پایتون ( Machine Learning | Data Science )

Open in 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

Network:برنامه نویسی | پایتون Iran13 840 Technologies & Applications5 609...

📈 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 24 646 subscribers, ranking 5 609 in the Technologies & Applications category and 13 840 in the Iran region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 24 646 subscribers.

According to the latest data from 12 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 1 519 over the last 30 days and by 257 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 4.71%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.31% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 1 160 views. Within the first day, a publication typically gains 570 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 13 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.

24 646

Subscribers

+25724 hours

+1 4777 days

+1 51930 days

1 160

Post views

~ 57024 hours

~ 81148 hours

4.71%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

24 682

خیلیا اصرار کردن دوباره لینک vip رایگان و بزارم این شانس اونایی بوده ک انلاین بودن ی بار ی شانس دیگه میدم ب بقیه انلاینیا😉 لینک vip👇✅ https://t.me/+5TBIlnZbq1xiNDNk

24 682

Repost from N/a

🔴 فرصت طلایی برای یادگیری با ۷۰٪ تخفیف در فرادرس! 👌 «فصل یادگیری»؛ فرصتی برای ارتقای دانش و مهارت ✅ پرطرفدارترین دوره‌های هوش مصنوعی و پایتون👇 ▫️ کاربرد ChatGPT در برنامه نویسی پایتون ▫️ مهندسی پرامپت + بهینه‌سازی عملکرد پرامپت‌ها در مدل‌های زبانی ▫️ آموزش ChatGPT در کاریابی و مصاحبه شغلی ▫️ تجزیه و تحلیل داده های مالی با پایتون ▫️ برنامه نویسی پایتون ویژه نوجوان 🔗 مشاهده سایر آموزش‌ها – [کلیک کنید] 🎁 کد تخفیف: FYD72 🔄 FaraDars - فرادرس

24 682

🔸برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین و علم داده ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI 3⃣ @eventai 4⃣ @Ai_NewsTv ‏❯ علم داده و SQL : 1️⃣ @DataPlusScience 2⃣ @sql_server ‏❯ یادگیری ماشین و بینایی ماشین : 1️⃣ @Machine_learn 2⃣ @cvision 3⃣ @class_vision ‏❯ آموزش پایتون و یادگیری ماشین: 1⃣ @Python4all_pro ‏❯ دوره ها و کتب آموزشی پایتون ، علم داده و یادگیری ماشین : 1⃣ @programmers_street

24 682

➡️Learn MCP with Python

Here's your comprehensive guide to understanding and building Model Context Protocol (MCP) Servers for Python developers through interactive learning experiences.

مایکروسافت یه ریپو جذاب داده به اسم lets-learn-mcp-python که باهاش می‌تونی هم مهارت پایتونت رو تقویت کنی و هم وارد دنیای Model Context Protocol بشی. 🔗 Repo: https://github.com/microsoft/lets-learn-mcp-python #پایتون #Python 📱 @Python4all_pro

24 682

۸ پلی‌لیست که هوش مصنوعی را بهتر از اکثر دوره‌های کارشناسی ارشد آموزش می‌دهند 🎓 این شما و این هم مجموعه‌ای برای مهندسی هوش مصنوعی: 1️⃣ MIT 6.S191 - مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق: ↳ یک دوره فشرده و سریع در دنیای مدرن یادگیری عمیق. بر همه چیز، از مبانی اولیه تا جدیدترین کاربردها، مسلط شوید. https://youtube.com/playlist?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&si 2️⃣ شبکه‌های عصبی: از صفر تا قهرمان: ↳ از آندری کارپاتی یاد بگیرید که شما را قدم به قدم از الگوریتم Backpropagation تا ساختن یک مدل GPT از صفر راهنمایی می‌کند. https://m.youtube.com/playlist?list=PLAqhIrjkxbuWI23v9cThsA9GvCAUhRvKZ 3️⃣ دانشگاه استنفورد CS336 - مدل‌های زبانی: ↳ درک عمیق پیش‌پردازش داده‌ها، اجزای سازنده LLM، ارزیابی‌ها، مقیاس‌پذیری و استدلال. https://youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOY23Y0BoGoBGgQ1zmU_MT_&si=lPGRF-ugOVd0LT2l 4️⃣ دانشگاه میشیگان (UMich) - یادگیری عمیق برای بینایی کامپیوتر: ↳ جدیدترین مباحث بینایی کامپیوتر، از شبکه‌های کانولوشنی (CNNs) تا کاربردهای مدرن را بیاموزید. https://youtube.com/playlist?list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&si=bqQqKP_Bse4Njn_0 5️⃣ دانشگاه استنفورد CS236 - هوش مصنوعی مولد: ↳ درک شهودی از هوش مصنوعی مولد مدرن، شامل مدل‌های دیفیوژن، VAEها، فلوها و تولید تصویر را ایجاد کنید. https://youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rPOWA-omMM6STXaWW4FvJT8&si=2IXRT2TeVVM0JWZQ 6️⃣ دوره یادگیری تقویتی (RL) دیپ‌مایند: ↳ یادگیری تقویتی مرز بعدی دانش است. همه چیز را از مبانی اولیه تا بهینه‌سازی سیاست، یادگیری ارزش و برنامه‌ریزی بیاموزید. https://youtube.com/playlist?list=PLqYmG7hTraZDM-OYHWgPebj2MfCFzFObQ&si=cghmy4MvqXuqjJZQ 7️⃣ دانشگاه برکلی - ایجنت‌های LLM: ↳ از متخصصان واقعی این حوزه بیاموزید که ایجنت‌ها چگونه کار می‌کنند، شامل موتورهای برنامه‌ریزی، استفاده از ابزار و سیستم‌های استدلال. https://youtube.com/playlist?list=PLS01nW3RtgopsNLeM936V4TNSsvvVglLc&si=eAKkkSKAsKQXg_RX 8️⃣ دانشگاه استنفورد - سیستم‌های یادگیری ماشین (MLSys): ↳ مبانی ساخت سیستم‌های یادگیری ماشین آماده‌ی تولید را بیاموزید، شامل معماری سیستم، فرآیند محصول‌سازی و بهینه‌سازی عملکرد. https://youtube.com/playlist?list=PLSrTvUm384I9PV10koj_cqit9OfbJXEkq&si=-tXicYQWZ4RuTMH2 🚀 چرا این مجموعه ارزشمند است: - تئوری و عمل را با هم پوشش می‌دهد. - توسط بهترین اساتید جهان تدریس می‌شود. - بر روی کدنویسی کاربردی و قابل عرضه تمرکز دارد. - برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی در دنیای واقعی طراحی شده است.

24 682

🗃 دوستان برای دسترسی راحت تر شما کانال‌هایی که لازمتون می‌شه رو تو یه فولدر گذاشتیم محتوای این کانالها شامل : 💠 پکیج تخصصی دروس مهندسی کامپیوتر:

مهندسی نرم افزار، هوش‌مصنوعی، یادگیری ماشین ، علم داده: ریاضیات و آمار

زبان‌های برنامه‌نویسی، طراحی سایت و شبکه ، نرم افزار گرافیکی و ...

♨️ معرفی وبسایت های کاربردی، معرفی فرصت های شغلی و اپلای ♨️ هر آموزش ابزاری نیاز دارید به راحتی پیدا می‌کنید! 📥 با زدن دکمه Add این فولدر به تلگرام شما اضافه می‌شود. 👇👇👇👇 https://t.me/addlist/RncjOtRXZ_oxY2I0

24 682

همه دوره‌های کوئرا نصف قیمت شد! چون تولد ۱۰ سالگی‌شه! 🔗 https://quera.org/r/wckbz

24 682

Python for AI 👈با هشتگ #pdf بقیه کتابهایی که در کانال ارسال شدن رو میتونید پیدا کنید #پایتون #Python 📱 @Python4all_pro

24 682

➡️Take Screenshots using Python #پایتون #Python 📱 @Python4all_pro

24 682

Printing colored output in Python #پایتون #Python 📱 @Python4all_pro

24 682

Repost from Hooshex

🚀 چگونه با هوش مصنوعی، هوشِکس را ساختیم؟ این #وبینار_رایگان داستان واقعی ساخت بزرگترین سوپر اپلیکیشن فارسی به نام هوشکس هستش! در این مسیر، بخشی از کدها و تجربه‌هامون رو با شما به اشتراک می‌ذاریم. 🔑 همچنین توضیح می‌دیم چرا کارگاه God Mode رو راه انداختیم؛و چرا باور داریم هر کس توی ٣۶ ساعت میتونه یه کسب و کار دیجیتال راه اندازی کنه! جمعه ٣١ مرداد ساعت ١٧ تا ١٩ لینک ثبت نام رایگان: ✔ https://eseminar.tv/wb162968

24 682

Repost from رویدادها و دوره های آموزشی

یه لپتاپ، یه قهوه گرم و انگیزه یه مسیر تازه💻☕️ اینا تنها چیزاییه که برای دیتاآنالیست شدن لازم داری! مهر امسال یادگیری دلنشینه، چون مسیرش رو همیشه می‌خواستی💫 وقتشه که آینده‌ای که همیشه می‌خواستی داشته باشی. بوت‌کمپ دیتاآنالیز دانشکار فقط یه آموزش نیست. تمرینه، پروژست، شبیه‌ساز دنیای حرفه‌ایه! 🍂این پاییز با ریختن برگ‌ها برای یه مسیر جدید آماده شو: 🔗https://dnkr.ir/6pzMz

24 682

Repost from رویدادها و دوره های آموزشی

24 682

🎯 انواع #لپتاپ استوک و آکبند با یک ماه مهلت تست😳 💻 استوک‌های اروپایی و آمریکایی با کیفیت عالی 📉 زیر قیمت کل ایران! مستقیم از واردکننده! 📌 دنبال یه لپ‌تاپ استوک مطمئن، با قیمت استثنایی می‌گردی؟ 📌 می‌خوای آی‌پد، مک‌بوک یا لپ‌تاپ آکبند و استوک با قیمت عالی بخری؟ 🟢 حتماً یه سر به کانال ما بزن! 👇 برای عضویت در کانال تلگرام 👇 https://t.me/bane24_stock https://t.me/+Q5edVp2ygD-qrR0b 📢 عضو شو و تخفیف‌های طلایی رو از دست نده! 📲 @bane24_stock

24 682

Repost from N/a

⏰ ساعات پایانی — طرح تخفیف ۹۴ درصدی برای دوره‌های «هوش مصنوعی و پایتون» ♨️ یک یا دو آموزش به انتخاب شما؛ ۹۴٪ تخفیف از فرادرس 🎁 کد تخفیف: LEARN94 🔔 اگر قبلا سفارش همراه با پرداخت داشته‌اید، می‌توانید یک آموزش و در صورتی که پرداختی در فرادرس نداشته‌اید، می‌توانید تا ۲ آموزش را به انتخاب خود، دریافت کنید.👇 🔗 انتخاب آموزش — [کلیک کنید] ❇️ مشاهده جزئیات طرح [+] 🔄 FaraDars - فرادرس

24 682

👈چت شیت برای مصاحبه پایتون 1. Swap variables without a temporary one

a, b = 5, 10
a, b = b, a

2. One-line if-else (ternary)

result = "Even" if x % 2 == 0 else "Odd"

3. List Comprehension

squares = [x**2 for x in range(10)]
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]

4. Set and Dict Comprehension

unique = {x for x in [1,2,2,3]}        # remove duplicates
squares = {x: x**2 for x in range(5)}  # dict comprehension

5. Most common element in a list

from collections import Counter
most_common = Counter(['a','b','a','c']).most_common(1)[0][0]

6. Merging dictionaries (Python 3.9+)

a = {'x': 1}
b = {'y': 2}
merged = a | b

7. Returning multiple values

def stats(x):
    return max(x), min(x), sum(x)

high, low, total = stats([1, 2, 3])

8. Using zip to iterate over two lists

names = ['a', 'b']
scores = [90, 85]

for n, s in zip(names, scores):
    print(f"{n}: {s}")

9. Flattening nested lists

nested = [[1,2], [3,4]]
flat = [item for sublist in nested for item in sublist]

10. Default values in a dictionary

from collections import defaultdict
d = defaultdict(int)
d['apple'] += 1   # no KeyError

11. Lambda in one line

square = lambda x: x**2
print(square(4))

12. enumerate with index

for i, v in enumerate(['a', 'b', 'c']):
    print(i, v)

13. Sorting by key or value

d = {'a': 3, 'b': 1, 'c': 2}
sorted_by_val = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])

14. Reading file lines into a list

with open('file.txt') as f:
    lines = f.read().splitlines()

15. Type Hints

def add(x: int, y: int) -> int:
    return x + y

🔍برای دسترسی به چیت شیت‌های دیگه ی کانال به #cheat_sheet جستجو کنید #پایتون #Python 📱 @Python4all_pro

24 682

Repost from هشتگ‌ تبلیغ تخصصی

🎉 یه خبر برای اعضای کانال ⭐️ مکتب‌خونه، یه سایت آموزش آنلاینه که یه حرکت قشنگ زده و 150 تا از دوره‌های پرمخاطبش رو رایگان کرده تا همه بتونن راحت از این آموزش‌ها استفاده کنن. موضوع دوره‌ها خیلی متنوعه و مطمئناً دوره‌ای پیدا می‌کنید که به کارتون بیاد — مخصوصاً برای دانشجوها کلی آموزش کاربردی داره. بعضی موضوعاتی که ازشون دوره‌هایی دیدم ایناست: 🔘 آموزش برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی 🔘 آموزش هک، امنیت و شبکه 🔘 آموزش زبان و توسعه فردی 🔘 دیجیتال مارکتینگ و سئو برای اینکه دوره‌ رو رایگان ثبت‌نام کنید، موقع پرداخت، کد تخفیف رو وارد کنید: 🎁 کد تخفیف: HAMDELI اینم لینکش، ببینید چه دوره‌ای به دردتون می‌خوره، رایگان ثبت‌نامش کنید 🌐 https://mktb.me/fk3y

24 682

😮😧توجه! 🔴دیگر نگران سازگاری فیلترشکن با اپراتورهای ایران نباشید!!😢🙈 ☄️ اررزونترین و پرسرعت ترین فیلترشکن ملی اومده که رکورد بزنه!!😃😀

✅ عبور از نت ملی ✅ اتصال سریع و آسان ✅ کاهش دهنده مصرف اینترنت ✅ کاربری نامحدود در همه اشتراکها ✅ سازگاری با همه اپراتورها و ISP ها در ایران

🔴 ارائه اشتراک تست رایگان 🎁 ✅🔹خریدو تست رایگان 👇◀️ ✅🔹http://t.me/TndVPNbot?start=6962282547 ✅🔹پشتیبانی◀️ ✅🔹@Tond_Support

24 682

Repost from هشتگ‌ تبلیغ تخصصی

💎 برنامه‌نویس عزیز، هر پروژه به سرور قدرتمند نیاز داره. ایران‌سرور با تخفیف ویژه و بکاپ رایگان همراهته؛ وقتشه به جمع حرفه‌ای‌ها بپیوندی!تخفیف‌ها تا پایان مرداد: 🟪 سرور مجازی ایران: 30% تخفیف با کد IRANFIRST ➡️ 🟪 سرور مجازی آلمان (Hetzner): 20% تخفیف با کد HTZFIRST ➡️ 🟪 سرور مجازی فرانسه (OVH): 30% تخفیف با کد OVHFIRST ➡️ 💥 پشتیبانی ۲۴/۷ 💥 بکاپ رایگان 💥 سرعت و پایداری بالا 💯 پروژه‌هات رو حرفه‌ای‌تر اجرا کن و با خیال راحت رشد بده! 🌐 httb.ir/tauia 👈 🌐 httb.ir/tauia 👈 🌐 httb.ir/tauia 👈 💬 @iranservercom 🔵🔵🔵

24 682

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/