📘 پروژه‌های یادگیری ماشین

می‌خوای یادگیری ماشین رو با پروژهٔ عملی یاد بگیری؟ این pdf منبع خوبیه برای توسعه‌دهنده‌ها، دانشجوها و دانشمندان داده‌ای که می‌خوان مهارت ML خودشون رو با کار عملی تقویت کنن.

🎁 داخلش چیا هست؟
• ایده‌های عملی پروژه‌های Machine Learning
• فرصت‌هایی برای تقویت پایتون
• یادگیری hands-on و تجربهٔ مستقیم
• یادگیری مبتنی بر پروژه برای مبتدی‌ها و توسعه‌دهنده‌ها


🐍 به همراه تمام کدها Python

🔗 دریافت PDF رایگان:
https://www.clcoding.com/2026/08/machine-learning-projects-free-pdf.html

🌐 #علم_داده #DataScience #MachineLearning #Python #یادگیری_ماشین

@python4all_pro

📘 آموزش«Pandas پیشرفته»

👨‍🏫 سطح: پیشرفته

📝 این دوره توابع پیشرفتهٔ Pandas رو آموزش می‌ده تا بتونی موثرتر با داده‌هات کار کنی.

🧠 چی یاد می‌گیری؟
• زنجیره‌سازی عملیات (method chaining) برای کد تمیزتر و سریع‌تر
• کار با داده‌های چندشاخصی (MultiIndex) و گروه‌بندی پیشرفته
• ؛groupby، pivot_table و merge برای بازآرایی و ترکیب داده
• ؛apply و توابع سفارشی روی Series و DataFrame
• مدیریت داده‌های گمشده (missing values) و مقادیر تکراری
• بهینه‌سازی عملکرد و کار با داده‌های بزرگ

🛠️ پیش‌نیاز: آشنایی با Pandas در سطح مقدماتی — عملیات پایه (خواندن CSV، انتخاب ستون و ردیف، فیلتر، گروه‌بندی).

🌐 #علم_داده #DataScience #Pandas #Python #DataAnalysis #پایتون

@python4all_pro

🤖 دستیار هوش مصنوعی محلی که خودش سر وقت کار می‌کنه

معمولاً AIها فقط وقتی کار می‌کنن که ازشون بخوای — ولی این آموزش به شما نشون می‌ده چطور یه دستیار محلی بسازی که روی زمان‌بندی اجرا بشه.

🛠️ جعبه‌ابزار:
• Python — مغز اجرا
• Ollama — اجرای مدل روی سیستم خودت
• Qwen — مدل زبانی
• LangChain — اتصال مدل به ابزارها
• cron (لینوکس/مک) و Task Scheduler (ویندوز) — زمان‌بندی اجرا

✅ نتیجه: ایجنت‌های روزانه برای کارهای تکراری، بدون اینکه دستی بهشون بزنی.

🔐 مزیت بزرگ: چون همه‌چیز لوکال اجرا می‌شه، داده‌هات از دستگاه خودت بیرون نمی‌رن — برای کارهای شخصی و حساس عالیه.

📖 لینک مقاله:
https://www.freecodecamp.org/news/how-to-build-and-schedule-local-ai-assistants-for-daily-tasks/

🌐 #هوش_مصنوعی #AI_Agents #Python #Ollama #LangChain

@python4all_pro