کاربری در گیتهاب پس از دوران کرونا دسترسی به کتابخانه شخصی خود از منابع علم داده را باز کرده این منبع برای کمک به هر دانشمند داده مشتاقی که مایل به دستیابی به موفقیت در این زمینه است، مناسب است. این مخزن هر هفته با منابع جدید به روز می شود.

این مجموعه شامل منابعی است که طی 5 سال جمع آوری شده که حاوی منابع آکادمیک و حرفه ای برای علم داده است.
اگر عاشق داده‌ها هستید، این روز خوش شانس شماست زیرا با 500 ترابایت اسناد و دوره‌های آموزشی مختلف، آن را بیشتر دوست خواهید داشت.
برای دانشجویانی که پس از کارشناسی ارشد در علوم داده، بانک بزرگی از پایان نامه های کارشناسی ارشد نظری و کاربردی در موضوعات مختلف مانند رشته های مالی، پزشکی، تدارکات، اقیانوس شناسی، محیط زیست و امنیت را به دو زبان فرانسوی و انگلیسی از سال 2000 تا 20019 پیدا خواهند کرد.
دوره هایی از بهترین دانشگاه های جهان مانند استنفورد، MIT، و برکلی، به عنوان چند مورد، و همچنین خلاصه ای از تمام فناوری های فعلی، به خوبی سازماندهی شده اند تا نیازهای دانش فوری شما را برآورده کنند.
اگر قصد دارید علم داده را در حوزه مالی اعمال کنید، باید بدانید که مدارک کامل MBA (مالی، مدیریت، اقتصاد، مدیریت ریسک و پورتفولیو، بازاریابی، رهبری ...) و برای دانشمندان داده با تجربه تر وجود دارد. ، مجموعه کاملی از بیش از 300 ترابایت دوره آموزشی IT وجود دارد.
به طور خلاصه، این شامل اندکی از همه چیز است، اما چیزهایی که برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده موفق به آن نیاز دارید، بیشتر است.


🔗 https://drive.google.com/drive/folders/1CgN7DE3pNRNh_4BA_zrrMLqWz6KquwuD?usp=sharing


Github : https://github.com/Moado/The-Data-Scientist-s-Toolbox

سر زدن به سایر بخش های این مخزن هم خالی از لطف نیست :

👉An open source Data Science repository to learn and apply towards solving real world problems

https://github.com/Moado/Data-Science

👉A collection of various deep learning architectures, models, and tips for TensorFlow and PyTorch in Jupyter Notebooks

https://github.com/Moado/Models-of-Deep-Learning

#Ml
#DataScience


🆔 @GITAnet|باشگاه فناوران اطلاعات مکانی

مسیر " Machine Learning " باید چجوری باشه تا به نتیجه برسیم از چه منابعی استفاده کنیم ؟

یادگیری ماشین به معنای استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌ها برای ساختن سیستم‌های هوشمند است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین رویه‌های محاسباتی هستند که ماشین‌ها را قادر می‌سازند الگوها و روابط را از داده‌ها بدون برنامه‌ریزی صریح بیاموزند. این الگوریتم‌ها به ماشین‌ها اجازه می‌دهند تا بر اساس الگوهایی که از داده‌ها آموخته‌اند، پیش‌بینی، تصمیم‌گیری و طبقه‌بندی کنند. اگر می خواهید همه الگوریتم های ML را یاد بگیرید، این مقاله برای شما مناسب است.
در این مقاله، شما با تمام الگوریتم‌های یادگیری ماشین که با استفاده از پایتون حل و توضیح داده شده‌اند، آشنا می‌شوید


در این لیست همه الگوریتم‌های یادگیری ماشین به همراه راهنمای مناسب برای یادگیری مفاهیم و اجرای آنها با استفاده از پایتون آمده است.


https://thecleverprogrammer.com/2023/08/30/machine-learning-algorithms-guide/


#Ml



🆔 @GITAnet|باشگاه فناوران اطلاعات مکانی

📚 Openai Api Cookbook (2024)

🗂چاپ کننده: Pocket guide
📅سال چاپ: 2024

#AI، #هوش_مصنوعی، #برنامه_نویسی
#ML, #Openai


🆔 @GITAnet|باشگاه فناوران اطلاعات مکانی

📚 Openai Api Cookbook (2024)

🗂چاپ کننده: Pocket guide
📅سال چاپ: 2024

#AI، #هوش_مصنوعی، #برنامه_نویسی
#ML, #Openai


🆔 @GITAnet|باشگاه فناوران اطلاعات مکانی