آموزش دیتاساینس و ماشین‌لرنینگ
1.92K subscribers
161 photos
9 videos
134 links
🔴 آموزش مباحث حوزه دیتا شامل علم داده، یادگیری ماشین و تحلیل داده (رضا شکرزاد)

🌀 کانال اخبار و منابع هوش مصنوعی:
@DSLanders

🌀 مشاوره و ارتباط مستقیم:
https://t.me/dslanders_admin

یوتیوب:
Youtube.com/@RezaShokrzad

دوره‌ها:
cafetadris.com/datascience
Download Telegram
کوییز شماره ۲۰۱: کدوم ویژگی VS Code امکان مدیریت و اجرای وظایف مختلف پروژه رو از طریق فایل تنظیمات فراهم می‌کنه؟
Anonymous Quiz
21%
Extensions
19%
Source Control
35%
Integrated Terminal
24%
Task Runner
👨‍🎓 محیط توسعه یکپارچه Jupyter Notebook

یکی از محبوب‌ترین IDEها در دنیای برنامه‌نویسی Jupyter Notebook هست که در حوزه داده‌کاوی، یادگیری ماشین، و محاسبات علمی بسیار کاربرد داره.

🔵 محیط و قابلیت‌های Jupyter Notebook

🔵ساختار و طراحی: Jupyter Notebook یک محیط تحت وبه که به کاربران اجازه می‌ده تا با استفاده از مرورگر وب به نوشتن و اجرای کد بپردازن. این محیط از بیش از ۴۰ زبان برنامه‌نویسی از جمله Python، R، Julia، و Scala پشتیبانی می‌کنه. همچنین، کاربران می‌تونن خروجی‌های تعاملی شامل نمودارها، جداول و ویجت‌ها رو به‌صورت مستقیم در همین محیط مشاهده کنن.

🔵پشتیبانی از زبان‌های مختلف: یکی از ویژگی‌های منحصربه‌فرد Jupyter Notebook، پشتیبانی از چند زبان برنامه‌نویسیه که از طریق استفاده از کرنل‌ها فراهم می‌شه. هر کرنل برای یک زبان خاص طراحی شده. برای مثال، کرنل Python به نام IPython شناخته می‌شه.

🔵قابلیت اشتراک‌گذاری و همکاری: علاوه بر روش‌های اصلی به اشتراک گذاری و همکاری، ابزار JupyterHub در این IDE امکان استفاده چند کاربر از یک نوت‌بوک به‌صورت همزمان رو فراهم می‌کنه.

🔵 مزایا و تفاوت‌ها با سایر IDEها

🔵رابط کاربری تعاملی: برخلاف IDEهای سنتی مثل PyCharm یا Visual Studio این IDE دارای یک رابط کاربری تعاملیه که به کاربر اجازه می‌ده تا خروجی‌ها و نتایج را به‌صورت مستقیم مشاهده و تحلیل کنه. این ویژگی به‌ویژه در آزمایشگاه‌های داده‌کاوی و تحلیل داده‌ها بسیار مفیده.

🔵ادغام با ابزارهای داده‌کاوی و یادگیری ماشین: Jupyter Notebook به‌خوبی با ابزارهای مختلف تحلیل داده و یادگیری ماشین ادغام می‌شه.

🔵پشتیبانی از JupyterLab: نسخه پیشرفته‌تر Jupyter Notebook هست که قابلیت‌های بیشتری مثل چند پنجره و تب همزمان، مدیریت بهتر فایل‌ها و افزونه‌های بیشتر رو ارائه می‌ده. این محیط با قابلیت‌های جدیدی مثل تعامل بهتر با Git و بهینه‌سازی عملکرد، به یکی از انتخاب‌های اصلی توسعه‌دهندگان تبدیل شده.

#Python_IDEs

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👨‍🎓 محیط توسعه یکپارچه Spyder

محیط توسعه یکپارچه Spyder (Scientific PYthon Development EnviRonment) برای زبان برنامه‌نویسی Python هست که برای تحلیل‌های علمی، داده‌کاوی، یادگیری ماشین و پژوهش‌های محاسباتی طراحی شده. این IDE به‌صورت متن‌باز و رایگان عرضه می‌شه.

🔵 رابط کاربری Spyder شامل سه بخش اصلیه:

🔵ویرایشگر کد اصلی‌ترین قسمت Spyder برای نوشتن کدهاست.

🔵کنسول Python (IPython Console) به کاربران اجازه می‌ده تا دستورات رو به‌صورت تعاملی وارد کرده و نتایج رو در لحظه مشاهده کنن. این قابلیت برای آزمایش سریع کدها و اجرا قطعه کد مفیده.

🔵یکی از ویژگی‌های برجسته این محیط Variable Explorer هست که در اون می‌شه تمام متغیرهای موجود در فضای کاری رو مشاهده و تغییر داد. این قابلیت برای تحلیل داده‌ها و بررسی نحوه تغییر متغیرها در طول اجرای برنامه کارآمده.

🔵 تفاوت‌های Spyder با دیگر IDE‌ها

🔵متمرکز بر محاسبات علمی: برخلاف IDEهایی مثل PyCharm که بیشتر برای توسعه نرم‌افزارهای بزرگ طراحی شدن، Spyder به‌ویژه برای تحلیل داده‌ها و محاسبات علمی بهینه‌سازی شده. این ویژگی باعث شده که Spyder انتخاب اول پژوهشگران، دانشجویان و متخصصان داده باشه. همچنین ادغام با کتابخانه‌ها و ابزارهای علمی به‌صورت پیش‌فرض در این محیط صورت گرفته و نیازی به نصب افزونه‌های متعدد نداره.

🔵رابط کاربری ساده‌تر: Spyder نسبت به بسیاری از IDEهای دیگه رابط کاربری ساده‌تر و کاربرپسندتری داره. در IDEهایی مثل PyCharm ممکنه به دلیل پیچیدگی و تعداد زیاد قابلیت‌ها برای مبتدیان با چالش‌ همراه باشه.

🔵سبک‌تر بودن و مصرف منابع کمتر: Spyder نسبت به سایر IDEها منابع کمتری از سیستم مصرف می‌کنه که برای کاربرانی که روی سیستم‌هایی با قدرت پردازشی محدود کار می‌کنن یا نیاز به اجرای هم‌زمان چند برنامه دارن کاربردیه.

#Python_IDEs

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
کوییز شماره ۲۰۳: کدوم ویژگی Spyder IDE امکان مشاهده مستندات و اطلاعات مربوط به توابع و کلاس‌ها رو بدون نیاز به خروج از محیط کدنویسی فراهم می‌کنه؟
Anonymous Quiz
7%
Code Analysis
47%
IPython Console
37%
Object Inspector
9%
Help Pane
👨‍🎓 محیط توسعه یکپارچه IDLE و Atom

یک IDE ساده و پیش‌فرض برای زبان برنامه‌نویسی پایتون، IDLE هست که همراه با نصب پایتون به صورت خودکار در دسترس قرار می‌گیره. این ابزار توسط Guido van Rossum، خالق پایتون، توسعه داده شده و اسمش مخفف Integrated Development and Learning Environment هست.

🔵 ویژگی‌های IDLE

🔵سادگی: IDLE یک محیط توسعه بسیار ساده است و برای برنامه‌نویسان مبتدی که تازه با پایتون آشنا شدن، مناسبه.
🔵پوسته تعاملی (Interactive Shell): یک پوسته تعاملی داره که به برنامه‌نویس اجازه می‌ده تا کدهای پایتون رو به صورت زنده اجرا و نتایج رو مشاهده کنه.
🔵پرتابل: نیاز به نصب خاصی نداره و همراه با نصب پایتون در دسترس قرار می‌گیره.

🔵 محدودیت‌های IDLE

🔵قابلیت‌های محدود: نسبت به IDEهای پیشرفته‌تر، قابلیت‌های IDLE بسیار محدوده و برای پروژه‌های بزرگ و پیچیده مناسب نیست.
🔵عدم پشتیبانی از افزونه‌ها: برخلاف بسیاری از IDEها، IDLE قابلیت نصب افزونه‌ها و شخصی‌سازی پیشرفته رو نداره.
🔵عدم پشتیبانی از زبان‌های دیگه: IDLE فقط برای پایتون طراحی شده و از بقیه زبان‌های برنامه‌نویسی پشتیبانی نمی‌کنه.

از Atom می‌شه به عنوان یک ویرایشگر متن باز و قابل توسعه که توسط GitHub توسعه داده شده نام برد. این ویرایشگر به خصوص در بین توسعه‌دهندگان وب و برنامه‌نویسانی که با زبان‌های مختلف کار می‌کنن، محبوبیت زیادی داره.

🔵 ویژگی‌های Atom

🔵افزونه‌های متعدد: Atom دارای یک اکوسیستم گسترده از افزونه‌هاست که می‌تونن به سادگی از طریق یک Package Manager نصب شن. این افزونه‌ها قابلیت‌های ویرایشگر رو به طور قابل توجهی افزایش می‌دن.
🔵پشتیبانی از چند زبان برنامه‌نویسی: Atom از زبان‌های مختلفی مثل جاوااسکریپت، HTML، CSS، پایتون، و بسیاری دیگه پشتیبانی می‌کنه.
🔵ادغام با Git و GitHub: به دلیل توسعه توسط GitHub دارای ادغام عمیق با سیستم‌های کنترل نسخه Git و پلتفرم GitHub هست.

🔵 محدودیت‌های Atom

🔵سنگینی و مصرف منابع: Atom به دلیل استفاده از فریم‌ورک Electron کمی سنگینه و منابع زیادی از سیستم استفاده می‌کنه، به خصوص در سیستم‌های ضعیف‌تر.
🔵سرعت: نسبت به ویرایشگرهای ساده‌تر، Atom ممکنه کمی کندتر عمل کنه، مخصوصا در پروژه‌های بزرگ.
🔵نیاز به تنظیمات اولیه: برای بهره‌برداری کامل از قابلیت‌های Atom، نیاز به نصب و تنظیم افزونه‌های متعدده که برای کاربران مبتدی کمی پیچیده است.

#Python_IDEs

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
پست‌های هفته‌ای که گذشت رو این‌جا پیدا کنین!

🔺 آموزشی

🔵PyCharm IDE
🔵Visual Studio Code IDE
🔵Jupyter Notebook IDE
🔵Spyder IDE
🔵Atom & IDLE IDEs

🔺 کوئیز

🔵کوییز شماره ۲۰۰: ابزار Profiler در PyCharm
🔵کوییز شماره ۲۰۱: امکان مدیریت و اجرای وظایف مختلف پروژه در VS Code
🔵کوییز شماره ۲۰۲: استفاده از Magic Commands در Jupyter Notebook
🔵کوییز شماره ۲۰۳: امکان مشاهده مستندات و سایر اطلاعات در Spyder
🔵کوییز شماره ۲۰۴: پیاده‌سازی IDLE

#Weekend
#Python_IDEs

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🟡 سلسه وبینارهای رایگان علم داده و ماشین لرنینگ تابستان ۱۴۰۳

🔵 سرفصل‌های وبینار پنجم: ورود به دنیای هوش مصنوعی از طریق علم داده
🔵تعریف علم داده
🔵رابطه علم داده و #هوش_مصنوعی در کلیات و جزییات
🔵یادگیری #علم_داده برای چه کسانی مناسبه؟
🔵علم داده و بازارکار هوش مصنوعی
🔵با تحصیل در رشته علم داده، چقدر به هوش مصنوعی نزدیک می‌شیم؟
🔵آیا یادگیری علم داده بهترین راه ورود به هوش مصنوعی برای غیرکامپیوتری‌هاست؟

🗓 شنبه، ۳ شهریور
ساعت ۲۰

🟢برای دریافت جزئیات بیشتر و ثبت‌نام، به لینک زیر سر بزنین:
👉📎 http://ctdrs.ir/cr15841

#Webinars

@DSLanders | دی‌اس‌لندرز
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM