⬅️دوره رایگان GenAI از MIT


This course offers everything you need to know about Gen AI.


🔗https://www.youtube.com/watch?v=IWPo4pV6Jpo&themeRefresh=1

📱 @Python4all_pro

➡️Extract Text from PDF files in Python with few lines of Python!

👩‍💻 Code

📱 @Python4all_pro

👩‍💻 Find Text Differences in Python with difflib

📱 @Python4all_pro

➡️Transcribe Youtube Videos using Python

✔️Code


📱 @Python4all_pro

Free Applied #Machine_Learning Course

- Covers everything from basic supervised learning and optimization to advanced topics like SVMs, neural networks, and unsupervised learning.
- 80 lectures from Cornell's CS 5787 course.

🔗 https://www.youtube.com/playlist?list=PL2UML_KCiC0UlY7iCQDSiGDMovaupqc83


#یادگیری_ماشین
📱 @Python4all_pro

➡️Animated Scatter Plot using #Python


📱 @Python4all_pro

🚩معرفی جایگزین هوشمند نوت بوک Jupyter : 

⬅️ با افزونه جدید ماریمو میشه کد تعاملی پایتون رو مستقیما توی Markdown نوشت و اجرا کرد همچنین مخاطبان میتونین کد رو در مرورگر اجرا و در لحظه ویرایش کنن

https://github.com/marimo-team/quarto-marimo

https://marimo-team.github.io/quarto-marimo/



📱 @Python4all_pro

➡️Python library for Agentic LLM-powered data processing!

DocETL is a tool for creating and executing data processing pipelines, especially suited for complex document processing tasks.

100% Open Source

https://github.com/ucbepic/docetl


#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

➡️Google just released a python library for data extraction!

LangExtract is a python library that extracts structured information from unstructured text documents with precise source grounding and interactive visualization.

100% Open Source

🖥https://github.com/google/langextract


#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

🎯 ۹ نفر آخر 🟰 ۸ میلیون تومان تخفیف ویژه

‼️ توجه کنید که این فقط یک دوره نیست…
یک ارتقاء سیستم‌عامل ذهنی است.

🚫 در دوره جامع علم داده و هوش مصنوعی چه میگذرد⁉️
✅ داده‌ها را همان‌طور می‌خوانید که دیگران کتاب می‌خوانند
✅ الگوریتم‌ها را مثل ساز موسیقی می‌نوازید
✅ و به جای مصرف‌کننده‌ی تکنولوژی، خالق آن می‌شوید

🗺 این مسیر، از تحلیل آماری داده در اکسل و هوش تجاری شروع می‌شود، به یادگیری ماشین و بینایی ماشین با پایتون می‌رسد و در نهایت به پروژه‌ای ختم می‌شود که می‌تواند نام شما را روی نقشه بازار کار بگذارد⛔️

📆 شروع دوره: ۳۰ مرداد ماه
⭐️ ۲۱ سرفصل واقعی، ۱۴ ابزار کاربردی، پروژه‌محوری از روز اول➕ اعطای گواهینامه معتبر و دوزبانه با قابلیت استعلام از دانشگاه تهران

💥 دریافت مشاوره رایگان و ثبت‌نام در واپسین لحظات:
📞 09377516759
📞 09357516755
یا از طریق فرم پیش ثبت‌نام
👌 tehrandata.org/courses/datascience/

⌛️ فقط ۹ جایگاه خالی برای کسانی که می‌خواهند در سال آینده، شغلشان را خودشان انتخاب کنند… نه اینکه انتخاب شوند🔜
📨 Telegram | 📨 whatsapp | 📱 linkedin | 📷 Instagram | 🌐 website | 💬 admin 1 | 💬 admin 2

#تحلیل_داده #داده_محور #کسب_و_کار #دیتاساینس #علم_داده #یادگیری_ماشین

➡️Extract Text from Audio files using Python

In the next couple of days, We will see how to extract text from audio and video files.

Code


#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

✔️کتاب pythoncrashCourse يكی از بهترین کتاب ها برای یادگیری پایتون از سطح مبتدی تا پیشرفته همراه یکسری پروژه هستش ( زبان کتاب انگلیسیه)


👈با هشتگ #pdf بقیه کتابهایی که در کانال ارسال شدن رو میتونید پیدا کنید

#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

👈چت شیت برای مصاحبه پایتون

1. Swap variables without a temporary one

a, b = 5, 10
a, b = b, a

2. One-line if-else (ternary)

result = "Even" if x % 2 == 0 else "Odd"

3. List Comprehension

squares = [x**2 for x in range(10)]
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]

4. Set and Dict Comprehension

unique = {x for x in [1,2,2,3]}        # remove duplicates
squares = {x: x**2 for x in range(5)}  # dict comprehension

5. Most common element in a list

from collections import Counter
most_common = Counter(['a','b','a','c']).most_common(1)[0][0]

6. Merging dictionaries (Python 3.9+)

a = {'x': 1}
b = {'y': 2}
merged = a | b

7. Returning multiple values

def stats(x):
    return max(x), min(x), sum(x)

high, low, total = stats([1, 2, 3])

8. Using zip to iterate over two lists

names = ['a', 'b']
scores = [90, 85]

for n, s in zip(names, scores):
    print(f"{n}: {s}")

9. Flattening nested lists

nested = [[1,2], [3,4]]
flat = [item for sublist in nested for item in sublist]

10. Default values in a dictionary

from collections import defaultdict
d = defaultdict(int)
d['apple'] += 1   # no KeyError

11. Lambda in one line

square = lambda x: x**2
print(square(4))

12. enumerate with index

for i, v in enumerate(['a', 'b', 'c']):
    print(i, v)

13. Sorting by key or value

d = {'a': 3, 'b': 1, 'c': 2}
sorted_by_val = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])

14. Reading file lines into a list

with open('file.txt') as f:
    lines = f.read().splitlines()

15. Type Hints

def add(x: int, y: int) -> int:
    return x + y

🔍برای دسترسی به چیت شیت‌های دیگه ی کانال با #cheat_sheet جستجو کنید

#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro