🏆 آزمون برنامه‌نویسی جاوا (جاواکاپ) 🏆

🔸بیش از ۱۲ میلیون تومن جایزه نقدی 😍 💰
🔸بهترین فرصت های شغلی برای استخدام شدن
🔸 گواهی‌نامه معتبر جاوا 📋

💥ظرفیت محدود💥
تا دیر نشده ثبت‌نام کنید:
javacup.ir/contest

کد تخفیف 20 درصد تقدیم به شما
💝javacup_gift💝

شرکت‌های بزرگِ حامی این مسابقه، همگی به دنبال جذب نیرو از بین شرکت‌کننده‌ها هستن. شرکت‌هایی مثل اسنپ، اعوان‌، ناجی، متن اول، یکتانت و ...

رقابت کن، خودت رو بسنج، جایزه بگیر و استخدام شو
فیلم‌های رایگان آموزش جاوا هم بهت کمک می‌کنه تا آماده‌تر تو این رقابت شرکت کنی.
javacup.ir/javacup-training-videos

روز آزمون می‌بینیمتون😊

@JavaCupIR

#داستان‌های‌یک‌برنامه‌نویس

این قسمت : همه چیز از اینجا شروع شد که خواستم برنامه‌نویس خوبی باشم ...

🆔 @Max_Academy

📘کتاب آموزش پایتون در 24 ساعت
Learning Python IN 24 Hours

🔹آموزش تصویری و روان کدنویسی پایتون
به زبان انگلیسی

➖➖➖➖
هشتگ ها را در کانال دنبال کنید👇
#پایتون #کتاب
🆔 @Max_Academy

📘Learning Python IN 24 Hours

➖➖➖➖
هشتگ ها را در کانال دنبال کنید👇
#پایتون #کتاب
🆔 @Max_Academy

📍معرفی ۱۰ کتابخانه پایتون برای علاقمندان به "علم داده"

علم داده ها در چند سال گذشته بسیار محبوب شده است و بیشتر کمپانی ها نیز هم اکنون از این علم و ابزار آن برای پیشبرد اهدافشان استفاده می کنند. پایتون به همراه زبان R، یکی از مهم ترین ابزارهایی هستند که به درد دانشمندان داده می خورند. این زبان برنامه نویسی همچنین یکی از ساده ترین و بهترین زبان های نزدیک به زبان انسان می باشد که میتوانید برای اهداف ذکر شده آن را در چند روز فرا بگیرید.
به خاطر اهمیت بالای این زبان و کارایی ان برآن شدیم تا کمی شما را با کتابخانه های کارامد آن آشنا کنیم.  این زبان برنامه نویسی دارای کتابخانه های خاصی می باشد که بسیار برای دیتاساینس کارهای جهانی محبوب هستند. در زیر برخی از ان ها را که بیشتر مورد استفاده قرار می گیرند معرفی کرده ایم:

NumPy

🔹 یک ماژول توسعه یافته و متن باز می باشد که برای پایتون موجود است. این ماژول به شما عملکرد های از پیش تعیین شده ای از روال ها و روتین های عددی ارائه می کند. کار کردن با آن بسیار ساده است و میتواند به خوبی از پس ارایه های چند بعدی بسیار بزرگ و ماتریکس ها بر بیاید. یکی دیگر از مزیت های نامپی این است که شما میتوانید عملیات های ریاضی استاندارد مورد نظر خودتان را بر روی همه داده هایتان بدون نیاز به ایجاد حلفه اعمال کنید. با این ماژول همچنین می توانید از اطلاعاتتان برای استفاده در کتابخانه های سطح پایین تری مثل (کتابخانه هایی که به زبان سی یا سی پلاس پلاس نوشته شده اند ) خروجی بگیرید.
نامپی به شما کمک می کند که به خوبی با محاسبات ارایه گرا و مفهوم ارائه ها اشنا شده و با آن ها کار کنید.

لینک دسترسی

Scipy

🔹 یک ماژول پایتون می باشد که امکان دستکاری در ارایه های n بعدی را به آسانی و با سرعت فراهم می سازد. همچنین روتین ها و روال های عددی نیز همچون روتین هایی برای انتگرال گیری عددی و بهینه سازی در این ماژول بصورت یک امکان موثر و بسیار کاربرپسند اضافه شده اند. SciPy ماژول هایی برای بهینه سازی، جبر خطی، ادغام و دیگر وظایف مشترک در علم داده ها را به عهده دارد.

لینک دسترسی
Matplotlib

🔹 ماژولی برای تصویر سازی و ویژوالیزیشن می باشد. Matplotlib این امکان را به شما می دهد که به سرعت یافته های خود را به صورت گراف و نمودار در آورده و فیگورهای حرفه ای بسازید. با استفاده از این ماژول می توانید از هر جنبه ای که بخواهید اشکال خود را بسازید و سفارشی سازی کنید.

لینک دسترسی
Scikit-Learn

🔹 یک ماژول پایتون برای یادگیری ماشینی می باشد که بر روی SciPy سوار می شود. این ماژول مجموعه ای از الگوریتم های معروف یادگیری ماشینی می باشد که که از طریق یک رابط کاربری سازگار به کاربران ارائه شده است. در اینجا میتوانید نیم نگاهی به سری الگوریتم های موجود در این ماژول بپردازید.

Pandas

🔹 ماژولی برای پایتون می باشد که دارای ساختارهای اطلاعاتی سطح بالا و ابزارهای طراحی برای عملیات های ساده و سریع انالیزی می باشد. این ماژول بر روی NumPy سوار می بشود و استفاده از NumPy را آسان تر می سازد.

لینک دسترسی

Theano

🔹 این کتابخانه، همچون Numpy  بسیار برای محاسبات عددی مناسب می باشد. بعضی کتابخانه ها همچون کتابخانه Pylearn2 از Theano به عنوان کامپوننت مرکزی برای عملیات های محاسباتی استفاده می کنند. Theano به شما اجازه می دهد تا عبارات ریاضی را ارزیابی، بهینه سازی و تعریف کنید تا بتوانید بر روی ارایه های چند بعدی آنها را اعمال کنید.

NLTK

🔹 پلتفورمی پیشرو در زمینه ساخت برنامه های پایتون برای کار با داده های به زبان انسان می باشد. این کتابخانه رابطی با استفاده آسان از بیش از ۵۰ پیکره و منابع واژگانی همچون WordNet، به همراه مجموعه ای از کتابخانه های پردازش متن برای طبقه بندی، توکنیزیشن، ریشه یابی، برچسب زدن، تجزیه کردن و استدلال معنایی و wrappers  برای کتابخانه های NLP صنعتی ارائه می کند. NLTK به عنوان موفق ترین پلت فورم پروتوتایپ سازی و ساخت سیستم های تحقیقاتی شناخته می شود.

Statsmodels

🔹 ماژول و مدلی برای پایتون می باشد که به کاربران خود اجازه میدهد در اطلاعات خود به اکتشاف بپردازند، مدل های آماری را ارزیابی کنند و تست های آماری بگیرند.

PyBrain

🔹 مخفف یادگیری تقویتی، هوش مصنوعی و شبکه عصبی مبتنی بر پایتون می باشد (Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network). این کتابخانه، کتابخانه ای متن باز می باشد که مخصوصا برای شبکه های عصبی و آموزش بدون نظارت مورد استفاده قرار می گیرد.

Gensim

🔹 یک کتابخانه برای مدل سازی موضوعی می باشد و بر روی Numpy و Scipy سوار می شود

لینک دسترسی

➖➖➖➖
📍هشتگ ها را در کانال دنبال کنید👇
#ابزار #پایتون #کتابخانه‌پایتون #علم_داده
🆔 @Max_Academy

📍آموزش کامل کتابخانه Numpy پایتون
Complete Python NumPy Tutorial (Creating Arrays, Indexing, Math, Statistics, Reshaping)


🔹کتابخانه NumPy یک کتابخانه برای زبان برنامه نویسی پایتون (Python) است. با استفاده از کتابخانه NumPy قابلیت بهره گیری از آرایه‌ها و ماتریس‌ها فراهم خواهد شد. هم‌چنین می‌توان از توابع محاسباتی و ریاضیاتی سطح بالا بر روی این آرایه‌ها و ماتریس ها در پروژه مبتنی بر پایتون استفاده کرد . از این کتابخانه در حوزه علم داده و یادگیری ماشین استفاده می شود

⚠️این ویدیو آموزشی به زبان انگلیسی است

➖➖➖➖
📍هشتگ ها را در کانال دنبال کنید👇
#پایتون #کتابخانه‌پایتون #علم_داده #یادگیری_ماشین
🆔 @Max_Academy

‍ 📍ارتباط هوش مصنوعی و علم داده و یادگیری ماشین

🔹در میان این سه حوزه (هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و داده کاوی) تا حدودی همپوشانی وجود دارد؛ اما با این حال دارای تفاوت‌هایی با یکدیگر نیز می‌باشند. در این بخش قصد داریم روابط این سه حوزه را با یکدیگر بررسی نماییم و همچنین یاد بگیریم که اگر از آن‌ها به درستی در کنار یکدیگر استفاده کنیم، می‌توانیم نتایج بسیار قابل قبول و جذابی را استخراج کنیم.

⚛هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)

در واقع هوش مصنوعی به مطالعه‌ی چگونگی تولید یک عامل هوشمند مربوط می‌شود. به عبارت دیگر، نحوه‌ی برنامه نویسی یک کامپیوتر به صورتی که مانند یک عامل هوشمند (انسان) رفتار کرده و وظایفی را انجام دهد. هوش مصنوعی قدرت یادگیری و تحلیل وقایع را ندارد. یک سیستم هوش مصنوعی به این صورت کار می‌کند که ابتدا اطلاعات مورد نیاز برای رفع مشکلات احتمالی، برنامه نویسی شده و سپس در اختیار سیستم قرار می‌گیرد. پس از آن برنامه‌ی هوش مصنوعی با استفاده از این داده‌ها و محاسبات تعیین شده بر روی آن‌ها، مسائل و مشکلات را حل می‌کند. (برای مثال، سیستمی برای افزایش دمای اتاق در صورتی که دما زیر ۲۵ درجه باشد).

⚛یادگیری ماشین (Machine Learning)

به مرور زمان بسیاری از سیستم‌ها نیاز به یک هوش و توانایی دارند تا بتوانند با استفاده از تجربیات بدست آمده‌ی گذشته، دانش جدیدی را استنتاج کنند. بنابراین می‌توان گفت هوش مصنوعی بسیار رابطه‌ی نزدیکی با یادگیری ماشین دارد. در واقع یک برنامه‌ی نوشته شده، به سیستم می‌گوید که در طول زمان تجربیات و دانش جدیدی را از عملکرد و خروجی‌های گذشته‌ی خود یاد بگیرد تا باعث بهبود عملکرد و تصمیم گیری سیستم در آینده شود. یادگیری ماشین قادر به تعمیم اطلاعات از داده‌های وسیع است و می‌توانند با به کار گیری الگوریتم‌هایی، الگو‌ها و روابط میان داده‌ها را تشخیص دهد و در نهایت با استفاده از نتایج مفید بدست آمده اقدامات جدیدی را انجام دهد. همانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین نیز بسیار وسیع بوده و به کمک قدرت استنتاج خود می‌تواند کاربردهای فراوانی داشته باشد.

⚛داده کاوی (Data Mining)

این حوزه بیشتر از تکنیک‌های یادگیری ماشین (و تا حدودی آمار) الهام می‌گیرد. داده کاوی توسط یک فرد، با یک هدف خاص و همراه با یک مجموعه‌ی داده(Data Set)صورت می‌گیرد. در واقع این فرد با بکار گیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قصد دارد الگوی مورد نیاز خود را از یک مجموعه داده دریافت کند. اکثر اوقات این مجموعه داده بسیار حجیم و پیچیده است و همچنین ممکن است نواقص و اشکالاتی نیز درون آن وجود داشته باشد. معمولا هدف از داده کاوی کشف و یا تولید روابط موجود میان این مشاهدات اولیه بوده؛ و در ادامه پیش بینی مشاهدات و نتایج آینده به کمک الگوهای بدست آمده است. دو روش مرسوم داده کاوی، «بدون نظارت»(unsupervised)و «با نظارت»(supervised)است.
در روش بدون نظارت، ما پاسخ را نمی‌دانیم و باید به کشف آن بپردازیم؛ اما در روش با نظارت، پاسخ مشخص شده است و ما باید پاسخ مشاهدات آینده را پیش بینی نماییم. تکنیک‌های رایج و مرسوم داده کاوی شامل خوشه بندی، طبقه بندی، رگرسیون و شبکه‌های عصبی می‌باشد که از هرکدام بسته به نیاز فرد در شرایط مختلف استفاده می‌شود.
به طور کلی هریک از این سه زمینه به نوعی به دیگری وابسته بوده و همپوشانی‌های غیر قابل انکاری با هم دارند. با به کارگیری هریک از این حوزه‌ها در کنار یکدیگر، می‌توان به سوالات نهفته‌ی زیادی در داده های موجود پاسخ داد، به اثبات فرضیه‌های مختلفی پرداخت و همچنین به بینش و پیش بینی بهتری در زمینه‌های مختلف و تجارت دست یافت
➖➖➖➖

#هوش_مصنوعی #علم‌_داده #یادگیری_ماشین
🆔 @Max_Academy

📍آموزش یادگیری ماشین با پایتون
منبع : تیم یادگیری ماشین ایران
مدرس سهیل تهرانی پور
➖➖➖➖
#پایتون #یادگیری_ماشین
🆔 @Max_Academy

📍آموزش یادگیری ماشین با پایتون
منبع : تیم یادگیری ماشین ایران
مدرس سهیل تهرانی پور
🔹پارت 1
در این ویدیو به آموزش مفاهیم اولیه یادگیری ماشین و به ویژه برنامه نویسی پایتون (Python) می پردازیم. آموزش Jupyter Notebook به همراه نحوه نصب و راه اندازی آن در ویندوز و ساختمان داده های قابل استفاده در پایتون آموزش داده شده است

➖➖➖➖
#پایتون #یادگیری_ماشین
🆔 @Max_Academy

📍آموزش یادگیری ماشین با پایتون
منبع : تیم یادگیری ماشین ایران
مدرس سهیل تهرانی پور
🔹پارت 2
در ادامه ی قسمت قبل به آموزش مفاهیم اولیه یادگیری ماشین و به ویژه برنامه نویسی پایتون (Python) می پردازیم و آموزش Jupyter Notebook به همراه نحوه نصب و راه اندازی آن در ویندوز و ساختمان داده های قابل استفاده در پایتون آموزش داده شده است

➖➖➖➖
#پایتون #یادگیری_ماشین
🆔 @Max_Academy

📍آموزش یادگیری ماشین با پایتون
منبع : تیم یادگیری ماشین ایران
مدرس سهیل تهرانی پور
🔹پارت ۳
در این ویدیو به آموزش کتابخانه Numpy برای کار با آرایه ها و ماتریس در Machine learning با Python می پردازیم

➖➖➖➖
#پایتون #یادگیری_ماشین
🆔 @Max_Academy

📍آموزش یادگیری ماشین با پایتون
منبع : تیم یادگیری ماشین ایران
مدرس سهیل تهرانی پور
🔹پارت ۴
در این ویدیو به آموزش کتابخانه Pandas برای کار با داده ها و ماتریس در Machine learning با Python می پردازیم . دیتاست Titanic از سایت Kaggle برای آموزش انتخاب شده است

➖➖➖➖
#پایتون #یادگیری_ماشین #کتابخانه‌پایتون
🆔 @Max_Academy

📓کتاب داده کاوی با R به زبان فارسی
مترجم : مهدی نصیری

➖➖➖➖
📍هشتگ ها را در کانال دنبال کنید👇
#کتاب #علم_داده #داده‌کاوی #زبان‌برنامه‌نویسیR
🆔 @Max_Academy

📓کتاب داده کاوی با R به زبان فارسی
مترجم : مهدی نصیری

➖➖➖➖
📍هشتگ ها را در کانال دنبال کنید👇
#کتاب #علم_داده #داده‌کاوی #زبان‌برنامه‌نویسیR
🆔 @Max_Academy

📍آموزش زبان برنامه نویسی کاتلین (KOTLIN)

🔹منبع آرکادمی

زبان کاتلین مزایای بسیاری را برای توسعه دهندگان Jvm و Android ارائه داده است. Kotlin پشتیبان عالی توسط اندروید استودیو دارد. زبان کاتلین با جاوا در بسیاری از پروژه های مشابه در حال رقابت است.این زبان Open Source، استاتیک، عملگرا و ترکیبی از برنامه نویسی کاربردی و شئ گرا می باشد. زبان کاتلین خطاهای زمان اجرا را کاهش داده و انعطاف پذیری و سرعت بالایی دارد. زبان برنامه نویسی کاتلین دارای کتابخانه قوی ایست که می توانید بخش های طولانی و تکراری کد را با روش فراخوانی توابع جایگزین نمایید

➖➖➖➖
#کاتلین #برنامه_نویسی_اندروید
🆔 @Max_Academy

📍آموزش زبان برنامه نویسی کاتلین (KOTLIN)

🔹منبع آرکادمی
🔹پارت 1

➖➖➖➖
#کاتلین #برنامه_نویسی_اندروید
🆔 @Max_Academy

📍آموزش زبان برنامه نویسی کاتلین (KOTLIN)

🔹منبع آرکادمی
🔹پارت 2

➖➖➖➖
#کاتلین #برنامه_نویسی_اندروید
🆔 @Max_Academy

📕 کتاب ساخت پروژه‌های اینترنت اشیا با Android Things

🔹اگر به دنبال ساخت پروژه‌های اینترنت اشیا هستید، پیشنهاد می‌کنیم پیش از آن‌که کار تحقیق و توسعه را آغاز کنید به کتاب Android Things نگاهی داشته باشید. پلتفرم Brillo گوگل که اکنون به Android Things تغییر نام داده است به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد از ابزارهایی که برای اندروید طراحی شده‌اند در ارتباط با سرویس‌های اینترنت اشیا استفاده کنند.

➖➖➖➖
📍هشتگ ها را در کانال دنبال کنید👇
#کتاب #اینترنت_اشیا
🆔 @Max_Academy

📕 کتاب ساخت پروژه‌های اینترنت اشیا با Android Things

➖➖➖➖
📍هشتگ ها را در کانال دنبال کنید👇
#کتاب #اینترنت_اشیا
🆔 @Max_Academy

📍آموزش زبان برنامه نویسی کاتلین (KOTLIN)

🔹منبع آرکادمی
🔹پارت 3

➖➖➖➖
#کاتلین #برنامه_نویسی_اندروید
🆔 @Max_Academy