جدیدترین کتابخانه‌های پایتون و به‌روزرسانی‌های مهم
سلام دوستان! می‌خواهیم به معرفی چند کتابخانه‌ی جدید و به‌روزرسانی‌های مهم کتابخانه‌های معروف پایتون بپردازیم. 📚🐍
کتابخانه‌های جدید:
1. PyScript:
این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد که از جاوااسکریپت در پایتون استفاده کنید و اپلیکیشن‌های وب مدرن بسازید. PyScript با یکپارچگی ساده و پشتیبانی از بسته‌های پایتون، ابزاری قدرتمند برای توسعه‌دهندگان وب است.
2. DataWiz:
DataWiz یک کتابخانه‌ی تحلیل داده‌های جدید است که ابزارهای قدرتمندی برای تجسم داده‌ها و تحلیل‌های آماری فراهم می‌کند. این کتابخانه برای دانشمندان داده و تحلیل‌گران بسیار مفید است.
3. MLBoost:
MLBoost کتابخانه‌ای است که فرآیندهای یادگیری ماشین را بهینه می‌کند و ابزارهای مختلفی برای پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب ویژگی‌ها، و مدل‌سازی ارائه می‌دهد.
به‌روزرسانی‌های مهم:
1. NumPy 1.25:
کتابخانه‌ی معروف NumPy که برای محاسبات علمی و آرایه‌های چند‌بعدی استفاده می‌شود، به نسخه‌ی 1.25 به‌روزرسانی شده است. این نسخه شامل بهبودهای کارایی و رفع اشکالات مختلف است.
2. Pandas 2.1:
کتابخانه‌ی Pandas که برای تحلیل داده‌ها و ساختارهای داده‌ای استفاده می‌شود، نسخه‌ی 2.1 خود را منتشر کرده است. این نسخه شامل ویژگی‌های جدیدی مانند بهبود پشتیبانی از داده‌های زمان‌بندی شده و بهینه‌سازی‌های کارایی است.
3. Scikit-Learn 0.25:
کتابخانه‌ی Scikit-Learn که برای یادگیری ماشین و مدل‌سازی آماری استفاده می‌شود، به نسخه‌ی 0.25 به‌روزرسانی شده است. این نسخه شامل الگوریتم‌های جدید، بهبودهای کارایی و مستندسازی بهتر است.
[کانال ما]
(اموزش پایتون)
#Python #Programming #Libraries #DataScience #MachineLearning #Updates #PythonLibraries
سلام دوستان! می‌خواهیم به معرفی چند کتابخانه‌ی جدید و به‌روزرسانی‌های مهم کتابخانه‌های معروف پایتون بپردازیم. 📚🐍
کتابخانه‌های جدید:
1. PyScript:
این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد که از جاوااسکریپت در پایتون استفاده کنید و اپلیکیشن‌های وب مدرن بسازید. PyScript با یکپارچگی ساده و پشتیبانی از بسته‌های پایتون، ابزاری قدرتمند برای توسعه‌دهندگان وب است.
2. DataWiz:
DataWiz یک کتابخانه‌ی تحلیل داده‌های جدید است که ابزارهای قدرتمندی برای تجسم داده‌ها و تحلیل‌های آماری فراهم می‌کند. این کتابخانه برای دانشمندان داده و تحلیل‌گران بسیار مفید است.
3. MLBoost:
MLBoost کتابخانه‌ای است که فرآیندهای یادگیری ماشین را بهینه می‌کند و ابزارهای مختلفی برای پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب ویژگی‌ها، و مدل‌سازی ارائه می‌دهد.
به‌روزرسانی‌های مهم:
1. NumPy 1.25:
کتابخانه‌ی معروف NumPy که برای محاسبات علمی و آرایه‌های چند‌بعدی استفاده می‌شود، به نسخه‌ی 1.25 به‌روزرسانی شده است. این نسخه شامل بهبودهای کارایی و رفع اشکالات مختلف است.
2. Pandas 2.1:
کتابخانه‌ی Pandas که برای تحلیل داده‌ها و ساختارهای داده‌ای استفاده می‌شود، نسخه‌ی 2.1 خود را منتشر کرده است. این نسخه شامل ویژگی‌های جدیدی مانند بهبود پشتیبانی از داده‌های زمان‌بندی شده و بهینه‌سازی‌های کارایی است.
3. Scikit-Learn 0.25:
کتابخانه‌ی Scikit-Learn که برای یادگیری ماشین و مدل‌سازی آماری استفاده می‌شود، به نسخه‌ی 0.25 به‌روزرسانی شده است. این نسخه شامل الگوریتم‌های جدید، بهبودهای کارایی و مستندسازی بهتر است.
[کانال ما]
(اموزش پایتون)
#Python #Programming #Libraries #DataScience #MachineLearning #Updates #PythonLibraries
👍3🔥1
📚 مقدمه دوره آموزش پایتون از 0 تا 100
سلام دوستان عزیز! 👋
به دوره جامع آموزش پایتون از 0 تا 100 خوش آمدید! 🎉
در این دوره قصد داریم با هم پایتون را از پایه تا پیشرفته یاد بگیریم و به یک برنامه‌نویس حرفه‌ای تبدیل شویم. این دوره برای کسانی که هیچ تجربه‌ای در برنامه‌نویسی ندارند تا افرادی که به دنبال تقویت مهارت‌های خود هستند، مناسب است.
🔍 اهداف دوره:
- آشنایی با پایتون: شروع از مفاهیم پایه و نصب پایتون.
- مبانی برنامه‌نویسی: متغیرها، انواع داده‌ها، عملیات ریاضی و منطقی.
- ساختارهای داده: لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها.
- حلقه‌ها و توابع: استفاده از حلقه‌ها و تعریف توابع.
- مدیریت فایل‌ها و استثناء‌ها: خواندن و نوشتن فایل‌ها، مدیریت خطاها.
- برنامه‌نویسی شیءگرا: مفاهیم پایه، وراثت و پلی‌مورفیسم.
- ماژول‌ها و کتابخانه‌ها: معرفی ماژول‌ها و کتابخانه‌های استاندارد.
- پروژه‌های عملی: پروژه‌های کاربردی برای تثبیت مطالب.
- مفاهیم پیشرفته: Decorators، Generators و مدیریت حافظه.
- توسعه وب: آشنایی با Flask و Django.
- کار با داده‌ها: معرفی Pandas و NumPy.
📅 برنامه دوره:
1. مبانی پایتون: نصب، متغیرها، انواع داده‌ها، عملیات ریاضی و منطقی.
2. ساختارهای داده: لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها.
3. حلقه‌ها و توابع: استفاده از حلقه‌ها و تعریف توابع.
4. مدیریت فایل‌ها و استثناء‌ها: خواندن و نوشتن فایل‌ها، مدیریت خطاها.
5. برنامه‌نویسی شیءگرا: مفاهیم پایه، وراثت و پلی‌مورفیسم.
6. ماژول‌ها و کتابخانه‌ها: معرفی ماژول‌ها و کتابخانه‌های استاندارد.
7. پروژه‌های عملی: پروژه‌های کاربردی برای تثبیت مطالب.
8. مفاهیم پیشرفته: Decorators، Generators و مدیریت حافظه.
9. توسعه وب: آشنایی با Flask و Django.
10. کار با داده‌ها: معرفی Pandas و NumPy.
🎯 چه چیزهایی یاد خواهید گرفت؟
- نوشتن کد پایتون: از اولین قدم‌ها تا پروژه‌های پیچیده.
- حل مسائل: استفاده از پایتون برای حل مسائل روزمره.
- توسعه وب: ساخت و توسعه وب‌سایت‌ها با استفاده از Flask و Django.
- تحلیل داده: کار با داده‌ها و انجام تحلیل‌های پیچیده با Pandas و NumPy.
🛠️ ابزارهایی که استفاده خواهیم کرد:
- پایتون: نسخه‌های جدید پایتون.
- ویرایشگرهای متنی: Visual Studio Code، PyCharm.
- کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها: Flask، Django، Pandas، NumPy.
آماده‌اید شروع کنیم؟ بیایید با هم دنیای جذاب برنامه‌نویسی پایتون را کشف کنیم! 🚀
(اموزش های بیشتر کانال ما)
#پایتون #آموزش_پایتون #برنامه_نویسی #دوره_آموزشی #Python #Programming #PythonCourse
سلام دوستان عزیز! 👋
به دوره جامع آموزش پایتون از 0 تا 100 خوش آمدید! 🎉
در این دوره قصد داریم با هم پایتون را از پایه تا پیشرفته یاد بگیریم و به یک برنامه‌نویس حرفه‌ای تبدیل شویم. این دوره برای کسانی که هیچ تجربه‌ای در برنامه‌نویسی ندارند تا افرادی که به دنبال تقویت مهارت‌های خود هستند، مناسب است.
🔍 اهداف دوره:
- آشنایی با پایتون: شروع از مفاهیم پایه و نصب پایتون.
- مبانی برنامه‌نویسی: متغیرها، انواع داده‌ها، عملیات ریاضی و منطقی.
- ساختارهای داده: لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها.
- حلقه‌ها و توابع: استفاده از حلقه‌ها و تعریف توابع.
- مدیریت فایل‌ها و استثناء‌ها: خواندن و نوشتن فایل‌ها، مدیریت خطاها.
- برنامه‌نویسی شیءگرا: مفاهیم پایه، وراثت و پلی‌مورفیسم.
- ماژول‌ها و کتابخانه‌ها: معرفی ماژول‌ها و کتابخانه‌های استاندارد.
- پروژه‌های عملی: پروژه‌های کاربردی برای تثبیت مطالب.
- مفاهیم پیشرفته: Decorators، Generators و مدیریت حافظه.
- توسعه وب: آشنایی با Flask و Django.
- کار با داده‌ها: معرفی Pandas و NumPy.
📅 برنامه دوره:
1. مبانی پایتون: نصب، متغیرها، انواع داده‌ها، عملیات ریاضی و منطقی.
2. ساختارهای داده: لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها.
3. حلقه‌ها و توابع: استفاده از حلقه‌ها و تعریف توابع.
4. مدیریت فایل‌ها و استثناء‌ها: خواندن و نوشتن فایل‌ها، مدیریت خطاها.
5. برنامه‌نویسی شیءگرا: مفاهیم پایه، وراثت و پلی‌مورفیسم.
6. ماژول‌ها و کتابخانه‌ها: معرفی ماژول‌ها و کتابخانه‌های استاندارد.
7. پروژه‌های عملی: پروژه‌های کاربردی برای تثبیت مطالب.
8. مفاهیم پیشرفته: Decorators، Generators و مدیریت حافظه.
9. توسعه وب: آشنایی با Flask و Django.
10. کار با داده‌ها: معرفی Pandas و NumPy.
🎯 چه چیزهایی یاد خواهید گرفت؟
- نوشتن کد پایتون: از اولین قدم‌ها تا پروژه‌های پیچیده.
- حل مسائل: استفاده از پایتون برای حل مسائل روزمره.
- توسعه وب: ساخت و توسعه وب‌سایت‌ها با استفاده از Flask و Django.
- تحلیل داده: کار با داده‌ها و انجام تحلیل‌های پیچیده با Pandas و NumPy.
🛠️ ابزارهایی که استفاده خواهیم کرد:
- پایتون: نسخه‌های جدید پایتون.
- ویرایشگرهای متنی: Visual Studio Code، PyCharm.
- کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها: Flask، Django، Pandas، NumPy.
آماده‌اید شروع کنیم؟ بیایید با هم دنیای جذاب برنامه‌نویسی پایتون را کشف کنیم! 🚀
(اموزش های بیشتر کانال ما)
#پایتون #آموزش_پایتون #برنامه_نویسی #دوره_آموزشی #Python #Programming #PythonCourse
👍5