data science

🌐 علم داده

علم داده؛ حوزه‌ای میان‌رشته‌ای که با ترکیب آمار، برنامه‌نویسی و دانش حوزه‌ای، از داده‌ها تحلیل و مدل می‌سازد تا تصمیم بگیرد یا پیش‌بینی کند.

اسم (noun)

📌 رشته‌ای که با تجزیه و تحلیل و مدل‌سازی پیشرفته داده‌ها سروکار دارد و از ریاضیات، آمار، برنامه‌نویسی و یادگیری ماشین برای استخراج اطلاعات ارزشمند و اغلب پیش‌بینی‌کننده از مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌کند.

جمله سازی با data science

جملات نمونه از منابع مختلف جمع آوری شده است، اگر صحیح نیست یا توهین آمیز است، لطفا گزارش دهید.

💡 After college he decided to pursue data science, even though his earlier internships were in marketing.

بعد از دانشگاه، با وجود اینکه دوره‌های کارآموزی قبلی‌اش در حوزه بازاریابی بود، تصمیم گرفت علوم داده را دنبال کند.

💡 The bootcamp emphasized reproducibility, because data science without version control eventually collapses under its own cleverness.

این اردوی آموزشی بر تکرارپذیری تأکید داشت، زیرا علم داده بدون کنترل نسخه در نهایت زیر بار هوشمندی خود فرو می‌ریزد.

💡 Good data science blends curiosity, skepticism, and empathy, because real people’s lives hide behind every seemingly abstract row in our datasets.

علم داده‌ی خوب، کنجکاوی، شک‌گرایی و همدلی را با هم ترکیب می‌کند، زیرا زندگی واقعی افراد در پشت هر سطر به ظاهر انتزاعی در مجموعه داده‌های ما پنهان است.

💡 In healthcare, data science improved triage, but clinicians insisted algorithms complement judgment rather than replace nuanced experience.

در حوزه مراقبت‌های بهداشتی، علم داده‌ها اولویت‌بندی را بهبود بخشید، اما پزشکان اصرار داشتند که الگوریتم‌ها به جای جایگزینی تجربه‌های ظریف، مکمل قضاوت باشند.

💡 Effective data science blends curiosity, statistics, and empathy, remembering people live behind every record.

علم داده‌ی مؤثر، کنجکاوی، آمار و همدلی را با هم ترکیب می‌کند و به یاد دارد که پشت هر رکورد، افرادی زندگی می‌کنند.

💡 In healthcare, data science improved triage workflows, yet clinicians insisted algorithms complement judgment rather than replace nuanced expertise forged through experience.

در حوزه مراقبت‌های بهداشتی، علم داده، گردش‌های کاری مربوط به اولویت‌بندی بیماران را بهبود بخشید، با این حال پزشکان اصرار داشتند که الگوریتم‌ها به جای جایگزینی تخصص ظریف حاصل از تجربه، قضاوت را تکمیل کنند.