صرفا جهت اطلاع برنامهنویسان
Ir al canal en Telegram
کانالی برای: 🔸اوقات فراغت برنامهنویسان 🔹اطلاعات و اخبار برنامهنویسی 🔸تم های هفتگی ارتباط با مدیران کانال: @Programmer_info
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram صرفا جهت اطلاع برنامهنویسان
El canal صرفا جهت اطلاع برنامهنویسان (@programming_tips) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 10 348 suscriptores, ocupando la posición 11 560 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 30 324 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 10 348 suscriptores.
Según los últimos datos del 25 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -18, y en las últimas 24 horas de 1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 13.86%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.58% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 435 visualizaciones. En el primer día suele acumular 681 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 13.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como لینوکس, ترمینال, درسنامه, دستور, #god_of_terminal.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“کانالی برای:
🔸اوقات فراغت برنامهنویسان
🔹اطلاعات و اخبار برنامهنویسی
🔸تم های هفتگی
ارتباط با مدیران کانال: @Programmer_info”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 26 agosto, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
10 348
Suscriptores
+124 horas
+137 días
-1830 días
Archivo de publicaciones
[معرفی کتاب] 📚
🔷 Data Analysis with Microsoft Excel Berk & Carey
کتاب *Data Analysis with Microsoft Excel* نوشته جورج برک و کاترین کری، یه منبع خیلی خوب برای یادگیری تحلیل دادهها با استفاده از اکسل هست. اگه به دنبال این هستین که از این ابزار قدرتمند برای تحلیلهای آماری و دادهکاوی استفاده کنی، این کتاب بهت کمک میکنه تا مهارتهای لازم رو به دست بیارین. با رویکردی ساده و پروژهمحور، نویسندهها قدم به قدم تو رو از مفاهیم ابتدایی تا تکنیکهای پیشرفتهتر راهنمایی میکنن. از فرمولهای ساده تا تحلیلهای پیچیدهتر مثل رگرسیون و آزمونهای آماری، همه چی توی این کتاب پوشش داده شده. به طور کلی، یه منبع کارآمد برای کساییه که میخوان تحلیل داده رو به زبون ساده یاد بگیرن و توی اکسل بهش مسلط بشن.
#excel #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🤖 کلاد کد پولیه؟ از این 7 تا مشابه استفاده کن:
1. OpenCode
2. Pi
3. Factory Droid
4. Codex CLI
5. Antigravity CLI
6. Cline
7. Goose
مقاله کامل در اینجا...
#agentic_ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🚀 ۵ پروژه Django که باید در رزومهتان داشته باشید 🐍
1️⃣ فروشگاه اینترنتی حرفهای (E-commerce) 🛒
چرا؟
تقریباً هر توسعهدهنده وب باید بتواند یک سیستم فروش کامل بسازد. این پروژه مهارت شما در طراحی مدلها، سبد خرید، سفارشها، پرداخت و مدیریت محصولات را نشان میدهد.
---
2️⃣ سیستم مدیریت محتوا (CMS / Blog Platform) ✍️
چرا؟
ساخت یک CMS نشان میدهد که با Authentication، سطح دسترسی کاربران، پنل مدیریت، آپلود فایل و مدیریت محتوا آشنا هستید.
---
3️⃣ اپلیکیشن مدیریت پروژه (Project Management Tool) 📋
چرا؟
پروژههایی مثل Trello نیازمند کار با روابط پیچیده دیتابیس، تیمها، وظایف، کامنتها و سیستم دسترسی هستند و مهارت طراحی Backend را نشان میدهند.
---
4️⃣ سیستم رزرو آنلاین (Booking System) 📅
چرا؟
رزرو هتل، کلاس، پزشک یا خدمات مختلف شامل منطق تجاری واقعی مثل زمانبندی، ظرفیت، پرداخت و جلوگیری از تداخل رزروها است.
---
5️⃣ شبکه اجتماعی کوچک (Mini Social Network) 🌐
چرا؟
این پروژه ترکیبی از امکانات مهم Django است:
پروفایل کاربران، دنبال کردن، پست، کامنت، لایک، نوتیفیکیشن و API.
---
💡 یک پروژه ساده اما کامل، ارزش بیشتری از چند پروژه کوچک و نصفهنیمه در رزومه دارد.
#django #python #backend
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🤖 ۱۰ ابزار و کتابخانه پایتون برای رباتیک
🐍 پایتون فقط برای وب و هوش مصنوعی نیست؛ در دنیای رباتها هم کاربرد زیادی دارد 👇
1️⃣ Robot Framework → تست خودکار و اتوماسیون رباتها
2️⃣ PyRobot → توسعه و آزمایش رباتهای هوشمند
3️⃣ PyDy → شبیهسازی دینامیک سیستمهای مکانیکی
4️⃣ DART → شبیهسازی رباتها و محیطهای فیزیکی
5️⃣ Klamp’t → برنامهریزی حرکت و کنترل ربات
6️⃣ Pybotics → محاسبات و کنترل بازوهای رباتیک
7️⃣ Siconos → شبیهسازی سیستمهای دینامیکی
8️⃣ iDynTree → مدلسازی و کنترل رباتهای انساننما
9️⃣ SOFA Framework → شبیهسازی تعاملی رباتیک و پزشکی
🔟 PyBullet → شبیهسازی فیزیک و رباتها در محیط سهبعدی
📌 دنیای رباتیک ترکیبی از Python + AI + کنترل + مهندسی است 🤖
#robotics #python #ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
5 پروژه تحلیل داده که باید توی رزومهتون داشته باشید:
1. تحلیل دادههای فروش (Sales Data Analysis) 📊
چرا؟ چون تقریباً هر کسبوکاری به بهینهسازی فروش و پیشبینی درآمد نیاز داره. نشون میده که میتونی با دادههای تجاری واقعی کار کنی و insight کاربردی ارائه بدی.
2. تحلیل رفتار مشتری (Customer Segmentation) 👤
چرا؟ این پروژه معمولاً با الگوریتمهای خوشهبندی (مثل K-Means) انجام میشه و نشون میده که بلدی الگوهای رفتاری رو از دل دادهها دربیاری. برای مارکتینگ و بهینهسازی تجربه مشتری خیلی کلیدیه.
3. پیشبینی با یادگیری ماشین (Predictive Modeling) 🧠
چرا؟ چون میگه تو فقط تحلیلگر نیستی، بلکه بلدی مدل بسازی و آینده رو پیشبینی کنی. مثلاً پیشبینی نرخ ترک مشتری (churn prediction) یا پیشبینی تقاضای محصول.
4. تحلیل دادههای شبکههای اجتماعی (Social Media Analytics) 📀
چرا؟ چون دادههای غیرساختیافته (متن، لایک، تعامل) رو نشون میده که بلدی مدیریت کنی. ابزارهای NLP و تحلیل احساسات هم اینجا میدرخشن.
5. داشبوردهای تعاملی با ابزار BI (مثل Power BI یا Tableau) 🔮
چرا؟ چون visualization خیلی مهمه. یه تحلیلگر خوب باید بتونه نتایجش رو به زبون قابل فهم برای مدیران و تصمیمگیرها نشون بده. داشبورد قوی = قدرت انتقال insight بالا.
#data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
10 توزیع محبوب لینوکس در 2026 🐧
بر اساس محبوبیت، جامعه کاربری و کاربردهای مختلف 👇
1️⃣ Ubuntu → انتخاب عمومی و مناسب برای شروع
2️⃣ Debian → پایدار، قدیمی و قابل اعتماد
3️⃣ Linux Mint → تجربه ساده و نزدیک به ویندوز
4️⃣ Arch Linux → انعطافپذیر برای کاربران حرفهای
5️⃣ Fedora → جدید، مدرن و مناسب توسعهدهندگان
6️⃣ Kali Linux → ابزارهای امنیت و تست نفوذ
7️⃣ Pop!_OS → مناسب توسعه و کارهای گرافیکی
8️⃣ Raspberry Pi OS → بهترین گزینه برای Raspberry Pi
9️⃣ openSUSE → قدرتمند برای توسعه و سرورها
🔟 Rocky Linux → جایگزین پایدار برای محیطهای Enterprise
💬 شما در سال 2026 از کدام توزیع استفاده میکنید؟ 🐧
#linux
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🚀 ۷ شغل فریلنسری تخصصی با درآمد بالا در سال ۲۰۲۶ 🌐
با رشد هوش مصنوعی و دیجیتالی شدن کسبوکارها، این مهارتها همچنان تقاضای بالایی دارند 👇
1️⃣ AI / Machine Learning Engineer
🤖 ساخت مدلهای هوش مصنوعی و سیستمهای هوشمند
2️⃣ Software Engineer
💻 توسعه اپلیکیشن، وبسایت و نرمافزارهای سفارشی
3️⃣ Cybersecurity Specialist
🔐 امنیت، تست نفوذ و محافظت از سیستمها
4️⃣ Data Scientist / Data Analyst
📊 تحلیل داده و استخراج بینشهای کسبوکار
5️⃣ Cloud & DevOps Engineer
☁️ مدیریت زیرساخت، سرورها و استقرار نرمافزار
6️⃣ Technical Writer
✍️ تولید مستندات فنی، آموزش و محتوای تخصصی
7️⃣ Video Editor & AI Content Creator
🎬 تدوین و تولید محتوای ویدیویی با ابزارهای جدید
💬 اگر قرار بود در سال ۲۰۲۶ یک مهارت فریلنسری یاد بگیرید، کدام را انتخاب میکنید؟
#freelance #career #ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
10 ابزار قدرتمند پردازش تصویر در پایتون 🐍📸
1️⃣ OpenCV → پردازش تصویر و بینایی ماشین کلاسیک
2️⃣ PyTorch → ساخت مدلهای Deep Learning برای تصویر
3️⃣ TensorFlow → آموزش مدلهای هوش مصنوعی تصویری
4️⃣ Scikit-image → ابزارهای علمی پردازش تصویر
5️⃣ MediaPipe → تشخیص چهره، دست و بدن در لحظه
6️⃣ Detectron2 → تشخیص اشیا و Segmentation پیشرفته
7️⃣ KerasCV → مدلهای آماده بینایی ماشین با Keras
8️⃣ Albumentations → افزایش داده برای تصاویر
9️⃣ SimpleCV → پردازش تصویر سادهتر برای شروع
🔟 FastAI → آموزش سریع مدلهای Deep Learning
💬 شما بیشتر از کدام کتابخانه استفاده کردهاید؟
#python #computer_vision #ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
📚 کتاب GoLang for Machine Learning: A Hands-on-Guide
زبان: انگلیسی | تعداد صفحات: 155
کتاب GoLang for Machine Learning نوشته Evan Atkins یک راهنمای عملی برای پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین با زبان برنامهنویسی Go است. این کتاب به نحوه ساخت مدلهای کارآمد، هوشمند و مقیاسپذیر با استفاده از Go پرداخته و ابزارها و کتابخانههای مرتبط را معرفی میکند. مناسب برای توسعهدهندگانی است که میخواهند از سرعت و کارایی Go در پروژههای یادگیری ماشین بهره ببرند.
#golang #ml
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
بهترین سایت رایگان برای ساخت رزومه که هم حرفهایه و هم کار باهاش راحته، FlowCV هست.
↙️ ↙️↙️
https://flowcv.com/
کاملاً رایگانه بدون واترمارک
رابط کاربری ساده و شیک
قالبهای حرفهای و قابل تنظیم
امکان دانلود PDF با کیفیت بالا
#resume #job
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
۵ ابزار محبوب ساخت اپ با هوش مصنوعی 🤯
🚀 Lovable → ساخت سریع وباپ با پرامپت
💻 Replit → کدنویسی و اجرا در مرورگر با AI
⚡️ Dyad → ساخت اپ با کمک عامل هوش مصنوعی
🌐 Bolt.new → تولید پروژه Full-stack در چند دقیقه
📱 FlutterFlow → ساخت اپ Flutter بدون کدنویسی زیاد
💬 شما با کدامیک کار کردهاید؟ جای کدام ابزار در این لیست خالی است؟
#ai #developer
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🧠 ۵ پروژه Machine Learning که باید در رزومهتان داشته باشید 🐍
1️⃣ پیشبینی قیمت خانه (House Price Prediction) 🏠
چرا؟
یک پروژه کلاسیک برای نشان دادن مهارت در رگرسیون، تحلیل داده، Feature Engineering و ارزیابی مدل است.
---
2️⃣ سیستم پیشنهاددهنده (Recommendation System) 🎬
چرا؟
سیستمهایی مثل پیشنهاد فیلم، محصول یا موسیقی در دنیای واقعی کاربرد زیادی دارند و مهارت شما در کار با دادههای کاربران را نشان میدهند.
---
3️⃣ تشخیص تقلب (Fraud Detection) 💳
چرا؟
یکی از کاربردهای مهم یادگیری ماشین در بانکداری و کسبوکارهاست و توانایی شما در کار با دادههای نامتوازن (Imbalanced Data) را نشان میدهد.
---
4️⃣ تحلیل احساسات متن (Sentiment Analysis) 💬
چرا؟
این پروژه ترکیبی از Machine Learning و NLP است و نشان میدهد میتوانید دادههای متنی را پردازش و دستهبندی کنید.
---
5️⃣ پیشبینی ریزش مشتری (Customer Churn Prediction) 📉
چرا؟
بسیاری از شرکتها میخواهند بدانند کدام مشتری احتمال دارد سرویس را ترک کند. این پروژه مهارت شما در Classification و تحلیل رفتار مشتری را نشان میدهد.
---
💡 یک پروژه Machine Learning خوب فقط ساخت مدل نیست؛ جمعآوری داده، پاکسازی، انتخاب ویژگی، ارزیابی و توضیح نتیجه هم بخش مهم کار است.
#ml #python #machinelearning #ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
˥ 13 پایتون مختلف که باید بشناسید 🐍
ا- CPython – استاندارد و عمومی
ا- Cython – افزایش سرعت، ارتباط با C
ا- Jython – ادغام با جاوا
ا- IronPython – ادغام با داتنت
ا- Anaconda – علم داده و ML
ا- Miniconda – نسخه سبک Anaconda
ا- ActiveState – محیط سازمانی و امن
ا- PyPy – سرعت بالا
ا- Stackless – برنامههای همزمان و real-time
ا- WinPython – پایتون قابل حمل برای ویندوز
ا- Python Portable – پایتون بدون نیاز به نصب
ا- MicroPython – پایتون برای میکروکنترلرها و سختافزار کوچک
ا- RustPython – پایتون نوشته شده با Rust
#python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
7 فریمورک سبک برای فرانتاند مدرن ⚡️
🔹 Alpine.js → شبیه Vue، مناسب اضافه کردن تعامل به صفحات HTML
🔹 Svelte → کامپایلر سریع با خروجی بسیار سبک
🔹 Preact → جایگزین کمحجم React (حدود ۳KB)
🔹 SolidJS → عملکرد بسیار بالا بدون Virtual DOM
🔹 Qwik → بارگذاری فوقالعاده سریع با Resumability
🔹 Lit → ساخت Web Components با استانداردهای وب
🔹 Stimulus → افزودن رفتار به HTML بدون ساخت SPA
💬 اگر قرار بود فقط یکی را انتخاب کنید، کدام را انتخاب میکردید؟
#frontend
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
