🟦 کد:

a = 0
b = 5

if a or b:
    print("Yes")
else:
    print("No")

🟦 تحلیل فارسی

در پایتون هر مقدار را می‌توان به صورت منطقی (Boolean) تعبیر کرد:

● 0 → معادل False
● هر عددِ غیر صفر (مثلاً 5) → معادل True

عبارت شرطی ما این است:

a or b

جریان کار or در پایتون:

1. اول a بررسی می‌شود.

● a = 0 → در منطق بولی → False
2. چون a مقدار «حقیقی» ندارد (False است)، پایتون سراغ b می‌رود.
3. b = 5 → معادل True است.
بنابراین مقدار کل عبارت a or b از نظر منطقی True محسوب می‌شود.

پس شرط if a or b: برقرار است و بلوک if اجرا می‌شود:

print("Yes")

هیچ‌وقت به else نمی‌رسیم.

🟦 خروجی :

Yes

🟦 English Analysis

In Python, values are treated as Boolean in conditions:

● 0 → considered False
● Any non-zero number (like 5) → considered True

The condition is:

a or b

How or works:

1. It evaluates a first.
● a = 0 → Boolean value is False.
2. Since a is False, Python checks b.
3. b = 5 → Boolean value is True.
So the whole expression a or b is logically True.

Therefore, the if condition is True, and the if block runs:

print("Yes")

The else block is never executed.

🟦 Output:

Yes

🌐 @PyVision

🔥به مناسبت روز دانشجو🔥

🏆بزرگ‌ترین مسابقه هوش مصنوعی کشور با همکاری بنیاد ملی نخبگان، پست بانک ایران، محک و iEEE برگزار می‌شود.

📌جوایز:
۵۰ هزار دلار جایزه نقدی ( هر چالش بیش از یک میلیارد تومان)
🔸امتیاز نخبگی بنیاد ملی نخبگان، امریه سربازی و ...

🎓 تخفیف روز دانشجو : stu04
💳 امکان پرداخت در ۴ قسط با اسنپ پی
⌛️مهلت تا ۱۷ آذر

🌐 ثبت‌نام و دریافت اطلاعات بیشتر
🔗 اینستاگرام
☎️شماره تماس:91096992-021
📱پشتیبانی تلگرام:09103445843

🟣جایزه سالانه هوش مصنوعی ایران (iAAA)|
@iaaa_ai

🚀 آشنایی با ۱۰ اصطلاح پیشرفته دنیای برنامه‌نویسی
قسمت سوم

1️⃣ Algorithm Complexity (پیچیدگی الگوریتم)
مقداری که نشان می‌دهد یک الگوریتم از نظر زمان اجرا و میزان حافظه چقدر کارآمد است

2️⃣ Database (پایگاه داده)
سیستمی برای ذخیره، سازمان‌دهی و مدیریت داده‌ها به‌صورت ساخت‌یافته

3️⃣ Frontend / Backend (فرانت‌اند / بک‌اند)
بخش ظاهری و قابل مشاهده برنامه برای کاربر (فرانت‌اند) و بخش پشت‌صحنه‌ای که داده‌ها و منطق برنامه را مدیریت می‌کند (بک‌اند)

4️⃣ Full Stack (فول‌استک)
برنامه‌نویسی که هم در بخش فرانت‌اند و هم بک‌اند مهارت دارد

5️⃣ API Request / Response (درخواست و پاسخ API)
فرآیند ارسال درخواست از یک برنامه به سرور و دریافت پاسخ از آن برای تبادل داده

6️⃣ Authentication / Authorization (احراز هویت / سطح دسترسی)
تشخیص هویت کاربران (Authentication) و تعیین مجوز دسترسی آن‌ها به بخش‌های مختلف سیستم (Authorization)

7️⃣ Refactoring (بازنویسی کد)
بهبود و تمیز کردن ساختار کد بدون تغییر عملکرد آن برای افزایش خوانایی و نگه‌داری آسان‌تر

8️⃣ Testing (تست‌نویسی)
نوشتن و اجرای تست‌هایی برای اطمینان از اینکه بخش‌های مختلف برنامه درست کار می‌کنند

9️⃣ CI/CD (ادغام و تحویل مداوم)
فرآیندی خودکار برای ادغام کدهای جدید، تست آن‌ها، و استقرار سریع نسخه‌های تازه‌ی برنامه

🔟 Scalability (مقیاس‌پذیری)
توانایی سیستم برای پاسخ‌گویی به افزایش کاربران یا داده‌ها بدون افت عملکرد

✨️یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم.

#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #LearnPython #PyVision #API #FullStack #Database

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت هفدهم
Linear Algebra Done Right

نویسنده:
Sheldon Axler

🗣 زبان: انگلیسی
📊 سطح: متوسط تا پیشرفته

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● تأکید بر درک مفهومی به جای محاسبات مکانیکی
● حذف determinants در نیمه اول کتاب برای تمرکز بر ساختارهای جبری
● منبع درسی در دانشگاه‌های معتبر جهان

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● آموزش جبر خطی از طریق فضاهای برداری و تبدیل‌های خطی
● روش آموزشی منحصربه‌فرد با تمرکز بر اثبات و درک عمیق
● ارتباط مستقیم با مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● فضاهای برداری و زیرفضاها
● تبدیل‌های خطی و ماتریس‌ها
● مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
● فرم‌های کانونی
● فضاهای ضرب داخلی

● این کتاب پایه‌های مفهومی لازم برای درک الگوریتم‌های پیشرفته‌ای مانند PCA، SVD و شبکه‌های عصبی را فراهم می‌کند.

📌 منبع:
🔘 Springer


#️⃣ #پایتون #جبر_خطی #ریاضیات #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #کتاب_هفدهم #پای_ویژن
#Python #LinearAlgebra #Mathematics #AI #MachineLearning #PyVision

🌐 @PyVision

⚙️ آشنایی با ۱۰ اصطلاح مهم دنیای برنامه‌نویسی
قسمت چهارم

1️⃣ Runtime (زمان اجرا)
مرحله‌ای که برنامه واقعاً اجرا می‌شود و کدها به ترتیب عملیات خود را انجام می‌دهند.

2️⃣ Environment (محیط اجرا)
فضایی که برنامه در آن اجرا می‌شود؛ مانند محیط توسعه، محیط تست و محیط تولید (Production).

3️⃣ SDK (کیت توسعه نرم‌افزار)
مجموعه‌ای از ابزارها، مستندات و کتابخانه‌ها که برای ساخت برنامه در یک پلتفرم خاص ارائه می‌شود.

4️⃣ Thread (رشته اجرا)
جریان سبک‌وزنی از اجرای کد که اجازه می‌دهد چند بخش از برنامه هم‌زمان اجرا شوند.

5️⃣ Concurrency (هم‌زمانی)
توانایی اجرای چند عملیات به‌طور هم‌زمان یا شبه‌هم‌زمان در یک برنامه برای افزایش کارایی.

6️⃣ Middleware (میان‌افزار)
بخشی از برنامه که بین درخواست ورودی و منطق اصلی قرار می‌گیرد؛ برای پردازش، احراز هویت، لاگ‌گیری و…

7️⃣ Container (کانتینر)
روش بسته‌بندی برنامه و وابستگی‌های آن در یک محیط ایزوله (مثل Docker) برای اجرا روی هر سیستم.

8️⃣ Microservice (معماری میکروسرویس)
سبکی از توسعه نرم‌افزار که سیستم را به چند سرویس کوچک، مستقل و قابل استقرار جداگانه تقسیم می‌کند.

9️⃣ Webhook (وب‌هوک)
روشی برای ارسال خودکار داده از یک سرویس به سرویس دیگر هنگام وقوع یک رویداد مشخص.

🔟 Caching (کش کردن)
روش ذخیره‌سازی موقت داده‌ها برای دسترسی سریع‌تر و کاهش بار روی سرور.


✨️ یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم.

#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #آموزش_پایتون #اصطلاحات_برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #LearnPython #ProgrammingTerms #PyVision

🌐 @PyVision

📘 پس از انتشار مجموعه نخست تمرین‌های دستور شرطی if، این بار گام بعدی را با ۲۰ تمرین تکمیلی برمیداریم؛ تمرین‌هایی که کمک می‌کنند منطق شرطی را در سناریوهای واقعی‌تر و متنوع‌تری تجربه کنیم. 💡🐍

🔹 تشخیص شرایط عددی در موقعیت‌های مختلف
🔹 مقایسه و ارزیابی ورودی‌ها بر اساس منطق شرطی
🔹 بررسی محدودیت‌ها، بازه‌ها و حالت‌های چندگانه
🔹 تقویت توانایی تحلیل و تصمیم‌گیری مرحله‌به‌مرحله در کد

یاد بگیریم،
تمرین کنیم،
حرفه‌ای شویم. ✨️

#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #شرط #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #PyVision #LearnPython #PythonIfElse #CodingPractice #Programming #code

🌐 @PyVision

اگر می‌خواهید با یکی از مهم‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) آشنا شوید، پست بعدی را از دست ندهید. ✅️

🌐 @PyVision

📘 معرفی کتابخانه‌ی Scikit-Learn، ستون اصلی یادگیری ماشین در پایتون

اگر بخواهیم وارد دنیای یادگیری ماشین (Machine Learning) شویم، یکی از اولین کتابخانه‌هایی که باید با آن آشنا شویم، Scikit-Learn است؛ ابزاری قدرتمند برای ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌های مختلف.

🔹 ماهیت آن چیست؟
یک کتابخانه‌ی متن‌باز پایتونی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین که روی کتابخانه‌های NumPy، SciPy و Matplotlib ساخته شده است. این ابزار به ما کمک می‌کند تا بدون پیچیدگی‌های ریاضی، مدل‌ها را پیاده‌سازی و تست کنیم.

🔹 چه قابلیت‌هایی دارد؟
✔️ الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) مثل SVM، KNN، Decision Tree
✔️ الگوریتم‌های رگرسیون (Regression) مثل Linear Regression و SVR
✔️ الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) مثل K-Means و DBSCAN
✔️ ابزارهای پیش‌پردازش داده‌ها (Scaling, Encoding, Normalization)
✔️ ابزارهای انتخاب ویژگی (Feature Selection)
✔️ ابزارهای ارزیابی مدل‌ها (Confusion Matrix، Cross-Validation و…)

🔹 یک مثال ساده: آموزش یک مدل طبقه‌بندی

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# بارگذاری دیتاست
X, y = load_iris(return_X_y=True)

# تقسیم داده‌ها
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# ایجاد و آموزش مدل
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# دقت مدل
print(model.score(X_test, y_test))

🔹 کاربردها:
این کتابخانه کاربرد های گسترده‌ای دارد از جمله برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی، طبقه‌بندی، تحلیل داده، هوش مصنوعی، و آموزش مفاهیم پایه تا متوسط یادگیری ماشین.

📌 منبع:
🔘 Scikit-Learn

#️⃣ #پایتون #یادگیری_ماشین #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #تحلیل_داده #پای_ویژن
#Python #ScikitLearn #MachineLearning #PyVision

🌐 @PyVision

🌐 ۱۰ اصطلاح پرکاربرد در دنیای توسعه وب (Web Development)

1️⃣ HTTP / HTTPS
پروتکل انتقال داده بین مرورگر و سرور. نسخه HTTPS امن‌تر است و با SSL/TLS رمزنگاری می‌شود.

2️⃣ URL (آدرس اینترنتی)
مسیر دقیق یک صفحه، فایل یا API روی وب.

3️⃣ Frontend (فرانت‌اند)
بخشی از وب‌سایت که کاربر می‌بیند و با آن تعامل دارد؛ شامل HTML، CSS و JavaScript.

4️⃣ Backend (بک‌اند)
بخش پشت‌صحنه که منطق سایت، دیتابیس و پردازش‌ها را مدیریت می‌کند.

5️⃣ DOM (Document Object Model)
نمای درختی از ساختار صفحه HTML که با جاوااسکریپت می‌توان آن را تغییر داد.

6️⃣ Responsive Design (طراحی واکنش‌گرا)
سبکی از طراحی که ظاهر وب‌سایت را برای موبایل، تبلت و دسکتاپ سازگار می‌سازد.

7️⃣ REST API
سبکی استاندارد برای ارتباط بین کلاینت و سرور که از متدهای HTTP مانند GET، POST و … استفاده می‌کند.

8️⃣ Cookie / Session
روش‌های ذخیره اطلاعات کاربر برای ورود، تنظیمات یا رفتارهای موقت در سایت.

9️⃣ Cache (کَش)
ذخیره‌سازی موقت داده‌ها در مرورگر یا سرور برای افزایش سرعت بارگذاری صفحات.

🔟 CORS (Cross-Origin Resource Sharing)
قانونی که مشخص می‌کند کدام دامنه‌ها اجازه دارند به سرور شما درخواست بفرستند.


#️⃣ #توسعه_وب #فرانت_اند #بک_اند #پای_ویژن
#PyVision
#WebDevelopment #Frontend #Backend #JavaScript #HTML #CSS #API

🌐 @PyVision

🎓 روز دانشجو مبارک!

روز دانشجو، روز تلاش، پرسشگری، مطالعه و ساختن آینده‌ای بهتر است.
امروز بهانه‌ایست برای قدردانی از همه‌ی شما که در مسیر یادگیری قدم گذاشته‌اید،
مسیر دشوار اما شیرینی که ثمره‌اش رشد، آگاهی و توانمندی است.

به عنوان کسی که خودش هم از همین مسیر عبور می‌کند و هنوز در خانواده‌ی دانشجویان نفس می‌کشد، خوب می‌دانم پشت هر ساعت درس و تمرین، چقدر امید، چقدر دغدغه و چقدر انگیزه نهفته است. 🌱

امیدوارم این مسیر پرچالش را با قلبی روشن و قدم‌هایی استوار ادامه دهیم؛
و امیدوارم محتوایی که در این کانال با شما به اشتراک گذاشته می‌شود بتواند هرچند کوچک، همراهی برای رشد علمی و حرفه‌ای‌تان باشد. 💛

روز دانشجو بر شما همراهان پرتلاش مبارک باد. 🎉

🌐 @PyVision

اگر می‌خواهید با یکی از فریم‌ورک‌های مهم و قدرتمند توسعه وب آشنا شوید، پست بعدی را از دست ندهید. ✅️


🌐 @PyVision

📣 معرفی فریم‌ورک TurboGears، ترکیبی از سرعت، سادگی و ماژولار بودن در توسعه وب با پایتون ⚡🐍

اگر به دنبال یک فریم‌ورک قدرتمند، انعطاف‌پذیر و مناسب برای ساخت وب‌اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر هستید، TurboGears یکی از بهترین انتخاب‌هاست.

🔹 ماهیت آن چیست؟
فریم‌ورک TurboGears یک فریم‌ورک فول‌استک پایتون است که برای ساخت سریع (Rapid Development) و حرفه‌ای وب‌اپلیکیشن‌ها طراحی شده.
این فریم‌ورک از ابتدا با هدف رفع محدودیت‌های فریم‌ورک‌های بزرگ و سنگین ساخته شد و تلاش می‌کند بین سادگی فریم‌ورک‌های مینیمال و امکانات فریم‌ورک‌های کامل تعادل ایجاد کند.


🔹 ویژگی‌های مهم TurboGears

🚀 مقیاس‌پذیری بالا
از پروژه‌های کوچک تا کلان را به‌خوبی پشتیبانی می‌کند.

🧩 معماری ماژولار
شما می‌توانید فقط بخش‌های موردنیاز را استفاده کنید؛ یعنی هم برای پروژه‌های کوچک مناسب است و هم برای پروژه‌های بزرگ.

🗄️ پشتیبانی از ORM قدرتمند (SQLAlchemy)
امکان ارتباط ساده و حرفه‌ای با دیتابیس‌ها را فراهم می‌کند.

🌐 پشتیبانی از قالب‌ها و API
نوشتن REST API و صفحات HTML را بسیار راحت می‌کند.

⚙️ خط فرمان و ابزارهای توسعه کامل
ساخت پروژه، اسکیفولدینگ(Scaffolding)، مدیریت ماژول‌ها و… فقط با چند دستور ساده.


✳️ فریم‌ورک TurboGears یک گزینه ایده‌آل برای کسانی است که می‌خواهند قدرت Django و سادگی Flask را هم‌زمان داشته باشند.
هم سریع است، هم انعطاف‌پذیر،و هم مناسب برای پروژه‌های بلندمدت و سازمانی.

📌 منبع:
🔘 TurboGears.org

#️⃣ #برنامه_نویسی #پایتون #توسعه_وب #اسکیفولدینگ #فریمورک #پای_ویژن
#WebDevelopment #PythonDevelopers #PythonFrameworks #TurboGears #PyVision

🌐 @PyVision

🔥 آینده‌ی مهارت‌ها و کسب‌وکارها در حال تغییر است…

اگر می‌خواهید بدانید کدام مهارت‌ها و مشاغل مرتبط با برنامه‌نویسی و فناوری تا سال ۲۰۳۰ بیشترین رشد را خواهند داشت، پست های بعدی را از دست ندهید.
گزارش جدید مجمع جهانی اقتصاد نکات مهمی دارد که مسیر یادگیری ما در دنیای برنامه‌نویسی و فناوری را روشن‌تر می‌کند.

#️⃣ #مجمع_جهانی_اقتصاد #فناوری #مهارت
#WorldEconomicForum #Technology #Skill

🌐 @PyVision

📘 مجمع جهانی اقتصاد چیست و چرا گزارش‌های آن مهم‌اند؟

شاید قبل از خواندن خلاصه‌ی گزارش Future of Jobs این سؤال برایتان پیش بیاید:
مجمع جهانی اقتصاد (World Economic Forum) چیست؟

بیایید خیلی کوتاه و ساده توضیح بدهیم 👇🏽

🌍 مجمع جهانی اقتصاد چیست؟
مجمع جهانی اقتصاد یک سازمان بین‌المللی مستقل است که هدفش کمک به بهبود وضعیت اقتصادی جهان از طریق گفت‌وگو، پژوهش و همکاری بین دولت‌ها، دانشگاه‌ها و شرکت‌های بزرگ است.

● محل برگزاری نشست اصلی آن در داووس سوئیس است.
● هر سال رهبران اقتصادی، تکنولوژی، سیاسی و دانشگاهی در آن شرکت می‌کنند.
● گزارش‌های آن معمولاً مسیر آینده اقتصاد، مهارت‌ها و فناوری را نشان می‌دهند.


📊 چرا گزارش‌های WEF مهم‌اند؟

زیرا این گزارش‌ها:
1️⃣ بر اساس نظرسنجی از هزاران شرکت بزرگ جهان تهیه می‌شود.
بنابراین داده‌های آن فقط حدس و گمان نیست؛ بلکه برآمده از واقعیت‌های بازار کار و صنعت است.

2️⃣ تصویر دقیقی از آینده مهارت‌ها و مشاغل می‌دهد.

شرکت‌ها می‌گویند:
● چه مهارت‌هایی را می‌خواهند؟
● چه مشاغلی رشد می‌کند؟
● چه نقش‌هایی در حال حذف‌اند؟

این اطلاعات برای هر کسی که می‌خواهد مسیر شغلی‌اش را بسازد طلایی است.

3️⃣ به ما کمک می‌کند برای آینده آماده شویم.
می‌دانیم مهارت‌های دیجیتال، برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی در حال رشد هستند،
پس بهتر می‌توانیم تصمیم بگیریم چه چیزی را یاد بگیریم و روی چه زمینه‌ای سرمایه‌گذاری کنیم.

4️⃣ در دانشگاه‌ها و صنایع به‌عنوان مرجع معتبر استفاده می‌شود.
به همین دلیل در بسیاری از کشورها از گزارش‌های WEF برای برنامه‌ریزی آموزشی و توسعه مهارت استفاده می‌شود.


💡 چرا این برای ما مهم است؟
اگر در مسیر یادگیری برنامه‌نویسی، داده، هوش مصنوعی یا مهارت‌های دیجیتال هستید،
گزارش‌های مجمع جهانی اقتصاد به شما می‌گویند کدام مسیرها آینده‌دارترند و چگونه می‌توانید در رقابت بازار کار جلوتر باشید.


📝 در پست بعدی:
خلاصه‌ی رسمی و مستند گزارش Future of Jobs 2025 را با هم مرور می‌کنیم؛
گزارشی که نشان می‌دهد بازار کار تا سال ۲۰۳۰ چه شکلی خواهد شد و چه مهارت‌هایی بیشترین ارزش را دارند.


#️⃣ #مجمع_جهانی_اقتصاد #آینده_شغلها #بازارکار #هوش_مصنوعی #اقتصاد_دیجیتال
#WEF #WorldEconomicForum #DigitalSkills #AI #Economy #JobTrends

🌐 @PyVision

📘 خلاصهٔ گزارش مجمع جهانی اقتصاد (Future of Jobs Report 2025)

🔵 ۱. نیروهای محرک دگرگونی بازار کار (Macrotrends)
گزارش نشان می‌دهد مجموعه‌ای از تحولات فناورانه، زیست‌محیطی، اقتصادی و جمعیتی در حال بازتعریف اقتصاد کار تا سال ۲۰۳۰ هستند.

● گسترش دسترسی دیجیتال مهم‌ترین عامل تحول است؛ (۶۰٪) شرکت‌ها آن را محرک اصلی تغییرات می‌دانند .
● افزایش هزینه‌های زندگی و تورم (۵۰٪) و کاهش جمعیت در سن کار (۴۰٪) نیز نقش مهمی دارند .
● در حوزه ژئوپلیتیک، تقویت شکاف‌ها و تنش‌های جهانی (۳۴٪) و کندی رشد اقتصادی (۴۲٪) از عوامل اثرگذار هستند .
● گذار سبز با دو محور کاهش کربن (۴۷٪) و سازگاری با تغییرات آب‌وهوایی (۴۱٪) نیز از عوامل مهم است که بازار کار جهانی را بازآرایی می‌کند .

در حوزه فناوری:
● فناوری‌های هوش مصنوعی و پردازش داده با ۸۶٪ بیشترین تأثیر را در تحول کسب‌وکار دارند .
● پس از آن ربات‌ها و سیستم‌های خودمختار (۵۸٪) و فناوری انرژی (۴۱٪) قرار دارند .

🔵 ۲. چشم‌انداز مشاغل: رشد، افول و تغییرات ساختاری (Jobs Outlook)

۲.۱ رشد و افول مشاغل تا ۲۰۳۰

گزارش پیش‌بینی می‌کند بازار کار جهانی تا سال ۲۰۳۰ دستخوش جابجایی‌های گسترده شود:

● ۱۷۰ میلیون شغل جدید ایجاد خواهد شد و ۹۲ میلیون شغل حذف می‌شود. نتیجهٔ خالص: رشد ۷۸ میلیون شغل جدید (افزایش ۷٪) .

۲.۲ سریع‌ترین رشد مشاغل

بر اساس داده‌های کارفرمایان، مشاغل زیر سریع‌ترین رشد را دارند:
● Big Data Specialists
● FinTech Engineers
● AI & Machine Learning Specialists
● Software & Applications Developers
● Security Management Specialists
● Data Warehousing Specialists
● Autonomous & Electric Vehicle Specialists
● UI & UX Designer

۲.۳ سریع‌ترین مشاغل رو به افول

گزارش مشاغل زیر را دارای بیشترین افول می‌داند:
● Postal Service Clerks
● Bank Tellers
● Data Entry Clerks
● Cashier and Ticket Clerks
● Administrative Assistants
● Printing Workers
● Accounting & Payroll Clerks
● Transportation Attendants
● Graphic Designer
● Legal Secretaries
● Telemarketers

۲.۴ عوامل رشد و افول مشاغل

سریع‌ترین رشد مشاغل عمدتاً از سه عامل فناوری ناشی می‌شود:
۱. گسترش AI و پردازش داده‌ها
۲. دسترسی دیجیتال
۳. ربات‌ها و سیستم‌های خودمختار
این سه عامل تقریباً در تمام مشاغل پررشد نقش مشترک دارند .

🔵 ۳. تغییرات مهارتی موردنیاز تا ۲۰۳۰ (Skills Outlook)

۳.۱ مهارت‌هایی که بیشترین افزایش تقاضا را خواهند داشت،
بر اساس پیش‌بینی کارفرمایان:
● AI & Big Data Skills
● Cybersecurity & Networks
● Technological Literacy
● Creative Thinking
● Analytical Thinking
این مهارت‌ها بیشترین افزایش تقاضا را تا سال ۲۰۳۰ تجربه خواهند کرد .

۳.۲ مهارت‌های اصلی (Core Skills) که اهمیت‌شان افزایش می‌یابد.

در فصل مهارت‌ها، شرکت‌ها ۵ مهارت را به‌عنوان هستهٔ اصلی مهارت‌های آینده معرفی می‌کنند:
۱. تفکر تحلیلی
۲. تاب‌آوری، انعطاف‌پذیری و چابکی
۳. سواد فناوری
۴. رهبری و تأثیرگذاری اجتماعی
۵. خودآگاهی و انگیزش فردی

۳.۳ مرز انسان–ماشین (Human–Machine Frontier)

نسبت انجام وظایف در ۲۰۳۰ به‌طور چشمگیر تغییر می‌کند:
● امروز: ۴۷٪ انسان‌ها، ۳۰٪ ترکیبی، ۲۲٪ فناوری
● ۲۰۳۰: ۳۳٪ انسان‌ها، ۳۳٪ ترکیبی، ۳۴٪ فناوری
این تغییر، نقش مهارت‌های دیجیتال و سازگاری انسانی را بسیار پررنگ‌تر می‌کند .

🔵 ۴. استراتژی‌های مورد انتظار شرکت‌ها (Workforce & AI Strategy)

۴.۱ استراتژی‌های کلیدی در برابر تحول بازار کار
● ارتقای مهارت (Upskilling)؛ ۸۵٪ شرکت‌ها آن را راهبرد اصلی می‌دانند .
● استخدام افراد با مهارت‌های جدید (به‌ویژه مهارت‌های AI).
● شتاب‌دهی به اتوماسیون و فناوری.
● سرمایه‌گذاری بر رفاه و پیشرفت کارکنان.

۴.۲ استراتژی‌های ویژه در مواجهه با AI
۸۶٪ از کارفرمایان معتقدند AI تا سال ۲۰۳۰ سازمان آن‌ها را متحول خواهد کرد .

مهم‌ترین برنامه‌ها:
۱. آموزش و توانمندسازی نیروها برای کار در کنار هوش مصنوعی (۷۷٪)
۲. استخدام افراد متخصص در طراحی و توسعه ابزارهای هوش مصنوعی(۶۹٪)
۳. جابجایی نیروها از نقش‌های آسیب‌پذیر به نقش‌های جدید (۶۲٪)

🔵 ۵. پیامدهای کلان
● جهان در آستانهٔ یکی از بزرگ‌ترین بازآرایی‌های مهارتی و شغلی قرار دارد.
● تقاضا برای مهارت‌های AI، علم داده، امنیت سایبری، و سواد دیجیتال به‌طور مستمر افزایش خواهد یافت.
● بسیاری از مشاغل سنتی اداری، دفتری و تکراری در معرض اتوماسیون هستند.
● بازآموزی و ارتقای مهارت‌ها مهم‌ترین واکنش سازمان‌هاست؛ به‌طوری‌که سرمایه‌گذاری در مهارت‌ها به یک ضرورت استراتژیک تبدیل شده است.
● کسانی که مهارت‌های دیجیتال و تحلیلی کسب کنند، در بازار کار آینده بیشترین فرصت را خواهند داشت.

📌منبع:
🔘 weforum.org

🌐 @PyVision

⚪️سلام بر دوستانِ عزیزِ همراه،

گزارش «Future of Jobs 2025» تصویر روشنی از مسیر تغییرات مهارتی و شغلی در سال‌های پیش‌رو ارائه می‌دهد.
اگر فرصت کردید خلاصه‌ی آن را مطالعه کنید، خوشحال می‌شوم دیدگاه‌ها و برداشت‌های شما را در بخش نظرات بخوانم.

اینکه کدام بخش برایتان جالب بود، چه سؤالاتی برایتان ایجاد شد، یا فکر می‌کنید این تغییرات چه اثری بر آینده‌ی کاری ما خواهد داشت.
نظرات شما می‌تواند مباحث ارزشمندی برای همه اعضای کانال ایجاد کند.
ضمنا در صورت تمایل کانال را به دوستان خود معرفی کنید.

سپاس از همراهی همیشگی شما 🌿

🌐 @PyVision

📘 با مفهوم حلقه‌ی for آشنا شدیم، وقت آن رسیده است که با حل مجموعه‌ای از ۲۰ تمرین ساده و کاربردی، این مفهوم مهم را در عمل تجربه کنیم.
این تمرین‌ها کمک می‌کنند منطق تکرار، پیمایش داده‌ها و پردازش مرحله‌ای را بهتر درک کنیم و درک خود را یک پله بالاتر ببریم. 🐍💡

در پست‌ها، پاسخ تمام تمرین‌ها در کنار هم قرار گرفته تا بتوانیم روند حل را به‌صورت یک‌جا مشاهده و به‌راحتی مرور کنیم.

یادگیری زمانی مؤثرتر است که هم بخوانیم و هم تمرین کنیم.✨

#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #حلقه #کدنویسی #یادگیری_پایتون #پای_ویژن
#Python #CodingPractice #ForLoop #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت هجدهم

Introduction to Probability for Data Science

نویسنده:
Stanley H. Chan

📊 سطح: متوسط
🗣 زبان‌: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● آموزش احتمال با رویکرد علمِ داده
● تاکید بر کاربردهای عملی در تحلیل داده و یادگیری ماشین
● ارائه مثال‌های واقعی از پروژه‌های داده‌کاوی

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● پیوند مستقیم تئوریِ احتمال با مسائل علم داده
● آموزش از مبانی پایه تا پیشرفته با زبانی قابل فهم
● دسترسی رایگان از طریق انتشارات دانشگاه میشیگان

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● اصول پایه احتمال و توزیع‌ها
● متغیرهای تصادفی و انتظار ریاضی
● قوانین حدی و تقریب‌ها
● کاربردهای احتمال در یادگیری ماشین
● روش‌های مونت کارلو و شبیه‌سازی

📎 این کتاب پایه‌های دانش احتمال مورد نیاز برای درک الگوریتم‌های یادگیری ماشین و علم داده را فراهم می‌کند.

📌 منبع:
🔘 Michigan Publishing


#️⃣ #احتمال #علم_داده #یادگیری_پایتون #هوش_مصنوعی #کتاب_هجدهم #پای_ویژن
#Probability #DataScience #AI #MachineLearning #PyVision

🌐 @PyVision

❓با توجه به کد زیر، خروجی نهایی دو دستور print چیست؟
و کدام یک از دو آبجکت a و b شناسهٔ (id) جدید می‌گیرد؟

❓️Given the code below, what is the final output of the two print?
And which one of the two objects, a or b, receives a new id?

a = (1, 2, 3)
b = [1, 2, 3]

a += (4, 5)
b += [4, 5]

print(a)
print(b)

🔍 نکتهٔ

● تاپل‌ (tuple) غیرقابل‌تغییر است و += یک آبجکت جدید می‌سازد.
● لیست (list) قابل‌تغییر است و += روی همان آبجکت قبلی اعمال می‌شود.



#️⃣ #برنامه_نویسی #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #PythonTypes #CodingChallenge #PyVision

🌐 @PyVision

📘 گزارش مجمع جهانی اقتصاد یک پیام روشن دارد:
دنیا به سرعت در حال تغییر است؛ مهارت‌ها هم همین‌طور.

بعد از مطالعهٔ این گزارش، احتمالاً یک سؤال مهم ذهن ما را درگیر می‌کند:

«برای موفقیت در آینده چه کاری باید انجام بدهیم؟»


🔹 ۱. روی مهارت‌های دیجیتال سرمایه‌گذاری کنیم.

یادگیری زبان برنامه‌نویسی، تحلیل داده، هوش مصنوعی، امنیت سایبری و سواد فناوری
در حال تبدیل شدن به کلیدی‌ترین مهارت‌های آینده هستند.



🔹 ۲. یادگیری مداوم را به یک عادت تبدیل کنیم.

جهان آینده متعلق به کسانی است که پیوسته یاد می‌گیرند و مهارت‌های خود را به‌روز نگه می‌دارند.



🔹 ۳. از فناوری نترسیم؛ آن را به نفع خودمان استفاده کنیم.

هوش مصنوعی بسیاری از کارهای تکراری را انجام می‌دهد،
اما کسی که از AI به‌عنوان ابزار استفاده می‌کند همیشه یک گام جلوتر است.



🔹 ۴. مهارت‌های نرم همچنان قدرت دارند.

تفکر تحلیلی، خلاقیت، چابکی، خودآگاهی و توان رهبری
از مهم‌ترین مهارت‌هایی هستند که هیچ ماشینی نمی‌تواند جایگزینشان کند.



🔹 ۵. امروز شروع کنیم.

حتی یادگیری یک کتابخانه جدید پایتون یا یک مهارت کوچک،
می‌تواند مسیر ما را در آینده کاملاً تغییر دهد.


⚠️ دنیا منتظر هیچ‌کسی نمی‌ماند؛
اما با مسیر یادگیری درست، آینده می‌تواند فرصت‌های بزرگی برای شما بسازد.

✨️ یاد بگیریم، تمرین کنیم، حرفه‌ای شویم.


#️⃣ #مهارت_های_دیجیتال #آینده_شغلها #آینده_مهارتها #هوش_مصنوعی #پایتون
#DigitalSkills #FutureOfJobs #AI #Python #FutureOfWork #Reskilling #Upskilling

🌐 @PyVision