پایتون | Data Science | Machine Learning
前往频道在 Telegram
◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم ⏮بانک اطلاعاتی پایتون پروژه / code/ cheat sheet +ویدیوهای آموزشی +کتابهای پایتون تبلیغات: @alloadv 🔁ادمین : @maryam3771
显示更多📈 Telegram 频道 پایتون | Data Science | Machine Learning 的分析概览
频道 پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) 波斯语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 24 025 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 5 487,并在 伊朗 地区排名第 14 615 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 24 025 名订阅者。
根据 23 十月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -242,过去 24 小时变化为 -11,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 2.18%。内容发布后 24 小时内通常能获得 1.37% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 523 次浏览,首日通常累积 329 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 1。
- 主题关注点: 内容集中在 مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم
⏮بانک اطلاعاتی پایتون
پروژه / code/ cheat sheet
+ویدیوهای آموزشی
+کتابهای پایتون
تبلیغات:
@alloadv
🔁ادمین :
@maryam3771”
凭借高频更新(最新数据采集于 24 十月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
24 025
订阅者
-1124 小时
-227 天
-24230 天
帖子存档
+2
Working with #Excel files in #Python
🆔 @Python4all_pro
+3
Working with #Excel files in #Python
🆔 @Python4all_pro
دستیار هوش مصنوعی برای برنامهنویسان پایتون!
از وب سایت zzzcode.ai می تونید به عنوان یک دستیار تخصصی برای زبان پایتون، حوزه داده و هوش مصنوعی استفاده کنید. هم براتون کد مینویسه و هم کدهایی که بهش میدید رو توضیح میده. به عنوان نمونه من ازش خواستم که سورس کد مدل یادگیری ماشین GCNN روی توی پایتون بهم بده و خروجی تصویر رو داده. نمونه پرامپت داده شده:
Prompt:
Hi dear, I want to train a GCNN model on "MyDataset" dataset. Can you please write code in Python?
🔗https://zzzcode.ai/
Convert an Image to a PDF file using Python
#code #Python
🆔 @Python4all_pro
Top 3 High order functions in Python
#code #Python
🆔 @Python4all_pro
Repost from هشتگ تبلیغ تخصصی
🚨 طراحی رابط کاربری (UI/UX)
⚪️ فقط یک بوتکمپ نیست
💵 یک مهارت پولسازه!😎
⬜️ شما هم دعوتید به این تجربه آیندهساز به میزبانی مجموعه مکتب شریف🎖
⬜️ آغاز ثبتنام بوتکمپ آموزشی-استخدامی طراحی رابط کاربری در مکتب شریف
📌 استعدادسنجی و شرکت در مصاحبه فردی
👨💻 و یا برای کسب اطلاعات بیشتر کافیه به آیدی ما پیام بدی!
🆔 @MaktabSharif_Admin
▪️▫️▪️▫️▪️▫️▪️▫️▪️▫️
🌐 وبسایت |🌐 کانال تلگرام |📹 اینستاگرام
#استخدام_با_طعم_آموزش
Build 50+ Python Applications for Beginners | 10 Lines of Code
https://morioh.com/p/351b8ec6db7f
#code #Python
🆔 @Python4all_pro
Build 50+ Python Applications for Beginners | 10 Lines of Code
https://morioh.com/p/351b8ec6db7f
Repost from N/a
✴️ شروع شد — بزرگترین تخفیف سال فرادرس
💣 ۶۵ درصد تخفیف برای همه آموزشها
🎁 کد تخفیف ۶۵ درصدی: PAZ65
🔻 برای استفاده از این تخفیف، روی لینک زیر بزنید 👇🏻
🍁 جشنواره پاییز، فصل یادگیری – [کلیک کنید]
✅ دسترسی سریع به تمامی آموزشها 👇🏻
🔸 جدیدترین آموزشهای دو ماه اخیر
🔸 پرمخاطبترین آموزشهای یک ماه اخیر
🔸 تمام آموزشها با طبقهبندی موضوعی
🔄 FaraDars - فرادرس
Google Earth Location using Python
#code #Python
🆔 @Python4all_pro
Repost from رویدادها و دوره های آموزشی
🌟 آیا آمادهاید تا مسیر جدیدی در برنامهنویسی آغاز کنید؟
با دیاکد، برنامهنویسی را هوشمندانه و در سطحی بالا بیاموزید! دورههای مبتدی تا پیشرفته ما، با بهرهگیری از آموزشهای مبتنی بر هوش مصنوعی، شما را به سرعت به یک برنامهنویس حرفهای تبدیل میکنند 🚀
از C# و طراحی وب تا ASP.NET Core، دورههای رایگان منتظر شما هستند!
🆓 آموزش طراحی سایت HTML، CSS و JS (کاملاً رایگان!)
لینک ثبت نام: https://diyacode.com/c/124
🆓 آموزش سیشارپ (کاملاً رایگان!)
لینک ثبت نام: https://diyacode.com/c/123
🆓 آموزش ASP.NET Core با پروژه فروشگاهی (کاملاً رایگان!)
لینک ثبت نام: https://diyacode.com/c/8128
💼 آموزش ASP.NET Core پیشرفته + پروژه عملی رزرو هتل
لینک ثبت نام: https://diyacode.com/c/2790
✨ همین حالا به دیاکد بپیوندید و آیندهای موفق برای خود بسازید
📌 @diyacode
🌐 https://diyacode.com
Repost from Quera
✨ با Quera جامعه برنامهنویسان ایران همراه شو ✨
🎊کوئرابوتکمپ با افتخار تقدیم میکند:
☑️ مسیر پایتون
🔹 یادگیری محبوبترین زبان برنامهنویسی دنیا
🔹 آموزش از مقدماتی تا پیشرفته، بدون پیشنیاز
🔹 دریافت گواهی معتبر Quera Bootcamp پس از اتمام دوره
📅 در ۱۰ هفته تجربه واقعی کسب کن و وارد #بازارکار شو!
👨🏫 #منتور حرفهای کنارت هست تا تو این مسیر همراهت باشه و نذاره هیچ تمرینی رو نیمهکاره رها کنی.
💼 #شبکهسازی حرفهای با اساتیدی که در معتبرترین شرکتها مشغول به کارند، بهترین فرصت برای رشد و ارتباطات کاری.
🚨 ظرفیت محدوده همراه با پرداخت قسطی
📣 فرصت ویژه: با ثبتنام تا ۱۲ آبان، فرصت به دست آوردن #تلنت_کمپ به ارزش ۶ میلیون تومن رو به شکل رایگان داری.
Repost from رویدادها و دوره های آموزشی
💻دوره جامع برنامه نویسی پایتون
با پیاده سازی وب سرویس، برنامه ویندوزی، تحلیل داده و یادگیری ماشین در انتهای دوره
🎁تخفیف ۴۰۰ هزارتومانی برای ۵ نفر
🕒 ۵۰ ساعت آموزش مقدماتی تا پیشرفته
📆 زمان دوره: ۹ آبان الی ۱۲ دی، چهارشنبهها ساعت ۱۹ الی ۲۱
🟢 صفر تا صد بدون پیشنیاز قبلی
🟢 پروژه محور به همراه مدرک نمرهدار
🟢امکان ثبتنام دوره مقدماتی و پیشرفته به صورت مجزا
🟢 پشتیبانی در گروه تلگرامی
🟢 وبینارهای رفعاشکال و حل تمرین
💻اطلاعات بیشتر و ثبتنام:
https://amanjac.ir/go/pyts03t
09107603363
@amanjadmin
Repost from رویدادها و دوره های آموزشی
دیوار برای افزایش اطمینان و امنیت کاربران و جلوگیری از وقوع کلاهبرداری، راهکارهای متنوعی را اجرا و پیادهسازی کرده است. اضافه شدن افزونههای «تایید هویت» در دیوار که شامل این موارد میشود؛
• احراز هویت ویدیویی
• استعلام سوء پیشینه
• استعلام پروانه کسبوکار
• استعلام اعتبار معاملاتی
• استعلام خوشحسابی بانکی
• استعلام اطلاعات ملک، خودرو و موتورسیکلت
به خریداران کمک میکند تا با دیدن آگهیهای فروشندگان تایید هویت شده، خریدی مطمئن را تجربه کنند. آمارهای دیوار نیز نشان میدهد شانس فروش آگهیگذارانی که این افزونهها را به آگهی خود اضافه میکنند، به دلیل جلب اطمینان بیشتر خریداران، تا ۲ برابر بیشتر شده است.
آگهی فروشندگانی تایید هویت شده با این افزونهها، با نشان «احراز شده» در دیوار نشان داده میشود.
Create a Progress Bars using Python
#code #Python
🆔 @Python4all_pro
Repost from Vip
✅ لیستی از ارزشمندترین کانال های VIP دانشجویی بصورت رایگان تقدیم شما دوستان عزیز 😱
https://t.me/addlist/hk7IMb3fXA83YjE0
کلیک کنید 😍
#NumPy cheat sheet for #datascience :
*Array Creation*
1.
numpy.array() - Create an array from a list or other iterable.
2. numpy.zeros() - Create an array filled with zeros.
3. numpy.ones() - Create an array filled with ones.
4. numpy.empty() - Create an empty array.
5. numpy.arange() - Create an array with evenly spaced values.
6. numpy.linspace() - Create an array with evenly spaced values.
*Array Operations*
1. + - Element-wise addition.
2. - - Element-wise subtraction.
3. * - Element-wise multiplication.
4. / - Element-wise division.
5. ** - Element-wise exponentiation.
6. numpy.sum() - Sum of all elements.
7. numpy.mean() - Mean of all elements.
8. numpy.median() - Median of all elements.
9. numpy.std() - Standard deviation.
10. numpy.var() - Variance.
*Array Indexing*
1. arr[i] - Access ith element.
2. arr[i:j] - Access slice from ith to jth element.
3. arr[i:j:k] - Access slice with step k.
*Array Reshaping*
1. arr.reshape() - Reshape array.
2. arr.flatten() - Flatten array.
3. arr.ravel() - Flatten array.
*Array Manipulation*
1. numpy.concatenate() - Concatenate arrays.
2. numpy.split() - Split array.
3. numpy.transpose() - Transpose array.
4. numpy.flip() - Flip array.
*Mathematical Functions*
1. numpy.sin() - Sine.
2. numpy.cos() - Cosine.
3. numpy.tan() - Tangent.
4. numpy.exp() - Exponential.
5. numpy.log() - Natural logarithm.
*Statistical Functions*
1. numpy.min() - Minimum value.
2. numpy.max() - Maximum value.
3. numpy.percentile() - Percentile.
4. numpy.quantile() - Quantile.
*Random Number Generation*
1. numpy.random.rand() - Random numbers.
2. numpy.random.normal() - Normal distribution.
3. numpy.random.uniform() - Uniform distribution.
*Linear Algebra*
1. numpy.dot() - Dot product.
2. numpy.matmul() - Matrix multiplication.
3. numpy.linalg.inv() - Matrix inverse.
#cheat_sheet #Python
🆔 @Python4all_pro#NumPy cheat sheet for #datascience :
*Array Creation*
1.
numpy.array() - Create an array from a list or other iterable.
2. numpy.zeros() - Create an array filled with zeros.
3. numpy.ones() - Create an array filled with ones.
4. numpy.empty() - Create an empty array.
5. numpy.arange() - Create an array with evenly spaced values.
6. numpy.linspace() - Create an array with evenly spaced values.
*Array Operations*
1. + - Element-wise addition.
2. - - Element-wise subtraction.
3. * - Element-wise multiplication.
4. / - Element-wise division.
5. ** - Element-wise exponentiation.
6. numpy.sum() - Sum of all elements.
7. numpy.mean() - Mean of all elements.
8. numpy.median() - Median of all elements.
9. numpy.std() - Standard deviation.
10. numpy.var() - Variance.
*Array Indexing*
ادامه در پست بعد👇
#cheat_sheet #Python
🆔 @Python4all_pro🖥 py2many: Python to many CLike languages transpiler
The py2many tool helps you translate Python code into code in various languages, including Rust.
It supports many languages such as Rust, C++, Julia, Kotlin, and others, and is also capable of generating Python code with type annotations.
To translate the code, use a command in the terminal, after which the generated code is compiled.
Documentation with instructions for installing the necessary libraries and formatters is available on the project website.
🔗 GitHub
#Python
🆔 @Python4all_pro
