🔍 ابزارهایی مثل ChatGPT چطور به بهبود کار دیتاساینتیست‌ها کمک می‌کند

توی این پست میخواهیم یاد بگیریم چطور سایت‌هایی مثل ChatGPT می‌تونن کار دیتاساینتیست‌ها رو ساده‌تر کنن:

✅ کاهش زمان کدنویسی:
چت جی پی تی با ارائه کدهای نمونه و نکات بهینه‌سازی، زمان نوشتن و رفع اشکال کدها رو کاهش میده. این یعنی شما می‌تونید بیشتر روی تحلیل داده‌ها تمرکز کنید.

✅ دسترسی سریع به منابع آموزشی:
با توضیحات جامع و ساده درباره مفاهیم پیچیده آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، این ابزار به عنوان یک منبع آموزشی فوق‌العاده عمل می‌کنه.

✅ همکاری در تصمیم‌گیری:
وقتی نتایج تحلیل‌ها پیچیده می‌شن، ChatGPT می‌تونه با ارائه پیشنهادات و نکات کاربردی، به تفسیر دقیق‌تر و تصمیم‌گیری بهتر کمک کنه.

❗ نکته:
حتماً خروجی‌های ChatGPT رو اعتبارسنجی کنید. این ابزار مکمل تفکر تحلیلی شماست و جایگزین تخصص فردی نمیشه.

🚀 نتیجه‌گیری:
ترکیب دانش تخصصی با ابزارهای هوشمند مثل ChatGPT میتونه مسیر موفقیت در علم داده رو هموارتر کنه و کارهای روزمره رو بسیار سریع‌تر انجام بده.

#علم_داده #دیتاساینتیست #ChatGPT #هوش_مصنوعی #توسعه_فردی

🔔 چطور یک پروژه ساده علم داده را پیاده سازی کنیم؟

در این پست یک مثال ساده از رگرسیون خطی با پایتون آماده کرده‌ام. تو این آموزش قدم به قدم، داده‌های تصادفی تولید می‌کنیم، مدل رو آموزش می‌دیم و خط برازش شده رو روی نمودار رسم می‌کنیم. این تجربه می‌تونه شروع خوبی برای یادگیری مباحث پایه در علم داده باشه.

# 0. فراخوانی کتابخانه های مورد نیاز

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 1. تولید داده‌های ساده

# تثبیت دانه تصادفی برای تولید داده‌های یکسان

np.random.seed(42)

# تولید 100 عدد تصادفی بین 0 تا 2 (به عنوان ویژگی)

X = 2 * np.random.rand(100, 1)

# تولید هدف y با رابطه خطی (4 + 3X) و افزودن نویز تصادفی

y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)

# 2. ساخت و آموزش مدل رگرسیون خطی

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
y_pred = model.predict(X)

# 3. نمایش ضرایب مدل

print("ضریب شیب:", model.coef_[0])
print("عرض از مبدأ:", model.intercept_[0])

# 4. رسم نمودار داده‌ها و خط رگرسیون

plt.scatter(X, y, color='blue', label='داده‌های اصلی')
plt.plot(X, y_pred, color='red', label='خط رگرسیون')
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("y")
plt.title("رگرسیون خطی ساده")
plt.legend()
plt.show()

توضیحات:

تولید داده‌ها:

ابتدا با استفاده از numpy داده‌های تصادفی برای متغیر X تولید می‌کنیم.

سپس y را به کمک یک رابطه خطی (۴ + ۳X) به همراه نویز تصادفی ایجاد می‌کنیم تا واقع‌گرایی بیشتری داشته باشد.

ساخت و آموزش مدل:

از کلاس LinearRegression موجود در کتابخانه scikit-learn استفاده می‌کنیم تا مدل رگرسیون خطی را بسازیم و آن را با داده‌های X و y آموزش می‌دهیم.

نمایش ضرایب:

پس از آموزش مدل، ضریب شیب (تأثیر X روی y) و عرض از مبدأ (مقدار اولیه y وقتی X صفر است) چاپ می‌شوند.

رسم نمودار:

با استفاده از matplotlib، داده‌های اصلی به صورت نقاط آبی و خط برازش شده به صورت خط قرمز رسم می‌شوند تا ارتباط بین داده‌ها و مدل قابل مشاهده باشد.

این مثال ساده می‌تواند شروع خوبی برای درک مفاهیم اولیه رگرسیون خطی در علوم داده باشد. امیدوارم برای شما مفید واقع شود؛ اگر سوالی دارید یا نکته‌ای نیاز به توضیح بیشتر دارد، در کامنت‌ها بپرسید!

✅ جامعترین سرفصل آموزش بهمراه پشتیبانی نامحدود حتی بعد از اتمام کارگاه

زبان برنامه‌نویسی پایتون

✔️ مباحث پایه برنامه نویسی
✔️ ساختار کدنویسی در پایتون
✔️ اوپراتورها و شی‌گرایی در پایتون
✔️ مدیریت استثنائات و دیباگینگ
✔️ متغیرها، دستورات شرطی، حلقه ها و توابع
✔️ بررسی، کدنویسی و تمرین الگوریتم‌های معروف
✔️ فرآیند تبدیل کد به برنامه و گرافیکی‌سازی
کتابخانه های پایتون (نامپای، پانداس، سایکیت لرن و ...)

زبان برنامه‌نویسی R

✔️ آنالیز داده و مدل‌های تحلیلی
✔️ تعریف متغیر، دنباله‌ها، بردارها و آرایه‌ها، توابع کاربردی و  پکیج‌های R
✔️ دستورات کنترلی، شرطی و  حلقه های تکرار
✔️ فراخوانی دیتا، معرفی انواع مختلف داده ها
✔️ ایجاد سری داده، تبدیل سری های مختلف داده به یکدیگر
✔️ استخراج داده های معین در یک دیتافریم به روشهای مختلف
✔️ نمایش اطلاعات و عملیات ریاضی 
✔️ رسم نمودارهای ابتدایی و پایه
✔️ مدل های خطی 
✔️ آنالیزهای آماری (آنالیز واریانس تک و چند متغیره، رگرسیون چندگانه)
✔️ معرفی پکیج های مهم آر جهت استفاده در رسم نمودارهای حرفه ای برای مقالات و انجام مدل های خطی
✔️ معرفی پلت فرم ها و سایت ها جهت پشتیبانی R
✔️ تکالیف کلاسی و انجام پروژه های کاربردی

کاربرد علوم داده

✔️ سازماندهی پروژه‌ها براساس متدولوژی کریسپ 
✔️ بررسی و تحلیل دیتاست های مختلف در علوم اجتماعی، مدیریت، اقتصاد، پزشکی، مهندسی و ...
✔️ پیش پردازش، آنالیز و آماده سازی داده
✔️ بصری‌سازی و تحلیل داده ها

پایگاه داده و زبان SQL

✔️ موتورهای مورداستفاده برای پایگاه داده
✔️ آموزش فراخوانی پایگاه داده
✔️ دستورات SQL برای استخراج داده

هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ

✔️ الگوریتم های یادگیری ماشین باناظر و بدون ناظر
✔️ الگوریتم های درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان، KNN ، LOF، شبکه عصبی، جنگل تصادفی، رگرسیون، خوشه بندی و ...
✔️ مدل های یادگیری عمیق (شبکه های عصبی CNN  ، RNN و ...
✔️ پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر
✔️ کاربرد پلتفرم های هوش مصنوعی (Chat GPT و ...) در توسعه، بهبود و دیباگ برنامه ها
✔️ آموزش Github، Stackoverflow و نحوه توسعه پروژه و دانش

? اسمت روی یه مقاله منتشر شده در ژورنال‌های بین‌المللی؟ چرا که نه!

? #سی‌ونهمین کارگاه ۰ تا ۱۰۰ مقاله نویسی ISI حرفه‌ای بهمراه کارگاه #رایتینگ_آکادمیک پیشرفته برای تمامی رشته ها و کاربرد #هوش_مصنوعی در نگارش و ویرایش مقالات

⭐️ تنها کارگاه اصولی نگارش مقالات ISI Q1 در ایران با تدریس اساتید نخبه و داوران بین المللی مجلات Web Of Science

مدرسان:
? علی حبیب‌الله‌زاده دانشجوی دکتری دانشگاه ملبورن
?حسین صانعی دانشجو دکتری دانشگاه تهران

? ۲۴ ساعت آموزش جامع با پشتیبانی نامحدود تا چاپ مقاله

? با اعطای مدرک بین المللی از انگلستان

? شروع دوره: ۱۳ دی ماه، پنجشنبه و جمعه‌
ساعت ۹ الی ۱۳

? همین حالا ثبت نام کن:
https://evnd.co/TV20G

☎️ مشاوره و اطلاعات بیشتر:
09034875997 | 02171053133 | @pezhvak_inf

? پژواک دانش رتبه 1 آموزش مقاله نویسی کشور با بیش از 5 سال سابقه آموزش 2500 دانشپذیر

https://instagram.com/pezhvak_ai

? آخرین فرصت شرکت در #سی‌وهشتمین کارگاه ۰ تا ۱۰۰ مقاله نویسی ISI حرفه‌ای

? بهمراه کارگاه #رایتینگ_آکادمیک پیشرفته برای تمامی رشته ها و کاربرد #هوش_مصنوعی در نگارش و ویرایش مقالات

❌ظرفیت باقیمانده ۳ نفر❌

? کد تخفیف ویژه:     pezhvak

مدرسان:
? علی حبیب‌الله‌زاده دانشجوی دکتری دانشگاه ملبورن
?حسین صانعی دانشجو دکتری دانشگاه تهران

? ۲۴ ساعت آموزش جامع با پشتیبانی نامحدود تا چاپ مقاله

? با اعطای مدرک بین المللی از انگلستان

? شروع دوره: ۱۵ آذر ماه، پنجشنبه و جمعه‌
ساعت ۹ الی ۱۳

? همین حالا ثبت نام کن:
https://evnd.co/dtySe

☎️ مشاوره و اطلاعات بیشتر:
09034875997 | 02171053133 | @pezhvak_inf

? پژواک دانش رتبه 1 آموزش مقاله نویسی کشور با بیش از 5 سال سابقه آموزش 2500 دانشپذیر

https://instagram.com/pezhvak_ai

? اسمت روی یه مقاله منتشر شده در ژورنال‌های بین‌المللی؟ چرا که نه!

? #سی‌وهشتمین کارگاه ۰ تا ۱۰۰ مقاله نویسی ISI حرفه‌ای بهمراه کارگاه #رایتینگ_آکادمیک پیشرفته برای تمامی رشته ها و کاربرد #هوش_مصنوعی در نگارش و ویرایش مقالات

⭐️ تنها کارگاه اصولی نگارش مقالات ISI Q1 در ایران با تدریس اساتید نخبه و داوران بین المللی مجلات Web Of Science

مدرسان:
? علی حبیب‌الله‌زاده دانشجوی دکتری دانشگاه ملبورن
?حسین صانعی دانشجو دکتری دانشگاه تهران

? ۲۴ ساعت آموزش جامع با پشتیبانی نامحدود تا چاپ مقاله

? با اعطای مدرک بین المللی از انگلستان

? شروع دوره: ۱۵ آذر ماه، پنجشنبه و جمعه‌
ساعت ۹ الی ۱۳

? همین حالا ثبت نام کن:
https://evnd.co/dtySe

☎️ مشاوره و اطلاعات بیشتر:
09034875997 | 02171053133 | @pezhvak_inf

? پژواک دانش رتبه 1 آموزش مقاله نویسی کشور با بیش از 5 سال سابقه آموزش 2500 دانشپذیر

https://instagram.com/pezhvak_ai

? آخرین فرصت شرکت در #سی‌وهفتمین کارگاه ۰ تا ۱۰۰ مقاله نویسی ISI حرفه‌ای

? بهمراه کارگاه #رایتینگ_آکادمیک پیشرفته برای تمامی رشته ها و کاربرد #هوش_مصنوعی در نگارش و ویرایش مقالات

❌ظرفیت باقیمانده ۳ نفر❌

? کد تخفیف ویژه اعضای پژواک دانش: pezhvak

مدرسان:
? علی حبیب‌الله‌زاده دانشجوی دکتری دانشگاه ملبورن
?حسین صانعی دانشجو دکتری دانشگاه تهران

? ۲۴ ساعت آموزش جامع با پشتیبانی نامحدود تا چاپ مقاله

? با اعطای مدرک بین المللی از انگلستان

? شروع دوره: ۱۷ آبان ماه، پنجشنبه و جمعه‌
ساعت ۹ الی ۱۳

? همین حالا ثبت نام کن:
https://evnd.co/JQEHu

☎️ مشاوره و اطلاعات بیشتر:
09034875997 | 02171053133 | @pezhvak_inf

? پژواک دانش رتبه 1 آموزش مقاله نویسی کشور با بیش از 5 سال سابقه آموزش 2500 دانشپذیر

https://instagram.com/pezhvak_ai