زبان برنامه‌نویسی پایتون & فیزیک و فیزیک مهندسی 🐍

زبان برنامه‌نویسی پایتون کاربردهای گسترده‌ای در رشته‌های فیزیک و فیزیک مهندسی دارد و عمدتاً برای حل مسائل پیچیده ریاضی، تحلیل داده، شبیه‌سازی و مدل‌سازی سیستم‌های فیزیکی استفاده می‌شود.

⚛️ فیزیک کوانتوم: مدل‌سازی سیستم‌های شبکه‌ای اسپین کوانتومی با محاسبه هامیلتونی‌ها و یافتن مقادیر ویژه و بردارهای ویژه با استفاده از کتابخانه‌های کارآمدی مانند NumPy و SciPy

🔬 نانوتکنولوژی و فیزیک مواد: شبیه‌سازی معادلات حرارتی، بهینه‌سازی هندسه‌ها برای جریان در موادی مانند گرافن و انجام تحلیل داده در مقیاس بزرگ

🧑🏽‍🔬فیزیک تجربی: تحلیل داده‌های آزمایشگاهی، محاسبات آماری، رسم نمودارها و استخراج داده از پایگاه‌های داده فیزیک و نجوم

👨🏽‍💻 شبیه‌سازی: روش‌های عددی برای حل مسائل چندجسمی، شبیه‌سازی مولکولی، انتقال جفت‌شده حرارت و جرم و فیزیک ساختمان

🟠 برای مثال محققان و دانشمندان در تحلیل امواج گرانشی در رصدخانه‌ی تداخل‌سنج لیزری امواج گرانشی (Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory LIGO) به‌طور گسترده از زبان برنامه‌نویسی پایتون برای پردازش داده‌ها و شبیه‌سازی استفاده می‌کنند.

موقعیت های شغلی‌، برای محصلینی که در رشته‌های یادشده و با شایستگی های لازم فارغ‌التحصیل می‌شوند:

🔵 موسسات و آزمایشگاه‌های تحقیقاتی (مانند آزمایشگاه‌های ملی، گروه‌های تحقیقاتی دانشگاهی) برای شبیه‌سازی‌های محاسباتی و تحلیل داده

🔵 بخش‌های تحقیق و توسعه صنعتی که در حوزه نانوتکنولوژی، علوم مواد، سیستم‌های انرژی و شبیه‌سازی حرارتی فعالیت می‌کنند

🔵 شرکت‌های مهندسی سیستم‌های تهویه مطبوع، سیستم‌های زمین‌گرمایی و سیستم‌های کنترل انرژی

🔵 شرکت‌های توسعه نرم‌افزار که نرم‌افزارهای علمی یا سیستم‌های هوش مصنوعی مرتبط با فیزیک را تولید می‌کنند

🔵 و موقعیت‌های شغلی بسانِ دانشمند داده، مربی هوش مصنوعی و توسعه‌دهنده متخصص در زمینه فیزیک، دانشمند پژوهشی و مهندس شبیه‌سازی مبانی فیزیک

✅️ به طور کلی، پایتون به عنوان یک ابزار همه‌کاره و قدرتمند برای مدل‌سازی مبتنی بر کد، شبیه‌سازی‌ها، پردازش داده‌های تجربی و یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف فیزیک و فیزیک مهندسی به کار می‌رود.

📌 منابع برای مطالعه بیشتر:

www.reddit.com
www.indeed.com
upgreengrade.ir
jooble.org
resources.cadfem.net
lucydot.github.io
www.geeksforgeeks.org

#️⃣ #پایتون #فیزیک #فیزیک_مهندسی #علم_داده #شبیه‌سازی #پای_ویژن
#Python #Physics #Engineeringphysics #DataScience #Simulation #PyVision

🌐 @PyVision

پایتون، شیمی محض و مهندسی شیمی 🐍

🟢 پایتون به عنوان یک ابزار در عرصه‌های شیمی محض و مهندسی شیمی تثبیت شده و رویکرد پژوهشگران و مهندسان در مواجهه با مسائل پیچیده شیمیایی را متحول ساخته است. در ادامه به کاربردهای این ابزار قدرتمند خواهیم پرداخت.

🔑 مزایای کلیدی پایتون:
▫️ کتابخانه‌های تخصصی و گسترده
▫️ قابلیت یکپارچه‌سازی با ابزارهای علمی
▫️ انعطاف‌پذیری و تطبیق‌پذیری بالا

🧪 شیمی محض:
▪️ محاسبات شیمی کوانتومی (PySCF، PyQuante)
▪️ مدل‌سازی مولکولی و دینامیک (MMTK، MDAnalysis)
▪️ انفورماتیک شیمیایی و کشف دارو (RDKit)
▪️ تحلیل داده‌های طیف‌سنجی

⚙️ مهندسی شیمی:
▫️ شبیه‌سازی و طراحی فرآیند
▫️ محاسبات ترمودینامیکی (Cantera، Thermopack)
▫️ مهندسی واکنش‌های شیمیایی
▫️ سیستم‌های کنترل و اتوماسیون

💼 چشم‌انداز شغلی:
شرکت‌های پیشرو در حوزه داروسازی (AstraZeneca، Exscientia)، صنایع شیمیایی و تولیدی (ExxonMobil) و مراکز پژوهشی، به طور فزاینده‌ای به جذب متخصصان مسلط به پایتون می‌پردازند.

موقعیت‌های شغلی مورد نیاز صنایع:
▪️ متخصصان شیمی محاسباتی
▪️ مهندسان بهینه‌سازی فرآیند
▪️ دانشمندان داده در حوزه شیمی
▪️ مهندسان کنترل فرآیند

📎 لازم به ذکر است که کاربردهای ذکر شده لزوما منحصر به یک حوزه خاص نیست و می‌توان در دیگر حوزه‌ها نیز مورد استفاده قرار گیرد.

📌 منابع برای مطالعه بیشتر:

2024.sci-hub.se
arxiv.org
www.scm.com
www.stxnext.com
pubs.rsc.org
www.sciencedirect.com

#️⃣ #پایتون #شیمی #مهندسی_شیمی #شیمی_محاسباتی #انفورماتیک_شیمیایی #کشف_دارو #کنترل_فرآیند #پای_ویژن
#python #chemistry #PyVision

🌐 @PyVision

۱۵ تمرین ساده برای تسلط روی عملگرهای
پایتون🐍🌟

یاد بگیریم،📝
تمرین کنیم،👨🏽‍💻
حرفه‌ای شویم 💪🏽

#️⃣ #پایتون #پای_ویژن #برنامه‌نویسی #تمرین #عملگرها
#Python #Programming #LearnPython #CodeChallenge #PythonExercises #Coding #PyVision

🌐 @PyVision

✅️نحوه نصب Anaconda و اتصال به VS Code

🔵 دانلود Anaconda
۱. به وب‌سایت رسمی Anaconda بروید:
www.anaconda.com
۲. نسخه مناسب ویندوز را انتخاب کنید (معمولاً نسخه‌ی 64-bit Graphical Installer).
۳. فایل نصب (Installer) را دانلود کنید.


🔵 نصب Anaconda روی ویندوز
۱. فایل دانلود شده را اجرا کنید.
۲. روی "Next" کلیک کنید.
۳. توافق‌نامه License Agreement را قبول کنید و دوباره Next را بزنید.
۴. مسیر نصب را انتخاب کنید (پیشنهاد: مسیر پیش‌فرض خوب است مگر اینکه دلیل خاصی داشته باشید).
۵. گزینه "Add Anaconda3 to my PATH environment variable" را انتخاب کنید (این گزینه ممکن است هشدار دهد — اگر می‌خواهید از Anaconda در VS Code راحت استفاده کنید، انتخاب آن پیشنهاد می‌شود).
۶. روی Install کلیک کنید.
۷. صبر کنید تا نصب کامل شود.
۸. روی Finish کلیک کنید.

🔵 بررسی نصب Anaconda
۱. در منوی Start ویندوز، برنامه Anaconda Navigator را باز کنید.
۲. اگر باز شد و بدون خطا اجرا شد، نصب موفق بوده است.
۳. همچنین می‌توانید از Command Prompt یا Anaconda Prompt استفاده کنید:

* در Anaconda Prompt بنویسید:


conda --version


اگر شماره نسخه نمایش داده شد یعنی نصب درست انجام شده است.


🔵 نصب VS Code (اگر قبلاً نصب نکردید)

۱. به وب‌سایت رسمی VS Code بروید:

code.visualstudio.com
۲. نسخه ویندوز را دانلود و نصب کنید.
۳. هنگام نصب، گزینه "Add to PATH" را فعال کنید تا از هرجا بتوانید VS Code را اجرا کنید.


🔵 اتصال Anaconda به VS Code

دو روش اصلی وجود دارد:

روش اول: از داخل Anaconda Navigator

۱. آناکوندا ناویگیتور Anaconda Navigator را باز کنید.
۲. روی آیکون VS Code کلیک کنید تا نصب یا باز شود.
۳. اگر VS Code نصب نبود، از داخل Navigator نصبش کنید.


روش دوم: از داخل VS Code

۱. وی اس کد VSCode را باز کنید.
۲. از منوی Extensions (آیکون مربع‌های کوچک در سمت چپ)، افزونه Python را نصب کنید.
۳. در VS Code، یک پروژه یا فایل Python باز کنید.
۴. پایین سمت راست، روی Python Interpreter کلیک کنید.
۵. از لیست، مسیر مربوط به محیط Anaconda خود را انتخاب کنید (معمولاً چیزی مثل Anaconda3\python.exe خواهد بود).


🔵 تست اتصال
۱. در VS Code یک فایل جدید با پسوند .py بسازید.
۲. کد ساده زیر را وارد کنید:

import sys
print(sys.executable)

۳. فایل را اجرا کنید (Run).
۴. مسیر چاپ شده باید مربوط به محیط Anaconda باشد.


💡اگر محیط مجازی خاصی در Anaconda ساخته‌اید (با conda create -n myenv python=3.x)، باید همان محیط را در VS Code انتخاب کنید.

#️⃣ #پایتون #پای_ویژن #آناکوندا #برنامه‌نویسی
#python #Anaconda #PyVision #VSCode #programming #Code

🌐 @PyVision

⌨️ ۲۰ شورت‌کات کاربردی در VS Code
قسمت اول

⬛️ Ctrl + S → ذخیره کردن فایل (مهمترین عادت خوب!)

⬜️ Ctrl + C → کپی

⬛️ Ctrl + V → پیست

⬜️ Ctrl + X → کات

⬛️ Ctrl + Z → برگرداندن تغییر (Undo)

⬜️ Ctrl + Y → بازگرداندن تغییر (Redo)

⬛️ Ctrl + F → جستجو در فایل

⬜️ Ctrl + H → جایگزینی متن

⬛️ Ctrl + / → کامنت گذاری/لغو کامنت

⬜️ Ctrl + D → انتخاب کلمه تکراری بعدی

⬛️ Alt + Up/Down → جابجایی خط به بالا/پایین

⬜️ Ctrl + Shift + K → حذف خط

⬛️ Ctrl + Enter → درج خط جدید زیر خط فعلی

⬜️ Ctrl + Shift + Enter → درج خط جدید بالای خط فعلی

⬛️ F12 → رفتن به تعریف تابع یا متغیر

⬜️ Ctrl + G → رفتن به شماره خط خاص

⬛️Ctrl + B → نمایش/مخفی کردن سایدبار چپ

⬜️ Ctrl + `` → باز کردن ترمینال

⬛️ Ctrl + Shift + P → باز کردن پنل دستورات

⬜️ Ctrl + P` → جستجو و باز کردن سریع فایل


✅️ با یادگیری این میانبرها (Shortcuts) می‌توانید در مدت زمان کدنویسی خود صرفه جوئی کنید، و تسلط بیشتری بر محیط توسعه (IDE) خود داشته باشید.


#️⃣ #پایتون #برنامه‌نویسی #شورت‌کات #کدنویسی #پای_ویژن
#Python #programming #Shortcuts #Coding #PyVision

🌐 @PyVision

✅ این بار می‌خوایم بریم سراغ یکی از مهم‌ترین ساختارهای داده در پایتون: لیست‌ها 📋

در این پست براتون ۱۵ تمرین ساده و پایه‌ای آماده کردیم که با انجام آن‌ها می‌توانید به متدها (Methods) و عملگرهای لیست مسلط بشید ✨

یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای بشیم! 🚀


#️⃣ #پایتون #لیست #برنامه_نویسی #پای_ویژن #ساختار_داده
#Python #Programming #LearnPython #PythonLists #CodingChallenge #PyVision #DataStructure

🌐 @PyVision

سلام و رحمت؛ 🍀
در سلسله پست‌هایی قصد داریم که منابع مختلف و متنوعِ یادگیری زبان برنامه‌نویسی پایتون را به کمک هم بررسی کنیم.

📚 معرفی کتاب:
قسمت اول

Python Crash Course, 3rd Edition

✍️🏼 نویسنده:
Eric Matthes

کتاب فوق یکی از محبوب‌ترین و کامل‌ترین منابع برای شروع پایتون است.

🎯 ویژگی‌های متمایزکننده:
▫️ آموزش از صفر تا صد پایتون با مثال‌های کاربردی
▪️ شامل پروژه‌های عملی مثل توسعه وب، بازی‌سازی و تحلیل داده
▫️ مناسب برای مبتدیان مطلق بدون نیاز به پیش‌زمینه
▪️ پوشش آخرین ویژگی‌های پایتون 3

✨ چرا این کتاب خاص است؟
▫️ ترکیب عالی مفاهیم تئوری و مثال‌های عملی
▪️ شیوه آموزش گام‌به‌گام و روان
▫️ تمرکز بر مهارت‌های مورد نیاز بازار کار

📌 برای مطالعه معرفی کامل‌تر کتاب روی لینک کلیک کنید.


#️⃣ #پایتون #کتاب_آموزشی #آموزش_پایتون #برنامه‌نویسی #پای_ویژن #کتاب_اول
#Python #PyVision #Programming #LearnPython #EricMatthes #Python_Crash_Course

🌐 @PyVision

🧠 بعد از عملگرها و لیست‌ها، نوبت رسید به یکی از مهم‌ترین ساختارهای داده در پایتون:
دیکشنری (Dictionary) 📘

✅️ در این پست ۱۵ تمرین ساده و کاربردی آماده کردیم تا با مفاهیم کلید و مقدار، متدهای مهم و پرکاربرد و نحوه ترکیب دیکشنری‌ها آشنا بشید.


فراموش نکنیم 👇

یاد بگیریم،📝
تمرین کنیم،👨🏽‍💻
حرفه‌ای شویم.💪🏽🐍


#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #یادگیری_پایتون #پای_ویژن
#LearnPython #PythonBasics #Python #Programming #Dictionaries #PyVision

🌐 @PyVision

پایتون و نقش آن در حوزه آمار 🐍

پایتون از آمار توصیفی ساده تا مدل‌سازی آماری پیچیده و تحلیل داده را پوشش می‌دهد و در بخش‌های مختلف شغلی که تحلیلِ آماری ضروری است، کاربرد دارد.
در ادامه به بررسی کاربردهای کلیدی می‌پردازیم:

📊 آمار توصیفی و خلاصه‌سازی داده‌ها
● محاسبه میانگین، میانه، نما، واریانس و انحراف معیار با ماژول statistics
● مناسب برای تحلیل اولیه داده‌ها در تحقیقات و کسب‌وکارها

🔍 تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
● پاکسازی و تبدیل داده‌ها با Pandas و NumPy
● مصورسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
● شناسایی الگوها، روندها و نقاط پرت در داده‌ها

📈 مدل‌سازی آماری و آزمون فرضیه
● انجام آزمون t، کای-دو و ANOVA با SciPy
● رگرسیون خطی و غیرخطی با Statsmodels
● تحلیل سری‌های زمانی و مدل‌های پیشرفته آماری

🤖 یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه
● طبقه‌بندی و خوشه‌بندی با scikit-learn
● ساخت مدل‌های پیش‌بینانه (Prediction Model) برای امور مالی و بازاریابی
● کاهش ابعاد و بهینه‌سازی مدل‌ها

⚡️ مدیریت کلان داده‌ها
● پردازش کلان داده‌ها با Dask و PySpark
● محاسبات موازی برای تحلیل‌های آماری بزرگ
● مناسب برای صنایع telecom و e-commerce

💼 زمینه‌های شغلی
● علم داده و تحلیل‌گری: تحلیل روندها و ساخت مدل‌های پیش‌بینانه
● خدمات مالی و سرمایه‌گذاری: بهینه‌سازی سبد سرمایه و ارزیابی ریسک
● بهداشت و درمان: تحلیل آزمایشات بالینی و داده‌های ژنومی
● بازاریابی و تحلیل مشتری: بخش‌بندی مشتریان و تحلیل کمپین‌ها
● پژوهش‌های دانشگاهی و دولتی: تحلیل داده‌های پژوهشی و علوم اجتماعی

📌 منابع برای مطالعه بیشتر:

www.w3schools.com
realpython.com
docs.python.org
learnpython.com
www.qodo.ai

#️⃣ #پایتون #آمار #علم_داده #تحلیل_داده #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #Statistics #DataScience #DataAnalysis #PyVision

🌐 @PyVision

✳️ بعد از آشنایی با لیست‌ها و دیکشنری‌ها، حالا وقتشه دو ساختار داده‌ی مهم دیگر را یاد بگیریم:
مجموعه‌ها (Sets) و چندتایی‌ها (Tuples)

در این پست ۲۰ تمرین همراه با پاسخ آماده کردیم:
🔹 ۱۵ تمرین از مجموعه‌ها (Set) برای یادگیری متدهایی مثل .add()، .remove()، .union()، .intersection() و ...
🔹و ۵ تمرین از تاپل‌ها (Tuple) برای کار با اندیس‌ها و برش‌ها

با انجام این تمرین‌ها یاد می‌گیریم چطور داده‌ها رو سازمان‌دهی کنیم و تفاوت بین ساختارهای تغییرپذیر (mutable) و غیرقابل تغییر (immutable) رو درک کنیم. 🐍

📍یاد بگیریم، تمرین کنیم، حرفه‌ای شویم.

#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #پای_ویژن #مجموعه_ها #چندتایی_ها
#Python #Programming #LearnPython #PythonSets #PythonTuples #CodingPractice #PyVision

🌐 @PyVision

⌨️ ۲۰ شورت‌کات کاربردی VS Code
قسمت دوم

▪️Ctrl + Shift + P → باز کردن Command Palette (فرمان همه کاره)

▫️Ctrl + P → جستجو و باز کردن سریع فایل‌ها

▪️Ctrl + `` → نمایش/مخفی کردن ترمینال

▫️Ctrl + B → نمایش/مخفی کردن سایدبار

▪️Ctrl + D → انتخاب کلمه تکراری بعدی (Multi-cursor)

▫️Ctrl + F → جستجو در فایل جاری

▪️Ctrl + H → جایگزینی در فایل جاری

▫️Ctrl + / → کامنت گذاری/لغو کامنت

▪️Ctrl + \ → تقسیم صفحه ادیتور

▫️Alt + Up/Down → جابجایی خط به بالا/پایین

▪️Ctrl + Shift + K → حذف کامل خط

▫️Ctrl + C → کپی خط (بدون انتخاب)

▪️Ctrl + X → کات کردن خط (بدون انتخاب)

▫️Ctrl + Enter → درج خط جدید زیر خط فعلی

▪️Ctrl + Shift + Enter → درج خط جدید بالای خط فعلی

▫️F12 → رفتن به تعریف (Go to Definition)

▪️Ctrl + G → رفتن به خط خاص

▫️Shift + Alt + F → فرمت‌بندی خودکار کد

▪️F5 → شروع دیباگ

▫️F9 → قرار دادن/حذف Breakpoint

✅️ این شورت‌کات‌ها سرعت کدنویسی و تسلط شما بر محیط توسعه را افزایش می‌دهند.


#️⃣ #پایتون #شورت‌کات #برنامه‌نویسی #پای_ویژن #کیبورد
#Python #Shortcuts #Programming #PyVision #Keyboard

🌐 @PyVision

🎮 "بوت‌کمپ آموزش بازی‌سازی در قزوین"

🔰۴ روز کارگاه فشرده + ۲ روز رقابت GameJam
🔰ویژه ۱۵ سال به بالا | رایگان + اعطای گواهی رسمی


⏰۱۹ تا ۲۴ مهرماه برگزار می‌شود

📌 ثبت‌نام: https://ircg.ir/s/bed
♦️جهت کسب اطلاعات بیشتر می‌توانید باشماره 09029564278 تماس حاصل فرمایید.


🌐qazviniso.ir
🆔@qazviniso

📚 معرفی کتاب:
قسمت دوم

Head First Python, 3rd Edition

✍️🏼 نویسنده:
Paul Barry

✨️ ویژگی‌های متمایزکننده این کتاب:

● آموزش پایتون با روش‌های تصویری و تعاملی
○ مناسب برای تازه‌کارها با رویکرد یادگیری سریع
● تمرکز بر مفاهیم پایه و پیاده‌سازی عملی
○ ارائه پروژه‌های کاربردی و مثال‌های ملموس

🎯 چرا این کتاب خاص است؟

● شیوه آموزش منحصر به فرد با تمرین‌های متنوع
○ تاکید بر یادگیری اصولی بدون خستگی
● پوشش مباحث ضروری برای شروع برنامه‌نویسی

📖 برای مطالعه بیشتر معرفی کامل این کتاب روی لینک کلیک کنید.

#️⃣ #پایتون #کتاب_آموزشی #آموزش_برنامه‌نویسی #پای_ویژن #کتاب_دوم
#Python #Programming #HeadFirstPython #PyVision #Book

🌐 @PyVision

📘 پس از یادگیری متغیرها، ساختارهای داده و عملگرها، نوبت آن رسیده است که با یکی از مهم‌ترین بخش‌های زبان پایتون آشنا بشویم،
دستور if ، ابزاری برای تصمیم‌گیری و اجرای شرطی کدها.

در این مجموعه، ۲۰ تمرین هدفمند طراحی کرده‌ایم تا با مفاهیم زیر به‌صورت عملی آشنا بشویم:
🔹 بررسی شرایط ساده با if
🔹️ استفاده از ساختارهای ترکیبی if...else و if...elif...else
🔹 به‌کارگیری عملگرهای منطقی and, or, not در شرایط مختلف
🔹 مقایسه‌ی مقادیر عددی، رشته‌ای و منطقی

با انجام این تمرین‌ها، درکی از نحوه‌ی تصمیم‌گیری در برنامه‌ها به‌دست می‌آوریم و یک گام به سوی تسلط بر منطق زبان برنامه‌نویسی پایتون برمی‌داریم. 💡🐍


یاد بگیریم،
تمرین کنیم،
حرفه‌ای شویم.✨️

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

🌐 @PyVision

پایتون و زمین‌شناسی 🐍🌋

برنامه‌نویسی پایتون دارای دامنه وسیعی از کاربردها در حوزه‌های مختلف زمین‌شناسی است که بر تحلیل داده، مصورسازی، مدل‌سازی و پیش‌بینی فرآیندهای زمین‌شناسی متمرکز می‌باشد.


🗺️ مدل‌سازی ساختارهای زمین‌شناسی

▫️ استفاده از GemPy برای تولید مدل‌های سه‌بعدی از ساختارهای زیرسطحی
▫️ مدل‌سازی چین‌ها و گسل‌ها بر اساس داده‌های چاهک‌ها
▫️ مصورسازی چینه‌شناسی پیچیده زیرزمین

📊 پردازش کلان داده‌های زمین‌شناسی

▫️ تحلیل داده‌های ژئوفیزیکی و تصاویر ماهواره‌ای
▫️ پردازش داده‌های حفاری با ابزارهایی مانند OpenGeoPlotter
▫️ ایجاد نمودارهای دو بعدی و سه بعدی از مقاطع عرضی و سیاهه‌های سنگ‌شناسی

🗾 تحلیل‌های Geospatial و GIS

▫️ توسعه ابزارهای GIS سفارشی برای نقشه‌برداری زمین‌شناسی
▫️ ایجاد نقشه‌های تعاملی برای اکتشاف منابع
▫️ بهبود مدیریت محیط زیست از طریق تحلیل‌های مکانی

🤖 یادگیری ماشین در زمین‌شناسی

▫️ پیش‌بینی زمین‌لرزه با تحلیل داده‌های لرزه‌ای
▫️ ارزیابی ریسک زمین‌لغزش با مدل‌های پیش‌بینانه
▫️ اکتشاف کانی‌ها با استفاده از الگوریتم‌های ML

⚗️ مدل‌سازی عددی فرآیندهای زمین‌شناسی

▫️ شبیه‌سازی انتقال رسوب و فرسایش
▫️ مدل‌سازی جریان آب زیرزمینی
▫️ تحلیل فرآیندهای هیدرولوژیکی برای مدیریت منابع آب

💼 موقعیت‌های شغلی

▫️ اکتشاف منابع معدنی و انرژی
▫️ مشاوره محیط زیستی
▫️ سازمان‌ها و نهادهای دولتی
▫️ مراکز دانشگاهی و پژوهشی
▫️ شرکت‌های توسعه نرم‌افزارهای تخصصی زمین‌شناسی

📌 منابع برای مطالعه بیشتر:
www.reddit.com
www.ohio.edu
www.gempy.org
towardsdatascience.com
www.sciencedirect.com

#️⃣ #پایتون #زمین‌شناسی #علم_داده #یادگیری_ماشین #پایتون #زمین‌شناسی #یادگیری_ماشین #مدل_سازی #پای_ویژن
#GIS #Python #Programming #LearnPython #Geospatial #PyVision

🌐 @PyVision

📘 یکی از پایه‌ای‌ترین مفاهیم در برنامه‌نویسی، حلقه‌ها (Loops) هستند؛
ابزاری قدرتمند برای تکرار خودکار دستورات و پردازش داده‌ها 🐍💡

در این مجموعه تمرین، ۲۰ مثال آموزشی طراحی کرده‌ایم تا با ساختار حلقه for در پایتون به‌صورت عملی آشنا شویم.

این تمرین‌ها شامل موضوعات زیر هستند:
🔹 پیمایش روی لیست‌ها، رشته‌ها و دیکشنری‌ها
🔹 استفاده از تابع range() برای کنترل تعداد تکرار
🔹 محاسبه‌ی مجموع، پیدا کردن بیشینه و کمینه
🔹 چاپ داده‌ها با شرط یا به‌صورت f-string
🔹 ساخت لیست‌های جدید بر پایه‌ی مقادیر موجود


✨یاد بگیریم، تمرین کنیم، حرفه‌ای شویم.


#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #برنامه‌نویسی #حلقه #پای_ویژن
#Python #LearnPython #ForLoop #PythonBasics #CodingPractice #PyVision

🌐 @PyVision

🌀 در این پست ۲۰ تمرین کاربردی از دستور while آماده کردیم تا بتونیم با مفهوم «تکرار شرطی» در پایتون کاملاً آشنا بشیم. 🔁


✅️ این تمرین‌ها کمک می‌کنند منطق پشت حلقه‌ها رو عمیق‌تر درک کنیم و تسلطمان روی شرط‌ها، شمارنده‌ها و کنترل جریان برنامه بیشتر بشود. 💡


یاد بگیریم، تمرین کنیم، و حرفه‌ای شویم. 🚀


#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #پای_ویژن #حلقه‌ #برنامه_نویسی #کدنویسی
#Python #Programming #LearnPython #WhileLoop #CodingPractice #PyVision

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت سوم

Python Programming for Beginners

نویسنده:
Mark Reed

زبان: انگلیسی

✅️ ویژگی‌های متمایزکننده این کتاب:

• آموزش گام‌به‌گام پایتون از سطح مقدماتی
• ارائه مثال‌های کاربردی و پروژه‌های عملی
• مناسب برای افراد کاملاً مبتدی بدون پیش‌زمینه برنامه‌نویسی

✨ چرا این کتاب خاص است:

· توضیح مفاهیم با زبان ساده و قابل درک
· تمرکز بر یادگیری عملی به جای تئوری محض
· پوشش مباحث پایه‌ای مورد نیاز برای شروع

🔍 برای مطالعه بیشتر:

مشاهده معرفی کتاب در گود ریدز (goodreads)


#️⃣ #پایتون #کتاب_آموزشی #آموزش_پایتون #برنامه‌نویسی_مقدماتی #پای_ویژن #کتاب_سوم
#PythonForBeginners #Python #LearnPython #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

🐍 در این پست ۲۱ تمرین آموزشی از سه نوع Comprehension یا خلاصه‌سازی در پایتون آماده کرده‌ایم:

⚪️ List Comprehension
برای ساخت سریع لیست‌ها

⚪️ Dict Comprehension
برای تولید دیکشنری‌ها از داده‌های موجود

⚪️ Set Comprehension
برای ایجاد مجموعه‌های منحصربه‌فرد

این تمرین‌ها به ما کمک می‌کنند تا کدهای خلاصه‌تر، خواناتر و حرفه‌ای‌تری بنویسیم.
اگر به تازگی با حلقه‌ها و شرط‌ها آشنا شده‌اید، این تمرین‌ها گام بعدی طبیعی برای تسلط بر پایتون هستند. ✨

یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم.🚀

#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #برنامه‌نویسی #کدنویسی #پای_ویژن
#Python #Comprehension #Programming #LearnPython #CodingPractice #list #set #Dictionaries #DataStructure

🌐 @PyVision

🐍 پایتون بیش از ۷۰ تابع درون‌ساخت (Built-in Function) دارد که بدون نیاز به import کردن هیچ کتابخانه‌ای در دسترس هستند.
در این پست ۱۵ تمرین آموزشی طراحی کرده‌ایم تا با پرکاربردترین آن‌ها آشنا شویم:

📍 len(), sum(), max(), min()

📍 sorted(), reversed(), enumerate()

📍 zip(), map(), filter()

📍 all(), any(), round(), abs()
و چندین مورد دیگر...!

🧠 این تمرین‌ها کمک می‌کنند یاد بگیریم چطور از این دستورهای آماده استفاده کنیم تا کدهای ساده‌تر، سریع‌تر و خواناتر بنویسیم.

یاد بگیریم
تمرین کنیم
و حرفه‌ای شویم 💪🏽

#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #تمرین_پایتون #پای_ویژن #توابع_پایتون
#Python #LearnPython #BuiltInFunctions #CodingPractice

🌐 @PyVision

⌨️ ۲۰ شورت‌کات پیشرفته VS Code
قسمت سوم

⚪️ مدیریت ویرایشگر و پنل‌ها:

▪️Ctrl + 1/2/3 → پرش بین پنل‌های مختلف ویرایشگر
▫️Ctrl + K Z → حالت تمرکز (Zen Mode)
▪️Ctrl + Shift + E → نمایش Explorer فایل‌ها
▫️Ctrl + Shift + F → جستجو در کل پروژه
▪️Ctrl + Shift + X → نمایش Extension Marketplace

⚪️ ویرایش متن:

▫️Ctrl + K Ctrl + C → کامنت گذاری بلوک کد
▪️Ctrl + K Ctrl + U → لغو کامنت بلوک کد
▫️Ctrl + Shift + L → انتخاب تمام occurrences کلمه
▪️Alt + Click → ایجاد multiple cursor
▫️Ctrl + F2 → انتخاب تمام instances یک کلمه

⚪️ ناوبری هوشمند:

▪️Ctrl + T → جستجو بین تمام symbols پروژه
▫️Ctrl + Shift + O → جستجو بین symbols فایل جاری
▪️F8 → پرش به خطای بعدی
▫️Shift + F8 → پرش به خطای قبلی
▪️Ctrl + Shift + M → نمایش پنل Problems

⚪️ ترمینال و دیباگ:

▫️Ctrl + ' → نمایش/مخفی کردن ترمینال
▪️Ctrl + Shift + ' → باز کردن ترمینال جدید
▫️F10 → Step Over در دیباگ
▪️F11 → Step Into در دیباگ
▫️Shift + F11 → Step Out در دیباگ


💡اگر سوالی درباره کاربرد هر کدام از این شورت‌کات‌ها دارید، در نظرات بپرسید.


#️⃣ #پایتون #شورت‌کات #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #Shortcuts #Programming #PyVision #VS_Code


🌐 @PyVision