diff --git a/translations/fa/.co-op-translator.json b/translations/fa/.co-op-translator.json
index fb0c977d..da28d303 100644
--- a/translations/fa/.co-op-translator.json
+++ b/translations/fa/.co-op-translator.json
@@ -12,8 +12,8 @@
"language_code": "fa"
},
"1-Introduction/01-defining-data-science/notebook.ipynb": {
- "original_hash": "8f5eb7b3f7cc89e6d98fb32e1de65dec",
- "translation_date": "2026-02-28T08:11:58+00:00",
+ "original_hash": "8eb07e3d899aaba7ea9c9ec9b5aa2850",
+ "translation_date": "2026-07-17T21:12:54+00:00",
"source_file": "1-Introduction/01-defining-data-science/notebook.ipynb",
"language_code": "fa"
},
@@ -42,8 +42,8 @@
"language_code": "fa"
},
"1-Introduction/03-defining-data/README.md": {
- "original_hash": "12339119c0165da569a93ddba05f9339",
- "translation_date": "2025-09-05T14:24:17+00:00",
+ "original_hash": "7217c6f9eb464d4ff4bae6c036ab53cb",
+ "translation_date": "2026-07-17T21:19:26+00:00",
"source_file": "1-Introduction/03-defining-data/README.md",
"language_code": "fa"
},
@@ -65,6 +65,12 @@
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.md",
"language_code": "fa"
},
+ "1-Introduction/04-stats-and-probability/notebook.ipynb": {
+ "original_hash": "0c77e104b29c723287bf11b773fcc5d5",
+ "translation_date": "2026-07-17T21:14:04+00:00",
+ "source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/notebook.ipynb",
+ "language_code": "fa"
+ },
"1-Introduction/README.md": {
"original_hash": "696a8474a01054281704cbfb09148949",
"translation_date": "2025-08-24T21:15:11+00:00",
@@ -108,8 +114,8 @@
"language_code": "fa"
},
"2-Working-With-Data/07-python/notebook-covidspread.ipynb": {
- "original_hash": "6335cccba01dc6ad7b15aba7a8c73f38",
- "translation_date": "2026-02-28T08:13:22+00:00",
+ "original_hash": "da97f98781c7cd271063f605fe8d71d0",
+ "translation_date": "2026-07-17T21:12:22+00:00",
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/notebook-covidspread.ipynb",
"language_code": "fa"
},
@@ -192,14 +198,14 @@
"language_code": "fa"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md": {
- "original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
- "translation_date": "2025-08-24T22:34:39+00:00",
+ "original_hash": "2b3b2632bb02af608ca60be828e8097d",
+ "translation_date": "2026-07-17T21:19:35+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/solution/README.md",
"language_code": "fa"
},
"3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md": {
- "original_hash": "5c51a54dd89075a7a362890117b7ed9e",
- "translation_date": "2025-08-24T22:34:08+00:00",
+ "original_hash": "2b3b2632bb02af608ca60be828e8097d",
+ "translation_date": "2026-07-17T21:19:31+00:00",
"source_file": "3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/starter/README.md",
"language_code": "fa"
},
diff --git a/translations/fa/1-Introduction/01-defining-data-science/notebook.ipynb b/translations/fa/1-Introduction/01-defining-data-science/notebook.ipynb
index ccd1d2ef..56fead77 100644
--- a/translations/fa/1-Introduction/01-defining-data-science/notebook.ipynb
+++ b/translations/fa/1-Introduction/01-defining-data-science/notebook.ipynb
@@ -2,420 +2,319 @@
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
"source": [
"# چالش: تحلیل متن درباره علم داده\n",
"\n",
- "در این مثال، بیایید یک تمرین ساده انجام دهیم که تمام مراحل یک فرایند سنتی علم داده را پوشش میدهد. نیازی به نوشتن کد ندارید، فقط میتوانید روی سلولهای زیر کلیک کنید تا آنها را اجرا کرده و نتیجه را مشاهده کنید. به عنوان یک چالش، تشویق میشوید این کد را با دادههای مختلف امتحان کنید.\n",
+ "در این مثال، بیایید یک تمرین ساده انجام دهیم که تمام مراحل یک فرایند سنتی علم داده را پوشش میدهد. نیازی به نوشتن کد ندارید، فقط میتوانید روی سلولهای زیر کلیک کنید تا آنها را اجرا کرده و نتیجه را مشاهده کنید. بهعنوان یک چالش، شما تشویق میشوید که این کد را با دادههای مختلف امتحان کنید.\n",
"\n",
"## هدف\n",
"\n",
- "در این درس، درباره مفاهیم مختلف مرتبط با علم داده صحبت کردهایم. بیایید با انجام مقداری **کاوش متن** سعی کنیم مفاهیم مرتبط بیشتری کشف کنیم. با متنی درباره علم داده شروع میکنیم، کلمات کلیدی را از آن استخراج میکنیم و سپس سعی میکنیم نتیجه را به صورت تصویری نشان دهیم.\n",
+ "در این درس، ما درباره مفاهیم مختلف مرتبط با علم داده صحبت کردهایم. بیایید با انجام یک عملیات **متنکاوی** سعی کنیم مفاهیم مرتبط بیشتری را کشف کنیم. ابتدا متنی درباره علم داده خواهیم داشت، سپس کلیدواژهها را از آن استخراج میکنیم و در پایان سعی میکنیم نتیجه را به تصویر بکشیم.\n",
"\n",
- "برای متن، من از صفحه درباره علم داده در ویکیپدیا استفاده میکنم:\n"
- ],
- "metadata": {}
+ "بهعنوان متن، از صفحه علم داده در ویکیپدیا استفاده خواهم کرد:\n"
+ ]
},
{
"cell_type": "markdown",
- "source": [],
- "metadata": {}
+ "metadata": {},
+ "source": []
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": 62,
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
"source": [
"url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Data_science'"
- ],
- "outputs": [],
- "metadata": {}
+ ]
},
{
"cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
"source": [
"## مرحله ۱: دریافت دادهها\n",
"\n",
- "اولین قدم در هر فرآیند علم داده، دریافت دادهها است. ما برای این کار از کتابخانه `requests` استفاده خواهیم کرد:\n"
- ],
- "metadata": {}
+ "اولین مرحله در هر فرایند علم دادهها، دریافت دادهها است. ما برای این کار از کتابخانه `requests` استفاده خواهیم کرد:\n"
+ ]
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": 63,
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
"source": [
- "import requests\r\n",
- "\r\n",
- "text = requests.get(url).content.decode('utf-8')\r\n",
- "print(text[:1000])"
- ],
- "outputs": [
- {
- "output_type": "stream",
- "name": "stdout",
- "text": [
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "\n",
- "Data science - Wikipedia\n",
- "