🔥 چالش ۳۰ روزه Python for AI #Day20 🎯 موضوع: ساخت داشبورد فروش با Streamlit 📝 صورت مسئله: در چالش امروز باید نتایج تحلیل داده‌های فروش را به یک داشبورد تعاملی تبدیل کنید. از فایل زیر استفاده کنید: sales_cleaned.csv این فایل خروجی چالش روز هجدهم است و شامل اطلاعات سفارش‌ها، محصولات، مشتریان، مناطق و درآمد فروش است. برنامه شما باید با استفاده از Streamlit یک داشبورد فروش بسازد. 📌 بخش اول: KPI Cards در بالای داشبورد شاخص‌های زیر را نمایش دهید: ✅ Total Revenue مجموع درآمد فروش ✅ Total Orders تعداد کل سفارش‌ها ✅ Total Customers تعداد مشتریان منحصربه‌فرد ✅ Sales Growth درصد رشد فروش نسبت به ماه قبل 📌 بخش دوم: نمودارها داشبورد باید نمودارهای زیر را داشته باشد: 📈 Monthly Revenue نمایش روند درآمد ماهانه 📊 Top Products نمایش محصولات برتر بر اساس درآمد یا تعداد فروش 🌍 Region Performance مقایسه درآمد مناطق مختلف 🗂 Category Comparison مقایسه دسته‌بندی محصولات 📌 بخش سوم: فیلترهای تعاملی کاربر بتواند اطلاعات داشبورد را بر اساس موارد زیر فیلتر کند: ✅ بازه زمانی ✅ منطقه ✅ دسته‌بندی محصول با تغییر فیلترها، شاخص‌ها و نمودارها نیز باید به‌روزرسانی شوند. 🎯 Bonus Challenge موارد زیر را نیز به داشبورد اضافه کنید: ⭐️ نمایش پرفروش‌ترین محصول ⭐️ نمایش بهترین منطقه ⭐️ نمایش Average Order Value ⭐️ امکان دانلود داده‌های فیلترشده به‌صورت CSV ⭐️ طراحی حرفه‌ای داشبورد با ستون‌بندی و رنگ‌بندی مناسب 📁 نام پیشنهادی فایل: Day20_Sales_Dashboard.py ▶️ اجرای برنامه: streamlit run Day20_Sales_Dashboard.py 📋 هدف امروز: تبدیل تحلیل داده به یک برنامه تعاملی و قابل استفاده؛ مهارتی که در پروژه‌های واقعی Data Science و ساخت Portfolio بسیار مهم است. 🔥 عضویت در چالش: @learnpythonicy #Python #Streamlit #DataScience #Dashboard #Pandas #Plotly #PythonForAI #Day20

✅ پاسخ چالش روز 20ام در این پروژه با استفاده از Streamlit یک داشبورد تعاملی فروش ساختیم که شامل موارد زیر است: نمایش KPIهای فروش نمودار درآمد ماهانه محصولات برتر مقایسه عملکرد مناطق فیلتر تاریخ، منطقه و دسته‌بندی امکان دانلود داده‌های فیلترشده https://t.me/learnpythonicy #Python #Streamlit #Dashboard #DataScience

🔥 چالش ۳۰ روزه Python for AI #Day21 🎯 موضوع: Project Showcase 📝 صورت مسئله: در روزهای ۱۸ تا ۲۰ یک پروژه کامل با عنوان زیر ساختید: Sales Intelligence Dashboard امروز باید این پروژه را برای GitHub و LinkedIn آماده کنید تا به‌عنوان یک نمونه‌کار واقعی در Portfolio شما قرار بگیرد. 📌 کارهای امروز: ✅ فایل‌های پروژه را مرتب کنید. ساختار پیشنهادی:

sales-intelligence-dashboard/

├── Day20_Sales_Dashboard.py
├── sales_cleaned.csv
├── requirements.txt
├── README.md
└── screenshots/

✅ یک فایل README حرفه‌ای بنویسید. README باید شامل این بخش‌ها باشد: 🔹 معرفی پروژه 🔹 هدف پروژه 🔹 قابلیت‌های داشبورد 🔹 ابزارها و کتابخانه‌های استفاده‌شده 🔹 روش نصب و اجرا 🔹 تصاویر داشبورد 🔹 نتایج و Insightهای به‌دست‌آمده ✅ فایل requirements.txt بسازید. محتوای پیشنهادی: pandas streamlit plotly ✅ حداقل ۲ اسکرین‌شات از داشبورد بگیرید. پیشنهاد: نمای کامل داشبورد نمودارها و فیلترهای تعاملی ✅ پروژه را در GitHub آپلود کنید. نام پیشنهادی Repository: sales-intelligence-dashboard ✅ یک ویدیوی کوتاه ۳۰ تا ۶۰ ثانیه‌ای از اجرای داشبورد ضبط کنید. در ویدیو نمایش دهید: 🔹 داشبورد چگونه اجرا می‌شود 🔹 فیلترها چگونه کار می‌کنند 🔹 نمودارها چگونه تغییر می‌کنند 🔹 امکان دانلود CSV 🎯 Bonus Challenge ⭐️ یک توضیح کوتاه انگلیسی برای پروژه بنویسید. نمونه: I built an interactive Sales Intelligence Dashboard using Python, Pandas, Plotly, and Streamlit. The dashboard analyzes sales performance, customer activity, products, categories, and regions through interactive filters and visualizations. ⭐️ لینک GitHub پروژه را در LinkedIn منتشر کنید. 📋 هدف امروز: یادگیری نحوه ارائه یک پروژه واقعی؛ چون فقط نوشتن کد کافی نیست و باید بتوانید پروژه خود را حرفه‌ای معرفی و نمایش دهید. راه ارتباطی: @learnpythonicychat @learnpythonicyBot 🔥 عضویت در چالش: https://t.me/learnpythonicy #Python #Streamlit #DataScience #ProjectShowcase

✅ پاسخ چالش روز 21 در این مرحله، پروژه Sales Intelligence Dashboard را به یک نمونه‌کار حرفه‌ای و آماده انتشار تبدیل کردیم. 📦 فایل پروژه شامل: 🔹 داشبورد کامل Streamlit 🔹 دیتاست فروش 🔹 README حرفه‌ای برای GitHub 🔹 فایل requirements 🔹 متن آماده LinkedIn 🔹 ساختار استاندارد Portfolio @learnpythonicy #Python #GitHub #Portfolio #Streamlit #DataScience #Day21

🔥 چالش ۳۰ روزه Python for AI #Day26 🎯 موضوع: ساخت محصول هوش مصنوعی (ML Deployment) تا امروز یک مدل Machine Learning ساختیم، آن را ارزیابی کردیم و فهمیدیم چرا تصمیم می‌گیرد. اما یک سؤال مهم: 🤔 آیا یک کاربر عادی می‌تواند از مدل ما استفاده کند؟ امروز مدل را تبدیل به یک اپلیکیشن واقعی می‌کنیم. 📌 مأموریت امروز: ساخت یک Customer Churn Prediction App با Streamlit کاربر باید بتواند اطلاعات یک مشتری را وارد کند: 👤 Age 📱 Usage 📄 Contract Type 💳 Monthly Charge ☎️ Support Calls سپس سیستم باید نمایش دهد: ✅ احتمال ریزش مشتری مثال:

Churn Probability: 82%
Risk Level:
🔴 High Risk

یا:

Churn Probability: 15%
Risk Level:
🟢 Low Risk

📌 امکانات برنامه: ✅ بارگذاری مدل آموزش‌دیده ✅ دریافت اطلاعات از کاربر ✅ پیش‌بینی احتمال ریزش ✅ نمایش سطح ریسک ✅ نمایش پیشنهاد اولیه برای کاهش ریزش 🔥 Bonus Challenge به برنامه قابلیت‌های زیر را اضافه کنید: ⭐️ نمایش مهم‌ترین عوامل ریسک مشتری ⭐️ ذخیره گزارش پیش‌بینی به صورت CSV ⭐️ طراحی رابط کاربری حرفه‌ای‌تر ⭐️ اضافه کردن نمودار احتمال ریزش 📁 نام پیشنهادی فایل:

Day26_Churn_Prediction_App.py

📋 هدف امروز: تبدیل یک مدل Machine Learning به یک محصول واقعی قابل استفاده؛ همان کاری که در پروژه‌های واقعی Data Science و AI انجام می‌شود. تا امروز فقط مدل ساختیم؛ امروز آن را به یک ابزار واقعی تبدیل می‌کنیم. 🚀 🔥 عضویت در چالش: @learnpythonicy #Streamlit #MachineLearning #AIApplication #CustomerChurn