konkoor

داده‌های داوطلبان کنکور سراسری کارشناسی به تفکیک رشته و جنسیت

داده‌های داوطلبان کنکور سراسری کارشناسی مجموعه‌ای آماری از تعداد شرکت‌کنندگان آزمون سراسری در ایران، به تفکیک رشته‌های ریاضی، تجربی، انسانی، هنر و زبان‌های خارجی و همچنین جنسیت داوطلبان است. این داده‌ها برای پژوهش در حوزه آموزش، نابرابری جنسیتی، سیاست‌گذاری آموزش عالی، تحلیل بازار کار و روزنامه‌نگاری داده کاربرد دارند. در این صفحه، آمار داوطلبان کنکور از سال ۱۳۸۱ تا ۱۴۰۵ گردآوری و در قالب جدول قابل‌استفاده ارائه شده است. داده‌ها شامل تعداد کل داوطلبان، تعداد کارت ورود به جلسه، سهم هر گروه آزمایشی و تفکیک دختران و پسران است. منبع هر سال نیز در جدول درج شده تا امکان راستی‌آزمایی، استناددهی و تحلیل مجدد برای پژوهشگران فراهم باشد. این داده برای تحلیل موضوعاتی مانند موارد زیر ارزشمند است: مشارکت دختران

cover data dollar | پرانتز

آرشیو روزانه قیمت دلار از سال ۱۳۶۰ تا مهر ۱۴۰۵

مجموعه داده‌های قیمت روزانه دلار در ایران از مهر ماه سال ۱۳۶۰ تاکنون که توسط مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه تهیه شده است به منظور دسترسی عموم مردم، برای دانلود قرار گرفت. این داده‌ها که شامل نرخ روزانه دلار آمریکا در بازه زمانی مذکور است، اولین بار سال ۱۴۰۱ منتشر شده و در همین پست به صورت دوره‌ای به‌روز می‌شود.

Data science in Ai era | پرانتز

چرخه حیات علوم داده در عصر هوش مصنوعی

امروزه هوش مصنوعی از یک فناوری آزمایشی به یک الزام راهبردی برای ارزش‌آفرینی و حفظ رقابت‌پذیری سازمان‌ها تبدیل شده است، در حالی که علوم داده همچنان نقش توانمندسازی حیاتی را در تبدیل اطلاعات خام به دانش کاربردی ایفا می‌کند. با این حال، چالش‌هایی نظیر شکاف مهارت‌های فنی، فرآیندهای زمان‌بر دستی و پیچیدگی‌های حکمرانی در اکوسیستم‌های متن‌باز مانند پایتون و آر، مانع از مقیاس‌پذیری کامل این قابلیت‌ها شده‌اند. این گزارش به تبیین «چرخه حیات علوم داده مبتنی بر هوش مصنوعی» می‌پردازد؛ رویکردی نوین که با تعبیه خودکارسازی هوشمند در مراحل چهارگانه این چرخه—شامل آماده‌سازی مدل، ساخت، عملیاتی‌سازی و حکمرانی—علاوه بر ارتقای توانمندی‌های انسانی و همگانی‌سازی تحلیل‌های پیشرفته، نقشه راهی پنج‌گانه و راهبردی برای رهبران فناوری اطلاعات جهت تسریع پذیرش مسئولانه و

dbooks | پرانتز

منابعی برای یادگیری تحلیل داده، آمار، علوم داده و هوش مصنوعی و استفاده از آن‌ها در رشته‌های مختلف

در این صفحه کتاب‌های نسبتا جدید و کاربردی برای یادگیری موضوعات مختلف تحلیل داده، آمار، علوم داده، هوش مصنوعی و شیوه‌های به‌کارگیری آن‌ها در حوزه‌های کاری و پژوهشی گوناگون معرفی خواهد شد. 

collidbooks covers 0isbn9780262535434type | پرانتز

پرواز با ارتفاع مناسب

معرفی و مرور کتاب «علم داده» از سری کتاب‌های دانش‌های ضروری انتشارات دانشگاه ام‌آی‌تی

r4ds cover 07 | پرانتز

چهارچوب اکتشاف

اگر R را برای کار با داده‌ها انتخاب کرده‌اید و می‌خواهید یک کتاب درباره علوم داده بخوانید، یکی از بهترین انتخاب‌ها «R برای علوم داده» است.

Untitled design | پرانتز
bias

اریبی و واریانس در یادگیری ماشین

روش‌های مختلفی برای ارزیابی یک مدل یادگیری ماشین وجود دارد. ما می‌توانیم از MSE (خطای میانگین مربعات) برای رگرسیون، دقت، فراخوانی، و ROC (مشخصه عملکرد گیرنده) برای یک مسئله طبقه‌بندی

p value 1 | پرانتز
HHypothesis testing

P-value: چی هست و چی نیست

سوءتعبیر و سوءاستفاده از p-value (در فارسی پی مقدار گفته می‌شود) دهه‌هاست که رو به افزایش است. در مارس ۲۰۱۶، انجمن آمار آمریکا(ASA) بیانیه‌ای برای

hdsr arc | پرانتز

ایجاد انگیزه و افزایش مشارکت در یادگیری علوم داده

خلأ اصلی نیروی انسانی در بازار کار علوم داده، افرادی هستند که توانایی تجزیه و تحلیلِ پیچیدگی‌های ناشی از ابعاد اقتصادی و مدیریتی و مهم‌تر از آن ابعاد انسانی و اجتماعی مسائل را داشته باشند. اما مسئله این اینجاست که این قابلیت‌ها به صورت متداول در دانشگاه‌ها و موسسات آموزشی و همینطور در محیط‌های کاری پرورش پیدا نمی‌کند. این مقاله نیز روی همین نکته دست می‌گذارد و روشی مبتنی بر «مشارکت و ارزیابی مشارکت» برای پرورش توانایی تفکر انتقادی در میان دانشجویان و متخصصان علوم داده پیشنهاد می‌کند.