Data Science | علم داده

🚀 ۳۲ میلیون رکورد رو فقط در ۳۰ میلی‌ثانیه سرچ کن! 👨🏻‍💻 فرقی نداره دیتابیست چقدر بزرگ باشه، دلیلی نداره جستجوت با Typesense کندتر از این باشه. 📄 این ابزار یه موتور جستجوی اُپن‌سورسه، شبیه ElasticSearch ولی خیلی راحت‌تر برای راه‌اندازی، تنظیم و استفاده. ✅ قابلیت‌هایی که این ابزار رو خاص می‌کنه: ◀️جستجوی فازی: حتی اگه کاربر غلط تایپی هم داشته باشه یا همون موقع تایپ کنه، نتیجه درست می‌ده. ◀️جستجوی برداری: می‌تونه رکوردهای مشابه رو برگردونه. ◀️جستجوی معنایی: رکوردهایی که از نظر مفهومی به هم ربط دارن رو پیدا می‌کنه. ◀️جستجوی مبتنی بر داده‌های جغرافیایی: می‌تونی نزدیک‌ترین رکوردها رو به یه موقعیت مکانی مشخص (طول و عرض جغرافیایی) پیدا کنی. ◀️تقریباً برای هر زبون برنامه‌نویسی هم کتابخونه‌ی آماده داره (Python، JavaScript، PHP، Java، و …). ➖ ➖ ➖ 📂 شروع کار باهاش هم خیلی آسونه: 1️⃣ داکر ایمیج Typesense رو اجرا کن. 2️⃣ دیتا‌ت رو وارد کن. 3️⃣ شروع کن به سرچ کردن! ┌ 🔎 typesense ├ 🌎 Website └ 👨‍💻 GitHub-Repos 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🚀 از داده تا موفقیت؛ دانشمند داده شو! 📊 هر داده یه دنیای پنهان از فرصت‌هاست… با دوره جامع دانشمند داده یاد بگیر چطور این فرصت‌ها رو پیدا کنی و تبدیل به یکی از پرتقاضاترین متخصص‌های بازار کار بشی! 💡✨ ✅ یادگیری عملی پایتون برای تحلیل داده‌ها 🐍 ✅ کشف دنیای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی 🤖 ✅ اجرای پروژه‌های واقعی برای ورود حرفه‌ای به بازار کار 📈 ⏰ ظرفیت محدود ـ همین امروز قدم اول رو بردار و آینده‌ت رو با داده‌ها بساز! ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🌐جهت مشاهده اطلاعات دوره کلیک کنید 👇 https://B2n.ir/sh4438 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️ مشاوره و ثبت‌نام: 02167641999 📲مشاوره تلگرام: 09222477250 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

✅ قیمت استثنایی برای ۵۵۰ دوره آموزشیِ فرادرس   👌 فقط با ۸۹ هزار تومن، مهارت جدید یاد بگیر...   🔗 تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون   🔗 داده کاوی یا Data Mining در RapidMiner   🔗 آموزش pandas برای تحلیل اطلاعات در پایتون   🔗 مفاهیم آماری در داده کاوی و پیاده سازی آن در Python   🔗 یادگیری عمیق در پایتون با TensorFlow و Keras   📚 لیست تمامی ۵۵۰ آموزش - [کلیک کنید] 🔄 FaraDars - فرادرس

ثبت‌نام کمپ استارتاپی ۱۴۰۴ دیجی‌نکست شروع شد!🚀 این کمپ ۸ هفته‌ای، فرصتی‌ست برای تیم‌ها و افراد مستعد تا با منتورینگ تخصصی، کارگاه‌های آموزشی و شبکه‌سازی مؤثر، ایده‌های خود را توسعه داده و برای ورود به مرحله سرمایه‌گذاری آماده شوند. 📌 لازم است ایده‌های ارسالی برای این کمپ، در زمینه نیازها و چالش‌هایی باشند که توسط سرمایه‌گذاران در قالب ارائه‌های معکوس مطرح شده‌اند. (لینک این ویدیوها در انتهای این پست قرار داده شده است) اما نيازى نيست لزوما تيم يا ايده داشته باشيد! اگر جزو افراد زير هستيد: ✔️ مهندسان هوش مصنوعی ✔️توسعه‌دهندگان بک‌اند و هوش‌ مصنوعى ✔️متخصصان حوزه بيزينس و محصول در کمپ استارتاپی دیجی‌نکست شرکت کنید و آینده خود را بسازید! 📌 شرکت در کمپ رایگان است. 📅 مهلت ثبت‌نام: تا ۱ مهر ماه ۱۴۰۴ 📍حضوری-تهران 🔗لینک ارائه‌های معکوس و ثبت‌نام پشتیبانی: @Diginext @Diginextir

🔔 دیگه وقتِ خداحافظی با pip و requirements.txt رسیده! 👨🏻‍💻 وقتشه که دیتاساینتیست‌ها و مهندس‌های یادگیری ماشین و AI برن سراغ ترکیب pyproject.toml + uv + uv.lock. ✅ هم سریع‌تره، هم تمیزتر و هم قابل‌اعتمادتر. ❓ چرا ارتقا بدیم؟ 1️⃣ نصب با دستورهای سنتی (pip install -r) کند، به‌هم‌ریخته و مستعد خطاست. 2️⃣ سرعت نصب می‌تونه ۱۰ تا ۱۰۰ برابر بیشتر بشه؛ برای پایپ‌لاین‌هایِ سنگینِ یادگیری ماشین واجبه. 3️⃣ همه‌یِ تنظیمات پروژه تو یک فایل متمرکز می‌شن؛ به‌جای پخش شدن بین pytest.ini ،.flake8 ،setup.py و… . 4️⃣ با فایل قفل uv.lock محیط دقیقاً قابل ‌باز تولید می‌شه؛ همون محیط روی لپ‌تاپ، CI و پروداکشن یکی می‌شه. 5️⃣ محیط اجرا سبک‌تر می‌شه؛ وابستگی‌های «اختیاری» فقط هنگام نیاز نصب می‌شن. 6️⃣ این رویکرد هم ‌راستای استانداردهای رسمی پایتونه (هم‌راستا با PEP 621 و PEP 582). ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 📣 ساختار درست و دسته‌بندی کاربردی ۱) بخش [project] ⬅️ وابستگی‌های اصلی 📝 پکیج‌های هسته‌یِ تولیدت رو همین‌جا تعریف کن (مثلاً FastAPI, pandas, scikit-learn, Torch) تا یه استک کم‌حجم و آماده تولید برای ML + API داشته باشی. ۲) بخش [project.optional-dependencies] ⬅️ وابستگی‌های اختیاری 📝 پکیج‌های جانبی مثل NLP ,MLOps یا Analytics رو به‌صورت «اختیاری» تعریف کن و فقط هر وقت لازم شد نصبشون کن؛ این کار پروژه رو سبک و کم‌حجم نگه می‌داره. ۳) گروه‌بندی توسعه ([dependency-groups]) 📝 ابزارهای توسعه (تست، لینت، نوت‌بوک‌ها) رو از محیط تولید جدا نگه دار تا دیپلوی تمیز و بدونِ بارِ اضافه باشه. ۴) یک‌پارچه‌سازی تنظیمات ابزارها 📝 پیکربندی‌هایی مثل Ruff ،Pytest و Coverage رو تو همون pyproject.toml نگه دار. ۵) فایل قفل نسخه uv.lock 📝 نسخه‌ها رو «پین» می‌کنه تا دقیقاً همون محیط روی هر ماشین تکرار شه. 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

🔹 دوره آنلاین یادگیری ماشین با پایتون 👨‍🦱 مدرس: فرشید شیرافکن ✏️ با امکان پرسش و پاسخ ---- ✅ دانشجویان مجاز به ضبط جلسات برای استفاده شخصی و مرور مطالب هستند. ✅ فایل پی‌دی‌اف و کدهای هر جلسه به دانشجویان داده می‌شود. ---------------------------- ⏳ مدت و زمان برگزاری: 📆 شروع دوره: 29 شهریور ⬅️ روزهای: شنبه تا چهارشنبه (5 روز در هفته) 🕰 ساعت: هفت و نیم تا نه شب (با ده دقیقه استراحت در وسط جلسه) 🥵 ظرفیت: ۴۰ علاقه مند با پشتکار بالا 📄 مدت دوره: ۳۰ ساعت (۲۰ جلسه ۹۰ دقیقه‌ای) -------------------- 📝 کسب اطلاعات بیش‌تر و ثبت‌نام:👇 ➡️ ML Training course ➡️ ML Training course ➡️ ML Training course

🚨 ۷ نکته‌ی مهم FastAPI ✅ که هر دیتا ساینتیستی باید بدونه! 👨🏻‍💻 وقتی قراره مدل/سیستم ML رو دیپلوی کنی، عملاً داری API سریع، قابل‌اعتماد و مقیاس‌پذیر می‌سازی: ورودیِ درست، ولیدیشن، کال‌های async به DB/Vector DB، لاگ خطا و خروجی JSON تمیز. FastAPI این مسیر رو ساده و استاندارد می‌کنه. 1️⃣ فقط «FastAPI» نیست؛ Starlette + Pydantic ⏪ استارلت (Starlette) مسئول وب و رویدادهای ناهمگام؛ یعنی I/O پرسرعت. ⏪ پایدانتیک (Pydantic) برای اعتبارسنجی داده بر پایه‌ی تایپ‌هینت‌ها. ⚠️ تفاوت async def و def رو جدی بگیر؛ فراخوانی‌های دیتابیس، APIهای بیرونی و فایل‌خوانی رو async بنویس تا واقعاً سرعت بگیری. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 2️⃣ مستندات خودکار و همیشه به‌روز ⏪ از روی تایپ‌هینت‌ها، مستندات تعاملی Swagger/OpenAPI تو مسیر /docs ساخته می‌شه. ⏪ قراردادهای API همیشه همگام می‌مونه؛ تیم فرانت، PM و نیروهای تازه‌وارد می‌تونن endpointها رو همون‌جا تست کنن. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 3️⃣ تزریق وابستگی (Dependency Injection)؛ راز کد تمیز و تست‌پذیر ⏪ با Depends(get_db) هر درخواست یک سشن دیتابیس تازه می‌گیره. ⏪ همین الگو برای احراز هویت، تنظیمات و کلاینتِ کش هم کاربردی‌ه. ⬅️ خروجی: endpointهای loosely coupled و تست‌پذیر. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 4️⃣ اعتبارسنجی و سریال‌سازی با مدل‌های Pydantic ✏️ یک BaseModel تعریف کن؛ ورودی‌ها خودکار validate می‌شن، خروجی‌ها serialize، و خطاها شفاف ارائه می‌شن. ⬅️ خداحافظ شرط‌های دستی مثل if 'name' not in payload؛ API امن‌تر و تمیزتر. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 5️⃣ امنیت از روز اول؛ OAuth2، JWT و کلید API ⏪ پشتیبانی داخلی برای OAuth2، JWT و API Key وجود داره؛ حتی دکمه‌ی «Authorize» هم به Swagger UI اضافه می‌شه. ⚠️ کار با OAuth2PasswordBearer یا یک Depends(verify_user) رو مسلط باش. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 6️⃣ میان‌افزار (Middleware)؛ ابزار کنترل سراسری ⏪ لاگ‌کردن هر درخواست، اندازه‌گیری زمان اجرا، اجرای CORS سراسری یا دست‌کاری هدرها قبل از رسیدن به route‌ها. ✅ با @app.middleware("http") کل چرخه‌ی request/response رو یک‌جا مدیریت کن. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 7️⃣ چرخه‌ی عمر برنامه و کارهای پس‌زمینه ✅ منابع رو در startup بالا بیار (اتصال DB، لود مدل) و در shutdown تمیز جمع کن. ✅ کارهای کند رو با BackgroundTasks عقب بنداز (ایمیل، لاگ سنگین، پردازش ثانویه) تا پاسخ کاربر منتظر نمونه. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 📝 جمع‌بندی برای AI/ML ✅ مدل در نهایت پشت یه API زندگی می‌کنه. FastAPI کمک می‌کنه: ☑️ ورودی‌ها ایمن و تایپ‌محور مدیریت بشن، ✔️ کال‌های DB/Vector DB async و سریع اجرا بشن، ✔️ مستندات همیشه همگام بمونن، ✔️ و امنیت/مشاهده‌پذیری از روز اول جا بیفته. ⬅️ همین ۷ اصل رو خوب مسلط شو؛ نصف راه دیپلوی حرفه‌ای مدل رو رفتی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ┌ 👣 FastAPI ├ 📖 Documentation └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

😃 اگه SQL بلدی، یاد گرفتن پایتون (pandas) دیگه برات خیلی آسونه. 👨🏻‍💻 چرا؟ چون DataFrame تو pandas عملاً همون مفهوم جدول تو SQLئه و اغلب مفاهیم یکیه، تنها سینتکس عوض می‌شه. ✏️ پس وقتی می‌خوای pandas یاد بگیری، لازم نیست صبر کنی همه مفاهیم رو کامل بفهمی. همین الان شروع کن به تمرین، چون پایه‌هاشو از SQL بلدی. 🔻 برای تمرین پایتون + pandas هم این سوال‌ها می‌تونه کمکت کنه:👇 ◀️ سوالات آسون شرکت Apple ⬅️ لینک ◀️ سوالات متوسط شرکت Airbnb ⬅️ لینک ◀️ سوالات سخت Amazon ⬅️ لینک 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

⛷ آینده از آنِ کسانی است که زبان داده‌ها را می‌دانند‼️ 📢 آغاز ثبت‌نام دوره جامع علم داده و هوش مصنوعی دانشگاه تهران

🔹 در شرایطی که هوش مصنوعی و داده‌محوری به عنوان ستون اصلی پیشرفت علمی و اقتصادی جهان تبدیل شده‌اند، تسلط بر این حوزه‌ها دیگر تنها یک انتخاب نیست، بلکه ضرورتی انکارناپذیر است.

🧪 دانشگاه تهران، با سابقه‌ای درخشان در تربیت نیروی متخصص، برای چهل‌وسومین بار دوره جامع علم داده و هوش مصنوعی را برگزار می‌کند. این دوره با رویکردی علمی، عملی و مبتنی بر پروژه‌های واقعی طراحی شده است تا شرکت‌کنندگان علاوه بر آشنایی با مبانی نظری، مهارت‌های کاربردی و قابل استفاده در صنایع مختلف را نیز کسب کنند. ⏱ این فرصت ارزشمند می‌تواند نقطه عطفی در مسیر حرفه‌ای و علمی علاقه‌مندان به یادگیری فناوری‌های به روز دنیا باشد. ℹ️ اطلاعات و ثبت‌نام: 👉 tehrandata.org/courses/datascience/ 📞 مشاوره و پشتیبانی: 09357516755 09377516759 🔔 آینده آموزش و توسعه، بر پایه علم داده و هوش مصنوعی شکل می‌گیرد؛ و این دوره گامی مهم در جهت همراهی با این تحول جهانی است. 👈 فرصت تحولات شما اینجاست‼️ 📨 Telegram | 📨 whatsapp | 📱 linkedin | 📷 Instagram | 🌐 website | 💬 admin 1 | 💬 admin 2 #هوش_مصنوعی #علم_داده #دانشگاه_تهران #تحول_دیجیتال #آینده‌سازان

‼️ واقعیت شغل دیتا ساینتیست‌ها، با اون‌چه که همه انتظار دارن، فرق داره! ‌ 👨🏻‍💻 توی ذهن خیلی‌ها، دیتاساینتیست‌ها ۸۰٪ وقتشون صرف ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق میشه. ولی واقعیت ماجرا یکم فرق داره… ⬅️ اگه می‌خوای بدونی یه دیتا ساینتیست چطوری یه روزش می‎گذره، بیا بهت بگم:👇 ✍️ 30% کلنجار رفتن با مسئله، نه کد! ✏️ بیشتر وقت یه دیتا ساینتیست حرفه‌ای می‌ره پای درک مسئله، صحبت با ذی‌نفع‌ها و فهمیدن اینکه دقیقاً چی می‌خوان. ➖ ➖ ➖ 🔍 20% جمع‌آوری داده از هزار سوراخ ‌سنبه‌ای! ✏️ دیتابیس، API، فایل اکسلِ فلان واحد و… تا برسه دستت، نصف انرژیت رفته! ➖ ➖ ➖ 🧼 10% تمیزکاری و آماده‌سازی دیتا ✏️ خیلی وقت‌ها بیشتر از اینکه درگیر هایپرپارامتر باشی، باید با مقادیر گمشده، داده‌های کثیف و تکراری و فرمت‌های به‌هم‌ریخته سر و کله بزنی. ➖ ➖ ➖ ⚙️ 10% مهندسی ویژگی ✏️ تفاوت یه مدل خوب با یه مدل عالی کجا بررسی میشه؟ همینجا! این که ویژگی‌ها رو چطوری طراحی و استخراج می‌کنی. ➖ ➖ ➖ 📊 10% مدل‌سازی DL/ML ✏️ این همون بخش پر سروصداس، ولی توی کار واقعی فقط یه برش کوچیک از کل جریان کاره. ➖ ➖ ➖ 🔄 10% پایش و نگهداری ✏️ مدل توی محیط عملیاتی باید مدام چک بشه که با داده‌های روز هماهنگه و درست کار می‌کنه. ➖ ➖ ➖ 🧮 جمع‌بندی برای تازه‌کارها و حرفه‌ای‌ها ✏️ اگه می‌خوای تو این حوزه پیشرفت کنی، فقط به فکر ساخت مدل نباش! روی این مهارت‌ها هم وقت بذار: ✅ درک کسب‌و‌کار ☑️ زبان SQL و آماده‌سازی داده ✔️ ارتباط و داستان‌سرایی با داده ✔️ ورژن‌کنترل و مانیتورینگ پایپ‌لاین‌ها. ✔️ و مدل‌سازی در جای درست خودش. 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

✨ دیگه نیازی به خرید و نگهداری سرورهای گران‌قیمت نیست! با GPU ابری هوش مصنوعی اهورا، به قدرت پردازشی شرکت‌های بزرگ دنیا فقط با چند کلیک دسترسی پیدا کن: 🔹 پرداخت به‌میزان مصرف (ساعتی/ماهانه) 🔹 پشتیبانی از فریم‌ورک‌های معروف (مثل PyTorch و TensorFlow) 🔹 کارت‌های گرافیک A100، H100، H200 و ... 🔹 مشاوره تخصصی + پشتیبانی شبانه‌روزی 🔹 مناسب برای آموزش مدل زبانی، یادگیری عمیق، پروژه‌های تحقیقاتی و هر کاری که GPU می‌خواد! 🔥 همین حالا شروع کن... https://b2n.ir/dh2943

✅ نقشه راه پیشنهادی من 🏳️‍🌈 برای یادگیری پایتون برای علم داده 👨🏻‍💻 اگه بخوام از صفر شروع کنم و پایتون رو یاد بگیرم، دقیقاً این نقشه راهو می‌رفتم تا از سطح مبتدی به آمادگی کامل برسم: 1️⃣ مقدمات پایتون 💬 اول از همه متغیرها، حلقه‌ها و تابع‌ها. اینا پایه هستن تا بعد بتونی کدت رو تمیز و هوشمندانه‌تر بنویسی. ➖ ➖ ➖ 2️⃣ ساختارهای داده اصلی 💬 لیست، دیکشنری، ست و تاپل رو خوب یاد بگیر. بعدش برو سراغ آرایه‌ها که سرعت محاسبات رو می‌برن بالا. ➖ ➖ ➖ 3️⃣ کتابخونه‌های ضروری 💬 هر کدوم از کتابخونه‌های NumPy, Pandas, Matplotlib, seaborn, scikit-learn و بقیه برای یه بخش از کار با داده‌ها به درد می‌خورن. ➖ ➖ ➖ 4️⃣ پیش‌پردازش داده 💬 با داده‌های ناقص، متغیرهای دسته‌ای، مقیاس‌گذاری ویژگی‌ها و شناسایی داده‌های پرت درست برخورد کن تا داده آماده ML بشه. ➖ ➖ ➖ 5️⃣ تحلیل اکتشافی داده (EDA) 💬 خلاصه‌سازی دیتاست، پیدا کردن الگوها و مصورسازی روابط مهم قبل از اینکه مدلی بسازی. ➖ ➖ ➖ 6️⃣ مصورسازی داده 💬 با Matplotlib، seaborn و Plotly نمودارهایی بساز که سریع و واضح بینش بده. ➖ ➖ ➖ 7️⃣ آمار و احتمال 💬 میانگین، توزیع‌ها، آزمون فرض و z-score رو یاد بگیر تا تصمیماتت واقعا داده‌محور بشن. ➖ ➖ ➖ 8️⃣ جریان کاری ML 💬 مسئله تعریف کن، داده رو تقسیم کن، مدل انتخاب کن و با اعتبارسنجی و معیارهای کلیدی ارزیابی کن. ➖ ➖ ➖ 9️⃣ ابزار، تمرین و پروژه‌ها 💬 توی Jupyter یا Colab کدنویسی کن، توی GitHub پیشرفتت رو ثبت کن و پروژه واقعی با Streamlit یا Gradio بساز. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 📚 لیست منابع رایگان برای یادگیری پایتون: ⬅️ چالش ۱۵ روزه پایتون ⬅️ دوره پایتون freeCodeCamp ⬅️ تمرین‌های پایتون توی Dataford ⬅️ پایتون برای تحلیل داده‌ها ⬅️ یادگیری ماشین با Codebasics 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

روز برنامه‌نویس مبارک! برای ۲۴ ساعت همه دوره‌های کوئرا نصف قیمت شد! 🔗 https://quera.org/r/bdwqt

💢دوره حضوری/آنلاین جامع Power BI ⬅️شروع از 11 مهر ⬅️روزهای جمعه 14:30 الی 18:30 ⬅️استاد: وحید قربانی ➕ همراه با مدرک دو زبانه ✅ ۵٪ تخفیف ویژه دانشجویان 👀سرفصل دوره+ثبت نام 👈پیش نیاز: آشنایی مقدماتی با Excel و آشنایی با مفاهیم پایگاه داده (اختیاری) 📞تلفن ثبت نام: 02188738394 📌هر سوالی داری از @sematec بپرس ✅لذت پیشرفت را تجربه کنیم ✔️سماتک، مرکز آموزش‌های تخصصی IT 🚀@sematecofficial

🔴 مهلت محدود — دسترسی رایگان به دوره‌های منتخب از مدرسین منتخب فرادرس   ✅ شرایط استفاده از این طرح و دریافت تخفیف ۱۰۰ درصدی 👇👇👇   🔗 لیست تمامی دوره‌ها و کد تخفیف [+]   ❇️ یک دوره رو انتخاب کن و کاملاً رایگان، آموزش ببین 👇👇   🔹 برنامه نویسی پایتون پیشرفته + ترفندها   🔹 پیاده سازی ربات معامله گر با مدل SVM در پایتون   🔹 پیاده سازی گام به گام شبکه های عصبی در پایتون   🔹 شکل‌دهنده‌های پرامپت برای بهبود پاسخ‌های هوش مصنوعی   🔹 کتابخانه scikit-learn در پایتون – الگوریتم‌های یادگیری ماشین 🔄 FaraDars - فرادرس