ابزار n8n: دستیار رایگان و همه‌فن‌حریف شما برای خداحافظی با کارهای تکراری!

تاحالا شده از انجام کارهای تکراری و کپی-پیست‌های بی‌وقفه خسته بشی؟ مثلاً هر بار که مشتری جدیدی فرم پر می‌کنه، مجبور باشی اطلاعاتش رو دستی وارد فایل اکسل کنی، بعد بهش ایمیل بزنی و به تیم فروش هم خبر بدی؟

خب، با n8n (بخوانید: اِن-اِیت-اِن) می‌تونی با همه این کارها خداحافظی کنی!

ابزار n8n اصلاً چی هست؟
خیلی ساده، n8n یک ابزار رایگان و متن‌بازه که مثل یک چسب همه‌کاره، اپلیکیشن‌ها و سرویس‌های مختلف (مثل تلگرام، گوگل شیتس، ایمیل، اینستاگرام و...) رو به هم وصل می‌کنه. تو بهش میگی چه کاری رو، بعد از چه اتفاقی، به صورت خودکار انجام بده.
جذابیتش اینه که لازم نیست برنامه‌نویس باشی! با یک محیط گرافیکی باحال، قطعه‌های پازل (که بهشون میگن نود Node) رو کنار هم می‌چینی و گردش کار اتوماتیک خودت رو می‌سازی.

مهم‌ترین فرقش با رقبای گرون‌قیمت اینه که می‌تونی روی سرور خودت نصبش کنی. این یعنی:
  هزینه‌هات خیلی خیلی کمتر می‌شه. (عملاً رایگانه!)
  اطلاعاتت دست خودته و جای دیگه‌ای نمیره، پس امنیتش بالاست.

چند تا مثال باحال از کارهایی که n8n برات انجام می‌ده:
۱. ربات تلگرامی شخصی خودت رو بساز!
تصور کن یه ربات داری که وقتی کسی بهش پیام می‌ده، کلمات کلیدی مثل "قیمت" یا "پشتیبانی" رو تشخیص می‌ده و جواب آماده براش می‌فرسته. یا حتی می‌تونه اسم یه ارز دیجیتال رو از کاربر بگیره، قیمت لحظه‌ایش رو از اینترنت پیدا کنه و به کاربر بگه! ساختن همچین چیزی با n8n فوق‌العاده ساده‌ است.
این ویدیوها رو ببین تا باورت بشه چقدر راحته:
  ویدیوی آموزشی ساخت ربات تلگرام با n8n (منبع اول)

https://youtu.be/Ey18PDiaAYI?si=B7PMlnBt-fC6KC3t

  ویدیوی آموزشی پیشرفته‌تر (منبع دوم)

https://youtu.be/AURnISajubk?si=vSJ8OL4GKQ6b3oGC

۲. مدیریت مشتری مثل آب خوردن!
یک گردش کار طراحی کن که به محض اینکه کاربری فرمی رو در سایتت پر کرد:
  اطلاعاتش رو مستقیم توی یک گوگل شیتس ذخیره کنه.
  یه ایمیل خوشامدگویی خوشگل و شخصی‌سازی شده براش بفرسته.
  و یه نوتیفیکیشن تو تلگرام یا اسلک برای تیم فروش بفرسته که «بجنبید، مشتری جدید داریم!»
۳. مدیریت شبکه‌های اجتماعی بدون دردسر
تنظیم کن که هر وقت پست جدیدی تو وبلاگت منتشر کردی، n8n به صورت خودکار خلاصه‌اش رو همراه با لینک، توی توییتر، لینکدین و کانال تلگرامت منتشر کنه. دیگه لازم نیست خودت رو درگیر باز کردن تک‌تک اپ‌ها کنی!

خلاصه کلام:
ابزار n8n یک آچار فرانسه دیجیتاله که کارهای تکراری و حوصله‌سربر رو از دوشت برمی‌داره تا تو به کارهای مهم‌تر و خلاقانه‌تر برسی. اگه دنبال یه راه حل قدرتمند، رایگان و امن برای اتوماتیک کردن کارهاتی، حتماً یه سر به دنیای n8n بزن!

تازه ویدیو جادی هم هست
https://youtu.be/d6RzGhpV1Vg?si=zpzKE1H6Jnp1fVoU
منبع



🆔 @programmers_street

اگه می‌خوای تو حوزه مهندسی یادگیری ماشین حرفه‌ای بشی، لازمه این مراحل رو طی کنی:

1. یادگیری یه زبان برنامه‌نویسی
اول از همه، باید یه زبان برنامه‌نویسی بلد باشی. پیشنهاد من برای شروع، پایتون هست که به‌طور گسترده تو یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می‌شه. یه دوره باکیفیت برای یادگیری پایتون، کورس موشفق همدانی هست:
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
این دوره با تمرکز روی یادگیری ماشین طراحی شده و خیلی به‌دردت می‌خوره. اگه تازه‌کار هستی، انتخاب یه IDE خوب از نون شب واجب‌تره! از Jupyter Notebook دوری کن و به‌جاش از PyCharm یا VSCode بسته به سلیقه‌ات استفاده کن.

2. آشنایی با گیت و گیت‌هاب
مگه می‌شه برنامه‌نویس باشی و Git بلد نباشی؟ یادگیری اصول اولیه گیت خیلی ساده‌ست و کورس‌های زیادی براش وجود داره. مهم نیست کدوم کورس رو انتخاب کنی، فقط شروع کن! من خودم کیفیت ویدیوهای موشفق همدانی رو دوست دارم:
https://www.youtube.com/watch?v=8JJ101D3knE
تو همین مرحله، یه اکانت GitHub بساز و پروژه‌هاتو اونجا آپلود کن. یه پروفایل گیت‌هاب قوی حتی تو استخدام شدن هم بهت کمک می‌کنه!

3. ساختمان داده و الگوریتم
یه مهندس یادگیری ماشین دائم با داده و کدنویسی سروکار داره. پس آشنایی حداقلی با ساختمان داده و الگوریتم یه ضرورتِ. نیازی نیست خیلی عمیق بشی، اما مفاهیم پایه رو باید بلد باشی.

4. دیتابیس
دیتابیس‌ها انواع مختلفی دارن و کار باهاشون فرق می‌کنه. به‌عنوان یه مهندس یادگیری ماشین، حتماً باید بتونی داده رو از دیتابیس بخونی، پردازش کنی و نتایج رو ذخیره کنی. حداقل با SQL آشنا باش تا بتونی کوئری‌های ساده مثل SELECT یا فیلتر کردن بنویسی. اگه بتونی با SQLAlchemy هم کار کنی، که دیگه نور علی نوره!

5. ریاضیات و آمار
تا اینجا بیشتر بحث‌های مهندسی نرم‌افزار بود، ولی از اینجا به بعد کار تخصصی‌تر می‌شه. برای درک بهتر مفاهیم یادگیری ماشین، باید یه مقدار جبر خطی، آمار و احتمالات بلد باشی. خیلیا این بخش رو نادیده می‌گیرن، ولی به نظرم برای حرفه‌ای شدن، درک حداقلی از این موضوعات ضروریه.

6. پردازش داده‌ها (EDA)
شنیدی می‌گن EDA (Exploratory Data Analysis) چیه؟ این بخش یکی از مهم‌ترین قسمت‌های کار یه مهندس داده یا یادگیری ماشینه. داده خوب برای دیتاساینتیست از فرزند صالح هم عزیزتره! باید داده رو بشناسی، خوب نمایشش بدی، مشکلاتش (مثل مقادیر گمشده یا داده‌های پرت) رو تشخیص بدی و بهبودش بدی. این کار یه بارم نیست، ممکنه تو پروژه بارها به داده برگردی. می‌گن ۸۰٪ کار یه مهندس یادگیری ماشین همینه!

7. یادگیری ماشین و دیپ‌لرنینگ
حالا می‌رسیم به اصل ماجرا! این حوزه خیلی گسترده‌ست و بسته به این که بخوای روی تصویر، صوت، متن یا چیز دیگه کار کنی، نیاز به تخصص داری. پیشنهاد می‌شه مثل حرف T باشی: اطلاعات وسیع و سطحی تو همه حوزه‌ها و عمیق تو یه حوزه خاص. باید با الگوریتم‌های سنتی مثل رگرسیون، SVM و... آشنا باشی، با روش‌های دیپ‌لرنینگ مثل CNN، RNN و ترنسفورمرها هم همین‌طور. یه نیم‌نگاهی هم به Generative AI و LLMها و AI Agentها داشته باش که این روزا حسابی ترندن!

8. دیپلوی و MLOps
در نهایت، مدلت باید جایی استفاده بشه! برای این کار نیاز به API داری که زبان مشترک تو و دولوپرهای بک‌اند و فرانت‌انده. یادگیری FastAPI خیلی به‌دردت می‌خوره. اگه یه کم Flask یا Django هم بلد باشی، بد نیست. ابزار بعدی Docker هست؛ چون کدت باید روی سرور اجرا بشه. بعد از دیپلوی، باید مدلت رو مانیتور کنی تا بهترین حالت عملکردش رو پیدا کنی. یه حوزه جدید به اسم MLOps هم هست که کارش مدیریت مدل‌ها، Model Registry و مانیتورینگِ. بهتره با حداقل یکی از ابزارهای این حوزه آشنا باشی.

#road_map #python #Machine_Learning

#هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #پایتون #یادگیری_ماشین


🆔 @programmers_street