♻️ چند تا سایت عالی برای یادگیری SQL

🔗 mode.com/sql-tutorial
🔗 leetcode.com/problemset/database
🔗 w3schools.com/sql
🔗 hackerrank.com/domains/sql
🔗 sqlzoo.net

#sql
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

چرا باید راست یاد بگیرین؟! 🤔

این مقاله در مورد این صحبت میکنه که چرا راست زبانی خوبی هستش برای یادگیری (حتی برای شروع برنامه نویسی!)
++ مطالعه مقاله ++

#rust #programming
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🐍 عملگر والروس (:=) در پایتون

از پایتون 3.8 به بعد، عملگر والروس به شما اجازه میده همزمان یک مقدار را در متغیر ذخیره کنید و از همان مقدار استفاده کنید.
مثال ساده:

while (name := input("Enter name (e for exit): ")) != "e":
    print(f"Hello {name}!")

اگر آموزش کاملتری برای عملگر والروس خواستین اینجا رو چک کنید ✌🏻

#python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🧠 آیا شغل Data Scientist داره عوض میشه؟

دیگه مهم‌ترین مهارت یک Data Scientist فقط ساختن مدل‌های هوش مصنوعی نیست؛ بلکه مدیریت و نظارت روی مدل‌ها و Agentهای هوش مصنوعی داره به بخش اصلی کار تبدیل میشه.

• مهارت‌هایی مثل Prompt Engineering، RAG، MLOps و AI Governance تقاضای بسیار بیشتری پیدا کردن.
• خیلی از کارهای سنتی مثل تمیز کردن داده، نوشتن SQL و ساخت داشبورد، تا حد زیادی توسط ابزارهای هوش مصنوعی انجام میشن.
• شرکت‌ها بیشتر دنبال افرادی هستن که بتونن سیستم‌های AI رو در محیط واقعی (Production) مدیریت، ارزیابی و کنترل کنن؛ نه فقط یک مدل جدید آموزش بدن.

به زبان ساده:
قبلا می‌گفتن «مدل بساز».
الان بیشتر میگن «مطمئن شو این مدل و Agentها درست، امن و قابل اعتماد کار می‌کنن.»

اگر مسیر Data Science یا AI رو دنبال می‌کنید، این مقاله دید خوبی نسبت به آینده این حوزه میده.

🔗 برای مطالعه مقاله کلیک کنید

#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

اگر میخواین توی حوزه ethical hacking فعالیت کنید این به دردتون میخوره 👌🏻

#hack #security
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

رتبه‌بندی دسکتاپ‌های مختلفی لینوکسی ⚡️

#linux
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مامبا (Mamba) چیست؟
🏃‍♂️ در پروژه‌های Python، مخصوصا در حوزه‌های Data Science و Machine Learning، مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های توسعه همیشه یکی از چالش‌های مهم بوده است. Mamba یک ابزار مدیریت پکیج و محیط مجازی است که به عنوان جایگزینی سریع‌تر برای Conda طراحی شده است.

این ابزار با استفاده از یک پیاده‌سازی بهینه‌تر برای حل وابستگی‌ها (Dependency Resolution) تلاش می‌کند فرآیندهایی مثل:
• ایجاد محیط‌های مجازی
• نصب و حذف کتابخانه‌ها
• مدیریت نسخه‌های مختلف پکیج‌ها
را با سرعت بیشتری انجام دهد.

ابزار Mamba به دلیل سازگاری با اکوسیستم Conda، می‌تواند بدون تغییرات اساسی در روند کاری پروژه‌های موجود استفاده شود و مخصوصا در پروژه‌های بزرگ‌تر که تعداد زیادی وابستگی دارند، عملکرد بهتری ارائه
می‌دهد.
📌 کاربردهای رایج:
🐍 Python Development
📊 Data Science
🧠 Machine Learning
🔥 Deep Learning

اگر با محیط‌های Conda کار می‌کنید، Mamba یکی از ابزارهایی است که می‌تواند مدیریت پروژه‌های شما را سریع‌تر و ساده‌تر کند.

صفحه گیت‌هاب 🐱

#python #data_science #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips