در این دوره تخصصی از پلتفرم LinkedIn Learning، با اصول و مفاهیم پایه‌ای مجموعه‌ها (Sets) و مجموعه‌های یخ‌زده (Frozen Sets) در زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد. این ساختارهای داده‌ای نقش کلیدی در بهینه‌سازی عملکرد، حذف داده‌های تکراری و تسهیل عملیات ریاضیاتی ساده و پیچیده دارند. شرکت در این دوره برای کسانی که می‌خواهند مهارت خود در مدیریت داده و طراحی الگوریتم‌های کارا را ارتقا دهند، بسیار مفید است. همچنین امکان دانلود رایگان نرم‌افزار آموزشی و تمرین‌های ارائه‌شده به صورت پروژه محور فراهم شده است.

• آشنایی مقدماتی با پایتون: متغیرها، حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع.
• درک اولیه از لیست‌ها (Lists) و دیکشنری‌ها (Dictionaries).
• نصب نسخه ۳.x پایتون و یک ویرایشگر کد مثل VSCode یا PyCharm.
• آشنایی با محیط ترمینال و اجرای اسکریپت‌های .py.
• ارتباط اینترنتی برای دانلود رایگان نرم‌افزار و دسترسی به ویدیوهای LinkedIn Learning.

• تعریف و ساختار مجموعه‌ها (Sets) و تمایز آن‌ها با لیست‌ها و تاپل‌ها.
• عملیات اساسی روی مجموعه‌ها: اجتماع، اشتراک، تفاوت و زیرمجموعه‌ها.
• ویژگی‌های منحصربه‌فرد مجموعه‌های یخ‌زده (Immutable nature) و کاربردهای آنها.
• چگونگی بهینه‌سازی کد با استفاده از set comprehension.
• تبدیل انواع داده به مجموعه و بالعکس.
• استفاده در مسائل روزمره: حذف مقادیر تکراری، تست عضویت، الگوریتم‌های گراف و ریاضی.
• کار با پروژه نهایی: ساخت یک ماژول ساده برای مدیریت کاربران یکتا در یک سامانه.

• مقدمه و آشنایی با محیط توسعه و ابزارها.
• فصل اول: مفاهیم پایه مجموعه‌ها و مثال‌های ساده.
• فصل دوم: عملیات مجموعه‌ای و عملکرد آن‌ها در حل مسئله.
• فصل سوم: معرفی مجموعه‌های یخ‌زده و موارد استفاده در بهینه‌سازی حافظه.
• فصل چهارم: روش‌های پیشرفته مثل set comprehension و کاربرد در داده‌کاوی.
• فصل پنجم: پروژه عملی – پیاده‌سازی سیستم شناسایی کاربران یکتا.
• فصل ششم: جمع‌بندی، سوالات متداول و راهنمای ادامه مسیر یادگیری.

در این بخش، با چند مثال کد واقعی روبرو می‌شوید که نحوه استفاده از مجموعه‌ها و مجموعه‌های یخ‌زده را به روشنی نشان می‌دهد:

• حذف عناصر تکراری از یک لیست: unique_items = list(set([1,2,2,3,4,4,5]))
• محاسبه اشتراک دو مجموعه: common = {‘a’,’b’,’c’} & {‘b’,’c’,’d’} # نتیجه: {'b','c'}
• استفاده از frozenset برای کلید دیکشنری: key = frozenset([1,2,3]) my_dict[key] = "value"
• بسامد کلمات در یک متن ساده: words = "سلام سلام چطورید شما".split() freq = {w: words.count(w) for w in set(words)}

همه این مثال‌ها در دوره به صورت ویدیویی آموزش داده شده و فایل‌های تمرینی آماده برای دانلود رایگان قرار دارد.

• تسلط بر ساختارهای داده‌ای مهم پایتون و افزایش سرعت اجرای کد.
• کاهش مصرف حافظه با استفاده از مجموعه‌های یخ‌زده در پروژه‌های بزرگ.
• آمادگی برای مصاحبه فنی و چالش‌های برنامه‌نویسی در شرکت‌های پیشرو.
• دسترسی مادام‌العمر به ویدیوها و فایل‌های تمرینی به صورت رایگان.
• افزایش بهره‌وری در کار با داده‌های تکراری و حذف ناکارآمدی‌ها.
• ایجاد نمونه‌کار (Portfolio) قوی با پروژه عملی پایانی.

با پایان این دوره، شما به عنوان یک توسعه‌دهنده پایتون قادر خواهید بود تا با اعتماد به نفس کامل، مجموعه‌ها و مجموعه‌های یخ‌زده را در پروژه‌های واقعی به کار بگیرید. این دوره گام‌به‌گام از مقدماتی تا پیشرفته شما را با چالش‌ها و راه‌حل‌های متداول آشنا می‌کند. اکنون کافی است با لینک مستقیم دانلود رایگان نرم‌افزار و فایل‌های تمرینی، شروع به یادگیری کنید و مهارت خود را ارتقا دهید.