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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала پایتون ( Machine Learning | Data Science )
Канал پایتون ( Machine Learning | Data Science ) (@python4all_pro) языкового сегмента Фарси является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 24 375 подписчиков, занимая 5 642 место в категории Технологии и приложения и 13 911 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 375 подписчиков.
Согласно последним данным от 09 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 861, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 3.80%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.20% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 911 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 528 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 3.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“◀️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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 10 июня, 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.
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
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
