🎁برگه تقلب "احتمالات" با پایتون
Probability Cheat Sheet
#Python
#Probability
#Uncertainty
@toobabigdatascience

🎁Top 5 Programming Languages for 2026
#Python
#Typescript ♨️
#js
@toobabigdatascience

🎁Data Analysis in Python:
#NumPy Cheat Sheet

#Python
@toobabigdatascience

🎁Python Programming for Engineers and Scientists
کتاب بسیار مفید با مباحث و تمرینات عالی برای طرح در کلاس
خواندن و مطالعه سه فصل آخر توصیه می شود :
Chapter 11 Data Analysis and Visualization ..............................................................353
Chapter 12 Multithreading, Networks, and Client/Server Programming ...............391
Chapter 13 Searching, Sorting, and Complexity Analysis ..

#Python
#DataAnalysis
@toobabigdatascience

👁‍🗨منم پایتون دوست دارم
ولی این دلیل نمی‌شه😳
#Python
#میم
@toobabigdatascience

📚Data Analysis with Python
#Python
@toobabigdatascience

♨️رمز‌نگاری با...#پایتون
#Cryptography
#Python
@toobabigdatascience

🎁Cheat sheet on string methods in Python
#Python
@toobabigdatascience

🎁Important Pandas Methods for Machine Learning

#Python
#ML
🐼

@toobabigdatascience

🎁 Top 9 Python Libraries for Building AI Agents

#Python
@toobabigdatascience

🔑🐼Key Pandas Functions for Data Importing, Cleaning, and Statistics. Boost your data analysis workflow with essential Python commands

#DATA
#PANDAS
#Python
@toobabigdatascience

🪶معرفی کتاب ارجمند ِ
🔰 Python Data Science Handbook 2nd Edition
بزودی...
#Python
#DataScience
@toobabigdatascience

#NumPy for Beginners
#Python
@toobabigdatascience

⚠️یک مقایسهٔ فشرده بین رایج‌ترین عملیات تحلیل داده در Python (با pandas) و R (با base R یا dplyr) را نشان می‌دهد.

🧐اگر هدفتان هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و ساخت سیستم‌های عملیاتی است، امروزه پایتون انتخاب رایج‌تری است. اما اگر تمرکز اصلی روی آمار پیشرفته، آمارهای زیستی، اقتصادسنجی و تحقیقات دانشگاهی باشد، R همچنان جایگاه بسیار قدرتمندی دارد. بسیاری از تحلیلگران حرفه‌ای هر دو زبان را می‌دانند و بسته به مسئله از هر کدام استفاده می‌کنند.

ولی در نهایت یادگیری علم داده مهم‌تر از یادگیری یک زبان خاص است؛ زبان‌ها فقط ابزار هستند! و ابزار، هدف نیست

#علم_داده

#R 🆚 #Python
@toobabigdatascience

[🔴امنیت.......🔶.......اتوماسیون🔵]
🔶== پایتون
حلقه اتصال امنیت و اتوماسیون!
#Python
#Cybersecurity
#Automation
@toobabigdatascience

⬅️#کاهش_ابعاد در Numphy

مشکل اصلی کجاس؟ مشکل از اینجا ناشی می‌شود که بسیاری از افراد axis را با جهت حرکت اشتباه می‌گیرند.
در واقع در NumPy، محور (Axis) یک «جهت محاسبه» نیست؛ بلکه یک شمارهٔ بُعد (Dimension Index) است.

➡️⬆️محورها در NumPy واقعاً چه هستند؟

فرض کنید آرایه زیر را داریم:

X = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]
])

●شکل (Shape) آن:

X.shape

●خروجی:

(2, 3)

یعنی:

Dimension 0 = 2 rows
Dimension 1 = 3 columns

● نامپای از صفر شماره‌گذاری می‌کند :

axis=0 → بُعد اول
axis=1 → بُعد دوم

●بنابراین:

axis=1
┌───────────┐
axis=0 │ 1 2 3 │
│ 4 5 6 │
└───────────┘


↕️مفهوم واقعی axis

وقتی می‌نویسید:

np.mean(X, axis=0)

معنایش این نیست که:

«روی محور 0 حرکت کن»

●بلکه معنایش این است:
«بُعد شماره 0 را حذف کن.»
یا به زبان فنی‌تر:
● روی بعد 0 عمل Reduction انجام بده.

حالا خود ِ Reduction چیست؟
ادامه دارد
#NumPy
#python
@toobabigdatascience

🥁مقدمه‌ای سریع بر علوم‌داده با پایتون
#DataScience
#Python
@toobabigdatascience

🦚این کتاب که اثر ارزشمند دکتر دی وو (Di Wu) است صرفاً آموزش مقدماتی یا متوسطه ی پایتون نیست!؛ بلکه بر سه حوزهٔ مهم تمرکز دارد:
■برنامه‌نویسی شیءگرا،
■پردازش داده‌ها و...
■مصورسازی داده‌ها.
☘نسخهٔ نخست این کتاب در سال ۲۰۲۶ توسط انتشارات CRC Press منتشر شده و ۳۵۸ ص است.
1⃣ بخش اول کتاب :برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
در این بخش با کلاس‌ها و اشیا، وراثت (Inheritance)، چندریختی (Polymorphism)، کپسوله‌سازی (Encapsulation) و انتزاع (Abstraction) آشنا می‌شوید

2⃣بخش دوم : آماده‌سازی،پردازش،تحلیل دیتا
موضوعاتی مانند آرایه‌های چندبعدی، کتابخانهٔ NumPy، ساختارهای Series و DataFrame و کتابخانهٔ Pandas آموزش داده می‌شوند.
3⃣بخش سوم:
مصور‌سازی دیتا
این بخش به آموزش Matplotlib در سطح مقدماتی و پیشرفته، کتابخانهٔ Seaborn و ابزار Plotly اختصاص دارد.
🤖

نکته جالب کتاب:
کتاب پیشنهاد می‌کند از ابزارهای هوش مصنوعی برای دریافت بازخورد، طراحی تمرین، بازبینی کد و شناسایی نقاط ضعف استفاده کنید.

#Python
#OOP
#DataVisualization
@toobabigdatascience

💡هفت گام کوچک برای شروع یادگیری ماشین
#GoogleColab
#Kaggle
#Python
#ML
@toobabigdatascience

📚علم داده سه‌بعدی! با پایتون
برای فهم این کتاب نیازی به دکتری نیست
🕯تصور کنید بتوانیم از پدیده‌های دنیای واقعی، نمونه‌های دیجیتالی دقیقی بسازیم. برای مثال، در یک کارخانه می‌توانیم تأثیر راه‌اندازی یک خط مونتاژ مجازی جدید، مجهز به ربات‌ها و نوارهای نقاله، را بررسی کنیم. در حوزه سلامت، می‌توانیم اثر روش‌های درمانی مختلف را روی یک مدل مجازی از بیمار شبیه‌سازی کنیم. همچنین، با تکیه بر یک مدل شهری، می‌توانیم پیامدهای بلایای طبیعی را پیش‌بینی کنیم و بهترین راهکار را برای واکنش اضطراری پیشنهاد دهیم. با دیجیتالی‌کردن دنیای اطرافمان، فرصت‌های زیادی پیش روی ما قرار می‌گیرد. اما از کجا باید شروع کنیم؟

🔍در علم داده سه‌بعدی، با مجموعه‌داده‌ها و جداولی کار می‌کنیم که محیط‌هایی مانند شهر محل زندگی‌مان را توصیف می‌کنند. سپس با ترکیب روش‌های گوناگون از رشته‌های مختلف، اطلاعات ارزشمندی از این داده‌ها استخراج می‌کنیم و ابزارهایی می‌سازیم که توانایی ما را در تحلیل و درک محیط سه‌بعدی افزایش می‌دهند. این رویکرد با نزدیک‌کردن مدل دیجیتال به واقعیت، شیوه تصمیم‌گیری ما را متحول می‌کند.
#DarkDimension
#Python

@toobabigdatascience