صرفا جهت اطلاع برنامه‌نویسان
Открыть в Telegram
کانالی برای: 🔸اوقات فراغت برنامه‌نویسان 🔹اطلاعات و اخبار برنامه‌نویسی 🔸تم های هفتگی ارتباط با مدیران کانال: @Programmer_info
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала صرفا جهت اطلاع برنامه‌نویسان
Канал صرفا جهت اطلاع برنامه‌نویسان (@programming_tips) языкового сегмента Фарси является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 10 330 подписчиков, занимая 11 817 место в категории Технологии и приложения и 31 691 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 10 330 подписчиков.
Согласно последним данным от 29 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -53, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 12.84%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.36% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 327 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 657 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 14.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как لینوکس, ترمینال, درسنامه, دستور, #god_of_terminal.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“کانالی برای:
🔸اوقات فراغت برنامه‌نویسان
🔹اطلاعات و اخبار برنامه‌نویسی
🔸تم های هفتگی
ارتباط با مدیران کانال: @Programmer_info”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 30 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
10 330
Подписчики
-124 часа
-137 дней
-5330 дней
Архив постов
آشنایی با PyJSX 🔥
نوشتن کد HTML/JSX به‌صورت مستقیم داخل پایتون، با سینتکسی شبیه React.
👇🏻👇🏻👇🏻
برای مطالعه کلیک کنید
#article #python #jsx
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
7 دوره رایگان برای برای یادگیری جاوا اسکریپت 🔥
1. freeCodeCamp's JavaScript Algorithms and Data Structures
2. Codecademy's Learn JavaScript
3. JavaScript Basics (part of the JavaScript for Beginners specialization) by University of California, Davis (via Coursera)
4. Mozilla Developer Network (MDN)'s JavaScript Guide
5. MDN's JavaScript Basics
6. Khan Academy's Intro to JS: Drawing & Animation
7. The Odin Project's JavaScript course
اسمشون رو سرچ کنید توی گوگل میاد ✨
#javascript
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
برنامه‌نویسای SQL صبح که از خواب پا میشن 😁😅
#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🎯 انویدیا از بورس کشورهای بزرگ پیشی گرفت!!!
در جولای ۲۰۲۵، شرکت تراشه‌سازی انویدیا با عبور از ارزش بازار ۴ تریلیون دلاری، نه‌تنها به بزرگ‌ترین شرکت جهان تبدیل شد، بلکه اکنون ارزش آن از کل بازار سهام کشورهایی مانند بریتانیا، فرانسه و ایتالیا نیز بیشتر است. این مقایسه‌ی چشم‌گیر نشان می‌دهد که چگونه رشد بی‌سابقه‌ی فناوری و تقاضای جهانی برای هوش مصنوعی، شرکت‌های تکنولوژیک را به بازیگران اصلی اقتصاد جهانی تبدیل کرده است.
#infographic
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
بهترین دانشگاه‌های علم داده در انگلیس 🏛
اگه قصد تحصیل در خارج دارین این دانشگاه‌ها رو چک کنید 👇🏻
1️⃣ University of Oxford
2️⃣ University of Cambridge
3️⃣ Imperial College London
4️⃣ University of Edinburgh
5️⃣ University College London (UCL)
6️⃣ University of Warwick
7️⃣ University of Manchester
📌منبع: برای مطالعه بیشتر کلیک کنید
#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
نقشه راه تحلیل‌داده 🤓
#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🎓 جیمز گاسلینگ که بود و چه کرد؟
🔹 جیمز گاسلینگ (James Gosling)، مهندس نرم‌افزار کانادایی، به‌خاطر ساخت زبان جاوا در سال 1995 شناخته می‌شود؛ زبانی که انقلابی در توسعه نرم‌افزار ایجاد کرد و شعار معروف آن "Write once, run anywhere" هنوز در ذهن برنامه‌نویس‌ها زنده است. او دکترای علوم کامپیوتر را از دانشگاه کارنگی ملون گرفت و قبل از ساخت جاوا، در توسعه سیستم‌های توزیع‌شده و گرافیک کامپیوتری فعالیت داشت.
او شخصیتی آرام، خلاق و به‌شدت متواضع داشت و برخلاف تصور عموم از خالقان فناوری، بیشتر به حل مسئله‌های واقعی علاقه‌مند بود تا شهرت یا قدرت. او زمانی گفته بود:
"The real challenge isn’t writing the code – it’s thinking of what the code should do." چالش واقعی، نوشتن کد نیست؛ بلکه فکر کردن به اینه که اون کد قراره چی کار کنه.او حتی پس از موفقیت جهانی جاوا، همچنان علاقه داشت خودش کدنویسی کند و به دیگران یاد بدهد؛ نه اینکه فقط مدیریت کند. گاسلینگ بعدها در شرکت‌هایی مثل Google و Amazon هم فعالیت کرد، اما همیشه به عنوان یک توسعه‌دهنده واقعی شناخته می‌شد، نه فقط یک مدیر. #programmers 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips
📚 کتاب Advanced Perl Programming: From Advanced to Expert نوشته‌ی William "Bill" Odom یک منبع پیشرفته برای برنامه‌نویسان Perl است که می‌خواهند دانش خود را از سطح متوسط به حرفه‌ای ارتقا دهند. این کتاب با تمرکز بر تکنیک‌های پیچیده‌تر، طراحی نرم‌افزارهای قابل نگهداری، استفاده از ماژول‌های پیشرفته، و مفاهیم عمیق‌تری مانند introspection، dynamic programming و ساختارهای داده‌ی پیچیده، به خواننده کمک می‌کند تا درک بهتری از قدرت واقعی Perl پیدا کند. این اثر برای کسانی که با مبانی Perl آشنا هستند و به دنبال نوشتن کدهای حرفه‌ای، تمیز و مقیاس‌پذیر می‌گردند، بسیار ارزشمند است.
#book #perl
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
بسته جعلی در PyPI، توسعه‌دهندگان Chimera را هدف قرار داد..! ⚠️
یک بسته‌ی مخرب در PyPI به نام chimera‑sandbox‑extensions به صورت هدفمند توسعه‌داده شده تا اطلاعات حساس توسعه‌دهندگان—مانند توکن‌های AWS، متغیرهای CI/CD، تنظیمات JAMF (برای macOS)، پیکربندی Zscaler، داده‌های گیت پادها، IP عمومی و اطلاعات سیستم—را سرقت کند.
اطلاعات بیشتر: اینجا بخوانید...
#article #python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
۷ اشتباهی که دیتاساینتیست‌ها هنگام درخواست شغل مرتکب می‌شوند 👇🏻
۱. یکسان در نظر گرفتن همهٔ موقعیت‌های شغلی
برخی داده‌کاوان بدون توجه به تفاوت نقش‌ها (مانند تحلیلگر داده، مهندس داده، دانشمند داده و...) برای همهٔ موقعیت‌ها یک‌جور رزومه و رویکرد ارسال می‌کنند.
۲. پروژه‌های نمونهٔ عمومی و غیرمتمایز
داشتن پروژه‌هایی تکراری و بدون خلاقیت (مثل تحلیل دیتاست تایتانیک یا فروش فروشگاه) که تأثیر زیادی روی جذب کارفرما ندارد.
۳. درک ناکافی از SQL
کم‌اهمیت شمردن SQL یا تسلط نداشتن به آن، در حالی که اکثر شغل‌های داده به آن نیاز دارند.
۴. بی‌توجهی به تفکر محصول (Product Thinking)
تمرکز صرف روی مدل‌سازی و الگوریتم‌ها، بدون در نظر گرفتن نیاز واقعی کسب‌وکار یا کاربرد عملی پروژه.
۵. نادیده گرفتن MLOps (مهندسی عملیات مدل‌های یادگیری ماشین)
فقط ساخت مدل و بی‌توجهی به مراحل بعدی مانند استقرار، نگهداری و نظارت بر عملکرد مدل‌ها.
۶. نادیده گرفتن آمادگی برای مصاحبه‌های رفتاری
فقط تمرین سؤالات فنی بدون آمادگی برای سؤالات شخصیتی، رفتاری یا موقعیتی که در استخدام بسیار مهم‌اند.
۷. استفاده بیش از حد از کلمات پرزرق‌وبرق (Buzzwords)
استفاده‌ی افراطی از اصطلاحات جذاب ولی بی‌پشتوانه مانند "هوش مصنوعی"، "یادگیری عمیق"، "کلان‌داده"، بدون نشان دادن درک واقعی از آن‌ها.
🌐 منبع
#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
