[معرفی فیلم]

🎥 بازی تقلید | The Imitation Game
📆 سال تولید: 2014

✍️ خلاصه داستان:
در طول جنگ جهانی دوم، آلن تورینگ، نابغه ریاضی انگلیسی، سعی میکند با کمک ریاضیدانان همکار خود، رمز انیگما آلمان را بشکند و در عین حال تلاش میکند با زندگی خصوصی پریشان خود کنار بیاید.

#it_movie
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

ایشون یه دیتا آنالیز هستش که یهویی دستش میخوره و تمام برنامه ها رو میزنه با اکسل باز شن 😅

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

نقشه راه ماشین لرنینگ 🤓

☀️ برای شروع و پیشرفت در یادگیری ماشین (Machine Learning)، داشتن یک نقشه راه دقیق و قدم به قدم بسیار مفید است. در زیر یک نقشه راه جامع برای یادگیری ماشین آورده شده است:

1. مبانی ریاضی و آمار
- جبر خطی: بردارها، ماتریس‌ها، تبدیل‌های خطی، مقدار ویژه و بردار ویژه.
- حساب دیفرانسیل و انتگرال: توابع، مشتقات، انتگرال‌ها، بهینه‌سازی.
- آمار و احتمال: توزیع‌ها، متغیرهای تصادفی، امید ریاضی، تئوری بیز، تست فرضیه‌ها.

2. مبانی برنامه‌نویسی
- زبان برنامه‌نویسی: پایتون به عنوان زبان اصلی مورد استفاده در یادگیری ماشین.
- کتابخانه‌های پایتون: NumPy، Pandas برای کار با داده‌ها؛ Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده‌ها.

3. داده‌کاوی و پیش‌پردازش داده‌ها
- جمع‌آوری داده‌ها: منابع داده، وب اسکریپینگ، APIها.
- پیش‌پردازش داده‌ها: تمیز کردن داده‌ها، مدیریت داده‌های ناقص، نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها.
- تحلیل داده‌های اکتشافی: تجزیه و تحلیل داده‌ها، مصورسازی داده‌ها، استخراج ویژگی‌ها.

4. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
- رگرسیون: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک.
- طبقه‌بندی: درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، K-نزدیکترین همسایه (KNN)، جنگل‌های تصادفی (Random Forest).
- ارزیابی مدل‌ها: دقت، ماتریس درهم‌ریختگی، ROC و AUC.

5. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
- خوشه‌بندی: K-means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، DBSCAN.
- کاهش ابعاد: PCA، t-SNE.
- تجزیه و تحلیل انجمنی: قوانین انجمنی، الگوریتم آپریوری.

6. یادگیری عمیق (Deep Learning)
- شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی شبکه‌های عصبی، لایه‌ها، فعال‌سازی، آموزش شبکه‌های عصبی.
- شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs): برای پردازش تصاویر.
- شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): برای پردازش داده‌های توالی‌دار.
- فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق: TensorFlow، Keras، PyTorch.

7. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- مفاهیم پایه: عامل‌ها، محیط، پاداش.
- الگوریتم‌ها: Q-Learning، Deep Q-Networks (DQN)، سیاست‌های گرادیان.

8. پروژه‌ها و کاربردها
- پروژه‌های کوچک: انجام پروژه‌های ساده برای درک مفاهیم.
- پروژه‌های عملی: شرکت در مسابقات Kaggle، کار بر روی داده‌های واقعی.
- کاربردها: پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی ماشین، توصیه‌گرها.

9. بهینه‌سازی و تنظیم مدل‌ها
- تنظیم هایپرپارامترها: جستجوی شبکه‌ای، جستجوی تصادفی، جستجوی بیزی.
- روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش: Dropout، تنظیم (Regularization).

10. مطالعه منابع پیشرفته و به‌روز رسانی
- کتاب‌ها و مقالات علمی: مطالعه کتاب‌های معتبر و مقالات جدید در حوزه یادگیری ماشین.
- دوره‌های آنلاین و وبینارها: شرکت در دوره‌های تخصصی و به‌روز.
- کنفرانس‌ها و کارگاه‌ها: حضور در کنفرانس‌های معتبر برای آشنایی با آخرین پژوهش‌ها و تکنولوژی‌ها

#ml #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

وقتی بدون خوندن داکیومنت، با یه فریمورک کار میکنی 😁😂

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

وقتی برنامه‌نویسا اعصاب ندارن 😂😂😂

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

😂😂😂😂

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مقایسه R با پایتون برای آنالیز دیتا 😌

#python #r #compare
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

وقتی پول برنامه‌نویس رو نمیدن و تلافی میکنه 😂

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🔸استخدام طراح دوره #C در Quera

🔹نوع همکاری: پاره‌وقت
🔹سطح: ارشد (Senior)
🔹زمینه کاری شرکت: فناوری اطلاعات، نرم‌افزار و سخت‌افزار

مزایا: 🔹تیم جوان و با انگیزه 🔹ساعت کاری منعطف 🔹امکان دورکاری 🔹وام 🔹بیمه تکمیلی 🔹Board Games 🔹کتابخانه 🔹محیط استراحت و سرگرمی

ارسال درخواست از طریق:👇
🔗 https://quera.org/r/99pNZu
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
@Quera_Talent

فرمول‌های پرکاربرد اکسل / بخش اول ✅

1️⃣ SUM
1️⃣ مقدار سلول‌های انتخابی را با هم جمع میکند.
2️⃣ AVERAGE
2️⃣ میانگین سلول‌های انتخابی را محاسبه میکند.
3️⃣ COUNT
3️⃣تعداد مقادیر غیر خالی را در یک مجموعه داده (رنج خاصی از سلول‌ها یا یک رنج مشخص) محاسبه میکند.
4️⃣ COUNTA
4️⃣ تعداد همه سلول‌های غیر خالی در یک مجموعه داده را محاسبه می‌کند، چه عدد باشد، چه متن، چه علامت نقطه گذاری، و غیره.

5️⃣ MAX
5️⃣ بزرگترین مقدار در یک مجموعه داده را پیدا میکند.
6️⃣ MIN
6️⃣ کوچکترین مقدار را در یک مجموعه داده پیدا میکند.

#excel
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

پروسه توسعه نرم‌افزار 😂😂

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

😂

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

هیچکس اهمیت نمیده ☺️

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

نقشه راه تبدیل شدن به یک هکر اخلاقی 🤓
تبدیل شدن به یک هکر اخلاقی (Ethical Hacker) نیازمند ترکیبی از مهارت‌های فنی، دانش امنیت اطلاعات، و اخلاق حرفه‌ای است. در اینجا نقشه راهی برای رسیدن به این هدف آورده شده است:

1. آشنایی با اصول شبکه و سیستم‌عامل‌ها 🖥
یادگیری اصول شبکه: مفاهیمی مانند TCP/IP، مدل OSI، روترها، سوئیچ‌ها و پروتکل‌های شبکه.
سیستم‌عامل‌ها: یادگیری و کار با سیستم‌عامل‌های مختلف مانند Windows، Linux و Unix.

2. یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی 📟
زبان‌های اسکریپت‌نویسی: Python، Bash، PowerShell.
زبان‌های برنامه‌نویسی وب: HTML، JavaScript، PHP.

3. مطالعه در زمینه امنیت اطلاعات 🔒
اصول امنیت اطلاعات: مفاهیمی مانند محرمانگی، یکپارچگی، دسترسی، و احراز هویت.
تکنیک‌های رمزنگاری: آشنایی با الگوریتم‌های رمزنگاری، رمزهای متقارن و نامتقارن.

4. آموزش و دریافت گواهینامه‌های معتبر 🔖
گواهینامه‌های مقدماتی: CompTIA Security+.
گواهینامه‌های پیشرفته: CEH (Certified Ethical Hacker)، OSCP (Offensive Security Certified Professional).

5. یادگیری ابزارهای تست نفوذ 🔑
ابزارهای شبکه: Wireshark، Nmap.
ابزارهای تست نفوذ: Metasploit، Burp Suite، Nessus.

6. انجام پروژه‌های عملی 🔮
تست نفوذ در محیط‌های کنترل شده: استفاده از پلتفرم‌هایی مانند Hack The Box و TryHackMe.
شرکت در مسابقات CTF (Capture The Flag): برای تقویت مهارت‌های عملی و رقابت با دیگران.

7. آشنایی با قوانین و اخلاق حرفه‌ای 🧿
قوانین سایبری: آشنایی با قوانین مربوط به جرایم سایبری و حقوق دیجیتال.
اخلاق حرفه‌ای: رعایت اصول اخلاقی در تست‌های نفوذ و گزارش‌دهی به صورت مسئولانه.

8. مشارکت در جامعه امنیت اطلاعات 🌏
انجمن‌ها و کنفرانس‌ها: شرکت در کنفرانس‌های امنیتی مانند DEF CON، Black Hat، BSides.
شبکه‌سازی: برقراری ارتباط با دیگر حرفه‌ای‌های این حوزه از طریق انجمن‌ها و گروه‌های آنلاین.

9. مطالعه و به‌روز رسانی مستمر 📚
مطالعه کتاب‌ها و مقالات: مطالعه کتاب‌های مرجع و مقالات پژوهشی در زمینه امنیت اطلاعات.
به‌روز رسانی دانش: پیگیری اخبار و تحولات جدید در حوزه امنیت اطلاعات و فناوری‌های مرتبط.

با پیروی از این نقشه راه و تقویت مداوم مهارت‌ها و دانش خود، می‌توانید به یک هکر اخلاقی موفق تبدیل شوید. 😍

#hack #security
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🤣🤣🤣

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips