارتباطی جز 5 مهارت برتر فعلی متخصصین علمداده نشان از میزان توجهات به این قبیل مهارتها در این بازار کاری دارد.
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
بهتازگی توسط وبسایت kdnuggets یک نظرسنجی از متخصصین علوم داده مبنی بر مهارتهای فعلی (Have Skill) و مهارتهای آتی (Want Skill) موردنیاز پرسیده شده است که با توجه به جامعیت نظرسنجی فوق میتواند راهنمایی مناسبی جهت تحلیل مهارتهای موردنیاز بازار علمداده در آینده باشد.
✅ برترین مهارتهای فعلی متخصصین علمداده:
1️⃣ پایتون (Python)
2️⃣ مصورسازی دادهها (Data Visualization)
3️⃣ تفکر انتقادی (Critical Thinking)
4️⃣ اکسل (Excel)
5️⃣ مهارتهای ارتباطی (Communications Skills)
6️⃣ یادگیری ماشین (Machine Learning)
7️⃣ آمار (Statistics)
8️⃣ مهارتهای پایگاه داده (SQL/Database Coding)
9️⃣ فهم کسبوکار (Business Understanding)
🔟 ریاضی (Math)
🔵 برترین مهارتهای آتی (توسعه دانش) متخصصین علمداده:
1️⃣ یادگیری عمیق (Deep Learning)
2️⃣ کتابخانه یادگیری عمیق تنسورفلو (TensorFlow)
3️⃣ یادگیری ماشین (Machine Learning )
4️⃣ پایتون (Python)
5️⃣ آپاچی اسپارک (Apache Spark)
6️⃣ پردازش زبان طبیعی (NLP - Text Processing)
7️⃣ کتابخانه یادگیری عمیق پایتورچ (Pytorch)
8️⃣ آمار (Statistics)
9️⃣ دادههای غیرساختیافته (Unstructured Data)
🔟 سایر ابزارهای کلان داده (Other Big Data Tools)
پینوشت:
◾️ افزایش میزان توجهات به کتابخانه یادگیری عمیق Pytorch، زبان Scala و ابزارهای Big Data با توجه به درصد رشد آن قابلتوجه است.
◾️در میان زبانهای برنامهنویسی، کسب رتبه نخست توسط زبان پایتون و کاهش جایگاه زبانهای برنامهنویسی R و Matlab، این زبان برنامهنویسی را تبدیل به برترین زبان در حوزه علمداده کرده است.
◾️قرار گرفتن دو مهارت نرم (Soft Skill) تفکر انتقادی و مهارتهای ارتباطی جز 5 مهارت برتر فعلی متخصصین علمداده نشان از میزان توجهات به این قبیل مهارتها در این بازار کاری دارد.
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
انواع الگوریتمهای یادگیری ماشین
Types of Machine Learning Algorithms
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
Types of Machine Learning Algorithms
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
کتاب آموزش پایگاه داده در Arc GIS
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
آموزش_پایگاه_داده_در_ارک_جی_ای_اس.pdf
4 MB
کتاب آموزش پایگاه داده در Arc GIS
🖍 نسخه ترجمه شده
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
🖍 نسخه ترجمه شده
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
Learning ArcGIS Geodatabases @GITAnet.pdf
4.3 MB
کتاب آموزش پایگاه داده در Arc GIS
🖍 نسخه لاتین
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
🖍 نسخه لاتین
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
#نرم_افزار super decisions همراه با #جزوه و #فیلم #آموزشی جهت اجرای مدل #anp
#super_decisions
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
#super_decisions
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
اولین_مقاله_ای_است_که_مدل_AHP_در.pdf
1.3 MB
مجموعه های فازی@GITAnet.pdf
744.1 KB
✅ «تهران به روایت شفاف» عنوان مسابقهای است که شهرداری تهران با موضوع تحلیل دادههای وبسایت شفاف برگزار میکند.
shafaf.tehran.ir
✅ از همه علاقمندان و متخصصان دعوت می شود با تحلیل و بصریسازی این دادهها، شورا و شهرداری را در کشف مسائل و راهحلهای سیاستگذارانه و اجرایی یاری دهند.
شما انتظار دارید چه لایهها و نقشههایی با چه فرمتی توسط شهرداری به اشتراک گذاشته شود؟
برای بحث و تبادل نظر وارد گروه زیر شوید...
https://t.me/joinchat/GeJF0hU15lW8O1rK3_bI1g
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
shafaf.tehran.ir
✅ از همه علاقمندان و متخصصان دعوت می شود با تحلیل و بصریسازی این دادهها، شورا و شهرداری را در کشف مسائل و راهحلهای سیاستگذارانه و اجرایی یاری دهند.
شما انتظار دارید چه لایهها و نقشههایی با چه فرمتی توسط شهرداری به اشتراک گذاشته شود؟
برای بحث و تبادل نظر وارد گروه زیر شوید...
https://t.me/joinchat/GeJF0hU15lW8O1rK3_bI1g
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
کتاب Geospatial Services and
Applications for the Internet
دانلود در پست بعدی👇👇👇
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
Applications for the Internet
دانلود در پست بعدی👇👇👇
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
💡 مقایسه بین علم داده و تجزیه و تحلیل داده
“Data Science vs Data Analytics”
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
“Data Science vs Data Analytics”
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
◾️اگر علاقه مند به مدل رقومی جدید از منطقه مورد مطالعه خود هستید میتوانید از مدل رقومی کوپرنیکوس Copernicus DEM در رزولوشن های ۱۰،۳۰ و ۹۰ متری استفاده کنید.
◾️مدل قبلی که بصورت رایگان در دسترس همگان بود SRTM بود که در سال ۲۰۰۰ تهیه شده بود.
منبع: کانال آقای دکتر معتق
@mahdi_motagh
https://spacedata.copernicus.eu/web/cscda/news/-/asset_publisher/NQThjzBp3dRm/content/copernicus-dem-a-new-digital-elevation-model-for-the-copernicus-programme
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
◾️مدل قبلی که بصورت رایگان در دسترس همگان بود SRTM بود که در سال ۲۰۰۰ تهیه شده بود.
منبع: کانال آقای دکتر معتق
@mahdi_motagh
https://spacedata.copernicus.eu/web/cscda/news/-/asset_publisher/NQThjzBp3dRm/content/copernicus-dem-a-new-digital-elevation-model-for-the-copernicus-programme
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
⚒ابزار های برتر علم داده
Linear Regression
Logistic Regression
Jackknife Regression
Density Estimation
Confidence Interval
Test of Hypotheses
Pattern Recognition
Clustering - (aka Unsupervised Learning)
Supervised Learning
Time Series
Decision Trees
Random Numbers
Monte-Carlo Simulation
Bayesian Statistics
Naive Bayes
Principal Component Analysis - (PCA)
Ensembles
Neural Networks
Support Vector Machine - (SVM)
Nearest Neighbors - (k-NN)
Feature Selection - (aka Variable Reduction)
Indexation / Cataloguing
🌍(Geo-) Spatial Modeling
Recommendation Engine
Search Engine *
Attribution Modeling
Collaborative Filtering
Rule System
Linkage Analysis
Association Rules
Scoring Engine
Segmentation
Predictive Modeling
Graphs
Deep Learning
Game Theory
Imputation
Survival Analysis
Arbitrage
Lift Modeling
Yield Optimization
Cross-Validation
Model Fitting
Relevancy Algorithm
Experimental Design
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
Linear Regression
Logistic Regression
Jackknife Regression
Density Estimation
Confidence Interval
Test of Hypotheses
Pattern Recognition
Clustering - (aka Unsupervised Learning)
Supervised Learning
Time Series
Decision Trees
Random Numbers
Monte-Carlo Simulation
Bayesian Statistics
Naive Bayes
Principal Component Analysis - (PCA)
Ensembles
Neural Networks
Support Vector Machine - (SVM)
Nearest Neighbors - (k-NN)
Feature Selection - (aka Variable Reduction)
Indexation / Cataloguing
🌍(Geo-) Spatial Modeling
Recommendation Engine
Search Engine *
Attribution Modeling
Collaborative Filtering
Rule System
Linkage Analysis
Association Rules
Scoring Engine
Segmentation
Predictive Modeling
Graphs
Deep Learning
Game Theory
Imputation
Survival Analysis
Arbitrage
Lift Modeling
Yield Optimization
Cross-Validation
Model Fitting
Relevancy Algorithm
Experimental Design
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
معرفی چند سایت برای دانلود دیتاست های کلان داده مکانی(spatial big data)
GeoDa Center, geographical and spatial data.
geodacenter.asu.edu/datalist/
FIMI repository for frequent itemset mining, implementations and datasets.
http://fimi.ua.ac.be/
GDELT: The Global Data on Events, Location and Tone, described by Guardian as "a big data history of life, the universe and everything."
https://www.theguardian.com/news/datablog/2013/apr/12/gdelt-global-database-events-location
GEO (GEO Gene Expression Omnibus), a gene expression/molecular abundance repository supporting MIAME compliant data submissions, and a curated, online resource for gene expression data browsing, query and retrieval.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
GeoDa Center, geographical and spatial data.
geodacenter.asu.edu/datalist/
FIMI repository for frequent itemset mining, implementations and datasets.
http://fimi.ua.ac.be/
GDELT: The Global Data on Events, Location and Tone, described by Guardian as "a big data history of life, the universe and everything."
https://www.theguardian.com/news/datablog/2013/apr/12/gdelt-global-database-events-location
GEO (GEO Gene Expression Omnibus), a gene expression/molecular abundance repository supporting MIAME compliant data submissions, and a curated, online resource for gene expression data browsing, query and retrieval.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/
✅باشگاه فناوران اطلاعات مکانی
🏹کانال نوآوری با نقشه و اطلاعات مکانی
@GITAnet
sgsup.asu.edu
GeoDa Center's new home, and GIScience at ASU | School of Geographical Sciences & Urban Planning
The GeoDa Center for Geospatial Analysis has relocated to the University of Chicago. You may find the site, as well as associated software downloads and documentation, at spatial.uchicago.edu.Arizona State University's home for Geographic Information Science…