- آیا هنگام مطالعه مستندات رسمی پایتون یا مشاهده دورههای بینالمللی، با دیدن اصطلاحات تخصصی احساس سردرگمی میکنید؟
- آیا نگران این هستید که ندانستن دقیق لغات پایتون برای دیتا ساینس باعث شود در مصاحبههای شغلی حرفهای به نظر نرسید؟
- آیا تا به حال برایتان پیش آمده که مفهوم یک کد را بفهمید اما نتوانید آن را به زبان تخصصی انگلیسی توضیح دهید؟
- آیا تفاوتهای ظریف بین اصطلاحاتی مانند Data Wrangling و Data Cleaning برای شما مبهم است؟
یادگیری علم داده (Data Science) فقط یادگیری کدنویسی نیست؛ بلکه یادگیری یک زبان جدید برای گفتگو با دادههاست. در این راهنمای جامع، ما تمام لغات پایتون برای دیتا ساینس را از سطح پایه تا پیشرفته به شکلی ساده و دستهبندی شده بررسی میکنیم تا یک بار برای همیشه بر این واژگان مسلط شوید و با اعتماد به نفس کامل در پروژههای بینالمللی قدم بگذارید.
| دسته واژگان | مفهوم کلیدی | مثال کاربردی |
|---|---|---|
| Foundational Python | ساختارهای اصلی زبان | Variables, Functions, Loops |
| Data Manipulation | تغییر و اصلاح دادهها | Indexing, Slicing, Grouping |
| Statistical Analysis | تحلیلهای آماری | Mean, Variance, Correlation |
| Machine Learning | آموزش مدل و پیشبینی | Supervised, Regression, Overfitting |
بخش اول: مفاهیم پایه و ساختاری (The Building Blocks)
قبل از اینکه وارد دنیای پیچیده تحلیل داده شوید، باید الفبای برنامهنویسی پایتون را به زبان تخصصی بشناسید. بسیاری از زبانآموزان در درک تفاوتهای معنایی این کلمات دچار “Language Anxiety” یا اضطراب زبانی میشوند، اما نگران نباشید؛ این کلمات بسیار منطقی هستند.
واژگان مربوط به متغیرها و انواع داده (Data Types)
در پایتون، ما با اشیاء (Objects) سر و کار داریم. درک صحیح نام این اشیاء به شما کمک میکند تا خطاهای کد خود را سریعتر پیدا کنید.
- Integer (int): اعداد صحیح بدون ممیز.
- Float: اعداد اعشاری (در تحلیل دادههای مالی و علمی بسیار پرکاربرد است).
- String (str): رشتههای متنی که در کوتیشن قرار میگیرند.
- Boolean (bool): مقادیر منطقی که فقط شامل True یا False هستند.
ساختارهای داده (Data Structures)
این بخش قلب تپنده مدیریت دادههاست. فرمول یادگیری این بخش به این صورت است:
[Data Type Name] + [Property] = [Usage Case]
- List: مجموعهای مرتب و تغییرپذیر (Mutable). برای ذخیره لیست نامها یا اعداد استفاده میشود.
- Tuple: مجموعهای مرتب اما غیرقابل تغییر (Immutable). زمانی استفاده میشود که نمیخواهید دادهها تصادفی تغییر کنند.
- Dictionary (Dict): مجموعهای از جفتهای “کلید-مقدار” (Key-Value pairs). بسیار شبیه به دفترچه تلفن.
- Set: مجموعهای از مقادیر منحصر به فرد (Unique) بدون ترتیب خاص.
بخش دوم: واژگان تخصصی کتابخانههای علم داده
در دنیای علم داده، ما به ندرت همه چیز را از صفر مینویسیم. ما از “Libraries” استفاده میکنیم. در زبانشناسی کاربردی، کلمه Library به معنای مجموعهای از ابزارهای آماده است که کار ما را ساده میکند.
کتابخانه Pandas و دستکاری دادهها
بیشترین حجم لغات پایتون برای دیتا ساینس در این کتابخانه نهفته است.
- DataFrame: یک جدول دو بعدی (شبیه اکسل) که ردیف و ستون دارد.
- Series: یک ستون واحد از یک دیتا فریم.
- Index: برچسبهایی که برای شناسایی ردیفها استفاده میشوند.
- Missing Values (NaN): مقادیر گمشده یا خالی در دادهها که باید مدیریت شوند.
- Aggregation: ترکیب چندین داده برای رسیدن به یک نتیجه واحد (مثل محاسبه میانگین کل).
کتابخانه NumPy و محاسبات عددی
- Array: یک ساختار دادهای قدرتمند برای محاسبات ریاضی سنگین (بسیار سریعتر از لیستهای معمولی).
- Vectorization: انجام عملیات ریاضی روی کل یک آرایه به صورت همزمان بدون نیاز به حلقههای تکرار طولانی.
- Broadcasting: توانایی پایتون در انجام محاسبات بین آرایههایی با اندازههای متفاوت.
بخش سوم: فرآیند تحلیل داده (Data Workflow Vocabulary)
یک دانشمند داده مراحلی را طی میکند که هر کدام نام خاص خود را دارند. دانستن این مراحل برای برقراری ارتباط با تیم فنی ضروری است.
پاکسازی دادهها (Data Cleaning / Wrangling)
بسیاری از مبتدیان فکر میکنند Data Cleaning همان Data Wrangling است، اما تفاوت ظریفی وجود دارد. Wrangling مفهوم گستردهتری دارد و شامل تغییر ساختار دادهها نیز میشود.
- Outlier: دادهای که با بقیه دادهها تفاوت فاحشی دارد (داده پرت).
- Imputation: فرآیند جایگزین کردن مقادیر گمشده با اعداد منطقی (مثل میانگین).
- Normalization / Scaling: هممقیاس کردن دادهها (مثلاً تبدیل تمام اعداد به بازه ۰ تا ۱).
- Encoding: تبدیل دادههای متنی (مثل نام شهرها) به اعداد تا ماشین بتواند آنها را بفهمد.
مصورسازی دادهها (Data Visualization)
- Plot / Chart: نمودار.
- Axis (Axes): محورهای نمودار (محور X و Y).
- Legend: راهنمای نمودار که نشان میدهد هر رنگ یا علامت چه معنایی دارد.
- Histogram: نموداری برای نمایش توزیع فراوانی دادهها.
بخش چهارم: واژگان یادگیری ماشین (Machine Learning Basics)
وقتی صحبت از لغات پایتون برای دیتا ساینس میشود، یادگیری ماشین پیشرفتهترین بخش است. در اینجا با اصطلاحاتی روبرو میشویم که ریشه در آمار و ریاضیات دارند.
مفاهیم مدلسازی
- Feature: ویژگیها یا متغیرهای ورودی (مثلاً متراژ خانه برای پیشبینی قیمت).
- Target / Label: چیزی که میخواهیم پیشبینی کنیم (مثلاً قیمت نهایی خانه).
- Training Set: بخشی از دادهها که مدل از روی آنها یاد میگیرد.
- Test Set: دادههای جدیدی که برای امتحان کردن دقت مدل استفاده میشوند.
ارزیابی مدل (Evaluation Metrics)
چگونه بفهمیم مدل ما خوب کار میکند؟
- Accuracy: دقت کلی مدل.
- Overfitting: زمانی که مدل دادههای آموزشی را حفظ کرده اما روی دادههای جدید خوب عمل نمیکند (بیشبرازش).
- Underfitting: زمانی که مدل آنقدر ساده است که حتی دادههای اولیه را هم درست یاد نمیگیرد.
- Loss Function: تابعی که میزان خطای مدل را محاسبه میکند.
مقایسه اصطلاحات: رسمی در مقابل غیررسمی (Formal vs. Informal)
در محیطهای آکادمیک و جلسات کاری، استفاده از کلمات دقیقتر نشاندهنده سطح تخصص شماست.
| اصطلاح غیررسمی (محاورهای فنی) | اصطلاح رسمی و دقیق (Technical) | توضیح |
|---|---|---|
| Fixing messy data | Data Preprocessing | آمادهسازی دادهها قبل از تحلیل |
| Running the code | Executing the script | اجرای کد یا اسکریپت |
| Changing data shape | Reshaping / Pivoting | تغییر ساختار سطرها و ستونها |
| Predicting things | Inference / Forecasting | استنتاج یا پیشبینی بر اساس مدل |
نکات مربوط به تفاوتهای لهجه و نگارش (US vs. UK)
در برنامهنویسی، استاندارد غالب English US (آمریکایی) است. این موضوع به خصوص در نامگذاری متدها و توابع در پایتون بسیار حیاتی است.
- ✅ Correct (US): کلمه
colorدر کتابخانههایی مثل Matplotlib. - ❌ Incorrect (UK): استفاده از
colourباعث ایجاد خطا (AttributeError) میشود. - ✅ Correct (US): کلمه
normalizeبا حرف “z”. - ❌ Incorrect (UK): استفاده از
normaliseدر اکثر کتابخانههای فنی رایج نیست.
نکته روانشناسی: اگر در ابتدا این تفاوتها یادتان رفت، نگران نباشید. حتی برنامهنویسان حرفهای هم گاهی در املای این کلمات دچار اشتباه میشوند. مهم این است که به مستندات (Documentation) مراجعه کنید.
اشتباهات رایج و باورهای غلط (Common Myths & Mistakes)
- اشتباه اول: فکر کنید باید تمام لغات دیکشنری را بلد باشید. واقعیت این است که شما فقط به یادگیری کلمات کلیدی (Keywords) و مفاهیم پشت آنها نیاز دارید.
- اشتباه دوم: ترجمه لفظبهلفظ اصطلاحات. مثلاً “Overfitting” را نباید “بیشاندازه فیت شدن” ترجمه کرد؛ در فارسی تخصصی از “بیشبرازش” استفاده میشود اما در محیط کار، همان کلمه انگلیسی رایجتر است.
- باور غلط: “برای شروع دیتا ساینس حتماً باید سطح زبان انگلیسی C1 داشته باشم.” خیر! شما میتوانید با سطح متوسط (B1) و تمرکز روی واژگان تخصصی، کار خود را شروع کنید.
سوالات متداول (Common FAQ)
۱. بهترین راه برای به خاطر سپردن لغات پایتون برای دیتا ساینس چیست؟
بهترین روش، یادگیری در حین کدنویسی (Contextual Learning) است. به جای حفظ کردن لیست کلمات، سعی کنید مستندات کتابخانههایی مثل Pandas را بخوانید و همزمان کد بزنید.
۲. آیا تلفظ صحیح این کلمات در مصاحبه شغلی مهم است؟
بله، تلفظ صحیح کلماتی مثل
Variable
،
Data
(دیتا نه داتا!) و
Algorithm
به شما پرستیژ حرفهای میدهد. اما نگران لهجه نباشید، وضوح کلام (Clarity) مهمتر است.
۳. چرا برخی کلمات در پایتون با زیرخط (Underscore) شروع میشوند؟
این یک قرارداد نامگذاری است. کلماتی که با
_
شروع میشوند معمولاً به معنای “Internal” یا خصوصی هستند و قرار نیست مستقیماً توسط کاربر تغییر کنند.
نتیجهگیری
مسلط شدن بر لغات پایتون برای دیتا ساینس سفری است که با تکرار و تمرین هموار میشود. به یاد داشته باشید که هر دانشمند داده بزرگی روزی از درک سادهترین اصطلاحات عاجز بود. هدف شما نباید فقط حفظ کردن کلمات باشد، بلکه باید درک کنید که هر واژه چه ابزاری را در دستان شما قرار میدهد.
پایتون زبانی است که به “خوانایی” (Readability) شهرت دارد؛ پس با آرامش به مطالعه ادامه دهید، از اشتباه کردن نترسید و هر روز چند اصطلاح جدید را در پروژههای واقعی خود به کار ببرید. شما در حال یادگیری زبانی هستید که آینده تکنولوژی را میسازد!
سلام! ممنون از مقاله خوبتون. همیشه تفاوت دقیق Data Wrangling و Data Cleaning برام مبهم بود. آیا این دو کلمه رو میشه در موارد روزمره هم استفاده کرد یا فقط برای دیتا ساینس کاربرد دارن؟
سلام سارا خانم! خوشحالیم که مقاله براتون مفید بوده. در مورد Data Wrangling و Data Cleaning، این اصطلاحات به طور خاص در حوزه کار با دادهها رایج هستند. Wrangling (سر و کله زدن با چیزی) به معنای آمادهسازی و تبدیل دادهها از حالت خام به فرمتی قابل استفاده است که شامل پاکسازی، سازماندهی و حتی ادغام دادهها میشود. Cleaning (پاکسازی) بیشتر روی رفع خطاها، مقادیر گمشده و ناسازگاریها تمرکز دارد. هرچند این اصطلاحات تخصصی هستند، اما مفهوم کلی ‘مرتب کردن’ و ‘پاکسازی’ در مکالمات روزمره هم قابل درک است، اما نه با همین واژگان تخصصی.
مقاله عالی بود! ‘Overfitting’ یکی از اون کلماتیه که تو خیلی از زمینهها میشنوم، نه فقط Machine Learning. آیا مفهومش خارج از دیتا ساینس هم تقریباً همینه؟ مثلاً در مورد یه پروژه که بیش از حد ریزبین شده؟
سلام علی! سوال خیلی خوبی پرسیدید. بله، مفهوم ‘Overfitting’ تا حد زیادی در زمینههای مختلف مشابه است. در Machine Learning، به معنای مدلی است که بیش از حد روی دادههای آموزشی خودش ‘حفظ’ کرده و نمیتواند به خوبی روی دادههای جدید و ندیده عمل کند. در یک زمینه عمومیتر، ‘overfitting’ میتواند به معنای تمرکز بیش از حد روی جزئیات یک موضوع باشد که باعث شود نتایج در شرایط واقعی کاربردی نباشند یا انعطافپذیری لازم را نداشته باشند. تشبیه شما به پروژه ریزبینانه کاملاً درست است!
چه راهنمای کاملی! همیشه با اصطلاحاتی مثل ‘Variables’ و ‘Functions’ مشکل داشتم که تو فارسی هم معادلهای متفاوتی دارن. میشه لطفا در مورد تلفظ صحیح ‘Variables’ یه راهنمایی بکنید؟ گاهی اوقات ‘وِریَبِلز’ می شنوم و گاهی ‘وَریا بُلز’.
مریم خانم عزیز، از لطف شما ممنونیم. تلفظ صحیح ‘Variables’ در انگلیسی معمولاً به صورت /ˈvɛəriəb(ə)lz/ است. حرف ‘a’ اول صدای ‘اِ’ (مثل کلمه ‘cat’) و ‘a’ دوم صدای ‘آ’ خفیفتر (مثل کلمه ‘sofa’) و ‘i’ صدای ‘ی’ کوتاه دارد. پس بیشتر شبیه ‘وِریَبِلز’ است. تمرین با شنیدن نمونههای انگلیسیزبان کمک زیادی میکند. مثلاً میتوانید در دیکشنریهای آنلاین تلفظش را چک کنید.
ممنون از این مجموعه مفید. همیشه بین ‘Mean’, ‘Median’ و ‘Mode’ گیج میشدم. آیا راهی برای به خاطر سپردن تفاوتهای این کلمات در انگلیسی وجود داره؟ مثلاً یه mnemonic خاص؟
خواهش میکنم رضا! برای به خاطر سپردن تفاوتهای ‘Mean’, ‘Median’, و ‘Mode’ در انگلیسی میتوانید از این روش استفاده کنید: ‘Mean’ (میانگین) مثل ‘average’ و با حرف ‘A’ در ‘Arithmetic’ شروع میشود. ‘Median’ (میانه) را به عنوان ‘middle’ (وسط) به یاد بیاورید، چون عدد وسطی در یک مجموعه مرتب شده است. ‘Mode’ (نما) را با ‘most often’ (چیزی که بیشتر اتفاق میافتد) مرتبط کنید، چون پر تکرارترین مقدار در مجموعه است. این ترفند کوچک معمولاً کمککننده است!
واقعاً به این مقاله نیاز داشتم. همیشه فکر میکردم ‘Indexing’ و ‘Slicing’ فقط مخصوص پایتونه، ولی دیدم در خیلی جاها با این مفاهیم روبرو میشیم. آیا این دو اصطلاح فقط در context برنامهنویسی کاربرد دارن؟
سلام فاطمه! سوال بسیار خوبی مطرح کردید. ‘Indexing’ (شاخصگذاری) و ‘Slicing’ (برشدهی) اگرچه در برنامهنویسی پایتون و کار با دادهها بسیار رایج هستند، اما مفاهیم بنیادینتری دارند. Indexing به معنای دسترسی به یک عنصر خاص با استفاده از موقعیت آن (مثل شماره صفحه در یک کتاب) است. Slicing به معنای انتخاب بخشی از یک دنباله (مثل چند صفحه از یک کتاب) است. این مفاهیم به صورت انتزاعی در سایر زمینهها هم وجود دارند، اما با همین نامهای تخصصی انگلیسی کمتر استفاده میشوند مگر در علوم کامپیوتر و رشتههای مرتبط.
مرسی بابت محتوای عالی! به خصوص بخش ‘Building Blocks’ خیلی کمک کرد تا مفاهیم پایه رو بهتر درک کنم. آیا ‘Building Blocks’ یک اصطلاح رایج در انگلیسی برای اشاره به مفاهیم اساسی هست؟
خواهش میکنم امیر! بله، ‘Building Blocks’ (بلوکهای ساختمانی) یک اصطلاح بسیار رایج و کاربردی در انگلیسی است. این اصطلاح برای اشاره به اجزا یا مفاهیم اساسی و پایهای که یک سیستم، دانش یا فرآیند از آنها تشکیل شده است، استفاده میشود. مثلاً میتوانید در مورد ‘the building blocks of a healthy diet’ یا ‘the building blocks of a good story’ صحبت کنید. کاملاً یک اصطلاح عمومی و مفیدی است.
این مقاله واقعا نیاز من رو برطرف کرد. به خصوص اون قسمت که میگه یادگیری دیتا ساینس فقط کدنویسی نیست بلکه یادگیری یک زبان جدیده. آیا اصطلاح ‘speak the language of data’ یک idiom یا collocation رایج در انگلیسی هست؟
سلام نسرین! خوشحالیم که مقاله کاربردی بوده. بله، ‘speak the language of data’ (به زبان دادهها صحبت کردن) یک collocation بسیار رایج و معنادار در حوزه دیتا ساینس و تحلیل داده است. این عبارت نشاندهنده توانایی درک، تفسیر و برقراری ارتباط با اطلاعاتی است که از دادهها به دست میآید، دقیقاً مثل اینکه شما بتوانید به یک زبان خارجی مسلط شوید. این نوع عبارتها به شما کمک میکنند حرفهایتر به نظر برسید.
مقاله فوقالعادهای بود. همیشه ‘Correlation’ و ‘Causation’ رو با هم قاطی میکردم. آیا میشه یه جمله انگلیسی برای مثال بزنید که تفاوت این دو رو بهتر نشون بده؟
خواهش میکنم سامان! برای درک بهتر تفاوت ‘Correlation’ و ‘Causation’، این جمله انگلیسی را در نظر بگیرید: ‘There’s a strong correlation between ice cream sales and shark attacks, but ice cream sales don’t cause shark attacks. Both are correlated with the summer season.’ (یک همبستگی قوی بین فروش بستنی و حملات کوسه وجود دارد، اما فروش بستنی باعث حملات کوسه نمیشود. هر دو با فصل تابستان همبستهاند.) این جمله به وضوح نشان میدهد که همبستگی لزوماً به معنای علت و معلول بودن نیست.
مرسی از مقاله بسیار کاربردی! ‘Comprehensive guide’ به نظرم خیلی کلمه قویایه. آیا میتونم برای هر نوع راهنمایی کاملی از این عبارت استفاده کنم؟ مثلاً ‘a comprehensive guide to baking’?
سلام ژاله! دقیقاً همینطور است. ‘Comprehensive guide’ (راهنمای جامع) یک اصطلاح بسیار مناسب و رایج برای اشاره به راهنماها یا مستنداتی است که تمام جنبهها و جزئیات یک موضوع را پوشش میدهند. مثال شما ‘a comprehensive guide to baking’ کاملاً درست است. میتوانید آن را برای هر موضوعی که به طور کامل و با جزئیات پوشش داده شده است، استفاده کنید.
با تشکر فراوان! ‘Nuances’ (تفاوتهای ظریف) یکی از اون کلماتیه که خیلی وقتها شنیدم ولی معنی دقیقش رو نمیدونستم. این مقاله واقعاً بهم کمک کرد. آیا مترادفهای رایجتری برای ‘nuances’ در انگلیسی وجود داره؟
خواهش میکنم کیوان! خوشحالیم که مفید بوده. ‘Nuances’ کلمهای است که به خوبی تفاوتهای ظریف و دقیق را بیان میکند. مترادفهای رایجتر که ممکن است در برخی مواقع جایگزین شوند عبارتند از: ‘subtleties’, ‘fine distinctions’, یا ‘slight differences’. البته ‘nuances’ خودش اغلب بهترین انتخاب برای بیان همین مفهوم است و بار معنایی خاص خودش را دارد. یادگیری این کلمه به شما کمک میکند بسیار دقیقتر صحبت کنید.
عالی بود! ‘Supervised Learning’ و ‘Unsupervised Learning’ رو همیشه با هم قاطی میکردم. آیا کلمه ‘Supervised’ در اینجا مثل نظارت کردن یا هدایت کردن هست؟
سلام نازنین! بله، کاملاً درست متوجه شدید. کلمه ‘Supervised’ در اینجا دقیقاً به معنای ‘نظارت شده’ یا ‘هدایت شده’ است. در ‘Supervised Learning’ (یادگیری نظارت شده)، مدل با دادههایی آموزش میبیند که از قبل ‘برچسبگذاری شدهاند’ (یعنی خروجی صحیح برای آنها مشخص است)، دقیقاً مثل اینکه یک معلم بر فرآیند یادگیری نظارت میکند و پاسخهای درست را در اختیار قرار میدهد. این به مدل کمک میکند تا الگوها را برای پیشبینیهای آینده یاد بگیرد.
محتوا خیلی کاربردی بود، به خصوص برای کسی مثل من که تازه دارم وارد دنیای دیتا ساینس میشم. آیا ‘Regression’ در Machine Learning همون مفهوم ‘بازگشت’ یا ‘پسروی’ رو داره که در اصطلاحات عمومیتر انگلیسی به کار میره؟
سلام پویا! خوشحالیم که مقاله براتون مفید بوده. مفهوم ‘Regression’ در Machine Learning تا حدی با معنای اصلی کلمه ‘بازگشت’ یا ‘پسروی’ (برگشت به میانگین) مرتبط است، اما در این حوزه معنای فنی خاص خودش را پیدا کرده. در Machine Learning، ‘Regression’ به مجموعهای از تکنیکها و مدلها اشاره دارد که برای پیشبینی یک ‘مقدار عددی پیوسته’ استفاده میشوند. مثلاً پیشبینی قیمت خانه یا دمای هوا. ایده اصلی ‘بازگشت به میانگین’ همچنان در ریشههای آماری آن نهفته است، اما امروزه به عنوان روشی برای پیشبینی مقادیر پیوسته شناخته میشود.
ممنون از مقاله خوبتون. چقدر خوب شد که به تفاوت ‘Data Wrangling’ و ‘Data Cleaning’ اشاره کردید. آیا کلمه ‘Wrangling’ کاربردهای دیگری در انگلیسی عامیانه دارد؟
این اصطلاحات واقعا نجاتدهنده هستن! ‘Confidence’ که در آخر مقاله استفاده شده (‘با اعتماد به نفس کامل’)، آیا با ‘self-confidence’ فرق داره؟
سلام! تشکر از مقاله عالی. ‘Loops’ یکی از اولین چیزهایی بود که در برنامهنویسی یاد گرفتم. آیا کلمه ‘Loop’ در انگلیسی به غیر از برنامهنویسی به معنای ‘حلقه’ یا ‘تکرار’ هم استفاده میشه؟
خیلی عالی! تفاوتهای ظریف (Nuances) بین این کلمات واقعاً مهم بود. یه سوال: ‘Data Manipulation’ به طور کلی به معنی ‘دستکاری دادهها’ هست؟ آیا کلمه ‘Manipulation’ در اینجا بار معنایی منفی داره یا فقط به معنی تغییر دادنه؟
سلام شهاب! سوال بسیار دقیق و مهمی پرسیدید. کلمه ‘Manipulation’ (دستکاری) در انگلیسی میتواند بار معنایی منفی داشته باشد، اما در حوزه ‘Data Manipulation’ (دستکاری یا مدیریت دادهها) در علم داده، عموماً بار معنایی خنثی و فنی دارد. در اینجا به معنای ‘تغییر، سازماندهی، یا پردازش دادهها’ برای رسیدن به یک هدف خاص است و منظور، تغییرات مخرب یا غیرصادقانه نیست. با این حال، مهم است که در خارج از این زمینه تخصصی به این کلمه حساس باشیم.
واقعا مطلب کاربردی و لازم بود. همیشه با اصطلاحات انگلیسی مشکل داشتم. ممنون از اینکه ‘Foundational Python’ رو به عنوان یک دسته جداگانه مطرح کردید. این کلمه ‘Foundational’ چقدر رایجه در انگلیسی؟