پایتون ( Machine Learning | Data Science )
◀️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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel پایتون ( Machine Learning | Data Science )
Channel پایتون ( Machine Learning | Data Science ) (@python4all_pro) in the Farsi language segment is an active participant. Currently, the community unites 24 375 subscribers, ranking 5 642 in the Technologies & Applications category and 13 911 in the Iran region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 24 375 subscribers.
According to the latest data from 09 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 861 over the last 30 days and by -1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 3.80%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.20% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 911 views. Within the first day, a publication typically gains 528 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 3.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“◀️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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 10 June, 2026), 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.
data = ffn.get('aapl,msft,btc,eth', start='2020-01-01')
چند دارایی نوسانی رو انتخاب کن (مثلاً اپل، مایکروسافت، بیتکوین، اتریوم)
مرحله ۲: محاسبه بازدهی
returns = data.to_returns()
بازدهی روزانه هر دارایی رو حساب کن
مرحله ۳: بهینهسازی
weights = ffn.calc_mean_var_weights(returns)
بهینهترین وزن تخصیص سرمایه رو پیدا کن — بیشترین سود با کمترین ریسک!
🎯 چرا این کتابخونه خاصه؟
• سبک و سریع — کدنویسی کم، نتیجه زیاد
• رابط ساده — یادگیری آسان
• قابلیت ترکیب — با Pandas و NumPy کار میکنه
• مناسب برای پروژههای واقعی — داشبورد، تحلیل، بهینهسازی
🔗 مشاهده در GitHub
اگه علاقهمندی به حوزه مالی و تریدی — این کتابخونه نقطه شروع عالیه!
#Python #Finance #Trading #تحلیل_مالی
🆔 @python4all_pro
لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro⏰ 170 ساعت | آموزش آنلاین و آفلاین ✅ امکان کارآموزی در گروه همراه اول ✅ امکان ثبتنام به صورت اقساطی🌐 لینک پیشثبتنام #رایگان: 🔗 https://l.hamrah.academy/wbv ⭐️ @Hamrah_Academy | آکادمی همراه اول
from cleanlab.classification import CleanLearning
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
cl = CleanLearning(LogisticRegression())
cl.fit(X_train, y_train)
labels_issue = cl.get_label_issues()
چرا استفاده کنیم؟
• بهبود کیفیت دادهی آموزشی
• افزایش دقت مدل
• شناسایی outlier ها
GitHub
۲. 🏃 LazyPredict
کاربرد: مقایسه سریع چندین مدل ML
با چند خط کد، کلی مدل مختلف رو همزمان آموزش میدی و نتایج رو مقایسه میکنی. عالی برای اینکه سریع بفهمی کدوم مدل برای مسئلهت بهتره.
from lazypredict.Supervised import LazyClassifier
clf = LazyClassifier()
models = clf.fit(X_train, X_test, y_train, y_test)
print(models)
خروجی:
Model | Accuracy | Time -------------------+----------+----- RandomForest | 0.95 | 0.5s LogisticRegression | 0.92 | 0.2s SVM | 0.89 | 0.8sGitHub ۳. 🔍 Lux کاربرد: تحلیل خودکار داده و پیشنهاد نمودار Lux دیتات رو تحلیل میکنه و نمودارهای پیشنهادی میسازه. دیگه نیازی نیست دستی نمودار بسازی!
import lux
df # فقط همینو بنویسی کافیه!
ویژگیها:
• تحلیل خودکار
• پیشنهاد نمودار
• شناسایی الگوها
GitHub
۴. 🌲 PyForest
کاربرد: Import کردن همه کتابخانهها با یه خط
دیگه نیازی نیست تک تک import کنی. با یه خط همه چیز رو وارد کن!
from pyforest import *
چی import میشه؟
• Pandas, NumPy
• Sklearn, XGBoost
• Matplotlib, Seaborn
• و خیلیای دیگه!
GitHub
۵. 📊 PivotTableJS
کاربرد: Pivot Table در Jupyter
مثل اکسل میتونی pivot بزنی، فیلتر کنی و خلاصهسازی کنی — بدون کدنویسی!
from pivottablejs import pivot_ui
pivot_ui(df)
GitHub
۶. ✏️ Drawdata
کاربرد: کشیدن دستی دیتاست
میتونی با موس دادههای دوبعدی بکشی و دیتاست بسازی! عالی برای درک بهتر الگوریتمهای ML.
from drawdata import draw_scatter
draw_scatter()
GitHub
7. ⚫ Black
کاربرد: فرمتبندی خودکار کد
کد رو مرتب و استاندارد میکنه. دیگه نگران style نباش!
black myfile.py
قبل:
def hello( ):
print( "hello" )
بعد:
def hello():
print("hello")
GitHub
8. 🤖 PyCaret
کاربرد: AutoML ساده
کل روند ML رو اتومات میکنه — از انتخاب مدل تا تیونینگ!
from pycaret.classification import *
clf = setup(data, target='target')
best_model = compare_models()
final_model = tune_model(best_model)
GitHub
9. ⚡ PyTorch Lightning
کاربرد: سادهسازی آموزش PyTorch
کدهای تکراری رو حذف میکنه و تمرکزت رو میذاری روی تحقیق!
import pytorch_lightning as pl
class MyModel(pl.LightningModule):
def training_step(self, batch, batch_idx):
# training logic
...
GitHub
10. 🌐 Reflex
کاربرد: تبدیل مدل ML به وباپ
هر مدلی رو میتونی تو یه دقیقه تبدیل به وباپ کنی!
import reflex as rx
def index():
return rx.vstack(
rx.input(value="Enter text"),
rx.button("Predict"),
)
app = rx.App()
app.compile()
GitHub
📊 جدول خلاصه:
پکیج | کاربرد | نصب -----------------+--------------+-------------------------------- **Cleanlab** | اصلاح label | `pip install cleanlab` **LazyPredict** | مقایسه مدل | `pip install lazypredict` **Lux** | تحلیل خودکار | `pip install lux-api` **PyForest** | import سریع | `pip install pyforest` **PivotTableJS** | pivot table | `pip install pivottablejs` **Drawdata** | کشیدن داده | `pip install drawdata` **Black** | فرمت کد | `pip install black` **PyCaret** | AutoML | `pip install pycaret` **Lightning** | PyTorch | `pip install pytorch-lightning` **Reflex** | وباپ | `pip install reflex`#علم_داده #DataScience #پایتون 🆔 @python4all_pro لینک کانال در بله👇👇 https://ble.ir/Python4all_pro
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
