💰 نقشه‌راه ورود به حوزه FinTech 🐍

پایتون ستون فقرات توسعه نرم‌افزارهای مالی مدرن است. در سال ۲۰۲۵، ترکیب مهارت برنامه‌نویسی پایتون با دانش تحلیل داده و امور مالی، مسیر شغلی پررونقی را در حوزه فناوری مالی(FinTech) ایجاد کرده است.

🗺 مراحل کلیدی یادگیری:

● تسلط بر مبانی پایتون و کتابخانه‌های داده مانند Pandas، NumPy و Matplotlib
● یادگیری فریم‌ورک‌هایی چون Django برای ساخت اپلیکیشن‌های امن و مقیاس‌پذیر
● طراحی مدل‌های مالی برای پرداخت‌ها، تحلیل ریسک، معاملات الگوریتمی و کشف تقلب
● پیاده‌سازی امنیت داده با رمزنگاری، احراز هویت و تست آسیب‌پذیری
● توسعه اپلیکیشن‌های بلاک‌چینی و رمزارزی با Web3.py


✅️ نمونه‌های کاربردی:

■ کیف‌پول‌های دیجیتال و درگاه‌های پرداخت
■ مدل‌های پیش‌بینی سهام و الگوریتم‌های اعطای وام
■ سیستم‌های تشخیص تقلب
■ اپلیکیشن‌های رمزارز و بلاک‌چین


💼 موقعیت‌های شغلی پرتقاضا:

● FinTech Developer
ساخت اپلیکیشن‌های مالی امن و مقیاس‌پذیر

● Quantitative Analyst
طراحی مدل‌های ریسک و معاملات الگوریتمی

● Data Scientist
تحلیل داده‌های مالی و تصمیم‌سازی مبتنی بر داده

● Blockchain Developer
ساخت راهکارهای مالی غیرمتمرکز (DeFi)

● Security Engineer
تضمین امنیت داده‌های مالی و انطباق با مقررات



📚 منابع:

🔘 Top Python Libraries for FinTech in 2025

🔘 Fintech App Development in 2025

🔘 Using Python for FinTech Solution

🔘 Next-gen FinTech Software Development in 2025


#️⃣ #فینتک #برنامه‌نویسی #پایتون #تحلیل_داده #امنیت_سایبری #توسعه_وب #یادگیری_ماشین #بلاکچین #هوش_مصنوعی #پرداخت_دیجیتال #مدل_مالی #تحلیل_ریسک #پای_ویژن
#FinTech #Python #DataScience #MachineLearning #Blockchain #CyberSecurity #WebDevelopment #DigitalPayments #FinancialModeling #AI #QuantitativeAnalysis #PythonForFinance #PyVision

🌐 @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

📚 معرفی کتاب:
قسمت دهم

Introduction to Machine Learning with Python

نویسندگان:
Andreas Müller & Sarah Guido

🗣 زبان: انگلیسی
📊 سطح کتاب: مقدماتی تا متوسط

ویژگی‌های متمایزکننده:
● آموزش یادگیری ماشین با رویکرد عملی
● تمرکز بر کتابخانه Scikit-Learn
● ارائه مثال‌های کاربردی و قابل اجرا

🎯 آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● نویسنده اصلی از توسعه‌دهندگان کلیدی Scikit-Learn
● تاکید بر درک مفاهیم پایه یادگیری ماشین
● ارائه راهنمای عملی برای پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی

📖 مباحث کلیدی:
● مبانی یادگیری ماشین
● پیش‌پردازش داده‌ها
● مدل‌سازی و ارزیابی مدل‌ها
● کار با الگوریتم‌های کلاسیک
● پیاده‌سازی پروژه‌های عملی


🔘 برای مطالعه معرفی کامل کتاب روی لینک کلیک کنید.


#️⃣ #پایتون #یادگیری_ماشین #کتاب_پایتون #آموزش_پایتون #علم_داده #کتاب_دهم #پای_ویژن
#Python #Programming #MachineLearning #ScikitLearn #AI #PyVision

🌐 @PyVision

پاسخ صحیح؟!🔥 👇🏽

Correct answer?!

#️⃣ #چالش_پایتون #منطق_برنامه_نویسی #پایتون #کدنویسی #پای_ویژن
#PythonChallenge #ProgrammingLogic #Python #Coding #PyVision

🌐 @PyVision

📚 در این پست مروری داریم بر بهترین کتاب‌ها و منابع آموزشی که تا بدین لحظه معرفی شده‌اند:

1. Python Crash Course

2. Head First Python

3. Python Programming for Beginners

4. Automate the Boring Stuff with Python

5. Fluent Python

6. Effective Python

7. Programming Python

8. Python for Data Analysis

9. Hands-On Machine Learning

10. Introduction to Machine Learning with Python


✨️یاد بگیریم، تمرین کنیم، حرفه‌ای شویم!👨🏽‍💻

#️⃣ #کتاب_پایتون #آموزش_پایتون #منابع_آموزشی #پایتون #برنامه_نویسی #کتاب #پای_ویژن
#PythonBooks #PythonLearning #ProgrammingResources #book #Python #PyVision

🌐 @PyVision

✨️ خروجی False است! 🐍

چرا که عملگرها طبق ترتیب
not → and → or
ارزیابی می‌شوند.✅️


The output is False ✅️
because Python evaluates logical operators in this order:
not → and → or

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #LogicOperators #PyVision

🌐 @PyVision

📢 وب‌سایت GeeksforGeeks یکی از پربازدیدترین منابع یادگیری برنامه‌نویسی در دنیاست. در هفته‌های اخیر، برخی از پرطرفدارترین مطالب مرتبط با زبان برنامه‌نویسی Python شامل موارد زیر بوده‌اند. 🐍👇🏽

▫️۱. آخرین خبرها درباره Python 4.0
گیدو ون روسوم، خالق پایتون، در تازه‌ترین گفت‌وگوهای خود اعلام کرده که هنوز خبری از انتشار نسخه 4.0 نیست و تمرکز اصلی جامعه توسعه‌دهندگان روی بهبود نسخه‌های سری 3.x باقی مانده است.

▫️۲. چرا پایتون این‌قدر محبوب است؟
سادگی، تنوع کاربرد در علم داده و هوش مصنوعی، و جامعه کاربری
گسترده از دلایل اصلی محبوبیت این زبان هستند.

▫️۳. پروژه‌های پایتونی و آمادگی مصاحبه‌های شغلی
بخش پروژه‌ها و تمرین‌های مصاحبه‌ی شغلی در GeeksforGeeks منبع عالی برای افرادی است که می‌خواهند مهارت‌های پایتونی خود را تقویت کنند.

📌 منابع:
🔘 Latest Update on Python 4.0

🔘 Benefits of Learning Python | GeeksforGeeks Development

🔘 Why is Python So Popular?

#️⃣ #پایتون #اخبار #یادگیری_پایتون #پای_ویژن
#Python #News #GeeksforGeeks #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

پاسخ صحیح؟!🔥 👇🏽

Correct answer?!



#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision

🌐 @PyVision

📦 کتابخانه NumPy قلب محاسبات عددی پایتون!

اگر با داده‌های عددی یا آرایه‌ها کار می‌کنیم، دیر یا زود به سراغ NumPy خواهیم رفت. این کتابخانه یکی از پایه‌های اصلی در علم داده و یادگیری ماشین است و به پایتون قدرت محاسباتی فوق‌العاده‌ای می‌دهد! ⚡️

🔹ماهیت:
کتابخانه NumPy ابزاری برای کار با آرایه‌های چندبعدی (ndarray) است که اجازه می‌دهد محاسبات عددی و ریاضی را بسیار سریع‌تر از حلقه‌های معمولی پایتون انجام دهیم.

🔹 یک مثال ساده:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print(a + b)  # [5 7 9]

🔹 کاربردها:

● تحلیل داده و آمار 📊
● هوش مصنوعی و یادگیری ماشین 🤖
● شبیه‌سازی‌ها و محاسبات علمی 🔬


📌 منابع بیشتر:

🔘 NumPy Documentation



#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #TeachPython #PythonLibraries #Library #Numpy #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

✅ پاسخ:

True  
True  
False

📘 در پایتون می‌توانیم مقایسه‌های زنجیره‌ای انجام بدهیم؛
عبارت 1 < x < 10 یعنی:

(1 < x) and (x < 10)

اما در خط آخر، شرط x > 10 برقرار نیست،
پس نتیجه‌ی نهایی False خواهد شد.

Python allows chained comparisons.
1 < x < 10 is the same as (1 < x and x < 10).
Since x > 10 is False, the last line prints False.


#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision


🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت یازدهم

Mathematics for Machine Learning

نویسندگان:
Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong

🗣 زبان: انگلیسی
📊 سطح: متوسط تا پیشرفته

✅️ ویژگی‌های متمایزکننده:
● آموزش ریاضیات کاربردی مخصوص هوش مصنوعی
● پیوند مستقیم مفاهیم ریاضی با الگوریتم‌های ML
● مناسب برای افراد با زمینه ریاضی متوسط

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● تمرکز بر ۴ حوزه اصلی ریاضیات مورد نیاز در ML:
· جبر خطی
· حسابان و بهینه‌سازی
· نظریه احتمال
· هندسه تحلیلی
● ارائه مثال‌های عملی از کاربرد ریاضیات در هوش مصنوعی
● در دسترس رایگان به صورت آنلاین

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● مفاهیم پایه جبر خطی برای ML
● بهینه‌سازی و مشتق‌گیری
● آمار و احتمال در یادگیری ماشین
● کاهش ابعاد و تحلیل مولفه اصلی

🔗 جهت مطالعه معرفی کامل کتاب روی لینک کلیک کنید.


#️⃣ #پایتون #ریاضیات_هوش_مصنوعی #کتاب_رایگان #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #کتاب_یازدهم #پای_ویژن
#Python #Mathematics_ML #MachineLearning #AI #FreeBook #PyVision

🌐 @PyVision

📊کتابخانه Pandas، ابزار قدرتمند برای تحلیل داده در پایتون 🐍

اگر قصد داشته باشیم با داده‌ها، جدول‌ها یا فایل‌های CSV کار کنیم، قطعاً باید با Pandas آشنا شویم. این کتابخانه ستون فقرات بسیاری از پروژه‌های علم داده و یادگیری ماشین است.


🔹ماهیت آن چیست؟
کتابخانه Pandas ابزاری برای مدیریت و تحلیل داده‌های ساختار یافته است.
با استفاده از دو ساختار اصلی ( Series و DataFrame ) می‌توانیم داده‌ها را بخوانیم، فیلتر کنیم، خلاصه‌سازی و حتی تمیز‌سازی انجام دهیم، آن هم فقط با چند خط کد!

🔹 یک مثال ساده:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Ali', 'Sara', 'Reza'],
        'Score': [90, 85, 95]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

📤 خروجی:

   Name  Score
0   Ali     90
1  Sara     85
2  Reza     95

🔹 کاربردها
● تحلیل و مصورسازی داده‌ها 📈
● تمیز کردن و پیش‌پردازش داده‌ها 🧹
● پروژه‌های علم داده و یادگیری ماشین 🤖

📚منابع بیشتر:

🔘 Pandas documentation

#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #پای_ویژن
#Python #LearnPython #TeachPython #PythonLibraries #PyVision

🌐 @PyVision

🚀 آغاز ثبت‌نام مرحله مقدماتی مسابقه امدادی شمال غرب کشور

📍 این بار نوبت به منطقه شمال غرب کشور رسیده!

🗓 تاریخ برگزاری: پنجشنبه ۲۹ آبان ۱۴۰۴
📌 مهلت ثبت‌نام: تا پایان روز ۲۷ آبان

💡 تیم‌های دانشجویی از استان‌های شمال غرب کشور (قزوین، زنجان، آذربایجان شرقی، آذربایجان غربی، کردستان، همدان، اردبیل) می‌تونن در این رقابت‌ها شرکت کنن. برای هر تیم ۴ نفر باید باشند و اعضا باید به یکی از زبان‌های C، C++، Java یا Python مسلط باشن.

🏆 سه تیم برتر این مرحله، علاوه بر جوایز نقدی، به مرحله نهایی کشوری در تهران راه پیدا می‌کنن:

🥇 ۴۰۰ میلیون ریال
🥈 ۲۵۰ میلیون ریال
🥉 ۱۰۰ میلیون ریال

🎯 این فرصت رو از دست نده! اگر دنبال رقابتی پرهیجان و نوآورانه هستی، همین حالا تیم خودتو جمع کن و ثبت‌نام کن!

🔗 لینک ثبت‌نام: https://srpc.pod.ir

📢 برای آخرین اخبار و بروزرسانی‌ها، حتماً ما رو در شبکه‌های اجتماعی دنبال کن.

🌐Website |🔊Telegram

پاسخ صحیح؟!🔥 👇🏽
Correct answer?!

x = 0
y = 1

if x or y and not x:
    print("A")
elif not y or x and y:
    print("B")
else:
    print("C")

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision

🌐 @PyVision

📘 تفاوت ماژول، پکیج و کتابخانه در پایتون چیست؟

اگر تازه وارد دنیای برنامه‌نویسی شده باشیم، احتمالاً این سه واژه زیاد به گوشمان خورده است:
Module, Package, Library
اما واقعاً چه تفاوتی با هم دارند؟ 🤔
بیایید خیلی ساده توضیح بدهیم 👇


1) Module (ماژول)
یک فایل پایتون است با پسوند .py
داخلش می‌تواند تابع، کلاس، یا متغیر باشد.

مثال:

math.py
random.py

2) Package (پکیج)
یک پوشه از چند ماژول که داخلش یک فایل init.py هم وجود دارد.
پکیج کمک می‌کند کدها را دسته‌بندی کنیم.

مثال:

mypackage/
    __init__.py
    module1.py
    module2.py

3) Library (کتابخانه)
یک مجموعه بزرگ‌تر که شامل چند پکیج و ماژول است و یک هدف مشخص را دنبال می‌کند.

مثال‌ها:

● NumPy
● Pandas
● Requests

یعنی:
📌 کتابخانه = چند پکیج
📌 پکیج = چند ماژول
📌 ماژول = یک فایل پایتون


🎯 یک تشبیه ساده و ملموس‌تر 👇🏽

● ماژول = یک کتاب
● پکیج = یک قفسه‌ی کتاب
● کتابخانه = کل ساختمان کتابخانه


یاد بگیریم، تمرین کنیم، حرفه‌ای شویم. ✅️



#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #پکیج #ماژول #پای_ویژن
#Python #LearnPython #Library #Package #Module #PyVision

🌐 @PyVision

🟩 پاسخ:

ترتیب اولویت عملگرهای منطقی در پایتون به شکل زیر است:
not ➝ and ➝ or

پس شرط اول یعنی:

x or y and not x

به این شکل ارزیابی می‌شود:

0 or (1 and True)

چون not x یعنی not 0 و برابر True است.
و 1 and True نتیجه‌اش 1 است (که در پایتون True محسوب می‌شود):

0 or 1 → 1 → True

پس شرط اول برقرار است و خروجی برنامه:

A

🟩 Answer:

Operator precedence in Python is:

not ➝ and ➝ or

So the first condition:

x or y and not x

is evaluated as:

0 or (1 and True)

Because not 0 is True.
And 1 and True results in 1, which is considered True.
So:

0 or 1 → 1 → True

Therefore, the first if condition is True, and the output is:

A

🏁 نتیجه / Result:

A


#️⃣ #پایتون #برنامه‌نویسی #چالش_کدنویسی #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #CodingChallenge #PythonLogic #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

🎨 کتابخانه Matplotlib ابزار اصلی رسم نمودار در پایتون 🐍

اگر بخواهیم داده‌ها را به نمودارهای شفاف، زیبا و قابل تحلیل تبدیل کنیم، کتابخانه‌ی Matplotlib دقیقاً همان ابزاری است که به آن نیاز داریم.

🔹 ماهیت آن چیست؟
کتابخانه Matplotlib یک کتابخانه‌ی قدرتمند برای رسم انواع نمودارها مثل نمودار خطی(Line Plots)، ستونی(Bar Charts)، پراکندگی(Scatter Plots)، هیستوگرام(Histograms) و ده‌ها نوع دیگر است.
انعطاف‌پذیری بالای آن باعث شده تقریباً در همه‌ی پروژه‌های تحلیل داده حضور داشته باشد.

🔹 یک مثال ساده:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)
plt.show()

🔹 کاربردها

● تحلیل داده و آمار 📊
● ساخت داشبورد و گزارش‌های حرفه‌ای 📈
● داده‌کاوی و یادگیری ماشین 🤖


📚 مطالعه بیشتر:

🔘 Matplotlib documentation

#️⃣ #پایتون #کتابخانه_پایتون #رسم_نمودار #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #Library #Matplotlib #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

🟩 خروجی / Output. 👆🏽
📉 نمودار خطی(Line Plots)

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)
plt.show()

🌐 @PyVision