پایتون | Data Science | Machine Learning
◀️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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу پایتون | Data Science | Machine Learning
Канал پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 24 503 підписників, посідаючи 5 276 місце в категорії Технології та додатки та 13 845 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 503 підписників.
За останніми даними від 29 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -329, а за останні 24 години на -15, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.42%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.38% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 593 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 337 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“◀️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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 30 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
⏰ 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
import matplotlib.pyplot as plt
# خوندن داده از اکسل
df = pd.read_excel("data.xlsx")
# رسم نمودار
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.bar(df['Name'], df['Sales'])
plt.title('فروش ماهانه')
plt.show()
@python4all_pro