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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali پایتون ( Machine Learning | Data Science ) analitikasi
پایتون ( Machine Learning | Data Science ) (@python4all_pro) Forsiy til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 24 375 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 5 642-o'rinni va Eron mintaqasida 13 911-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 24 375 obunachiga ega bo‘ldi.
09 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 861 ga, so‘nggi 24 soatda esa -1 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 3.80% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.20% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 911 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 528 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 3 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“◀️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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 10 Iyun, 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.
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
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
