صرفا جهت اطلاع برنامه‌نویسان
Kanalga Telegram’da o‘tish
کانالی برای: 🔸اوقات فراغت برنامه‌نویسان 🔹اطلاعات و اخبار برنامه‌نویسی 🔸تم های هفتگی ارتباط با مدیران کانال: @Programmer_info
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali صرفا جهت اطلاع برنامه‌نویسان analitikasi
صرفا جهت اطلاع برنامه‌نویسان (@programming_tips) Forsiy til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 10 329 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 11 816-o'rinni va Eron mintaqasida 31 702-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 10 329 obunachiga ega bo‘ldi.
30 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -61 ga, so‘nggi 24 soatda esa -7 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 12.75% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.35% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 317 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 656 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 15 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent لینوکس, ترمینال, درسنامه, دستور, #god_of_terminal kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“کانالی برای:
🔸اوقات فراغت برنامه‌نویسان
🔹اطلاعات و اخبار برنامه‌نویسی
🔸تم های هفتگی
ارتباط با مدیران کانال: @Programmer_info”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 31 Oktabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
10 329
Obunachilar
-724 soatlar
-197 kun
-6130 kun
Postlar arxiv
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
