🐍 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

🎯 توابع و تعریف آن‌ها، قلبِ برنامه‌نویسیِ ساختار یافته‌اند. با استفاده از آن‌ها می‌توان کد را تمیز، قابل‌استفاده‌مجدد و حرفه‌ای نوشت.

در این پست، با ۱۵ تمرین هدفمند یاد می‌گیریم چگونه:

✅ ورودی و خروجی برای توابع تعریف کنیم
✅ از شرط‌ها و حلقه‌ها درون توابع استفاده کنیم
✅ تابع‌هایی بسازیم که روی لیست، رشته و دیکشنری کار می‌کنند
✅ و حتی خروجی‌های چندگانه برگردانیم!


یاد بگیریم،
تمرین کنیم،
حرفه‌ای شویم. 🚀

#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #تمرین_پایتون #پای_ویژن #توابع_پایتون
#python_functions #Python #LearnPython #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت چهارم

Automate the Boring Stuff with Python
نویسنده:
Al Sweigart

🎯 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:

● آموزش پایتون با رویکرد عملی و کاربردی
● تمرکز بر خودکارسازی کارهای روزمره و تکراری
● مناسب برای افراد غیربرنامه‌نویس و تازه‌کارها
● آموزش اتوماسیون وظایف مانند کار با فایل‌ها، وب و صفحات گسترده
● پروژه‌های عملی و ملموس برای زندگی روزمره


📖 سرفصل‌های جذاب:

● وب‌اسکرپینگ و کار با Excel
● اتوماسیون ارسال ایمیل و کار با PDF
● برنامه‌نویسی برای مدیریت کامپیوتر

🔗 برای مطالعه بیشتر و معرفی کامل کتاب بر روی لینک کلیک کنید.


#️⃣ #پایتون #اتوماسیون #کتاب_آموزشی #آموزش_پایتون #برنامه‌نویسی #کتاب_چهارم
#AutomateTheBoringStuff #Python #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

📊 برترین زبان‌های برنامه‌نویسی در سال ۲۰۲۵

🔹 دنیای برنامه‌نویسی در سال ۲۰۲۵ بیش از هر زمان دیگری پویا و متنوع بوده است. طبق تازه‌ترین نظرسنجی‌ها و گزارش‌های فنی، زبان‌های زیر پیشتازان امسال هستند.


1️⃣ Python
محبوب‌ترین انتخاب برای هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها، یادگیری آسان و کتابخانه‌های گسترده دارد

2️⃣ Java
قدرتمند برای نرم‌افزارهای سازمانی و مقیاس‌پذیر

3️⃣ JavaScript
همچنان قلب توسعه وب و برنامه‌های Full-Stack

4️⃣ C++ ،C# ،Go
گزینه‌های سریع و پایدار برای سیستم‌ها و پروژه‌های با کارایی بالا

5️⃣ Rust ،TypeScript ،Kotlin ،Swift
تمرکز بر امنیت، کارایی و توسعه موبایل

6️⃣ SQL و Solidity
مخصوص داده‌کاوی و دنیای در حال رشد بلاک‌چین


🚀 روندهای کلیدی در سال ۲۰۲۵ (Key Trends) :

🔹️ رشد سریع Python به‌خاطر گسترش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
🔹️ افزایش محبوبیت Go و Rust در پروژه‌های سیستمی و بهینه
🔹️ صعود TypeScript و Kotlin به‌دلیل ویژگی‌های مدرن و ایمنی بالا
🔹️ اهمیت روزافزون زبان‌های تخصصی مانند Solidity در بلاک‌چین
🔹️ قدرت جامعه کاربری و چندمنظوره بودن، عامل اصلی ماندگاری زبان‌ها

🧭 این زبان‌ها آینده توسعه نرم‌افزار را در حوزه‌های مختلف از هوش مصنوعی و وب گرفته تا فناوری‌های نوظهور شکل می‌دهند.

📌 منابع:

🔹 Stack Overflow Developer Survey 2025
🔹 Pluralsight & TestDevLab Reports
🔹 iTransition & Index.dev Insights


#️⃣ #برنامه‌نویسی #توسعه_نرم‌افزار #پایتون #پای_ویژن #جاوا #سی #جاوااسکریپت
#Python #JavaScript #AI #Rust #TypeScript #Kotlin #Solidity #PyVision

🌐 @PyVision

مسابقه!🔥

در این مسابقه دو قطعه‌کد پایتون آورده‌ایم که در ظاهر شبیه به هم هستند،
اما نتایج متفاوتی تولید می‌کنند. 🧠🐍
هدف این است که خروجی هر کد را با دقت محاسبه کنید و در قسمت نظرات پاسخ خود را اعلام کنید.

🔹 کد شماره ۱:

x = [1, 2, 3]
y = x
y.append(4)
print(x)

🔹 کد شماره ۲:

a = [1, 2, 3]
b = a[:]
b.append(4)
print(a)


✍️🏼 پاسخ خود را به‌صورت زیر در بخش نظرات بنویسید:

1: [...]
2: [...]


🏆 جایزه
به سه نفر نفر اولی که پاسخ صحیح را ارسال کنند هدایای نفیسی تعلق خواهد گرفت.

#️⃣ #مسابقه_پایتون #چالش_پایتون #چالش_کدنویسی #مسابقه_اول
#CodingChallenge #PythonProgramming #CodeCompetition #PythonContest #ProgrammingContest

🌐 @PyVision

بعد از یادگیری پایتون در چه زمینه‌هایی می‌توانیم کار کنیم؟🎯

پایتون فقط یک زبان برنامه‌نویسی نیست، یک دنیای گسترده از فرصت‌های شغلی ست!
این‌ها چند حوزه‌ی مهم هستند که می‌توانیم وارد آن‌ها شویم.👇🏽


💻 توسعه وب
(Web Development)
ساخت سایت و اپلیکیشن با فریم‌ورک‌هایی مثل Django و Flask


📊 داده‌کاوی و تحلیل داده
(Data Science & Analytics)
استخراج بینش از داده‌ها با ابزارهایی مثل Pandas و NumPy


🤖 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
(AI & Machine Learning)
ساخت سیستم‌های هوشمند با TensorFlow و Scikit-learn


⚙️ اتوماسیون و اسکریپت‌نویسی
(Automation & Scripting)
نوشتن اسکریپت برای انجام خودکار کارهای تکراری


🛡 امنیت سایبری
(Cybersecurity)
شناسایی و مقابله با تهدیدات امنیتی با پایتون


🎮 توسعه بازی
(Game Development)
ساخت بازی‌های دوبعدی با Pygame


📡 اینترنت اشیا
(IoT)
برنامه‌نویسی دستگاه‌های متصل مثل Raspberry Pi


💰 فناوری مالی (FinTech)
توسعه اپ‌های بانکی و سیستم‌های مالی



💡 انتخاب مسیر مناسب بستگی به علاقه های شخصی و مهارت‌های مکمل مان دارد.

📌 منابع:
roadmap.sh
www.wearedevelopers.com
www.python.org
github.com

#پایتون #توسعه_وب #داده‌کاوی #تحلیل_داده #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #اتوماسیون #امنیت_سایبری #توسعه_بازی #اینترنت_اشیا #پای_ویژن
#Python #WebDevelopment #DataScience #MachineLearning #Automation #Cybersecurity #GameDevelopment #IoT #FinTech #PyVision

🌐 @PyVision

آشنایی با ۱۰ اصطلاح پایه برای تازه‌کاران دنیای برنامه‌نویسی 🐍 🧩
قسمت اول


1️⃣ Variable (متغیر)
مکانی برای ذخیره داده‌ها در حافظه برنامه

2️⃣ Data Type (نوع داده)
نوع داده‌ای که در متغیر ذخیره می‌شود، مثل عدد، متن یا مقدار منطقی

3️⃣ Function (تابع)
بخشی از کد که کاری مشخص را انجام می‌دهد و می‌توان آن را چند بار فراخوانی کرد

4️⃣ Loop (حلقه)
دستوراتی که چندین بار تکرار می‌شوند تا یک کار تکراری انجام شود

5️⃣ Condition (شرط)
بخشی از کد که بر اساس درستی یا نادرستی یک عبارت تصمیم‌گیری می‌کند

6️⃣ List / Array (لیست / آرایه)
ساختاری برای نگهداری چند مقدار به‌صورت پشت سر هم در یک متغیر

7️⃣ Dictionary (دیکشنری)
ساختاری برای ذخیره داده‌ها به صورت «کلید: مقدار» برای دسترسی سریع‌تر

8️⃣ Class (کلاس)
قالب یا طرحی برای ساخت اشیاء با ویژگی‌ها و رفتارهای مشابه

9️⃣ Object (شیء)
نمونه‌ای ساخته‌شده از یک کلاس که می‌تواند داده و رفتار خودش را داشته باشد

🔟 Algorithm (الگوریتم)
مجموعه‌ای از مراحل دقیق برای حل یک مسئله یا انجام یک کار


یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم!🔥

#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #پای_ویژن
#Python #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

🎯 قلمرو متغیرها در پایتون

یکی از چالش‌های مهم برای هر برنامه‌نویس تازه‌کار این است که بداند:
📍 کدام متغیر در کجا قابل استفاده است؟
📍 چرا گاهی مقدار متغیر در تابع تغییر نمی‌کند؟
📍 و فرق بین global و nonlocal چیست؟

در این پست، ۱۵ تمرینِ هدفمند طراحی شده تا به‌صورت کامل مفهوم قلمرو متغیرها (Variable Scope) را یاد بگیریم:

✅ تفاوت بین متغیرهای سراسری (global) و محلی (local)
✅ کاربرد کلیدواژه‌های global و nonlocal
✅ رفتار متغیرها در توابع تو در تو
✅ و نکات پنهان پایتون درباره‌ی دسترسی به متغیرها

کدها را اجرا کنیم، با مقادیر بازی کنیم تا تفاوت‌ها را خودمان بهتر درک کنیم. 💡

یاد بگیریم
تمرین کنیم
و حرفه‌ای شویم! 💪🏽

#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #تمرین_پایتون #پای_ویژن
#Python #VariableScope #PythonLearning #python_learning #PyVision


🌐 @PyVision

جوایز محفوظ هستند! ✅️😄✋🏽

🗺 نقشه راه توسعه وب با Python + موقعیت‌های شغلی در بازار کار

اگر بخواهیم با زبان پایتون وارد دنیای وب بشویم، این مسیر پیش روی ماست👇🏽

🚀 مراحل یادگیری گام‌به‌گام:

1️⃣ تسلط بر مفاهیم پایه و برنامه‌نویسی شی‌ءگرا در Python
2️⃣ یادگیری اصول فرانت‌اند: HTML، CSS و JavaScript
3️⃣ انتخاب و یادگیری یکی از فریم‌ورک‌های وب پایتون مثل Django یا Flask
4️⃣ آشنایی با پایگاه داده‌ها (SQL و NoSQL) و ORM
5️⃣ تسلط بر کنترل نسخه با Git
6️⃣ یادگیری مفاهیم دیپلوی و ابزارهای DevOps
7️⃣ تمرین تست‌نویسی و تضمین کیفیت
8️⃣ ساخت پروژه‌های واقعی و ارتقای مداوم مهارت‌ها 💪🏽

💼 موقعیت‌های شغلی رایج در بازار کار:

1️⃣ Junior & Senior Python Web Developer
2️⃣ Python Backend or Frontend Developer
3️⃣ Full Stack Developer (Python + React / JS)
4️⃣ Platform Engineer
5️⃣ DevOps Engineer with Python skills

🎯 توسعه‌دهندگان پایتون معمولاً روی منطق سمت سرور، توسعه API، مدیریت دیتابیس و یکپارچه‌سازی سیستم‌ها کار می‌کنند.

💰 میانگین حقوق در اروپا بین ۶۰ تا ۱۰۰ هزار یورو در سال بسته به تجربه و موقعیت جغرافیایی است.
در ایران، تهران نیز حقوق یک توسعه‌دهنده وب حرفه‌ای(Senior Web Developer) در محدوده بازه ۷۰ تا ۸۵ میلیون تومان (مهرماه۱۴۰۴) در ماه قرار دارد.

📌 منابع:
www.python.org
de.indeed.com
www.wearedevelopers.com
www.educative.io

#️⃣ #پایتون #توسعه_وب #پای_ویژن #فول_استک
#Python #WebDevelopment #PyVision #FullStack

🌐 @PyVision

⚙️ آشنایی با ۱۰ اصطلاحات فنی در دنیای برنامه‌نویسی
قسمت دوم


1️⃣ Compiler / Interpreter (کامپایلر / مفسر)
برنامه‌ای که کد نوشته‌شده توسط انسان را به زبانی قابل‌فهم برای کامپیوتر تبدیل می‌کند

2️⃣ Bug (باگ)
اشتباه یا خطایی در کد که باعث می‌شود برنامه درست کار نکند

3️⃣ Debugging (دیباگ کردن)
فرآیند پیدا کردن و رفع باگ‌ها در برنامه

4️⃣ IDE (محیط توسعه یکپارچه)
نرم‌افزاری که ابزارهای لازم برای نوشتن، اجرا و تست کد را در یک محیط فراهم می‌کند

5️⃣ API (رابط برنامه‌نویسی اپلیکیشن)
راهی برای ارتباط بین نرم‌افزارها یا سرویس‌ها جهت تبادل داده و دستورات

6️⃣ Framework (فریم‌ورک)
مجموعه‌ای از ابزارها و ساختارهای آماده برای توسعه سریع‌تر نرم‌افزار

7️⃣ Library (کتابخانه)
مجموعه‌ای از کدها و توابع آماده برای انجام کارهای خاص در برنامه

8️⃣ Version Control (کنترل نسخه)
سیستمی برای ذخیره، پیگیری و مدیریت تغییرات کد در طول زمان

9️⃣ Repository (مخزن کد)
محلی برای نگهداری و اشتراک‌گذاری نسخه‌های مختلف کد، معمولاً در GitHub یا GitLab

🔟 Deployment (استقرار)
فرآیند انتقال برنامه از محیط توسعه به محیط واقعی (سرور) برای استفاده کاربران


✨️یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم.


#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #LearnPython #TeachPython #PyVision #Library #Framework #API #IDE #Debugging #Compiler #Interpreter

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت پنجم

Fluent Python, 2nd Edition
نویسنده:
Luciano Ramalho

زبان: انگلیسی

ویژگی‌های متمایزکننده این کتاب:

🔘 آموزش پایتون حرفه‌ای و پیشرفته
🔘 تمرکز بر بهترین شیوه‌های کدنویسی (Best Practices)
🔘 بررسی مفاهیم پیشرفته پایتون برای برنامه‌نویسان باتجربه

🎯 آنچه این کتاب را خاص می‌کند:

🔘 آموزش پایتون به سبک حرفه‌ای‌ها
🔘 پوشش مفاهیم پیچیده با مثال‌های کاربردی
🔘 مناسب برای ارتقای مهارت از سطح متوسط به پیشرفته

📖 سرفصل‌های کلیدی:

🔘 داده ساختارهای پیشرفته پایتون
🔘 مفاهیم Metaprogramming و متریک‌ها
🔘 برنامه‌نویسی شی‌گرای پیشرفته (OOP)
🔘 همزمانی و موازی‌سازی

🔗 برای مطالعه معرفی کامل کتاب روی لینک کلیک کنید.

#️⃣ #پایتون #کتاب_پایتون #برنامه‌نویسی_پیشرفته #پای_ویژن #کتاب_پنجم
#FluentPython
#Python #Programming #AdvancedPython #PyVision

🌐 @PyVision

🚀 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

📊 نقشه راه علم و تحلیل داده 🐍
Data Science & Analytics

اگر بخواهیم پس از یادگیری زبان برنامه‌نویسی پایتون وارد دنیای داده و هوش مصنوعی شویم، با گام برداشتن در این نقشه راه، قدم‌به‌قدم مهارت‌هایی را یاد می‌گیریم که در نهایت ما را به تحلیلگر داده، دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین تبدیل می‌کند. 🚀


🧭 نقشه راه (Roadmap):

1️⃣ تسلط بر مبانی ریاضی و آمار (جبر خطی، احتمال، حسابان)

2️⃣ یادگیری Python و کتابخانه‌های داده‌ای مثل NumPy، Pandas، Matplotlib

3️⃣ کار با SQL برای مدیریت داده‌ها

4️⃣ پاک‌سازی، تحلیل و اکتشاف داده‌ها (EDA)

5️⃣ مصورسازی داده و ساخت داشبوردهای تحلیلی با Plotly، Tableau، Power BI

6️⃣ یادگیری مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق 🤖

7️⃣ آشنایی با حوزه‌های تخصصی‌تر مثل NLP و هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

8️⃣ کار با کلان‌داده (Big Data)، رایانش ابری (AWS, Azure) و دیپلوی مدل‌ها



💼 موقعیت‌های شغلی رایج در بازار کار:

🔹 Data Scientist
تحلیل داده‌های حجیم و ساخت مدل‌های پیش‌بینی

🔹 Data Analyst
تفسیر داده و ارائه گزارش‌های تصمیم‌ساز

🔹 Machine Learning Engineer
طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی

🔹 Data Engineer
ساخت و نگهداری زیرساخت داده‌ها و پایپ‌لاین‌ها

🔹 BI Analyst
استخراج بینش‌های تجاری از داده‌ها

✅️ این مشاغل در صنایع مختلف مثل فین‌تک، سلامت، تجارت الکترونیک و مخابرات بسیار پرتقاضا هستند،
و بسیاری از آن‌ها به‌صورت ریموت (دورکاری) نیز ارائه می‌شوند.



📌 منابع:

Data Science Roadmap for 2025
Complete Data Science Roadmap 2025
Perfect Roadmap To Learn Data Science In 2025

#️⃣ #پایتون #تحلیل_داده #علم_داده #هوش_مصنوعی #پای_ویژن
#Python #DataScience #DataAnalysis #PyVision

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت ششم

Effective Python 3rd Edition

نویسنده:
Brett Slatkin

🗣 زبان: انگلیسی
📊 سطح کتاب: متوسط تا پیشرفته

✨️ ویژگی‌های متمایزکننده:

▫️ ارائه ۹۰ راهکار عملی برای نوشتن کد بهتر پایتون
▫️ تمرکز بر بهینه‌سازی و بهترین شیوه‌ها
▫️ حل مسائل واقعی با روش‌های اصولی

🎯 آنچه این کتاب را خاص می‌کند:

▫️ آموزش تکنیک‌های حرفه‌ای برای کدزنـی موثر
▫️ پوشش اشتباهات رایج و راه حل‌های آن‌ها
▫️ تاکید بر خوانایی و نگهداری کد

📖 مباحث کلیدی:

▫️ ساختار داده‌ها و الگوریتم‌ها
▫️ توابع و کلاس‌های بهینه
▫️ مدیریت حافظه و عملکرد
▫️ همزمانی و موازی‌سازی

🔗 برای مطالعه معرفی کامل کتاب روی لینک کلیک کنید.


#️⃣ #پایتون #کتاب_پایتون #برنامه‌نویسی_حرفه‌ای #پای_ویژن #کتاب_ششم
#Python #Programming #BestPractices #EffectivePython #PyVision

🌐 @PyVision

🤖 نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & ML) 🐍

دنیای هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) یکی از پرتقاضاترین و هیجان‌انگیزترین حوزه‌های فناوری است.
اگر بخواهیم وارد این حوزه شویم نقشه راه زیر می‌تواند راهنمای خوبی باشد. 🚀


🧭 مراحل کلیدیِ نقشه راه:

1️⃣ تسلط بر Python پیشرفته مخصوص کاربردهای AI

2️⃣ درک عمیق از ریاضیات پایه AI (جبر خطی، احتمال، آمار، حسابان)

3️⃣ یادگیری مفاهیم اصلی Machine Learning (یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و یادگیری عمیق)

4️⃣ ورود به حوزه‌های تخصصی‌تر:

🔹 NLP (پردازش زبان طبیعی)
🔹 Computer Vision (بینایی ماشین)
🔹 Reinforcement Learning (یادگیری تقویتی)
🔹 Generative AI (هوش مصنوعی مولد)

5️⃣ تسلط بر فریم‌ورک‌های محبوب:
TensorFlow، PyTorch...

6️⃣ یادگیری MLOps (عملیات یادگیری ماشین)، طراحی سیستم‌های AI و استقرار مدل‌ها در محیط واقعی


💼 موقعیت‌های شغلی پرتقاضا در حوزه AI & ML:

🔹 AI Engineer
طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در محصولات نرم‌افزاری
🔹 Machine Learning Engineer
ساخت و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بالا
🔹 Data Scientist
تحلیل داده‌ها و استخراج الگوهای پنهان برای تصمیم‌سازی هوشمند
🔹 Deep Learning Engineer
کار با شبکه‌های عصبی، بینایی ماشین و مدل‌های مولد
🔹 NLP Engineer
توسعه چت‌بات‌ها، مترجم‌ها و مدل‌های زبانی پیشرفته
🔹 Computer Vision Engineer
طراحی سیستم‌های شناسایی تصویر و پردازش ویدیو
🔹 AI Research Scientist
پژوهش در زمینه الگوریتم‌ها و مدل‌های نوین هوش مصنوعی
🔹 Robotics Engineer
توسعه سیستم‌های خودکار و ربات‌های هوشمند

🌍 فرصت‌های شغلی این حوزه در سراسر جهان رو به رشد است، از فین‌تک و سلامت تا خودروهای خودران، ، تحقیق و پژوهش، رباتیک و امنیت سایبری!

🎯 مسیر یادگیری هوش مصنوعی ترکیبی است از، برنامه‌نویسی عمیق، ریاضیات، مهندسی نرم‌افزار و خلاقیت علمی. 🧠

📚 منابع:

From Python to AI Engineer: A Self-Study Roadmap
Machine Learning Roadmap
9 Artificial Intelligence Jobs to Consider in 2025

#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #PyVision #Programming #MachineLearning #AI

🌐 @PyVision