آکادمی پایتون
Open in Telegram
📈 Analytical overview of Telegram channel آکادمی پایتون
Channel آکادمی پایتون (@python_easy_learn) in the Farsi language segment is an active participant. Currently, the community unites 11 915 subscribers, ranking 9 046 in the Technologies & Applications category and 27 421 in the Iran region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 11 915 subscribers.
According to the latest data from 31 August, 2025, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -124 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 0%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects N/A% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 0 views. Within the first day, a publication typically gains 0 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
📝 Description and content policy
Channel description not provided.
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 01 September, 2025), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
11 915
Subscribers
No data24 hours
-397 days
-12430 days
Posts Archive
11 915
📣📣📣
در صورتی که مجموعه گروه های ما براتون مفید بوده، ما رو به دوستان تان هم معرفی بفرمایید
گروه مقاله نویسی
https://t.me/joinchat/Q6zlEYTK-eGrHJbW
گروه جذب هیئت علمی
https://t.me/joinchat/Su3EqOeTAxqF0-dr
گروه آزاد سازی مدارک تحصیلی(اپلای)
https://t.me/joinchat/TUFbH5BnDh1CJQSy
گروه پسا دکتری
https://t.me/joinchat/QDZp67VjdSUEtarN
گروه شبیه سازی و مدلسازی
https://t.me/joinchat/SSXc28eOE_Mzyj7y
کانال اپلای
https://t.me/joinchat/R6A3mXMv4fQNyK6h
کانال آکادمی زبان برنامه نویسی R
@R_easy_learn
کانال آکادمی پایتون
@python_easy_learn
کانال استخدام پایتون
@python_jobs_announce
کانال کوییز زبان
@online1_quiz1
کانال آتی پژوهش امیرکبیر
@kargah2018
11 915
🎲 دوره فصل بهار : پایتون مقدماتی تا پیشرفته (آنلاین)
🎁50 درصدتخفیف ویژه ثبت نام زود هنگام
🛫 مناسب برای مهاجرت شغلی یا تحصیلی به #آمریکا، #اروپا و #استرالیا
✅بدون نیاز به دانش قبلی در کد نویسی
🔬 48 ساعت آموزش انلاین
⏱گروه a
روزهای یکشنبه و سه شنبه ساعت 20 تا 22
17فروردین تا 25خرداد
⏱گروه b
روزهای شنبه، دوشنبه و چهارشنبه ساعت 18 تا 20 از 4 اردیبهشت تا 27 خرداد
⏱گروه c
روزهای یکشنبه،سه شنبه، پنج شنبه، ساعت 18 تا 20 از 5 اردیبهشت تا 28خرداد
📋سرفصل
🖥معرفی پایتون،متغیرها، عبارات، دستورات و عملگرها،توابع،شرطی ها و بازگشت،توابع نتیجه دار،تکرار،رشته ها،لیست ها،چند تایی ها،دیکشنری ها،فایل ها،کلاس ها و اشیا, توابع, متدها،مجموعه های اشیا,وراثت, لیست های پیوندی,پشته ها,صف ها,درخت ها
🖥آموزش ماژول های۱:
math, re, random, statistics
🖥آموزش و نصب ماژول های۲:
numpy, pandas, scipy, matplotlib,
pygame
🖥انجام مثال های کاربردی متعدد در زمینه محاسبات علمی/عددی/اماری، کد نویسی چندین بازی, سیستم نوبت دهی و رزرو و...
🧑🏫مدرس: دکتر ذبیح الله ذبیحی - پژوهشگر پسا دکتری و مدرس دانشگاه صنعتی امیرکبیر، پژوهشگر پیشین آزمایشگاه نانوبایو حسگر دانشگاه کامپلوتنسه مادرید، پژوهشگر برتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر در سال 96- مدرس دوره های شبیه سازی و نرم افزار های تخصصی
🎥برگزار کننده: شرکت آتی پژوهش امیرکبیر
@kargah2018
📱کانال آکادمی پایتون
@python_easy_learn
📲کانال استخدام پایتون
@python_jobs_announce
📲کانال اپلای
https://t.me/joinchat/R6A3mXMv4fQNyK6h
☎️جهت ثبت نام و کسب اطلاع
@kargah68
11 915
✅ شهریه دوره پایتون انلاین سال1400:
750 هزار تومان
🎁50 درصد تخفیف ثبت نام زودهنگام: 375 هزار تومان
✅این یعنی شما به ازای هر ساعت آموزش حدودا 7800 تومان پرداخت میکنید که معادل هزینه یک بیسکویت ساقه طلایی و بعلاوه نوشابه هست.
✅دوره بصورت آنلاین و در پلتفرم ادوبی کانکت برگزار میشه
✅جلسات آنلاین هست، بعد از هر جلسه لینک مشاهده مجدد در کانال شرکت کنندگان قرار میگیره و در پایان دوره لینک دانلود داده میشه
🔬 48 ساعت آموزش انلاین
⏱گروه a
روزهای یکشنبه و سه شنبه ساعت 20 تا 22
15فروردین تا 25خرداد
⏱گروه b
روزهای شنبه، دوشنبه و چهارشنبه ساعت 18 تا 20 از 4 اردیبهشت تا 26 خرداد
⏱گروه c
روزهای یکشنبه، سه شنبه و پنج شنبه ساعت 18 تا 20 از 5 اردیبهشت تا 27 خرداد
🧑🏫مدرس: دکتر ذبیح الله ذبیحی - پژوهشگر پسا دکتری و مدرس دانشگاه صنعتی امیرکبیر، پژوهشگر پیشین آزمایشگاه نانوبایو حسگر دانشگاه کامپلوتنسه مادرید، پژوهشگر برتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر در سال 96- مدرس دوره های شبیه سازی و نرم افزار های تخصصی
11 915
دوره آنلاین یادگیری ماشین با پایتون
📄سرفصل
✅مروی بر پایتون و ماژول های
matplotlib,numpy,pandas
✅یادگیری ماشین، یادگیری نظارت شده، نظارت نشده، نیمه نظارت شده، خوشه بندی و کاهش بعد
✅کمیت های آماری
✅رگرسیون خطی، مربع r؛ برازش و پیش بینی، رگرسیون لجستیک
✅دسته بندی ها: الگوریتم k همسایه نزدیک، درخت تصمیم گیری، جنگل تصادفی
✅آموزش ماژول sk-learn
📆زمان برگزاری جمعه ها 3 و10 و 17 اردیبهشت ساعت 10 تا 14 (مجموعا 12 ساعت)
🎥برگزار کننده: شرکت آتی پژوهش امیرکبیر
@kargah2018
📱کانال آکادمی پایتون
@python_easy_learn
☎️جهت ثبت نام و کسب اطلاع
@kargah68
11 915
مقایسه کارکردهای پایتون و R
همواره یکی از چالشهای متخصصین علمداده، تحلیلگران داده و... انتخاب از میان دو زبان برنامهنویسی پایتون یا R براساس میزان قابلیتهای آنها میباشد. در ادامه بر اساس نظر بیش از 23 هزار نفر در سایت Kaggle برخی نکات از میزان استفاده از این دو زبان برنامه نویسی در حوزههای علومداده، توسعه دهنده نرمافزار، تحلیلگر داده، مهندسین داده و... ذکر شده است.
▪️بیش از 90 درصد از توسعهدهندگان نرمافزار و مهندسین داده از زبان پایتون استفاده میکند.
▪️ بیش از 75 درصد از متخصصین علمداده از پایتون بهعنوان زبان برنامهنویسی اول استفاده میکنند.
▪️بیشترین استفاده زبان R در حوزههای متخصص آمار، تحلیلگر داده و تحلیلگر کسبوکار بوده است.
◾️در 15 حوزه کار تنها در جایگاه متخصص آماری میزان استفاده زبان R از پایتون بیشتر میباشد.
پینوشت:
🔸اگر قصد فعالیت تخصصی در پروژههای علمداده را دارید نیازمند فراگیری هر دو زبان پایتون و R خواهید بود تا فراخور به نوع پروژه و قابلیتهای هر یک از این دو زبان برنامهنویسی بتوانید پروژه را بهصورت بهینه پیادهسازی و مدیریت نمایید.
🔸 اگر قصد انتخاب تنها یکزبان برنامهنویسی را از میان پایتون و R دارید زبان پایتون انتخاب بهتری خواهد بود.
@python_easy_learn
11 915
#یادگیری_ماشین
بهینه سازی مدل
تکنیک بهینهسازی مهم دیگر، انتخاب ویژگی است. همان طور که به خاطر دارید، در مرحله پاکسازی 9 ویژگی را حذف کردیم. الان زمان مناسبی است که درباره آن ویژگیها تجدید نظر کنید و تحلیل کنید. که آیا آنها بر روی صحت کلی مدل تاثیری دارند. ” SellerG ” ممکن است یک ویژگی جالب برای اضافه کردن به مدل باشد به خاطر اینکه احتمالا شرکت معاملات املاکی که ملک را میفروشد بر روی قیمت نهایی فروش تاثیر داشته باشد.
برعکس، حذف ویژگیها از مدل فعلی ممکن است زمان پردازش را، بدون کاهش چشمگیر دقت، کاهش بدهد، یا حتی دقت را بهبود ببخشد. برای انتخاب موثر ویژگیها، بهتر است که تغییرات ویژگیها را به تفکیک انجام دهید و نتایج را تحلیل کنید، به جای آنکه یک دفعه چندین تغییر را اعمال کنید.
@python_easy_learn
https://t.me/kargah2018/797
11 915
#یادگیری_ماشین
ساخت مدل با پایتون
پس از بررسی زیربنای آماری تعداد زیادی از الگوریتمها، زمان آن رسیده که یک مدل یادگیری ماشین واقعی بسازیم. با اینکه انتخابهای متنوعی برای زبان برنام هنویسی وجود دارد (همان طور که قبلاً در مورد آن بحث شد)، برای این تمرین از پایتون استفاده میکنیم چرا که یادگیری آن سریع است و برای تغییر و کار با مجموعه دادههای بزرگ، مفید و مناسب است. اگر هیچ تجربهای در برنامهنویسی با پایتون ندارید، اصلاً لازم نیست نگران باشید. هدف اصلی این فصل درک روش و قدمهای لازم برای ساخت یک مدل یادگیری ماشین ساده است.
آمادهسازی محیط کدنویسی
بارگذاری مجموعه داده
پاکسازی مجموعه داده
فرآیند پاکسازی
تقسیم مجموعه داده
انتخاب الگوریتم و تنظیم ابرپارامترها
ارزیابی نتایج
@python_easy_learn
https://t.me/kargah2018/797
11 915
#یادگیری_ماشین
مدل سازی گروهی (یادگیری گروهی)
یکی از موثرترین شیوههای یادگیری ماشین، مدلسازی گروهی است. که همچنین به عنوان “گروهها” نیز شناخته می شود. مدلسازی گروهی، برای ساخت مدل پیشبینی کننده یکپارچه، تکنیکهای آماری را ترکیب میکند. مدلسازی گروهی، با ترکیب پیشبینیها و دنبال کردن دانش گروه است که یک دسته بندی نهایی یا خروجی با پیشبینی بهتر را ارائه میدهد.
@python_easy_learn
https://t.me/kargah2018/797
11 915
#یادگیری_ماشین
درختهای تصمیم
این حقیقت که شبکههای عصبی (به نسبت دیگر تکنیک ها) بر روی طیف گستردهای از مسائل یادگیری ماشین قابل اجرا است، باعث شده که برخی دانشمندان، شبکههای عصبی را، به عنوان الگوریتم یادگیری ماشین نهایی و برتر برشمارند. با این حال، این به این معنا نیست که شبکههای عصبی یک راه حل ساده و حتمی برای تمامی مسائل پیچیده است. در موارد مختلفی، شبکههای عصبی دچار مشکل شده و درختهای تصمیم به عنوان جایگزین مناسبی مطرح میشوند. نیاز شبکههای عصبی به دادههای حجیم و منابع محاسباتی قوی معضلی بزرگ است. تنها پس از آموزش بر روی میلیونها داده برچسب دار، موتور شناسایی تصاویر گوگل، امکان تشخیص اشیا ساده (مثل ماشینها) با دقت بالا را پیدا میکند. ولی چه تعداد تصویر ماشین، نیاز است تا به یک بچه چهار ساله معمولی نشان بدهید تا آن را بشناسد؟
ساخت درخت تصمیم
جنگلهای تصادفی
Boosting
@python_easy_learn
https://t.me/kargah2018/797
11 915
🎈با سختی های یادگیری زبان برنامه نویسی خدا حافظی کنید
📗 بدون نیاز به کلاس حضوری
🎇 در مدت کوتاه تحولی در توانایی کد نویسی خود ایجاد کنید
تخفیف ویژه🏃🏃♀
11 915
🎲 دوره فصل بهار : پایتون مقدماتی تا پیشرفته (آنلاین)
🎁50 درصدتخفیف ویژه ثبت نام زود هنگام
🛫 مناسب برای مهاجرت شغلی یا تحصیلی به #آمریکا، #اروپا و #استرالیا
✅بدون نیاز به دانش قبلی در کد نویسی
🔬 48 ساعت آموزش انلاین
⏱گروه a
روزهای یکشنبه و سه شنبه ساعت 20 تا 22
17فروردین تا 25خرداد
⏱گروه b
روزهای شنبه، دوشنبه و چهارشنبه ساعت 18 تا 20 از 28 فروردین تا 20 خرداد
⏱گروه c
روزهای یکشنبه،سه شنبه، پنج شنبه، ساعت 18 تا 20 از 29 فروردین تا 21خرداد
📋سرفصل
🖥معرفی پایتون،متغیرها، عبارات، دستورات و عملگرها،توابع،شرطی ها و بازگشت،توابع نتیجه دار،تکرار،رشته ها،لیست ها،چند تایی ها،دیکشنری ها،فایل ها،کلاس ها و اشیا, توابع, متدها،مجموعه های اشیا,وراثت, لیست های پیوندی,پشته ها,صف ها,درخت ها
🖥آموزش ماژول های۱:
math, re, random, statistics
🖥آموزش و نصب ماژول های۲:
numpy, pandas, scipy, matplotlib,
pygame
🖥انجام مثال های کاربردی متعدد در زمینه محاسبات علمی/عددی/اماری، کد نویسی چندین بازی, سیستم نوبت دهی و رزرو و...
🧑🏫مدرس: دکتر ذبیح الله ذبیحی - پژوهشگر پسا دکتری و مدرس دانشگاه صنعتی امیرکبیر، پژوهشگر پیشین آزمایشگاه نانوبایو حسگر دانشگاه کامپلوتنسه مادرید، پژوهشگر برتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر در سال 96- مدرس دوره های شبیه سازی و نرم افزار های تخصصی
🎥برگزار کننده: شرکت آتی پژوهش امیرکبیر
@kargah2018
📱کانال آکادمی پایتون
@python_easy_learn
📲کانال استخدام پایتون
@python_jobs_announce
📲کانال اپلای
https://t.me/joinchat/R6A3mXMv4fQNyK6h
☎️جهت ثبت نام و کسب اطلاع
@kargah68
11 915
#یادگیری_ماشین
شبکههای عصبی مصنوعی
در این فصل به سراغ شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) میرویم که دریچه ورود به دنیای یادگیری تقویتی است. شبکههای عصبی مصنوعی، یا شبکههای عصبی، یک تکنیک شناختهشده یادگیری ماشین برای پردازش داده از طریق لایههای تحلیلی است. علت نامگذاری شبکههای عصبی مصنوعی، شباهت این الگوریتم به مغز انسان است.
مغز انسان شامل نورونهای به هم پیوسته با دندریتهایی است که ورودیها را دریافت میکنند. نورون، از این ورودیها، یک سیگنال الکتریکی تولید کرده و از طریق آکسون به خروجی میدهد و سپس این سیگنالها را به وسیله ترمینالهای آکسونی بین دیگر نورونها منتشر میکند.
@python_easy_learn
https://t.me/kargah2018/797
11 915
#یادگیری_ماشین
بایاس و واریانس
یک چالش همیشگی در یادگیری ماشین، زیربرازش و بیشبرازش است، که نشان میدهد یک مدل چه قدر به الگوهای واقعی مجموعه داده نزدیک است. برای درک زیربرازش و پیشبردازش، باید ابتدا بایاس و واریانس را درک کنید.
بایاس به فاصله بین مقدار پیشبینی شده با مقدار واقعی اشاره دارد. در حالتی که بایاس زیاد است، به احتمال زیاد پیشبینیها، در یک مسیر دور از مقادیر واقعی، تغییر جهت داده است. واریانس توصیف میکند.که مقادیر پیشبینی شده چه میزان پراکنده هستند.
@python_easy_learn
https://t.me/kargah2018/797
11 915
#یادگیری_ماشین
خوشه بندی
یکی از شیوههای تحلیل اطلاعات، خوشهبندی دادهها براساس ویژگیهای مشترکشان است. برای مثال، شرکتتان بخشی از مشتریان که در زمان مشابه خرید میکنند را بررسی کرده و عوامل موثر در رفتار خرید آنها را پیدا میکند.
درک ویژگیهای یک خوشه از مشتریان، در تصمیمگیریها مفید است.اینکه از طریق تبلیغات چه محصولی را به چه گروهی از مشتریان پیشنهاد بدهید. به جز تحقیقات بازاریابی، خوشه بندی در سناریوهای دیگر، از جمله شناسایی الگو، تشخیص تقلب و پردازش تصویر قابل استفاده است.
تحلیل خوشه بندی در هر دو دسته یادگیری بانظارت و یادگیری بدون نظارت قرار میگیرد. به عنوان یک روش یادگیری بانظارت، از خوشه بندی (به کمک الگوریتم K نزدیک ترین همسایه) برای دسته بندی نقاط داده جدید در خوشههای موجود استفاده میکند و به عنوان یک روش یادگیری بدون نظارت، خوشه بندی برای شناسایی گروههای گسسته از نقاط داده (به کمک الگوریتم K-Means) مورد استفاده قرار میگیرند. با اینکه مدلهای دیگری از تکنیکها خوشه بندی وجود دارند، ولی این دو الگوریتم، معروفترینها در هر دو زمینه یادگیری ماشین و دادهکاوی هستند.
@python_easy_learn
https://t.me/kargah2018/797
