رفتن به نوشته‌ها

برچسب: علم داده

🎞 گفت‌وگو در مورد علم شبکه و علم داده

این برنامه به منظور آشنایی بیشتر با علم شبکه و علم داده در قالب یک گفت‌وگوی زنده اینستاگرامی برگزار شد. در این برنامه به این کتاب‌ها و مطالب اشاره شد:

میهمانان

مژگان خانجانیان پاک 🇮🇷
دانشجوی دکتری فیزیک سیستم‌های پیچیده، انتشار بیماری در شبکه‌های پیچیده، دانشگاه تحصیلات تکمیلی زنجان

سارا حیدری 🇫🇮
دانشجوی دکتری سیستم‌های پیچیده، جامعه‌شناسی محاسباتی، دانشکده علوم کامپیوتر، دانشگاه آلتو

سینا سجادی 🇦🇹
دانشجوی دکتری علم شبکه، علوم اجتماعی محاسباتی، مرکز علوم پیچیدگی وین

پرسش‌های اصلی که در این برنامه دنبال شد به شرح زیر است:

  • اسم دقیق این گرایش چیست؟
  • هدف و پرسش‌های معروف در این گرایش چیست؟ متخصصان به چه نوع از مسائل علاقه دارن؟
  • به نظر شما چه تصویر رایج غلطی در ذهن عوام در مورد این گرایش وجود دارد؟
  • چگونه با این رشته آشنا شدین؟ 
  • چه‌طور متوجه شدید که این گرایش مناسب شماست؟
  • محیط کار شما چه شکلی است؟ (آزمایشگاه، رصدخانه، پشت میز، کار با کامپیوتر و …)
  • یک روز عادی در زندگی حرفه‌ای شما چگونه سپری می‌شود؟
  • آیا از انتخابتان راضی هستید؟
  • سختی‌های زندگی شما شامل چه چیزهایی می‌شود؟
  • آیا به سایر علاقه‌مندان به این گرایش توصیه می‌کنید که به‌طور حرفه‌ای به این گرایش بپردازند؟
  • مقدمات علمی و فنی لازم برای ورود به این گرایش
  • درس‌های اصلی (ارائه شده و نشده در مقطع کارشناسی)
  • مهارت‌های جانبی (توانایی محاسباتی و کار کردن با نرم‌افزارهای خاص)
  • کدام دانشگاه و یا مراکز تحقیقاتی در ایران به این گرایش می‌پردازند؟
  • بازار کار در ایران و خارج چگونه است؟
  • امکان تحصیل در خارج از کشور و پذیرش گرفتن در این گرایش چگونه است؟
  • آینده کاری و وضعیت رفاهی خود را چگونه می‌بینید؟ در ایران/خارج

در اینستاگرام ببینید:

در یوتیوب بینید:

اطلاعات بیشتر:

فیزیک آماری و سیستم‌های پیچیده

یادگیری آمار به صورت آدمیزادی!

کتاب «استنباط آماری در عصر کامپیوترها» نوشته بردلی افرون و ترور هستی یک کتاب مدرنِ عمیق در مورد الگوریتم‌ها، ماشین لرنینگ و علم داده است. کتاب برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی رشته آمار و هر کسی که دانش کافی و علاقه وافی برای خوندنش داشته باشه طبیعتا مناسبه!

Computer Age Statistical Inference
Algorithms, Evidence, and Data Science
Bradley Efron Trevor Hastie

این کتاب به شما کمک می‌کنه تا هم یادبگیرین از الگوریتم‌ها استفاده کنید و هم بفهمین که چرا این کارو انجام می‌دین! کتاب با پرداختن به استنباط آماری کلاسیک شروع می‌کنه، سراغ مکاتب فراوانی‌گرایانه (frequentism) و مکتب بیزی (bayesian) و در بخش دومش به الگوریتم‌ها روش‌های جدید کامپیوتری می‌پردازه. آخر سر هم میره سراغ مباحث روز مثل لاسو، جنگل تصادفی، بوستینگ، شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق!

🎞 در یوتیوب ببینید.

این کتاب توسط دکتر میرصادقی در دانشکده ریاضی شریف تدریس شده و ویدیو کلاس‌هاش موجوده.

📱در اینستاگرام ببینید

شرمنده، ولی، جبرخطی یاد بگیرید!

برای کسایی که فیزیک می‌خونند خیلی مهمه که جبر خطی رو درست حسابی یاد بگیرن؛ چون هم فاله و هم تماشا! هم خیلی کاربرد داره و هم خیلی درک و شهود ما رو بالا می‌بره. از مکانیک کوانتومی گرفته تا سیستم‌های پیچیده، همه به ابزارهای جبرخطی نیاز دارن! همین‌طور خارج از فیزیک، مثلا در علم داده (دیتا ساینس) هم خیلی کاربردیه. خلاصه که این تابستون از دوره‌های آنلاین استفاده کنید و جبر خطی یادبگیرین 🙂

کلاس‌های گیلبرت استرنگ:

وبلاگ‌نویسی و روایتگری در علم

بعد از مدت‌ها، فرصتی پیش‌ اومد تا با مهدی در مورد وبلاگ‌نویسی و روایتگری در علم گپ بزنیم. ویدیوی این گفت‌وگو ضبط شده و در ادامه‌ی این نوشته می‌تونید ببینیدش. به‌طور کلی در مورد این حرف زدیم که چرا وبلاگ‌نویسی مهمه، منظورمون از روایتگری در علم چیه و اشاره‌هایی هم داشتیم به تجربه‌هامون در سیتپور. حین این گپ و گفت یک سری وبلاگ معرفی شد و یک سری ایده و ترفند برای شروع وبلاگ‌نویسی که سعی می‌کنم اینجا به اون‌ها اشاره‌ مختصری کنم.

برای شروع وبلاگ‌نویسی

.There is nothing to writing. All you do is sit down at a typewriter and bleed

Ernest Hemingway, awarded the 1954 Nobel Prize in Literature

می‌تونید به سادگی وبلاگ شخصی خودتون رو توی blog.ir یا ویرگول یا هر جای دیگه درست کنید. برای دنبال کردن وبلاگ‌های مورد علاقه‌تون هم می‌تونید همه‌ رو به صورت یکجا به کمک feedly.com داشته باشید. این نوشته از جادی رو بخونید: برای پیشرفت مجدد، دوباره وبلاگ بنویسید!

وبلاگ‌های پیشنهادی

وبلاگ‌هایی که شخصا دنبال می‌کنم رو با توجه به سطح مطالبشون لیست کردم. منظور از «عمومی» یعنی مناسب هر علاقه‌مندی بدون در نظر گرفتن پیش زمینه خاصی هستند. «کمی فنی» یعنی باید دانش عمومی از ریاضیات و فیزیک داشته باشید. مثلا دانشجوی کارشناسی این رشته‌ها باشید. «فنی» یعنی نیاز به دونستن پیش‌زمینه‌های خاص در فیزیکی یا ریاضی هست. «خیلی فنی» هم یعنی باید دانشجوی تحصیلات تکمیلی باشین دست‌کم!

برای زندگی روزمره و بیشتر برای جنبه‌های عمومی مسئله:

«عمومی» 
«کمی فنی» 

نوشته‌های مربوط به فیزیک جریان‌اصلی:

«کمی فنی» 

فیزیک آماری، ماده‌چگال و محاسباتی:

«فنی» 

سیستم‌های پیچیده، یادگیری ماشین و علوم داده:

«فنی» 
«خیلی فنی» 

برای عمیق شدن در ریاضیات:

«خیلی فنی» 

این دو تدتاک رو هم برای جنبه عمومی نوشتن پیشنهاد می‌کنم: