Python4Finance
前往频道在 Telegram
کانال Python4Finance آموزش پایتون در اقتصاد و مدیریت مالی هر روز چند نکته را در خصوص پایتون برای مالی بیاموزیم *** آپارت: aparat.com/Python4Finance
显示更多8 888
订阅者
无数据24 小时
-57 天
-8430 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
七月 '26
七月 '26
+32
在1个频道中
六月 '26
+48
在0个频道中
Get PRO
五月 '26
+34
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+19
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+8
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+36
在2个频道中
Get PRO
一月 '26
+12
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+21
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+41
在1个频道中
Get PRO
十月 '25
+42
在1个频道中
Get PRO
九月 '25
+207
在4个频道中
Get PRO
八月 '25
+46
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+42
在1个频道中
Get PRO
六月 '25
+28
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+99
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+82
在5个频道中
Get PRO
三月 '25
+45
在0个频道中
Get PRO
二月 '25
+44
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+57
在13个频道中
Get PRO
十二月 '24
+67
在16个频道中
Get PRO
十一月 '24
+221
在4个频道中
Get PRO
十月 '24
+67
在1个频道中
Get PRO
九月 '24
+106
在1个频道中
Get PRO
八月 '24
+154
在4个频道中
Get PRO
七月 '24
+122
在1个频道中
Get PRO
六月 '24
+75
在1个频道中
Get PRO
五月 '24
+89
在2个频道中
Get PRO
四月 '24
+277
在28个频道中
Get PRO
三月 '24
+180
在2个频道中
Get PRO
二月 '24
+97
在2个频道中
Get PRO
一月 '24
+200
在3个频道中
Get PRO
十二月 '23
+94
在3个频道中
Get PRO
十一月 '23
+428
在0个频道中
Get PRO
十月 '23
+58
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+75
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+142
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+105
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+108
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+80
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+114
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+499
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+58
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+256
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+87
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+81
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+91
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+41
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+484
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+500
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+77
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+198
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+311
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+465
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+246
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+109
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+521
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+439
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+504
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+179
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+434
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+251
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+162
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+95
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+152
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+386
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+343
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+88
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+4 653
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 27 七月 | +1 | |||
| 26 七月 | +1 | |||
| 25 七月 | 0 | |||
| 24 七月 | +1 | |||
| 23 七月 | +1 | |||
| 22 七月 | +2 | |||
| 21 七月 | 0 | |||
| 20 七月 | +1 | |||
| 19 七月 | +2 | |||
| 18 七月 | +1 | |||
| 17 七月 | +2 | |||
| 16 七月 | +1 | |||
| 15 七月 | 0 | |||
| 14 七月 | +1 | |||
| 13 七月 | 0 | |||
| 12 七月 | +3 | |||
| 11 七月 | 0 | |||
| 10 七月 | 0 | |||
| 09 七月 | 0 | |||
| 08 七月 | 0 | |||
| 07 七月 | +2 | |||
| 06 七月 | +6 | |||
| 05 七月 | +2 | |||
| 04 七月 | +2 | |||
| 03 七月 | +2 | |||
| 02 七月 | 0 | |||
| 01 七月 | +1 |
频道帖子
دانلود کتاب «AI In Finance»
هوش مصنوعی دیگر فقط یک فناوری جذاب نیست بلکه امروز به یکی از مهمترین موتورهای تحول در صنعت مالی تبدیل شده است. از معاملات الگوریتمی و مدیریت ریسک گرفته تا کشف تقلب و ارائه خدمات مالی شخصیسازیشده، ردپای این فناوری را میتوان در همه بخشهای این صنعت دید.
کتاب «AI In Finance» با نگاهی کاربردی، شما را با مفاهیم پایه، نمونههای واقعی، کاربردهای عملی و چالشهای مهم این حوزه آشنا میکند. علاوه بر معرفی فناوریهای روز، به موضوعات مهمی مثل شفافیت، سوگیری الگوریتمها، امنیت و ملاحظات اخلاقی در تصمیمگیریهای مالی نیز میپردازد.
اگر در حوزه مالی، فناوری یا هوش مصنوعی فعالیت میکنید، یا به آینده این صنعت علاقهمند هستید، این کتاب میتواند دیدی روشن از مسیر پیشروی بازارهای مالی و نقش روزافزون هوش مصنوعی در آن به شما بدهد.
این کتاب از 11 فصل تشکیل شده که هر کدام از فصول، یک مقاله علمی در خصوص یک موضوع مشخص هوش مصنوعی در مالی است.
انتشارات: World Scientific Publishing Europe
سال نشر: 2026
#دانلود_کتاب
#هوش مصنوعی
#AI
پایتون برای مالی
🆔 t.me/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance
| 2 |  افزونه Ruff ، یک افزونه عالی و فوق العاده سریع برای linter و code formatter در پایتون در Vscode
یکی از ویژگی های اصلی IDE ها ، توانایی Lint (یعنی نمایش خطاها) و قالب بندی استاندارد کدها است. این موضوع علی الخصوص برای پایتون که هدف اصلی آن خوانایی بالاست اهمیت بیشتری پیدا می کند. (ترجمه PEP8 شیوهنامه نگارش برنامه در پایتون به زبان فارسی)
یکی از ماژول های بسیار جالب در این خصوص Ruff است. ویژگی اصلی Ruff سرعت بسیار بالای آن است. برای نصب آن، عبارت Ruff را در بخش Extensions نرم افزار Vscode جستجو و نصب کنید.
کافی است در زمان برنامه نویسی کلید F1 را بزنید و یکی از دو عبارت زیر را جستجو کرده و برنامه خود را بررسی و اصلاح نمایید:
Fix all
به صورت خود کار تمام اشکالات قابل رفع را اصلاح می کند.
Format Document
فرمت برنامه شما را مطابق با Black اصلاح می کند.
البته قابلیت های این افزونه بیشتر از اینهاست و با مراجعه به این صفحه می توانید اطلاعات دقیقتری در این خصوص را پیدا کنید.
#Ruff
#Vscode
پایتون برای مالی
🆔 t.me/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance | 1 939 |
| 3 | کدام چتبات هوشمصنوعی (LLM) را انتخاب کنیم؟
یکی از سوالاتی که خیلی از عزیزان مطرح می کنند در میان LLM های متداول، از کدامیک استفاده کنیم؟ اگر چه این موضوع بیشتر به نوع کاربری شما مربوط است و شاید تجربه کاربردی بهترین پاسخ برای هر فرد است. برای مثال هوش مصنوعی که برای تولید عکس مناسب است احتمالا در پاسخ به سوالات تحلیلی، جستجوی متن، حل مسائل ریاضی و ... مناسب نباشد. خیلی از سایت ها هستند که به بررسی تطبیقی LLM ها می پردازند و می توانند به انتخاب شما کمک شایانی داشته باشند.
برای این منظور کافی است عبارت llm leaderboard را جستجو کنید. برخی از متداولترین مقایسه ها عبارتند از:
1️⃣ Arena
این سایت ترجیح کاربران را در کاربردهای مختلف بررسی می کند و کاربر در یک مقایسه ناشناس پاسخ مورد ترجیح خود را انتخاب می کند. بنابراین میزان رضایت و کیفیت ادراکشده را بهتر نشان میدهد.
2️⃣ HELM
این مقایسه توسط دانشگاه استنفورد انجام شده است. HELM یکی از معتبرترین چارچوبهای آکادمیک برای ارزیابی LLMهاست. تمرکز آن فقط روی یک عدد کلی نیست، بلکه مدلها را در سناریوهای مختلف از نظر دقت، استدلال، دانش عمومی، robustness، انصاف، ایمنی و گاهی کارایی بررسی میکند.
3️⃣ Hugging Face
بیشتر برای مشاهده سریع عملکرد مدلها مفید است. تمرکز آن معمولاً فقط روی کیفیت خام نیست، بلکه مواردی مثل سرعت پاسخگویی، هزینه تولید توکن، زمان تأخیر و کارایی API را هم در نظر میگیرد. برای کسی که میخواهد مدل را در یک محصول واقعی استفاده کند، این نوع مقایسه بسیار کاربردی است.
4️⃣ ArtificialAnalysis
یکی از کاربردیترین منابع برای تصمیمگیری عملی است. چون مدلها را از چند زاویه میسنجد: کیفیت یا intelligence، سرعت، قیمت ورودی و خروجی، طول پنجره زمینه، ارائهدهنده مدل و گاهی پایداری سرویس. اگر بخواهید بین GPT، Claude، Gemini، Llama، Mistral، DeepSeek و سایر مدلها برای یک پروژه واقعی انتخاب کنید، این سایت تصویر عملیتری میدهد.
#AI
#LeaderBoard
پایتون برای مالی
🆔 t.me/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance | 2 032 |
| 4 |  وَسَلَامٌ عَلَيْهِ يَوْمَ وُلِدَ وَيَوْمَ يَمُوتُ وَيَوْمَ يُبْعَثُ حَيًّا
خداحافظ آقای شهید ایران | 2 759 |
| 5 |  رفع مشکل بیش برازش مدلهای یادگیری عمیق
تصور کنید یک تیم تحلیل مالی دارید که تمام تصمیماتش وابسته به یک کارشناس است. اگر آن شخص مرخصی برود یا اشتباه کند، کل تیم فلج میشود. اما اگر بهطور تصادفی هر روز یکی از اعضای تیم از جلسات حذف شود بقیه مجبور میشوند یاد بگیرند و مستقل تصمیم بگیرند. در یادگیری عمیق، به این تکنیک «Dropout» میگویند. دراپاوت با غیرفعال کردن تصادفی برخی از نرونها در طول آموزش مدل، مانع از وابستگی شدید شبکه به چند مسیر خاص شده و آن را وادار میسازد تا الگوهای کلیتر و مستقلتری را یاد بگیرد.
بزرگترین مشکل توسعهدهندگان الگوریتمهای معاملاتی، بیشبرازش (Overfitting) یا همان حفظ کردن رفتارهای گذشته است. وقتی الگوریتمی گذشته بازار را حفظ کند، با اولین تغییر رفتار در بازار واقعی شکست سختی میخورد. استفاده از Dropout در مدلهای پیشبینی قیمت یا مدیریت ریسک، مانند یک شبیهساز بحران عمل میکند؛ با حذف بخشهایی از شبکه در فاز آموزش، مدل یاد میگیرد که به متغیرهای محدود وابسته نباشد و به جای حفظ کردن گذشته، قدرت تعمیمدهی خود را در برابر نوسانات ناگهانی بازار واقعی بالا ببرد.
🆔 @python4finance | 3 556 |
| 6 | دانلود کتاب CFA® 2027 • LEVEL I • VOLUME 1-QUANTITATIVE METHODS
کتاب «روشهای کمی» نسخه 2027 منتشر شد. این نسخه بر کاربردهای دنیای واقعی متمرکز شده و در سراسر آن، پرسشوپاسخهای بیشتر و مثالهای هدفمندتری گنجانده شده است. پوشش مباحث برآورد و شبیهسازی نیز گسترش یافته و راهنمای گامبهگام اجرای شبیهسازی تاریخی، بوتاسترپینگ و روش مونتکارلو با استفاده از توابع اکسل و Google Sheets ارائه شده است.
همچنین منابع مربوط به بهینهسازی پرتفوی، گسترش یافته و با ماژول عملی مهارتهای پایه پایتون در سطوح I/II همراستا شدهاند تا مخاطبین، پایه لازم را برای استفاده مستقیم این دانش در بهینهسازی مبتنی بر پایتون به دست آورند. یک بخش آموزشی جدید نیز به کاربرد علم داده در مالی، هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ میپردازد و واژگان و اطلاعات مفهومی لازم را برای تعامل با این موضوعات که بهسرعت در حال تحول است در اختیار مخاطبین قرار میدهد.
مطالعه این کتاب ارزشمند را به همه عزیزان توصیه می کنم.
#دانلود_کتاب
#روشهای_کمی
#Level1
#CFA
#Quantitative_Methods
پایتون برای مالی
🆔 t.me/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance | 3 994 |
| 7 |  فرارسیدن عاشورای حسینی تسلیت باد.
التماس دعای ویژه از همه شما عزیزان
محمدصادق کریمی مهرآبادی | 3 068 |
| 8 |  یک هوشمصنوعی جذاب برای برنامهنویسان پایتون
قبلا در پست های زیر در خصوص ابزارهای هوش مصنوعی برای کد نویسی پایتون صحبت کرده بودیم.
1️⃣ لینک 1
2️⃣ لینک 2
3️⃣ لینک 3
در این پست می خواهم ابزار جالبی را معرفی کنم که کارهای جالبی را به شرح زیر انجام می دهد:
➖ تبدیل کد از یک زبان برنامه نویسی به زبان دیگر
➖ تولید کد بر اساس پرامپ مورد نظر
➖ توضیح کارکرد یک کد
➖ حذف توضیحات
➖ بررسی کد و رفع خطا
جالب اینکه تمام اینکارها برای بیش از 80 زبان برنامه نویسی قابل انجام است.
زیبایی دیگر این هوش مصنوعی قابلیت به اشتراک گذاری نتایج کارتان با دیگران است.
همچنین زبان فارسی هم به خوبی در این ابزار پشتیبانی می شود.
🌐 لینک سایت
🌐 لینک مثال
#دستیار_هوش_مصنوعی
#هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#AI
پایتون برای مالی
🆔 t.me/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance | 3 040 |
| 9 | یادگیری ماشین به زبان خودمانی- قسمت 4
در این قسمت مفهوم رگرسیون را با هم بررسی می کنیم.
پایتون برای مالی
🆔 t.me/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance | 2 217 |
| 10 | Session 3.MachineLearning.python4finamce (1).mp3 | 2 547 |
| 11 |  لایه های توسعه AI - مدل مفهومی
پایتون برای مالی
🆔 t.me/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance | 2 417 |
| 12 |  مسیر تبدیل شدن به تحلیل گر داده (Data Analyst ) چیست؟
پایتون برای مالی
🆔 t.me/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance | 2 150 |
| 13 | مهارت های لازم در صنعت هوش مصنوعی – بخش دوم
حالا بر اساس منطق پست قبل، به بررسی نقش های مختلف در هوش مصنوعی می پردازیم
• کاربر (Consumer): مدیر، بازاریاب، تحلیلگر کسبوکار یا هر فردی که از خروجی دادهها استفاده میکند.
• تکنیسین (Data Analyst / BI Developer): تحلیلگر داده، متخصص بیزینس اینتلیجنس (BI).
• مهندس (Data Scientist / Data Engineer): دانشمند داده، مهندس داده (کسی که مدلهای پیشبینیکننده میسازد).
1. کاربر داده (Data Consumer / Business User)
این فرد به دادهها به عنوان یک ابزار تصمیمگیری نگاه میکند. او خودش دادهها را پردازش نمیکند، بلکه از گزارشها و داشبوردهای آماده استفاده مینماید.
• هدف: پاسخ به سؤالات مشخص کسبوکاری (مثل "فروش ماه گذشته چقدر بود؟"، "کدام محصول بیشترین بازگشت کالا را داشته؟").
• دانش مورد نیاز: خواندن نمودارها و اعداد، آشنایی با مفاهیم پایه (میانگین، درصد، روند)، توانایی درخواست گزارش از تیم داده.
• مسئولیت: درخواست دقیق، تفسیر درست گزارشها، اقدام عملی بر اساس دادهها (نه بر اساس احساس).
• مهارت کلیدی: پرسیدن سؤال درست، تشخیص دروغهای آماری ساده.
• ابزارها: اکسل (خواندن)، داشبوردهای تعاملی (Power BI, Tableau) فقط به صورت مشاهدهگر (Viewer).
مثال: یک مدیر فروش میگوید "به من نشان بده کدام نمایندگی در سه ماه اخیر کمترین فروش را داشته است." و سپس تصمیم میگیرد به آن نماینده مشاور بفرستد.
2. تکنیسین داده (Data Analyst / BI Developer)
این فرد مهارت عملی در استخراج، پاکسازی و مصورسازی دادهها دارد. او دستش به کوئریها و ابزارهای گزارشگیری آلوده است اما مدل پیشبینیساز نمیسازد.
• هدف: پاسخ به سؤالات مشخص و شناخته شده با استفاده از دادههای موجود، ساخت داشبوردهای خودکار، تهیه گزارش های ادواری.
• دانش مورد نیاز: SQL قوی، آشنایی با یک زبان اسکریپتنویسی (Python یا R در سطح کتابخانههای Pandas/ggplot)، ابزارهای BI (Power BI، Tableau، Looker)، پاکسازی داده (Data Cleaning).
• مسئولیت: اتصال به پایگاه داده، نوشتن کوئری، تبدیل داده خام به جدول و نمودار، اطمینان از صحت اعداد، پاسخ به سؤالات مکرر.
• مهارت کلیدی: پرسوجو (Querying)، مصورسازی، تشخیص ناهنجاریهای واضح در داده.
• ابزارها: SQL، Excel پیشرفته (پیوت، فرمولها)، Power BI/Tableau (ساخت داشبورد)، Python (Pandas, Matplotlib).
مثال: مدیر فروش میگوید "روند فروش ماهانه را به تفکیک استان نشان بده." تکنیسین یک کوئری SQL مینویسد، داده را از پایگاه فروش میکشد، تمیز میکند، یک نمودار خطی در Power BI میسازد و به مدیر تحویل میدهد.
3. مهندس / دانشمند داده (Data Scientist / Data Engineer)
این فرد طراح، معمار و حلکننده مسائل پیچیده است. او به سؤالاتی پاسخ میدهد که جواب مستقیم در داده وجود ندارد یا نیاز به پیشبینی دارد.
• هدف: ساختن مدلهای پیشبینیکننده (Predictive Models) یا توصیهگر (Recommendation Systems)، طراحی معماری داده (Data Pipeline)، کشف الگوهای پنهان با روشهای آماری و یادگیری ماشین.
• دانش مورد نیاز: آمار پیشرفته (رگرسیون، آزمون فرضیه)، یادگیری ماشین (Scikit-learn، TensorFlow، PyTorch)، بهینهسازی، دانش پایگاه داده (NoSQL، Data Warehouse)، الگوریتمها و ساختمان داده، ریاضی (جبر خطی، حسابان).
• مسئولیت: طراحی راهحل برای یک مسئله باز ("چطور میتوانیم تشخیص دهیم کدام مشتری ریزش میکند؟")، انتخاب ویژگیها (Feature Engineering)، ارزیابی مدل، استقرار مدل (Deployment) با همکاری تیم IT.
• مهارت کلیدی: مدلسازی ریاضی، تفکر انتقادی، طراحی آزمایش (A/B Testing)، مهندسی ویژگیها.
• ابزارها: Python (Preprocessed, Scikit-learn, TensorFlow, PySpark), R, SQL پیشرفته, Airflow, Docker, ابزارهای Cloud (AWS, GCP, Azure).
مثال: مدیر میپرسد "مطمئن نیستم کدام مشتری قرار است ماه آینده خرید نکند. میخواهم قبل از ریزش، به او تخفیف بدهم." دانشمند داده: دادههای رفتار مشتری در ۱۲ ماه گذشته را تحلیل میکند، ۲۰ ویژگی استخراج میکند، سه مدل مختلف را آموزش میدهد (Logistic Regression، Random Forest، XGBoost)، بهترین مدل را انتخاب، ارزیابی و در نهایت API آن را برای تیم بازاریابی مستقر میکند.
پایتون برای مالی
🆔 t.me/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance | 1 889 |
| 14 | مهارت های لازم در صنعت هوش مصنوعی – بخش اول
یک سؤالی که خیلی از من می پرسن اینه که من می خواهم در صنعت هوش مصنوعی کار کنم، چه مهارت هایی را باید یاد بگیرم.
برای پاسخ به این سؤال اول باید مشخص کنید چه نقشی برای خودتون در نظر گرفتید؟ کاربر، تکنیسین یا مهندس
برای اینکه فرق اینا رو بیشتر متوجه بشیم بیایید با هم با یک مثال در مورد خودرو توضیحات را بررسی کنیم
1. کاربر (کاربر خودرو / راننده)
کاربر نهایی خودرو است که هدف اصلیاش استفاده از خودرو به عنوان وسیله نقلیه است.
• هدف: حرکت از نقطه A به B، حمل بار، مسافر، لذت بردن از رانندگی.
• دانش مورد نیاز: بلد بودن قوانین راهنمایی و رانندگی، آشنایی اولیه با اجزای داخلی خودرو (فرمان، پدالها، دنده، راهنما، چراغها)، توانایی تشخیص خرابیهای ساده (مثل چک کردن باد تایر، عوض کردن لامپ یا باطری).
• مسئولیت: رانندگی ایمن، انجام سرویسهای دورهای ساده (طبق دفترچه راهنما)، استفاده درست از خودرو و گزارش خرابیها به تعمیرکار.
• مهارت کلیدی: رانندگی و تعمیر و نگهداری سطحی (شستشو، باد تایر).
2. تکنیسین (تعمیرکار خودرو / مکانیک)
تکنیسین فردی است که مهارت عملی بالایی در عیبیابی، تعمیر و نگهداری خودرو دارد. او دست به آچار است.
• هدف: تشخیص دقیق خرابی، تعمیر یا تعویض قطعات معیوب، انجام سرویسهای دورهای فنی (تعویض روغن، فیلترها، تسمه، لنت ترمز).
• دانش مورد نیاز: آشنایی کامل با سیستمهای مختلف خودرو (موتور، گیربکس، ترمز، تعلیق، برق خودرو)، توانایی کار با ابزارهای تخصصی (دستگاه دیاگ، جک، آچارهای مخصوص)، خواندن نقشههای ساده مدارهای برقی.
• مسئولیت: انجام صحیح و اصولی تعمیرات، رعایت ایمنی و گشتاور استاندارد قطعات، تست خودرو پس از تعمیر. معمولاً طبق دستورالعملی که مهندس یا تکنسین ارشد (نقشه) داده عمل میکند.
• مهارت کلیدی: کار با دست و ابزار، عیبیابی عملی، چک کردن با دستگاه دیاگ.
3. مهندس (مهندس خودرو)
مهندس خودرو طراح، محاسب و توسعهدهنده سیستمها و قطعات خودرو است. او در سطح نظری و کلان کار میکند.
• هدف: طراحی، شبیهسازی، محاسبه، تست و بهینهسازی اجزا و سیستمهای خودرو (مثلاً طراحی یک موتور با راندمان بالاتر، سیستم تعلیق جدید، یا نرمافزار کنترل پایداری).
• دانش مورد نیاز: ریاضیات پیشرفته، فیزیک (ترمودینامیک، مکانیک سیالات، دینامیک)، علم مواد، اصول طراحی به کمک کامپیوتر (CAD/CAE)، نرمافزارهای تحلیل (متلب، آباکوس)، آشنایی با استانداردهای جهانی خودرو.
• مسئولیت: ارائه مشخصات فنی قطعات (مثل ابعاد، جنس، گشتاور، تحمل دما)، تدوین دفترچه راهنمای تعمیرات و سرویس، انجام تستهای مخرب و غیرمخرب در محیط کارخانه، رفع نواقص طراحی در خودروهای جدید.
• مهارت کلیدی: تحلیل تئوری، شبیهسازی کامپیوتری، طراحی و حل مسئله در سطح سیستم.
با من همراه باشید تا در پست بعد، مثال خود را تکمیل تر کنیم
پایتون برای مالی
🆔 t.me/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance | 1 284 |
| 15 |  مهارت های لازم در صنعت هوش مصنوعی – بخش اول
پایتون برای مالی
🆔 t.me/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance | 1 305 |
