پایتون | Data Science | Machine Learning
Открыть в 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
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала پایتون | Data Science | Machine Learning
Канал پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) языкового сегмента Фарси является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 24 016 подписчиков, занимая 5 487 место в категории Технологии и приложения и 14 615 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 016 подписчиков.
Согласно последним данным от 23 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -242, а за последние 24 часа — -11, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.18%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.37% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 523 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 329 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 1.
- 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 24 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.
24 016
Подписчики
-1124 часа
-227 дней
-24230 дней
Архив постов
دوره حضوری / آنلاین Deep learning with Python
✔️شروع از 16 آبان
✔️روزهای چهارشنبه 16:30 الی 20:30
✔️مدرس: وحید قربانی
⭐هدف از این دوره، آشنایی با روش‌های پیشرفته برای تحلیل داده است. در این دوره دانشجویان با داده های تصویر ی، متنی و روش های تحلیل آن‌ها آشنا می شوند.
➕پیش نیاز: آشنایی با زبان پایتون و یادگیری ماشین
✅اگر به دنبال یک حرکت واقعی، ماندگار و پر ثمر در دنیای تحلیل داده می‌گردید، این دوره، جایی در بالای فهرست کارهای مهمتان قرار می‌گیرد. برای سر درآوردن از ماجرای این دوره به لینک زیر سربزنید.⬇️
https://b2n.ir/q52342
📞تلفن ثبت نام: 02188738394
📌هر سوالی داری از @sematec بپرس
✅لذت پیشرفت را تجربه کنیم
✔️سماتک، مرکز آموزش‌های تخصصی IT
🚀@sematecofficial
+2
Working with #Excel files in #Python
🆔 @Python4all_pro
+3
Working with #Excel files in #Python
🆔 @Python4all_pro
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/
Convert an Image to a PDF file using Python
#code #Python
🆔 @Python4all_pro
Top 3 High order functions in Python
#code #Python
🆔 @Python4all_pro
Repost from هشتگ تبلیغ تخصصی
🚨 طراحی رابط کاربری (UI/UX)
⚪️ فقط یک بوت‌کمپ نیست
💵 یک مهارت پول‌سازه!😎
⬜️ شما هم دعوتید به این تجربه آینده‌ساز به میزبانی مجموعه مکتب شریف🎖
⬜️ آغاز ثبت‌نام بوت‌کمپ آموزشی-استخدامی طراحی رابط کاربری در مکتب شریف
📌 استعدادسنجی و شرکت در مصاحبه فردی
👨💻 و یا برای کسب اطلاعات بیشتر کافیه به آی‌دی ما پیام بدی!
🆔 @MaktabSharif_Admin
▪️▫️▪️▫️▪️▫️▪️▫️▪️▫️
🌐 وبسایت |🌐 کانال تلگرام |📹 اینستاگرام
#استخدام_با_طعم_آموزش
Build 50+ Python Applications for Beginners | 10 Lines of Code
https://morioh.com/p/351b8ec6db7f
#code #Python
🆔 @Python4all_pro
Build 50+ Python Applications for Beginners | 10 Lines of Code
https://morioh.com/p/351b8ec6db7f
Repost from N/a
✴️ شروع شد — بزرگترین تخفیف سال فرادرس
💣 ۶۵ درصد تخفیف برای همه آموزش‌ها
🎁 کد تخفیف ۶۵ درصدی: PAZ65
🔻 برای استفاده از این تخفیف، روی لینک زیر بزنید 👇🏻
🍁 جشنواره پاییز، فصل یادگیری – [کلیک کنید]
✅ دسترسی سریع به تمامی آموزش‌ها 👇🏻
🔸 جدیدترین آموزش‌های دو ماه اخیر
🔸 پرمخاطبترین آموزش‌های یک ماه اخیر
🔸 تمام آموزش‌ها با طبقه‌بندی موضوعی
🔄 FaraDars - فرادرس
Google Earth Location using Python
#code #Python
🆔 @Python4all_pro
Repost from رویدادها و دوره های آموزشی
🌟 آیا آماده‌اید تا مسیر جدیدی در برنامه‌نویسی آغاز کنید؟
با دیاکد، برنامه‌نویسی را هوشمندانه و در سطحی بالا بیاموزید! دوره‌های مبتدی تا پیشرفته ما، با بهره‌گیری از آموزش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، شما را به سرعت به یک برنامه‌نویس حرفه‌ای تبدیل می‌کنند 🚀
از C# و طراحی وب تا ASP.NET Core، دوره‌های رایگان منتظر شما هستند!
🆓 آموزش طراحی سایت HTML، CSS و JS (کاملاً رایگان!)
لینک ثبت نام: https://diyacode.com/c/124
🆓 آموزش سی‌شارپ (کاملاً رایگان!)
لینک ثبت نام: https://diyacode.com/c/123
🆓 آموزش ASP.NET Core با پروژه فروشگاهی (کاملاً رایگان!)
لینک ثبت نام: https://diyacode.com/c/8128
💼 آموزش ASP.NET Core پیشرفته + پروژه عملی رزرو هتل
لینک ثبت نام: https://diyacode.com/c/2790
✨ همین حالا به دیاکد بپیوندید و آینده‌ای موفق برای خود بسازید
📌 @diyacode
🌐 https://diyacode.com
Repost from Quera
✨ با Quera جامعه برنامه‌نویسان ایران همراه شو ✨
🎊کوئرابوت‌کمپ با افتخار تقدیم می‌کند:
☑️ مسیر پایتون
🔹 یادگیری محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی دنیا
🔹 آموزش از مقدماتی تا پیشرفته، بدون پیشنیاز
🔹 دریافت گواهی معتبر Quera Bootcamp پس از اتمام دوره
📅 در ۱۰ هفته تجربه واقعی کسب کن و وارد #بازارکار شو!
👨🏫 #منتور حرفه‌ای کنارت هست تا تو این مسیر همراهت باشه و نذاره هیچ تمرینی رو نیمه‌کاره رها کنی.
💼 #شبکه‌سازی حرفه‌ای با اساتیدی که در معتبرترین شرکت‌ها مشغول به کارند، بهترین فرصت برای رشد و ارتباطات کاری.
🚨 ظرفیت محدوده همراه با پرداخت قسطی
📣 فرصت ویژه: با ثبت‌نام تا ۱۲ آبان، فرصت به دست آوردن #تلنت_کمپ به ارزش ۶ میلیون تومن رو به شکل رایگان داری.
Repost from رویدادها و دوره های آموزشی
💻دوره جامع برنامه نویسی پایتون
با پیاده سازی وب سرویس، برنامه ویندوزی، تحلیل داده و یادگیری ماشین در انتهای دوره
🎁تخفیف ۴۰۰ هزارتومانی برای ۵ نفر
🕒 ۵۰ ساعت آموزش مقدماتی تا پیشرفته
📆 زمان دوره: ۹ آبان الی ۱۲ دی، چهارشنبه‌ها ساعت ۱۹ الی ۲۱
🟢 صفر تا صد بدون پیشنیاز قبلی
🟢 پروژه محور به همراه مدرک نمره‌دار
🟢امکان ثبت‌نام دوره مقدماتی و پیشرفته به صورت مجزا
🟢 پشتیبانی در گروه تلگرامی
🟢 وبینارهای رفع‌اشکال و حل تمرین
💻اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام:
https://amanjac.ir/go/pyts03t
09107603363
@amanjadmin
Repost from رویدادها و دوره های آموزشی
دیوار برای افزایش اطمینان و امنیت کاربران و جلوگیری از وقوع کلاهبرداری، راهکارهای متنوعی را اجرا و پیاده‌سازی کرده است. اضافه شدن افزونه‌های «تایید هویت» در دیوار که شامل این موارد می‌شود؛
• احراز هویت ویدیویی
• استعلام سوء پیشینه
• استعلام پروانه کسب‌و‌کار
• استعلام اعتبار معاملاتی
• استعلام خوش‌حسابی بانکی
• استعلام اطلاعات ملک، خودرو و موتورسیکلت
به خریداران کمک می‌کند تا با دیدن آگهی‌های فروشندگان تایید هویت شده، خریدی مطمئن را تجربه کنند. آمارهای دیوار نیز نشان می‌دهد شانس فروش آگهی‌گذارانی که این افزونه‌ها را به آگهی خود اضافه می‌کنند، به دلیل جلب اطمینان بیشتر خریداران، تا ۲ برابر بیشتر شده است.
آگهی فروشندگانی تایید هویت شده با این افزونه‌ها، با نشان «احراز شده» در دیوار نشان داده می‌شود.
Create a Progress Bars using Python
#code #Python
🆔 @Python4all_pro
Repost from Vip
✅ لیستی از ارزشمندترین کانال های VIP دانشجویی بصورت رایگان تقدیم شما دوستان عزیز 😱
https://t.me/addlist/hk7IMb3fXA83YjE0
کلیک کنید 😍
#NumPy cheat sheet for #datascience :
*Array Creation*
1.
numpy.array() - Create an array from a list or other iterable.
2. numpy.zeros() - Create an array filled with zeros.
3. numpy.ones() - Create an array filled with ones.
4. numpy.empty() - Create an empty array.
5. numpy.arange() - Create an array with evenly spaced values.
6. numpy.linspace() - Create an array with evenly spaced values.
*Array Operations*
1. + - Element-wise addition.
2. - - Element-wise subtraction.
3. * - Element-wise multiplication.
4. / - Element-wise division.
5. ** - Element-wise exponentiation.
6. numpy.sum() - Sum of all elements.
7. numpy.mean() - Mean of all elements.
8. numpy.median() - Median of all elements.
9. numpy.std() - Standard deviation.
10. numpy.var() - Variance.
*Array Indexing*
1. arr[i] - Access ith element.
2. arr[i:j] - Access slice from ith to jth element.
3. arr[i:j:k] - Access slice with step k.
*Array Reshaping*
1. arr.reshape() - Reshape array.
2. arr.flatten() - Flatten array.
3. arr.ravel() - Flatten array.
*Array Manipulation*
1. numpy.concatenate() - Concatenate arrays.
2. numpy.split() - Split array.
3. numpy.transpose() - Transpose array.
4. numpy.flip() - Flip array.
*Mathematical Functions*
1. numpy.sin() - Sine.
2. numpy.cos() - Cosine.
3. numpy.tan() - Tangent.
4. numpy.exp() - Exponential.
5. numpy.log() - Natural logarithm.
*Statistical Functions*
1. numpy.min() - Minimum value.
2. numpy.max() - Maximum value.
3. numpy.percentile() - Percentile.
4. numpy.quantile() - Quantile.
*Random Number Generation*
1. numpy.random.rand() - Random numbers.
2. numpy.random.normal() - Normal distribution.
3. numpy.random.uniform() - Uniform distribution.
*Linear Algebra*
1. numpy.dot() - Dot product.
2. numpy.matmul() - Matrix multiplication.
3. numpy.linalg.inv() - Matrix inverse.
#cheat_sheet #Python
🆔 @Python4all_pro
#NumPy cheat sheet for #datascience :
*Array Creation*
1.
numpy.array() - Create an array from a list or other iterable.
2. numpy.zeros() - Create an array filled with zeros.
3. numpy.ones() - Create an array filled with ones.
4. numpy.empty() - Create an empty array.
5. numpy.arange() - Create an array with evenly spaced values.
6. numpy.linspace() - Create an array with evenly spaced values.
*Array Operations*
1. + - Element-wise addition.
2. - - Element-wise subtraction.
3. * - Element-wise multiplication.
4. / - Element-wise division.
5. ** - Element-wise exponentiation.
6. numpy.sum() - Sum of all elements.
7. numpy.mean() - Mean of all elements.
8. numpy.median() - Median of all elements.
9. numpy.std() - Standard deviation.
10. numpy.var() - Variance.
*Array Indexing*
ادامه در پست بعد👇
#cheat_sheet #Python
🆔 @Python4all_pro