تصمیم گرفتی پایتون یاد بگیری اما نمی‌دونی از کجا شروع کنی؟ 🐍 ما در این کانال تلاش کردیم مسیر یادگیری پایتون رو ساده‌تر کنیم. اگر تازه می‌خواهی شروع کنی، این منابع می‌تونن نقطه شروع خوبی باشند: 🔹 دوره آموزش مقدماتی پایتون 🔹حل ۳۰ سؤال کاربردی برای تقویت مهارت‌های دوره مقدماتی (با سوالات و چالش های مختلف پایه دانش پایتونت را قوی کن) 🔹 برای کسانی که دوست دارند با تمرین و پروژه مهارت خودشان را تقویت کنند: چالش ۳۰ روزه Python for AI 💬 در مسیر یادگیری تنها نیستی؛ اگر سوالی داشتی داخل گروه بپرس، با هم بررسی می‌کنیم. https://eitaa.com/joinchat/956171922Cb501d5a32f از راهنمای #هشتگ‌ها برای دسترسی سریع‌تر به مطالب کانال استفاده کن 🌱 شروع کن؛ هر مهارت بزرگی با یک قدم کوچک آغاز می‌شود. @learnpythonicy

✅ پاسخ چالش روز بیست‌وپنجم آماده شد! امروز با استفاده از Explainable AI بررسی کردیم که مدل چرا یک مشتری را در معرض ریزش تشخیص می‌دهد. 🔍🤖 📊 مهم‌ترین عوامل پیش‌بینی ریزش: 🔹 نوع قرارداد 🔹 میزان استفاده از سرویس 🔹 هزینه ماهانه 🔹 سن مشتری 🔹 تعداد تماس با پشتیبانی همچنین برای یکی از مشتریان پرریسک، احتمال ریزش و تأثیر هر ویژگی به‌صورت جداگانه محاسبه شد. @learnpythonicy #Python #MachineLearning #ExplainableAI #FeatureImportance #CustomerChurn

🔥 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

✅ پاسخ چالش روز بیست‌وششم آماده شد! امروز مدل Machine Learning را از یک کد ساده به یک محصول قابل استفاده تبدیل کردیم. 🚀 ساختیم: 🤖 Customer Churn Prediction App قابلیت‌ها: ✅ دریافت اطلاعات مشتری ✅ پیش‌بینی احتمال ریزش ✅ تعیین سطح ریسک مشتری ✅ ارائه پیشنهاد اولیه برای حفظ مشتری تا اینجا مسیر کامل شد: Data → Model → Evaluation → Explainability → AI Application @learnpythonicy

🔥 چالش ۳۰ روزه Python for AI #Day27 🚀 پروژه نهایی شروع شد: AI Career Assistant تا امروز با داده‌های عددی و مدل‌های Machine Learning کار کردیم. اما از امروز وارد دنیای جذاب‌تر می‌شویم: 🧠 NLP + AI هدف پروژه: ساخت یک دستیار هوشمند که رزومه شما را تحلیل کند و آن را با یک موقعیت شغلی مقایسه کند. 📌 مأموریت امروز: ساخت اولین مرحله سیستم: Resume & Job Description Analyzer برنامه باید بتواند: ✅ فایل رزومه را بخواند (

PDF

) ✅ متن رزومه را استخراج کند ✅ متن آگهی شغلی را دریافت کند ✅ مهارت‌ها و کلمات کلیدی مهم را پیدا کند مثال: Resume Skills: Python SQL Machine Learning Pandas Job Requirements: Python SQL Docker AWS Machine Learning خروجی: Matched Skills: ✅ Python ✅ SQL ✅ Machine Learning Missing Skills: ❌ Docker ❌ AWS 🔥 ب Bonus Challenge: با استفاده از تکنیک‌های NLP: ⭐️ تعداد کلمات مهم را استخراج کنید ⭐️ کلمات کلیدی مشترک رزومه و شغل را پیدا کنید ⭐️ یک امتیاز اولیه Match Score بسازید @learnpythonicy

✅ پاسخ چالش روز 27 امروز اولین قدم پروژه AI Career Assistant را ساختیم. این سیستم می‌تواند: 📄 رزومه را تحلیل کند 🔍 مهارت‌ها را استخراج کند 🎯 رزومه را با موقعیت شغلی مقایسه کند 📊 میزان تطابق را نمایش دهد @learnpythonicy https://t.me/learnpythonicy

🔥 چالش ۳۰ روزه Python for AI #Day28 🎯 موضوع: ساخت سیستم Resume Matching با NLP در روز 27 توانستیم مهارت‌های رزومه و آگهی شغلی را استخراج کنیم. اما امروز می‌خواهیم سیستم را هوشمندتر کنیم: 🤖 آیا این رزومه برای این شغل مناسب است؟ هدف: ساخت یک سیستم امتیازدهی هوشمند برای تطبیق رزومه با موقعیت شغلی. 📌 مأموریت امروز: با استفاده از تکنیک‌های NLP: ✅ تبدیل متن رزومه و Job Description به بردارهای عددی ✅ محاسبه شباهت بین دو متن با استفاده از:

TF-IDF

و:

Cosine Similarity

خروجی سیستم:

Resume Match Score:

78%

Matched Skills:

✅ Python
✅ SQL
✅ Machine Learning


Missing Skills:

❌ Docker
❌ AWS
❌ LLM

📌 امکانات برنامه: ✅ دریافت رزومه ✅ دریافت توضیحات شغلی ✅ محاسبه درصد تطابق ✅ نمایش مهارت‌های موجود ✅ نمایش مهارت‌های موردنیاز 🔥 سیستم را ارتقا دهید: ⭐️ چندین Job Description دریافت کند و بهترین موقعیت را پیشنهاد دهد. ⭐️ نتایج را رتبه‌بندی کند. ⭐️ یک نمودار Skill Match بسازد. 📁 نام پیشنهادی فایل:

Day28_Resume_Matching_System.py

📋 هدف امروز: یادگیری اینکه چگونه با NLP یک سیستم جستجو و تطبیق هوشمند بسازیم؛ مشابه چیزی که در سایت‌های کاریابی واقعی استفاده می‌شود. 🚀 راه ارتباطی: https://eitaa.com/joinchat/956171922Cb501d5a32f 🔥 عضویت در چالش: @learnpythonicy

داری با پایتون کار میکنی و اولین بارت هست میخوای کتابخانه نصب کنی اماا هرچی

pip install

میزنی نصب نمیشه؟؟؟ این پست و بخون👇 https://eitaa.com/learnpythonicy/218 اگر هم میخوای درباره بروزرسانی، چک کردن کامل کتابخانه ها و ماژول هایی که داری، و حذفشون دانشت و ببری بالا،این پست مخصوص تو هست👇 https://eitaa.com/learnpythonicy/219 @learnpythonicy

نمونه ای برای روز 28