اگر دانشمند داده یا تحلیلگر داده هستی
این 7 افزونه ژوپیتر نوت‌بوک رو حتما داشته باش 👇🏻✨

1. Jupyter Contrib NBExtensions
مجموعه‌ای از افزونه‌های قابل فعال‌سازی برای بهبود تجربه کار با نوت‌بوک‌ها (مثل table of contents، تایمر، codefolding و ...).

2. jupyter-resource-usage
نمایش مصرف منابع (CPU، RAM) توسط هر نوت‌بوک در رابط کاربری.

3. Jupyter Widgets
ساخت رابط‌های تعاملی (مثل اسلایدر، دکمه و...) درون نوت‌بوک با استفاده از ipywidgets.

4. Jupyter Themes
امکان تغییر تم ظاهری نوت‌بوک (رنگ پس‌زمینه، فونت، ظاهر سلول‌ها و...).

5. Nbconvert
تبدیل نوت‌بوک‌ها به فرمت‌های دیگر مثل HTML، PDF، LaTeX یا اسلاید.

6. Voilà
تبدیل نوت‌بوک به یک اپلیکیشن وب تعاملی بدون نمایش کدها.

7. RISE
ارائه نوت‌بوک به‌صورت اسلاید تعاملی درون مرورگر (برای کنفرانس یا آموزش).

#data_science #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

یادگیری AI برای تحلیل داده در سال 2025

اگر میخواین توی حوزه تحلیل داده فعالیت کنید حتما باید این ابزارها رو بشناسید 👇🏻
+ برای مطالعه کلیک کنید +

#article #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

10 کانال یوتوبی برای یادگیری آنالیز بیگ دیتا 🔥

1. Simplilearn
2. Edureka
3. DataCamp
4. Krish Naik
5. Intellipaat
6. Data School
7. TechPrimers
8. Alex, the Analyst
9. Data Science Dojo
10. StatQuest with Josh Starmer

🔗 منبع و اطلاعات بیشتر

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

نقشه راه تحلیل‌داده 🤓

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

3 کانال یوتوب معتبر برای یادگیری تحلیل داده 🎓

📈 Alex The Analyst
📈 Data School
📈 StatQuest with Josh Starmer

اسمشون رو توی یوتوب سرچ کنید و شروع به یادگیری کنید ✨

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

ساخت داشبورد مدرن با tkinter برای پروژه‌های تحلیل‌داده 📊

برای آموزش ساخت اینجا کلیک کنید...

#tkinter #python #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

رگرسیون در پایتون 🤓

چطور رابطه بین داده‌ها را در پایتون متوجه شویم؟! این درسنامه را بخوانید

#python #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

چطور از توابع AI در گوگل شیت استفاده کنیم؟!
✍️ در اینجا بخوانید...

#data_analysis #google_sheet
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مهارت‌ها و ابزارهایی که برای تحلیل‌داده باید یاد بگیرید🔥📉

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

9 کتاب که دانشمندان داده باید بخوانند ✨

#data_science #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

سیو کنید، برای بصری‌سازی داده‌ها به درد میخوره 👌

#data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

10 یک خطی Polars سرعت بخشیدن به جریان‌های کاری داده‌ها

+ برای مطالعه کلیک کنید +

#polars #data_science #data_analysis #data_engineering
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🎨 مقایسه کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده

اگه همیشه برات سواله که کِی از کدوم استفاده کنی، این پست برات دقیقا همینه 👇

📌کتابخانه Matplotlib
• پایه‌ای‌ترین و اصلی‌ترین کتابخونه‌ی مصورسازیه
• قدرت کنترل خیلی بالا روی تمام جزئیات نمودار
• مناسب برای ساخت نمودارهای سفارشی و پیچیده
• پشتیبانی از ترسیم‌های low-level
• گزینه‌ی اجباری برای توسعه‌دهنده‌هایی که می‌خوان «همه چیز» رو خودشون تنظیم کنن
• سازگار با تمام ابزارها (NumPy، Pandas و...)
• خروجی‌های حرفه‌ای برای چاپ، ریپورت یا مقاله

🎨 کتابخانه Seaborn
• ساخته شده روی متپلات‌لیب، اما ساده‌تر و زیباتر
• سبک بصری پیش‌فرض جذاب‌تر و مدرن‌تر
• مناسب برای تحلیل داده و کارهای آماری
• نمودارهای پیچیده‌ی آماری با یک خط کد (distribution, pairplot, heatmap و...)
• ادغام عالی با DataFrameهای Pandas
• برای ساخت داشبورد سریع و دیدن الگوهای داده عالیه
• تنظیمات سبک و رنگ بسیار راحت

🧭 نتیجه‌گیری: کِی از کدوم استفاده کنیم؟
اگه کنترل کامل و سفارشی‌سازی عمیق می‌خوای → Matplotlib
اگه زیبایی، سادگی و نمودارهای آماری سریع مهم‌تره → Seaborn

در عمل:
✔️ معمولا برای گزارش‌گیری و تحلیل سریع از Seaborn شروع کن
✔️ وقتی به جزئیات، سفارشی‌سازی بالا، یا نمودارهای خاص رسیدی، برو سراغ Matplotlib
✔️ بهترین ترکیب اینه: با Seaborn ترسیم کن، با Matplotlib فاین‌تیون کن

#python #data_analysis
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips