🤔معرفی کتابخونه‌های محبوب پایتون برای دیتاساینس و ماشین‌لرنینگ

پایتون به دلیل تطبیق پذیری، سهولت استفاده و اکوسیستم غنی از کتابخانه ها که به جنبه های مختلف این حوزه‌ها پاسخ می دهد، به زبان برنامه نویسی محبوب مورد استفاده برای علم داده و یادگیری ماشین تبدیل شده است. در این‌جا تعدادی از محبوب ترین و ضروری ترین کتابخانه های پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین را معرفی می‌کنیم:

کتابخانه NumPy:‌ پایه محاسبات عددی در پایتون است. پشتیبانی از آرایه‌ها و ماتریس‌های چندبعدی بزرگ، همراه با انواع توابع ریاضی برای عملکرد مؤثر بر روی این آرایه‌ها را فراهم می‌کند. یک کتابخانه اساسی برای انجام محاسبات علمی است.

کتابخانه: Pandas: یک کتابخانه قدرتمند دستکاری و تجزیه و تحلیل داده هاست. این کتابخانه ساختارهای داده مانند DataFrames و Series را ارائه می دهد که تمیز کردن، تبدیل و تجزیه و تحلیل داده های جدولی را آسان می کند. Pandas برای پیش پردازش داده ها و تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی بسیار مهم است.

کتابخانه Matplotlib: یک کتابخانه پرکاربرد برای ایجاد تجسم و نمودار در پایتون است. انواع نمودارهای قابل تنظیم را ارائه می دهد تا به شما کمک کند داده های خود را نمایش دهید و یافته های خود را به طور موثر ارائه دهید.

کتابخانه Seaborn: مبتنی بر Matplotlib ساخته شده است و یک رابط سطح بالاتر برای ایجاد تصاویر آماری جذاب ارائه می دهد. این کتابخانه فرآیند ایجاد تجسم های پیچیده را ساده می کند و تم های پیش فرض شیک را ارائه می دهد.

کتابخانه Scikit-learn: یک کتابخانه یادگیری ماشین است که ابزارهایی را برای طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی، کاهش ابعاد و موارد دیگر ارائه می دهد. یک کتابخانه کاربرپسند برای پیاده سازی و آزمایش الگوریتم های یادگیری ماشین است.

فریم ورک TensorFlow: یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز است که توسط گوگل توسعه یافته است. در درجه اول برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی عمیق برای کارهایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و موارد دیگر استفاده می شود.

کتابخانه Keras: یک کتابخانه منبع باز است که یک رابط کاربر پسند برای طراحی سریع و آموزش مدل های یادگیری عمیق ارائه می دهد.

کتابخانه PyTorch: یکی دیگر از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق محبوب مبتنی بر کتابخانه Torch است که برای کاربردهایی مانند بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود و توسط Meta AI توسعه یافته است.

کتابخانه NLTK: کتابخانه ای برای پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل متن است. ابزارها و منابعی را برای توکن‌سازی، stemming، برچسب‌گذاری و موارد دیگر ارائه می‌کند که آن را برای کار با داده‌های متنی ضروری می‌کند.

🔺این پست رو ChatGPT نوشته!

#AI

🐰

📁توی این فایل به ۱۷۰ مینی پروژه پایتون دسترسی دارین که می‌تونه به افزایش مهارت برنامه‌نویسی پایتون‌تون کمک کنه.

#Books

🏎

بازی کنین و برنامه نویسی یاد بگیرین :

• یادگیری CSS :
- http://flukeout.github.io
• یادگیری SQL :
- http://knightlab.com
• مناسب کودکان :
- http://codemonkey.com
• تقویت فلکس باکس :
- http://flexboxfroggy.com
• اکثریت زبان ها :
- http://codingame.com
• یادگیری جاوااسکریپت :
- http://codecombat.com



🧨

🔥بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای کدنویسی

🔸هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی دارد و می‌توانید برای کارهای مختلف از آن کمک بگیرید. یکی از این کاربردها، کدنویسی است. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند در کدنویسی و رفع مشکلات کدها به کمک شما بیایند.

🔺در این پست بهترین ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای کدنویسی را به شما معرفی کرده‌ایم. #کد

📱👾

✔️ 10 هوش مصنوعی برتر برای برنامه‌نویسان

1- GitHub Copilot
2- Code T5
3- OpenAl Codex
4- Cody
5- ChatGPT
6- PolyCoder
7- Tabnine
8- Bard
9- Amazon CodeWhisperer
10- Bing Chat

👾 #کد

سوال پرسیده شده: این رود مپ‌های برنامه‌نویسی رو از کجا می‌تونم پیدا کنم؟

جواب: از اینجا👇
https://roadmap.sh/

⚙️

💢بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای کدنویسی

🔸هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی دارد و می‌توانید برای کارهای مختلف از آن کمک بگیرید. یکی از این کاربردها، کدنویسی است. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند در کدنویسی و رفع مشکلات کدها به کمک شما بیایند.

🔺#کد

🧨

🐱 Free Resources

یه Repository فارسی جامع و عالی برای یادگیری در زمینه علوم کامپیوتر. توی این مخرن تمام منابع آموزشی معرفی شده رایگان هستن تا هیچ محدودیتی برای یادگیری وجود نداشته باشه.

👉🔗 https://github.com/barnamenevisi/free-resources

#GitHub

🪛

🛑یه سایت خفن برای برنامه نویسای
1️⃣ وارد گوگل شو و آدرس زیر رو سرچ کن

📎 https://codelessai.vercel.app

2️⃣ حالا هرچی بهش بگی برات انجام میده

⭕️ضمناً به این توجه داشته باشید که حتما باید داخل سایت ثبت نام کنید در غیراین صورت بهتون خدمات نمیده.!

👽

⚫️ تمرین برنامه‌نویسی با ابزار CoderByte

🟡وبسایت کدربایت یکی از وبسایت‌ها برای تمرین برنامه‌نویسی هست که یک ادیتور آنلاین رو در اختیار شما قرار میده.

🟡به گفته سازنده سایت، CoderByte اولین سرویس چالش‌های آنلاین برنامه‌نویسیه. همچنین این وبسایت میتونه شما رو برای مصاحبه‌های برنامه‌نویسی هم آماده کنه و خیلی راحت مسائل برنامه‌نویسیتون رو اونجا بنویسید...

CoderByte.com



✨

چند نکته که هنگام نامگذاری کد 👇

As a programmer we spend more time on reading code than writting it.

One of the most important aspects of writing maintainable code is the names you use to represent your code and and your abstractions. Code is read much more often than it is written.

The art of naming things in programming is an important aspect of writing clean, maintainable, and understandable code. Here are some principles and tips to consider when naming things in programming:

📌 Clarity and Descriptiveness: Choose names that accurately and clearly describe the purpose, functionality, or intent of the variable, function, class, or other elements you are naming. Avoid vague or overly generic names that may lead to confusion. 🧐

📌 Be Consistent: Maintain consistency in your naming conventions throughout your codebase. Use similar naming patterns for related elements to create a sense of coherence and improve readability. 🔄

📌 Use Intention-Revealing Names: Aim for names that reveal the intention or behavior of the code. Avoid using ambiguous or misleading names that can make the code harder to understand. 💡

📌 Keep it Concise: While clarity is important, try to keep your names concise and avoid unnecessary verbosity. Long, convoluted names can make the code harder to read and understand. 📏

📌 Avoid Abbreviations and Acronyms: Unless they are widely known and accepted in the domain, avoid excessive abbreviations or acronyms that may confuse readers. Favor explicit and meaningful names over cryptic abbreviations. 🚫

📌 Use CamelCase or snake_case: Choose a consistent naming style, either CamelCase (starting with a capital letter for each word) or snake_case (using underscores to separate words). Stick to the convention followed by the programming language or framework you are using. 🐫_case or snake_case

📌 Seek Feedback: When in doubt about a name, seek feedback from colleagues or peers. Getting a fresh perspective can help identify potential improvements or clarify any confusing aspects. 🗣

📌 Avoid Naming Overload: Avoid reusing the same name for multiple purposes within the same context. Each name should have a clear and distinct meaning within its scope. 🚫🔄

Remember, naming is not just about personal preference but also about making your code readable and maintainable for yourself and others who might work with it in the future. Taking the time to choose clear and meaningful names can greatly enhance the understanding and maintainability of your code. 💻🛠