چالش پایتون
5.12K subscribers
322 photos
38 videos
26 files
250 links
Website : OnlineCourses.ir

Email : help.onlinecourses@gmail.com

Instagram : instagram.com/pythonchallenge

تعرفه تبلیغات : @pythonchallengeAds

Admin : @onlinecoursesadmin
Download Telegram
✍🏻 زمان آن رسیده است تا به کودکان برنامه نویسی یاد دهیم، اما چرا؟

اغلب ما کدنویسی را مهارتی در نظر می گیریم که بزرگسالان در دانشگاه یا بر اساس علاقه دنبال آن می روند اما مهم ترین گروهی که باید برنامه نویسی را یاد بگیرند، کودکان هستند.

بهترین زمان برای یادگیری برنامه نویسی در سنین پایین است. کودکان امروزی تا حد زیادی با نحوه استفاده از ابزارهای فناوری آشنایی دارند که بسیاری از آنها بی ارتباط با برنامه نویسی نیستند.

حتی اگر کودک به عنوان شغل آینده به برنامه نویسی علاقه نداشته باشد، برخورداری از دانش کدنویسی مانند تسلط بر زبان دوم در حوزه دیجیتال به او کمک بسیاری خواهد کرد. این مساله برای کارفرما به معنی برخوردار بودن فرد از تفکر منطقی بوده و در شرایط برابر او را یک سر و گردن بالاتر از دیگران قرار خواهد داد.

همه افراد به روشی برای بروز خلاقیت خود نیاز دارند. پس از یک روز کار طولانی یا در مورد کودکان پس از بازگشت از مدرسه پرداختن به سرگرمی مورد علاقه حس خوبی به فرد می دهد.

حتی کودکانی که از هنرهای دیگر نظیر نویسندگی، موسیقی یا نقاشی لذت نمی برند، ممکن است در کدنویسی فرصت خودنمایی پیدا کنند. آنها پس از کسب مهارت در برنامه نویسی توانایی خودکار سازی وظایف کامپیوتری، توسعه بازی، طراحی سایت و غیره را به دست می آورند. توانایی خلق ابزارهای جدید برای کودکانی که هنوز در چارچوب های فکری محصور نشده اند همچون بال هایی است که قدرت پرواز را به آنها می دهد.

علاوه بر این همه چیز در کدنویسی واضح و آشکار است. فراموشی یک نقطه ویرگول یا غلط تایپی ساده می تواند برنامه ای منسجم را با خطا مواجه سازد. این مساله نظم و ترتیب را به برنامه نویسان جوان آموزش می دهد.

کودک پس از یافتن خطا باید از تکرار آن خودداری کند و این مساله خود یک نکته آموزشی دیگر است. در پروژه های با مقیاس بزرگ استفاده بهینه از زمان و منابع اهمیت بالایی دارد و لازمه آن کاهش پیچیدگی کدها و سربار اضافی است که در بخش های مهم از زندگی روزمره نیز نمود پیدا می کند.


🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge

✍🏻 کاربرد یادگیری ماشین در کسب و کارهای مختلف


🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge
Forwarded from Python Summer

💯 آموزش رایگان مقدماتی پایتون در تابستان 98

❇️ لینک ورود به دوره :

@summer_py

شروع دوره : تابستان 98 (اطلاع رسانی نمایید)

👨🏻‍💻 مدرس دوره : مصطفی علیپور فارغ التحصیل کارشناسی ارشد هوش مصنوعی از دانشگاه صنعتی امیرکبیر

🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @summer_py
✍🏻 مهندس یادگیری ماشینی، پررونق‌ترین شغل در جهان

شبکه اجتماعی لینکدین اطلاعاتی را در مورد مشاغلی که طی چند سال اخیر بیش‌ترین رشد را تجربه کرده‌اند منتشر کرد و بر اساس آن مشخص شد مهارت‌های مرتبط با حوزه فناوری و داده از جمله بخش‌هایی بودند که میزان اشتغال‌زایی در آن‌ها سریع‌ترین رشد را داشته است و به خصوص آن دسته از افرادی که در عرصه مرتبط با داده‌ها فعالیت می‌کنند بیش‌تر از بقیه این رشد را پیش روی خود دیده‌اند.

در رتبه نخست لیست مشاغل با بیش‌ترین رشد، مهندسان حوزه یادگیری ماشینی قرار دارند که گفته می‌شود این عنوان شغلی بین سال‌های ۲۰۱۲ تا ۲۰۱۷ میلادی رشد ۱۰ برابری را تجربه کرده است. پس از آن متخصصان حوزه داده پررونق ترین بازار کاری را پیش روی خود دیدند که در این بازه‌ی زمانی این حوزه رشد ۷ برابری داشت. همچنین گفته شد کارشناسان توسعه‌دهنده‌ی کلان داده و مهندسان پشتیبانی هم رشد ۶ برابری داشتند.

🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge
اگر شما از آن دسته کاربران تلگرام هستید که دوست دارید تمام کارهایتان را با استفاده از خود تلگرام انجام دهید، شاید برایتان جالب باشد که حتی ایمیل هایتان را نیز از طریق تلگرام دریافت کنید. ربات جیمیل بات ، رباتی است که با وصل شدن به جیمیل، توانایی دریافت تمام ایمیل هایتان و نشان دادن آن ها به شما را دارد. با احراز هویت در این ربات و انجام مراحل ثبت آدرس جیمیل به سادگی می توانید از این امکان سودمند بهره مند شوید.

با توجه به ارتباط ایمیلی چالش پایتون با مخاطبین خود توصیه میکنیم از طریق ربات زیر به جیمیل خود متصل شوید:

@GmailBot


🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM

📽 تیزر معرفی آموزش دسته‌بندی ایمیل‌های اسپم
با روش یادگیری Naive Bayes

💵 میزان تخفیف : 50 درصد

📆 آخرین مهلت استفاده : جمعه 3 خرداد

💐 کد تخفیف (با حروف کوچک وارد شود) : bayes

مشاهده سرفصل و تهیه آموزش :

http://yon.ir/bayes

🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge
✍🏻 مخاطبین گرامی که دوره یادگیری ماشین با پایتون رو تهیه کردند؛ لطفا نظراتشون در مورد این دوره و مدرس دوره (مهندس امینی) از طریق لینک زیر برای ما ارسال کنید و همچنین پیشنهادتتون رو برای دوره آتی میتوانید برای ما بفرستید.

ارسال نظر [کلیک کنید]

🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge
✍🏻 در یادگیری ماشین، از کتابخانه‌هایی مانند «سایکیت‌لِرن» و «کرس» استفاده می‌شود. این کتابخانه‌ها مبتنی بر «نام‌پای» هستند و در واقع، از کتابخانه نام‌پای در پس خود استفاده می‌کنند. NumPy کتابخانه‌ای است که با بردارها و ماتریس‌های اعداد به صورت بسیار کارآمدی کار می‌کند. نام‌پای، پیاده‌سازی خود از مولد اعداد تصادفی و توابع پوششی را دارد.

1️⃣. سایکیت لِرن (scikit-learn)

(آمار گیت هاب) (مشارکت‌کنندگان: 11۷۵ نفر، کامیت‌ها: 233۰1، ستاره‌ها: 3۰۸۶۷)

سایکیت لِرن یک کتابخانه پایتون «نرم‌افزار آزاد» (free software) برای یادگیری ماشین است که بر مبنای SciPy ،NumPy و matplotlib ساخته شده است. این ماژول ابزارهای ساده و موثری برای «داده‌کاوی» (Data Mining) و «تحلیل داده» فراهم می‌کند. SKLearn برای همه در دسترس و قابل استفاده مجدد در زمینه‌های گوناگون است.

2️⃣. کِرَس (Keras)

(آمار گیت هاب)(مشارکت‌کنندگان: ۷2۶ نفر، کامیت‌ها: 4۸1۸، ستاره‌ها: 34۰۶۶)

کِرَس یک «رابط برنامه‌نویسی کاربردی» (Application Programming Interface | API) نوشته شده در پایتون است که می‌تواند روی تنسورفلو، ثینو و یا CNTK اجرا شود. این کتابخانه با تمرکز بر قابلیت آزمایش سریع توسعه داده شده است. رسیدن از ایده به نتیجه با حداقل تاخیر ممکن کلید انجام پژوهش‌های خوب است و این نکته در ساخت این کتابخانه همواره لحاظ شده.

منبع : مجله فرادرس

🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge

بدون شرح... 😐

🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge
📸 هر سوژه جالبی در مورد زبان برنامه نویسی پایتون مشاهده کردید با موبایلتون عکس بگیرید به آی دی زیر ارسال کنید تا در اینستاگرام چالش پایتون قرار گیرد.

@aiuni_admin

🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ابتکار جالب در صفحه ورود🙈

🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge
📚 مقدمه ای بر متن کاوی

سازمان دهی دانش و متن کاوی، در بازیابی دقیق اطلاعات کاربرد بسیاری دارند. از این رو، متن کاوی می تواند کارکردهای بسیاری در بهبود سازمان دهی دانش داشته باشد. اگرچه متن کاوی، به ویژه در بخش یادگیری ماشینی و به دست آوردن اسناد و نمونه های آموزشی، نیازمند نظام های اصطلاح نامه، طبقه بندی، فهرست نویسی و نمایه سازی است، سازمان دهی برای تسریع کار خود، نیازمند فنون متن کاوی و نتیجه کارهای آن خواهد بود تا هم سرعت کار خویش را افزایش دهد و هم هزینه هایش را بکاهد.


▪️مقدمه ای به اهمیت متن و متن کاوی

▪️ساختار اولیه متن

▪️پیدا کردن کلمات با ویژگی های خاص

▪️پیدا کردن کلماتی که یکبار در جمله تکرار شدند یا حذف کلمات تکراری در جملات

▪️معرفی توابع پایتون برای کلمات

▪️معرفی توابع پایتون برای رشته ها

▪️مثالهای گوناگون

▪️کار با فایلهای متنی بزرگ

▪️خلاصه درس دوم و دریافت کد برنامه

▪️عبارت منظم و پیدا کردن عبارت های خاص

▪️پیدا کردن الگوهای با عبارتهای منظم (جدید)

▪️انطباق کارکترها (جدید)


📗 آموزش ها ادامه دارد....


🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge
📢اطلاعیه دوره حضوری

دبیران انجمن های دانشگاهی و دانشجویانی که ارتباط نزدیکی با دانشگاه محل تحصیل دارند در صورت تمایل برای برگزاری دوره های آموزشی پایتون در دانشگاه خود میتوانند از طریق آی دی @aiuni_admin پیام ارسال کنند. تا درخواستشون مورد بررسی قرار بگیرد.

در صورت توافق هزینه برگزاری دوره در دانشگاه مدنظر برای دانشجویان همان دانشگاه بصورت رایگان می باشد.


🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge

✍🏻 برترین کتابخانه های پایتون در علوم داده

شما تمایل دارید کدام کتابخانه پایتون را یاد بگیرید؟ پاسخ در نظرسنجی

🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge
تمایل دارید ویدئوی آموزشی کدام کتابخانه پایتون را در برنامه آتی چالش پایتون قرار دهیم؟
anonymous poll

Tensorflow – 63
👍👍👍👍👍👍👍 31%

Keras – 46
👍👍👍👍👍 23%

Numpy – 28
👍👍👍 14%

Pandas – 21
👍👍 10%

Scikit-learn – 16
👍👍 8%

NLTK – 9
👍 4%

Matplotlib – 9
👍 4%

Scipy – 5
👍 2%

Statsmodels – 3
▫️ 1%

Seaborn – 3
▫️ 1%

👥 203 people voted so far.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM

✍🏻 روند رشد و محبوبیت زبان پایتون و کسب رتبه برتر در طی 10 سال

🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge
📗 برنامه های آتی چالش پایتون در تابستان 98 :

1️⃣ دوره هوش مصنوعی

2️⃣ دوره کاربردی پردازش تصویر

3️⃣ دوره یادگیری عمیق

▪️ کتابخانه های که در نظرسنجی اخیر مورد توجه مخاطبین گرامی بود در این دوره ها آموزش داده خواهند شد.

📍به زودی پیش ثبت نام شروع خواهد شد.


🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge
چرا باید دوره تکمیلی پایتون را تهیه کنیم؟

دوره تکمیلی پایتون در واقع پیش نیازی برای دوره پیشرفته پایتون در شاخه های هوش مصنوعی می باشد،در دوره های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، پردازش تصویر، یادگیری عمیق و ... با پایتون با یکسری از ماژول ها یا پکیج های پایتون کار خواهیم کرد که جزئیات کامل این ماژول ها در دوره تکمیلی با مثال های گوناگونی که زده می شود بیان خواهد شد. بعد اینکه که کاملا با این ماژول ها آشنا شدید به راحتی میتوانید در دوره پیشرفته پایتون شرکت کنید و خودتون رو برای بازار کار آماده کنید.


🔹 در دوره تکمیلی پایتون چهار تا از برترین کتابخانه‌های پایتون [منبع : کلیک کنید] در حوزه علم داده آموزش داده می‌شود. که شامل کتابخانه های زیر می باشد:

▪️Numpy
▪️MatplotLib
▪️Scipy
▪️Pandas


📊 طبق آخرین آماری که استخراج شد تا اکنون بیش از 350 دانشجو دوره تکمیلی پایتون را تهیه کردند.

☑️ کد تخفیف : khordad

💵 میزان تخفیف : 50 درصد
💵 هزینه آموزش : 20000 تومان

💎 لینک دوره :

🌐 yon.ir/7r923

📆 آخرین مهلت استفاده : سه شنبه 28 خرداد

🗂 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge
Forwarded from چالش پایتون
❇️ پیش ثبت نام دوره هوش مصنوعی با پایتون

با توجه به علاقه مخاطبین و نتیجه نظرسنجی که در گذشته در کانال قرار دادیم به زودی ضبط دوره هوش مصنوعی با پایتون توسط مهندس امینی شروع خواهد شد.
این دوره یک دوره پایه ای برای همه سطوح می باشد تا دانشجویان مختلف بتوانند از این دوره استفاده کنند.

🔴 هم اکنون میتوانید از طریق فرم زیر با پیش ثبت نام در این دوره، با آغاز دوره از زمان برگزاری مطلع گردید و هم کد تخفیفی به محض شروع دوره برایتان ارسال خواهد شد.

پیش ثبت نام دوره هوش مصنوعی

🔹 مرکز آموزش پایتون

🆔 : @pythonchallenge