🔝برترین زبان‌های برنامه‌نویسی 2024 طبق آمار گیت هاب GitHub👩‍💻

👩‍💻پایتون در صدر، 👩‍💻گولنگ مشغول توسعه

✅️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

💠 همه دوره های رایگان Kaggle برای علم داده
📁 به همراه گواهی پایان دوره🤩

✅ پایتون ⬅️ پیوند

✅ مقدمه ای بر یادگیری ماشین ⬅️ پیوند

✅ کتابخانه pandas⬅️ پیوند

✅ یادگیری ماشینی متوسط ⬅️ پیوند

✅ تجسم داده ها ⬅️ پیوند

✅ مهندسی ویژگی ⬅️ پیوند

✅ مقدمه ای بر زبان SQL ⬅️ پیوند

✅ زبان SQL پیشرفته ⬅️ پیوند

✅ مقدمه ای بر یادگیری عمیق ⬅️ پیوند

✅ بینایی کامپیوتر ⬅️ پیوند

✅ سری زمانی ⬅️ پیوند

✅ پاکسازی داده ها ⬅️ پیوند

✅ قابلیت توضیح یادگیری ماشین ⬅️ پیوند

📂 برچسب‌ها: #DataScience #Python #ML #AI #LLM #BIGDATA #Courses #Transformer

⭐️@Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🐱 7 تا از بهترین ریپازیتوری های GitHub
✅ برای ورود به دنیای تحلیل داده و علم داده


1⃣ 100 روز ریپازیتوری کد ML

✍️ یک برنامه صد روزه برای یادگیری و تمرین کدگذاری یادگیری ماشینی.


🔢 ریپازیتوری عالی Data Science

✍️ فهرستی از منابع عالی علم داده مانند کتاب‌ها، نرم‌افزارها و ابزارها.


🔢 ریپازیتوری علم داده برای مبتدیان

✍️ مخزنی از مایکروسافت که دارای یک دوره 10 هفته ای با 20 درس برای مبتدیان است. هر درس شامل فیلم ها، آزمون ها، چالش ها و موارد دیگر است.


🔢 ریپازیتوری مصاحبه های علم داده

✍️ مخزن پرسش و پاسخ برای مصاحبه شغلی علمی.


🔢 ریپازیتوری مصاحبه های فنی ML

✍️ راهنمای خوبی برای مصاحبه های فنی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی.


🔢 ریپازیتوری مصاحبه های ML

✍️ یک مخزن حاوی سوالات مصاحبه یادگیری ماشین از موضوعات اساسی تا موضوعات پیچیده مانند شبکه های عصبی و یادگیری تقویتی.


🔢 ریپازیتوری نوت بوک های پایتون علوم داده

✍️ مجموعه ای از نوت بوک در زمینه های مختلف علوم داده مانند یادگیری عمیق، یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده ها و موضوعات پایتون.


⭐️@Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🔴 واتساپ و گوگل پلی رفع فیلتر شدند.
📱 🛒

🎥 دوره رایگان "تفکر محاسباتی و علم داده"
📊 دانشگاه MIT

👨🏻‍💻 یکی از بهترین منابعی که برای یادگیری تفکر محاسباتی و علم داده پیدا شده، این دوره رایگان از MIT است. مفاهیمی مانند تجزیه و تحلیل داده ها، مدل سازی محاسباتی و استفاده از الگوریتم ها برای حل مسائل پیچیده را پوشش می دهد. من پیوندهای اسلایدها و ویدیوهای دوره را در زیر قرار داده اند:👇

📄 لینک اسلایدها: اسلایدها و فایل های سخنرانی

📹 لینک ویدئوها: ویدئوهای سخنرانی



⭐️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🧠بوت کمپ هوش مصنوعی کامپیوترونیک و دانشگاه تربیت مدرس🧠

🧠 بروشور توضیحات و معرفی

✉️ فهرست مطالب:

🏕 معرفی بوت کمپ

❓ چرا باید در بوت کمپ ثبت نام کنیم؟

💡 آشنایی با بوت کمپ

👨‍🏫 اساتید و مهمانان صنعت

🧑‍🎓 مخاطبان این بوت کمپ

✉️ سرفصل دروس

🧠 پروژه های بوت‌ کمپ

✔️ نحوه پذیرش

📉 شیوه برگزاری، ثبت نام و هزینه بوت‌ کمپ


🛡 جهت پیش ثبت نام و شرکت در آزمون ورودی بوت کمپ به پشتیبانی پیام دهید:
➡️@Computeronic_UNI


⚠️ جهت اطلاع رسانی، مشاهده سرفصل و کسب اطلاعات بیشتر حتما داخل کانال کامپیوترونیک عضو باشید:
✅️ @Computeronic

🔡🔡 🔡🔡🔡🔡🔡🔡🔡🔡

🚀 بهترین فریم‌ورک‌های پایتون 👩‍💻 برای توسعه وب در سال ۲۰۲۵

اگر دنبال بهترین فریم‌ورک برای توسعه اپلیکیشن‌های وب هستید، این خلاصه می‌تواند کمکتون کنه:

1️⃣Reflex
• اگر می‌خواید تمام کارهای فرانت‌اند و بک‌اند رو فقط با پایتون انجام بدید، Reflex گزینه مناسبیه. سریع، ساده و با پشتیبانی از دیتابیس‌ها و احراز هویت مختلف. اما تازه‌کاره و اکوسیستم کوچیکی داره.

2️⃣Django
• برای پروژه‌های بزرگ و پیچیده که نیاز به ابزارها و امکانات کامل دارن. امنیت بالا، پلاگین‌های متنوع و مدیریت ادمین داره. اما سرعتش نسبت به FastAPI پایین‌تره و فرانت‌اند قوی نیاز داره.

3️⃣Flask
• مناسب پروژه‌های کوچک یا API. ساده، سبک و منعطف، ولی برای پروژه‌های بزرگ مقیاس‌پذیری سخت‌تری داره.

4️⃣Streamlit
• بهترین گزینه برای ساخت سریع داشبوردها و پروتوتایپ‌های داده‌محور. اما برای اپلیکیشن‌های پیچیده یا تعاملی مناسب نیست.

5️⃣Gradio
• اگر در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کار می‌کنید، Gradio برای ساخت رابط‌های ساده و اشتراک‌گذاری مدل‌ها فوق‌العاده‌ست. اما برای تولیدات حرفه‌ای وب مناسب نیست.

6️⃣Dash
• اگر دنبال ساخت داشبوردها و اپ‌های تحلیلی هستید، Dash با ترکیب Flask و Plotly انتخاب خوبیه. اما مدیریت تعاملات پیچیده می‌تونه سخت باشه.

7️⃣FastAPI
• برای توسعه API‌های سریع و مقیاس‌پذیر عالیه. از تایپ‌ها پشتیبانی می‌کنه، مستندسازی خودکار داره و برای اپ‌های مبتنی بر درخواست‌های زیاد مناسب‌ترین انتخابه. اما امکانات فرانت‌اند یا ویژگی‌های کامل مثل Django نداره.


🎯 انتخاب درست می‌تونه روند توسعه رو ساده‌تر و سریع‌تر کنه!

✅️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

۹ دوره رایگان هوش مصنوعی از دانشگاه های برتر جهان ➕ مدرک 9️⃣

1️⃣ Applications of Al - Great Learning
Link: https://drp.li/9Akbb

2️⃣ Introduction to Generative Al - Google
Link: https://lnkd.in/extyHBZk

3️⃣ Prompt Engineering for ChatGPT - Vanderbilt
Link: https://lnkd.in/ehFAiUw7

4️⃣ Generative Al For Everyone - DeepLearning Al
Link: https://lnkd.in/eqiWKnyT

5️⃣ Generative Al with Large Language Models - Amazon AWS & DeepLearning Al
Link: https://lnkd.in/dSNEtsDz

6️⃣ Google Al Essentials - Google
Link: https://lnkd.in/ei3S_ZsU

7️⃣ Elements of Al - University of Helsinki
Link: https://lnkd.in/eCNvUHtM

8️⃣ AI هوش مصنوعی - MIT
Link: https://lnkd.in/eBwQcchv

9️⃣vCS50's آشنایی با پایتون - Harvard
Link: https://drp.li/dPwh5

اگه دوره های آموزشی خفن میخواید، ما رو دنبال کنید! 😉
⭐️@Computeronic
🌐 Computeronic.ir

👨🏻‍💻 یکی از محبوب ترین مخازن GitHub برای "یادگیری و استفاده از الگوریتم ها در پایتون" The Algorithms - Python repo با 196 هزار ستاره است.

✏️ دارای تعداد زیادی کد سازمان یافته و دسته بندی شده است که می توانید از آنها برای پیدا کردن، خواندن و اجرای الگوریتم های مختلف استفاده کنید. هر چیزی که فکرش را بکنید اینجاست. از الگوریتم‌های ساده مانند مرتب‌سازی گرفته تا الگوریتم‌های پیشرفته برای یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، شبکه‌های عصبی و غیره.

✅ چرا باید از آن استفاده کنیم؟

🔢 برای یادگیری: اگر به دنبال یادگیری الگوریتم ها در عمل هستید، این عالی است.

🔢 برای تمرین: می توانید کدها را بگیرید، اجرا کنید و برای درک بهتر آنها را تغییر دهید.

🔢 برای پروژه ها : حتی می توانید از کدهای اینجا در پروژه های واقعی یا دانشگاهی استفاده کنید.

🔢 برای مصاحبه: اگر برای مصاحبه های علم داده آماده می شوید، این پر از الگوریتم های کاربردی است.


┌ 🏳️‍🌈 الگوریتم ها - پایتون
└ 🐱 GitHub-Repos



⭐️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🧠 تحولی جدید در دنیای هوش مصنوعی: چین در حال رسیدن به آمریکا؟
🇨🇳🇺🇸

📌 هفته گذشته، انتشار مدل DeepSeek-R1 توسط یک شرکت چینی، بحث‌های زیادی را در حوزه هوش مصنوعی برانگیخت. این مدل که عملکردی قابل مقایسه با مدل OpenAI’s o1 دارد، به‌صورت متن‌باز و تحت مجوز MIT منتشر شده است.

✨ ۳ نکته کلیدی که DeepSeek-R1 به ما نشان داد:

1️⃣چین در حال کاهش فاصله با آمریکا در هوش مصنوعی مولد است. در حالی که در 2022 آمریکا پیشرو بود، مدل‌هایی مانند Qwen، Kimi و DeepSeek نشان می‌دهند که چین به سرعت در حال پیشرفت است.

2️⃣ مدل‌های متن‌باز، بازار مدل‌های پایه را تغییر داده‌اند. هزینه استفاده از DeepSeek-R1 تقریباً 30 برابر کمتر از مدل OpenAI است، که نشان از کاهش شدید هزینه‌ها دارد.

3️⃣ مقیاس‌پذیری تنها راه پیشرفت نیست. DeepSeek-R1 با هزینه‌ای کمتر از ۶ میلیون دلار 💵 و بدون نیاز به سخت‌افزارهای قدرتمند، نتایج قابل توجهی ارائه داده است.

📉 انتشار این مدل حتی باعث افت سهام شرکت‌هایی مانند Nvidia 💻 شد، هرچند که این کاهش قیمت به سرعت جبران شد.

🔍 آیا این روند باعث تغییرات اساسی در بازار هوش مصنوعی خواهد شد؟ به نظر می‌رسد که آینده‌ی این حوزه، به سمت مدل‌های متن‌باز و کاربردهای جدید در حال حرکت است!

✏️نوشته Andrew NG


✅️@Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🔰 چگونه در سال 2025 دانشمند داده شویم؟

👨🏻‍💻 اگر می خواهید در علم داده حرفه ای شوید، این مسیر را دنبال کنید! من یک نقشه راه کامل با بهترین منابع رایگان آماده کرده ام که در آن می توانید مهارت های ضروری در این زمینه را بیاموزید.


🔢 مرحله 1: ریاضیات و آمار خود را تقویت کنید!

✏️ اساس یادگیری علم داده ریاضیات، جبر خطی، آمار و احتمال است. موضوعاتی که باید به آنها تسلط داشته باشید:

✅ جبر خطی: ماتریس ها، بردارها، مقادیر ویژه.

🔗 دوره: MIT 18.06 جبر خطی


✅ حساب دیفرانسیل و انتگرال: مشتق، انتگرال، بهینه سازی.

🔗 درس: حسابان تک متغیری MIT


✅ آمار و احتمال: قضیه بیز، آزمون فرضیه.

🔗 درس: آمار 110

➖➖➖➖➖

🔢 مرحله 2: کدنویسی را یاد بگیرید.

✏️ پایتون را یاد بگیرید و در کدنویسی مهارت پیدا کنید. مهمترین موضوعاتی که باید به آنها تسلط داشته باشید عبارتند از:

✅ پایتون: کتابخانه‌های Pandas، NumPy، Matplotlib

🔗 دوره: FreeCodeCamp دوره پایتون

✅ زبان SQL: دستورات پیوستن، توابع پنجره، بهینه سازی پرس و جو.

🔗 دوره: دوره SQL استانفورد

✅ ساختارها و الگوریتم های داده: آرایه ها، لیست های پیوندی، درختان.

🔗 دوره: MIT مقدمه ای بر الگوریتم ها

➖➖➖➖➖

🔢 مرحله 3: داده ها را تمیز و تجسم کنید

✏️ یاد بگیرید که چگونه داده ها را پردازش و پاک کنید و سپس یک داستان جذاب از آن بسازید!

✅ پاکسازی داده ها: کار با مقادیر از دست رفته و تشخیص نقاط پرت.

🔗 دوره: پاکسازی اطلاعات

✅ تجسم داده ها: Matplotlib، Seaborn، Tableau

🔗 دوره: آموزش تصویرسازی داده ها

➖➖➖➖➖

🔢 مرحله 4: یادگیری ماشینی را یاد بگیرید

✏️ زمان ورود به دنیای هیجان انگیز یادگیری ماشین فرا رسیده است! شما باید این موضوعات را بدانید:

✅ یادگیری تحت نظارت: رگرسیون، طبقه بندی.

✅ یادگیری بدون نظارت: خوشه بندی، PCA، تشخیص ناهنجاری.

✅ یادگیری عمیق: شبکه های عصبی، CNN، RNN


🔗 دوره: CS229: یادگیری ماشینی

➖➖➖➖➖

🔢 مرحله 5: کار با داده های بزرگ و فناوری های ابری

✏️ اگر می خواهید در دنیای واقعی کار کنید، باید بدانید که چگونه با Big Data و رایانش ابری کار کنید.

✅ ابزارهای کلان داده: Hadoop، Spark، Dask

✅ پلتفرم های ابری: AWS، GCP، Azure

🔗 رشته: مهندسی داده

➖➖➖➖➖

🔢 مرحله 6: پروژه های واقعی را انجام دهید!

✏️ تئوری بس است، وقت آن است که کدنویسی را دریافت کنید! پروژه های واقعی را انجام دهید و یک پورتفولیوی قوی بسازید.

✅ مسابقات Kaggle: حل چالش های دنیای واقعی

✅ پروژه های End-to-End: جمع آوری داده ها، مدل سازی، پیاده سازی.

✅ GitHub: پروژه های خود را در GitHub منتشر کنید.

🔗 پلت فرم: Kaggle🔗 پلتفرم: ods.ai

➖➖➖➖➖

🔢 مرحله 7: آموزش MLO ها و استقرار مدل ها

✏️ یادگیری ماشین فقط ساختن یک مدل نیست! شما باید نحوه استقرار و نظارت بر یک مدل را بیاموزید.

✅ آموزش MLOps: نسخه سازی مدل، نظارت، آموزش مجدد مدل.

✅ مدل های استقرار: Flask، FastAPI، Docker

🔗 دوره: دوره MLOps استنفورد

➖➖➖➖➖

🔢 مرحله 8: به روز بمانید و شبکه کنید

✏️ علم داده هر روز در حال تغییر است، بنابراین لازم است هر روز خود را به روز کنید و به طور منظم با افراد مجرب و متخصص در این زمینه در تماس باشید.

✅ مقالات علمی را بخوانید: arXiv، Google Scholar


✅️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🚀 80 سوال مصاحبه پایتون با پاسخ و کد!🚀

✅ چرا این منبع؟
- سوالات متداول در مصاحبه های پایتون را پوشش می دهد

📄 هر سوال همراه با پاسخ‌های دقیق و کدهای آماده برای استفاده است که برای مبتدیان و توسعه‌دهندگان با تجربه بسیار عالی است. چه در حال آماده شدن برای یک مصاحبه شغلی یا ارتقاء سطح مهارت های پایتون خود باشید، این راهنما مطالب مورد نیاز شما را پوشش می دهد!👀

🔥 از دستش نده! این فایل را ذخیره کنید، آن را به اشتراک بگذارید و از امروز شروع به یادگیری کنید!💼

✅️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🤩بیاید DeepSeek بسازیم!

😊دوست دارید فقط تو چند مرحله ساده یه DeepSeek شخصی و لوکال رو سیستم خودتون داشته باشید؟

😉پس گام به گام با این پست کامپیوترونیک در اینستاگرام پیش برید!

👍با ما همراه باشید

✅️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir