این دوره دقیقاً همون چیزیه که برای گذر از "فقط پایتون" به "پایتون برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی" لازم داری — همراه با پروژه‌های عملی.


👈نه فقط سینتکس، بلکه مستقیم ادغام با LLM و Agent ها
👈استک با NumPy، Pandas، SQLite، REST API
👈 کار با ابزارهای : ChatGPT، Gemini، HuggingFace

بعد دیدن این دوره می تونی یک هوش مصنوعی برای یک کار خاص بسازی


https://freecodecamp.org/news/learn-python-and-build-autonomous-agents/


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

Python re(gex)? exercises

یک برنامه تمرینی عالی برای Regex در پایتون

📚 سرفصل‌های کتاب PyRegexExercises
۱. مفاهیم پایه Regex
الگوهای ساده (simple patterns)
کاراکترهای خاص (special characters)
کلاس‌های کاراکتر (character classes)
۲. عملگرهای اصلی
۳. کلاس‌های کاراکتر پیشرفته
۴. بازه‌ها و محدودکننده‌ها
۵. گروه‌بندی و بازگشت
۶. الگوهای پیشرفته
۷. ماژول re و regex
۸. تمرینات عملی
پاکسازی متن
استخراج اطلاعات
اعتبارسنجی فرم‌ها
تحلیل لاگ‌ها

✅ مناسب برای:
مبتدیان پایتون — که می‌خواهند Regex را یاد بگیرند
توسعه‌دهندگان — که با Regex کار می‌کنند ولی می‌خواهند مهارتشان را تقویت کنند
تحلیلگران داده — برای پاکسازی و پردازش متن
مهندسان نرم‌افزار — برای کار با APIها و لاگ‌ها
توسعه‌دهندگان وب — برای اعتبارسنجی فرم‌ها و پردازش ورودی
❌ مناسب برای:
کسی که Regex را کاملاً نمی‌داند — باید ابتدا مفاهیم پایه را یاد بگیرد
کسی که فقط Regex ساده کار می‌کند — ممکن است برایش مفید نباشد
این کتاب با یک TUI (رابط کاربری ترمینال) همراه است
بیش از ۱۰۰ تمرین دارد
با ماژول re و regex کار می‌کند

📚 Book


🆔 @python4all_pro

Architecture Patterns with Python Enabling Test-Driven Development, Domain-Driven Design, and Event-Driven Microservices

یک کتاب فوق‌العاده برای معماری نرم‌افزار در پایتون
این کتاب برای چه کسانی خوبه؟

✅ مناسب برای:
توسعه‌دهندگان پایتون — که می‌خواهند معماری نرم‌افزار را یاد بگیرند
مهندسان نرم‌افزار — که می‌خواهند الگوهای معماری را به‌کار بگیرند
توسعه‌دهندگان Microservices — که می‌خواهند معماری رویدادمحور یاد بگیرند
کسی که با DDD کار می‌کند — برای بهبود معماری دامنه
کسی که با TDD کار می‌کند — برای پیاده‌سازی TDD در پروژه‌های بزرگ
❌ مناسب برای:
مبتدیان پایتون — باید ابتدا مفاهیم پایه پایتون را یاد بگیرند
کسی که با معماری نرم‌افزار آشنایی ندارد — ممکن است برایش مفید نباشد
💡 نکات مهم
این کتاب روی TDD، DDD و معماری رویدادمحور تمرکز دارد
با Flask و Message Bus کار می‌کند
شامل پروژه‌های عملی است
برای توسعه‌دهندگان میانی تا پیشرفته عالی است

📚 Read


🆔 @python4all_pro

‌📣 ۷۵٪ تخفیف برای دسترسی رایگان به تمام آموزش‌های فرادرس
 
💯 از دروس دانشگاه و کنکور تا برنامه‌نویسی، هوش مصنوعی، نرم‌افزار، مهارت‌های شغلی، هنر و هزاران موضوع دیگر؛ همه با یک اشتراک در دسترس شماست!!
 
🔻 مزایای اشتراک فرادرس:
 
✅ دسترسی نامحدود به ۱۸,۰۰۰+ آموزش تخصصی
✅ ۲۰۰,۰۰۰+ تمرین و سؤال برای یادگیری عمیق و کاربردی
✅ دریافت گواهینامه در بیش از ۴,۰۰۰ آموزش
 
🔥 امکان پرداخت در ۴ قسط
 
🔗 فعالسازی اشتراک فرادرس – کلیک کنید

🔄 FaraDars - فرادرس

🚀 ۱۵ کتابخانه پایتون برای دیتاساینس ها


🥇 Pyro : https://github.com/pyro-ppl/pyro

یک فریم‌ورک قدرتمند برای مدل‌سازی احتمالاتی و بیزی که روی پایتورچ ساخته شده. برای ساخت مدل‌های مولد، تحلیل آماری پیشرفته و کار با شبکه‌بیزی عالی است. پشتیبانی کامل از Pyro Pro برای مدل‌های پیچیده‌تر.

🥈 Taipy : https://github.com/Avaiga/taipy

یک جعبه ابزار برای توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی که چندین الگوریتم برای تحلیل مدل‌های بلک‌باکس و شفاف دارد. برای گزارش‌دهی تحلیل مدل و ارائه نتایج به غیرمتخصصان عالی است.

🥉 Nevergrad : https://github.com/facebookresearch/nevergrad

یک کتابخانه پایتون برای بهینه‌سازی تکاملی و بدون مشتق که به درد تنظیم هایپرپارامترها و بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده می‌خورد. از روش‌های مختلف بهینه‌سازی مانند Bayesian Optimization، Genetic Algorithms و... پشتیبانی می‌کند.
4️⃣ cvxpyLayers : https://github.com/cvxpy/cvxpylayers

یک لایه بهینه‌سازی محدب قابل تفکیک برای پایتورچ و TensorFlow که برای آموزش مدل‌هایی با محدودیت‌های ریاضی خاص مانند کنترل بهینه، برنامه‌ریزی خطی و غیره استفاده می‌شود.

5️⃣ PyCaret : https://github.com/pycaret/pycaret

یک جعبه ابزار کم‌کد برای آموزش، تیون و حتی دیپلوی مدل با چند خط ساده. برای پروژه‌های سریع و MVP عالی است و پشتیبانی کامل از انواع الگوریتم‌های ML دارد.

6️⃣ PyGWalker : https://github.com/Kanaries/pygwalker

یک ابزار تعاملی برای ژوپیتر که محیط Drag & Drop می‌دهد که راحت دیتاتو بگردی و نمودار تعاملی بسازی. برای تحلیل داده‌های سریع و تعاملی عالی است.

7️⃣ Featuretools : https://github.com/alteryx/featuretools

یک ابزار خودکار برای تولید ویژگی‌های جدید از داده‌های سری زمانی یا دیتاست‌های رابطه‌ای. برای Feature Engineering و ساخت دیتاست‌های پیشرفته استفاده می‌شود.

8️⃣ HyperTools : https://github.com/ContextLab/hypertools

یک کتابخانه برای تحلیل داده‌های چندبعدی و پیچیده که آن‌ها را می‌آورد در فضای دو بعدی یا سه بعدی و با تصویر و انیمیشن نشان می‌دهد. برای تحلیل و نمایش داده‌های پیچیده عالی است.

9️⃣ SHAPash : https://github.com/MAIF/shapash

یک کتابخانه برای توضیح پذیری مدل‌ها که یک داشبورد قابل فهم می‌دهد که بفهمی مدل چرا این خروجی را داده است. برای گزارش‌دهی تحلیل مدل و ارائه نتایج به غیرمتخصصان عالی است.
🔟 Cleanlab : https://github.com/cleanlab/cleanlab

یک کتابخانه برای شناسایی و اصلاح خطاهای برچسب در دیتاست‌ها که باعث بهبود کیفیت داده آموزشی مدل‌ها می‌شود. برای کار با دیتاست‌های پر از نویز و خطا استفاده می‌شود.

⏺ NannyML : https://github.com/NannyML/nannyml

یک ابزار مانیتورینگ آماده و بی‌دردسر برای مدل‌ها بعد از دیپلوی که تغییر در داده، افت عملکرد و مشکلات کیفیت داده را تشخیص می‌دهد. برای Monitoring و Alerting مدل‌ها عالی است.

⏺ STUMPY : https://github.com/stumpy-dev/stumpy

یک کتابخانه برای تحلیل داده‌های سری زمانی که پیدا کردن ناهنجاری‌ها، کشف الگوهای تکراری و تقسیم‌بندی داده‌ها را آسان می‌کند. برای تحلیل سری زمانی پیشرفته استفاده می‌شود.

⏺ Optuna : https://github.com/optuna/optuna

یکی از بهترین ابزارها برای تنظیم هایپرپارامترها که خیلی سریع و تمیز بهترین تنظیمات مدل را پیدا می‌کند و کلی نمودار برای تحلیل می‌دهد. برای Hyperparameter Tuning پیشرفته عالی است.

⏺ Gradio : https://github.com/gradio-app/gradio

یک ابزار که هر مدل ML را می‌تواند خیلی سریع (تقریباً در یک دقیقه) تبدیل به یک وب‌اپ ساده کند؛ بدون اینکه فرانت‌اند بلد باشد. برای دمو و ارائه مدل عالی است.

⏺ Kedro : https://github.com/kedro-org/kedro

یک فریم‌ورک که کل تمرکزش این است که پروژه را منظم کند؛ یک فریم‌ورک برای ماژولار ساختن پروژه‌های ML که خروجی‌هایش قابل تکرار و تمیز باشد. برای پروژه‌های بزرگ و تیمی استفاده می‌شود.

💡 نکات کلیدی
این کتابخانه‌ها برای دیتا ساینس‌های پیشرفته و حرفه‌ای عالی هستند
برخی از آن‌ها برای پروژه‌های سریع و MVP مناسب‌اند (مثل PyCaret و Gradio)
برخی دیگر برای پروژه‌های بزرگ و تیمی مناسب‌اند (مثل Kedro و NannyML)
برخی برای تحلیل داده‌های پیچیده استفاده می‌شوند (مثل HyperTools و STUMPY)
برخی برای توضیح پذیری مدل‌ها استفاده می‌شوند (مثل SHAPash و Taipy)

#پایتون #علم_داد
🆔 @python4all_pro

یک تابستون پر از یادگیری

لپ‌تاپ و آب‌میوه خنکت رو آماده کن💻🍹
چون با دانشکار قراره به یه برنامه‌نویس سی شارپ حرفه‌ای تبدیل بشی!
🏖 تابستون امسال بوت‌کمپ ASP.NET دانشکار رو شرکت کن
و صفر تا صد دات نت رو در ۵ ماه یاد بگیر👇
🔗https://dnkr.ir/6NgBr
🔴 فقط ۲ روز تا پایان مهلت ثبت‌نام

📊 اینجا یاد می‌گیری داده‌ها رو به تحلیل، داشبورد و رزومه تبدیل کنی!

🎯 بازار کار تحلیل داده دنبال کسیه که فقط ابزار بلد نباشه؛ بلکه بتونه از دل داده‌ها مسئله پیدا کنه، گزارش بسازه و تصمیم‌های واقعی پیشنهاد بده.

✨ «بوت‌کمپ تحلیل داده» کوئرا، دقیقا روی همین مسئله تمرکز کرده. توی این بوت‌کمپ، با مسیر مشخص جلو می‌ری، پروژه تیمی انجام می‌دی، از منتورها بازخورد می‌گیری و خروجی‌هایی می‌سازی که برای رزومه و مصاحبه به کارت میان.

🚀 اگر می‌خوای یادگیری تحلیل داده برات به یک مسیر جدی برای بازار کار و درآمد تبدیل بشه ثبت‌نام اولیه بوت‌کمپ رو رایگان انجام بده.

🔗 https://quera.org/r/hutmn