• یادگیری جامع و عمیق: این دوره تمام جنبه‌های ضروری پایتون را پوشش می‌دهد، از مفاهیم پایه تا مباحث پیشرفته که در صنعت مورد نیاز هستند.
• رویکرد پروژه محور: با انجام پروژه‌های عملی و واقعی در هر بخش، دانش تئوری شما به سرعت به مهارت‌های کاربردی و قابل ارائه تبدیل می‌شود.
• آمادگی برای بازار کار: مهارت‌هایی که در این دوره کسب می‌کنید، شما را برای نقش‌های پرتقاضا در حوزه‌های توسعه نرم‌افزار، علم داده، هوش مصنوعی، اتوماسیون و امنیت آماده می‌کند.
• محتوای به‌روز و کاربردی: سرفصل‌ها و مثال‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که با نیازهای روز بازار کار همخوانی داشته باشند و جدیدترین تکنیک‌ها را شامل شوند.
• افزایش توانایی حل مسئله: با چالش‌های برنامه‌نویسی و تمرینات متنوع، توانایی شما در تفکر الگوریتمی و حل مسائل پیچیده تقویت می‌گردد.

• اشتیاق به یادگیری: مهم‌ترین پیش‌نیاز، تمایل شما به یادگیری برنامه‌نویسی و حل مسئله است. عزم و پشتکار، کلید موفقیت شما در این مسیر است.
• آشنایی اولیه با کامپیوتر: توانایی کار با سیستم عامل (ویندوز، مک، لینوکس) و مرورگر وب برای شروع کافی است.
• دانش قبلی در برنامه‌نویسی (اختیاری): اگرچه هیچ دانش قبلی در برنامه‌نویسی لازم نیست و این دوره برای افراد مبتدی طراحی شده است، اما اگر تجربه‌ای از زبان‌های دیگر داشته باشید، به شما کمک خواهد کرد.

1. مقدمه‌ای بر پایتون و نصب محیط توسعه:

• چرا پایتون انتخابی هوشمندانه است؟ بررسی کاربردها و مزایای گسترده آن.
• راهنمای گام به گام نصب پایتون و آشنایی با IDLE (محیط توسعه یکپارچه پیش‌فرض پایتون).
• معرفی و نصب محیط‌های توسعه پیشرفته‌تر مانند PyCharm و VS Code برای افزایش بهره‌وری.
• نوشتن اولین برنامه پایتون: “Hello World!” و اجرای آن.

2. مبانی پایتون: متغیرها، انواع داده و عملگرها:

• تعریف و استفاده از متغیرها برای ذخیره‌سازی اطلاعات.
• آشنایی با انواع داده پایه پایتون: عددی (int, float, complex)، رشته‌ای (str) و بولی (bool).
• کار با عملگرهای ریاضی، مقایسه‌ای، منطقی، انتساب و عضویت.
• دریافت ورودی از کاربر و نمایش خروجی در کنسول.

3. کنترل جریان: شرط‌ها و حلقه‌ها:

• عبارات شرطی: if, elif, else برای تصمیم‌گیری در برنامه.
• حلقه‌های for و while برای تکرار عملیات.
• استفاده از دستورات break و continue برای کنترل جریان حلقه‌ها.
• تمرینات عملی برای درک عمیق‌تر منطق برنامه‌نویسی و حل مسائل.

4. ساختارهای داده پایتون:

• لیست‌ها (Lists): ایجاد، دسترسی، اصلاح و متدهای پرکاربرد لیست‌ها.
• تاپل‌ها (Tuples): تعریف، کاربردها و تفاوت‌ها با لیست‌ها.
• دیکشنری‌ها (Dictionaries): کار با جفت‌های کلید-مقدار برای ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته.
• مجموعه‌ها (Sets): عملیات مجموعه‌ای و کاربرد آنها در حذف تکرارها.
• مثال‌های کاربردی از ترکیب این ساختارها برای ذخیره و دستکاری داده‌ها.

5. توابع و برنامه‌نویسی ماژولار:

• تعریف توابع سفارشی و ارسال آرگومان‌ها (موقعیتی، کلیدواژه‌ای، پیش‌فرض).
• مقادیر بازگشتی و مفهوم دامنه متغیرها (Scope).
• استفاده از توابع Lambda برای توابع ناشناس و کوتاه.
• ساخت ماژول‌های پایتون و نحوه وارد کردن (import) و استفاده از آنها در پروژه‌ها.

6. برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP) در پایتون:

• مفاهیم اصلی OOP: کلاس، شیء، وراثت، کپسوله‌سازی، چندریختی.
• نحوه تعریف کلاس‌ها و ایجاد نمونه‌ها (Objects) از آنها.
• متدهای کلاس، ویژگی‌ها (attributes) و متد __init__.
• پروژه کوچک OOP برای درک عمیق‌تر و پیاده‌سازی عملی این مفاهیم.

7. مدیریت خطاها و استثناها:

• شناخت انواع خطاها در پایتون (SyntaxError, NameError, TypeError و…).
• استفاده از بلوک‌های try, except, else, finally برای مدیریت استثناها.
• ایجاد استثناهای سفارشی برای موقعیت‌های خاص برنامه.
• نحوه برخورد صحیح با خطاها برای ساخت برنامه‌های پایدار و کاربرپسند.

8. کار با فایل‌ها و ورودی/خروجی:

• روش‌های مختلف خواندن و نوشتن در فایل‌های متنی (txt).
• مدیریت فایل‌های ساختاریافته مانند CSV (Comma Separated Values) و JSON (JavaScript Object Notation).
• عملیات مسیر یابی و دایرکتوری‌ها با استفاده از ماژول‌های os و pathlib.
• پروژه عملی: ساخت یک برنامه ساده برای مدیریت داده‌های کاربر در یک فایل.

9. کتابخانه‌های پرکاربرد پایتون:

• معرفی NumPy برای محاسبات علمی و کار با آرایه‌های بزرگ و چندبعدی.
• کاوش Pandas برای تحلیل و دستکاری داده‌ها با استفاده از DataFrame و Series.
• بصری‌سازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn: نمودارهای خطی، میله‌ای، پراکندگی و غیره.
• مقدمه‌ای بر ماژول Requests برای برقراری ارتباط با وب و کار با APIها.

10. مقدمه‌ای بر توسعه وب با پایتون:

• اصول اساسی HTTP، سرورها و کلاینت‌ها.
• معرفی فریم‌ورک‌های وب پایتون مانند Flask یا Django.
• ساخت یک وب‌اپلیکیشن بسیار ساده برای نمایش مفاهیم اولیه توسعه وب.
• نحوه ایجاد مسیرها (routes) و نمایش صفحات وب.

11. ارتباط با پایگاه داده:

• مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای و زبان SQL.
• اتصال پایتون به پایگاه داده SQLite که به صورت پیش‌فرض در پایتون موجود است.
• نحوه ایجاد جدول، درج، به‌روزرسانی و حذف داده‌ها با استفاده از پایتون.
• مفاهیم ORM (Object-Relational Mapping) برای تعامل آسان‌تر با پایگاه داده.

12. پروژه‌های عملی جامع و تکمیلی:

• ساخت یک برنامه مدیریت لیست وظایف (To-Do List Application) با قابلیت ذخیره‌سازی داده‌ها.
• پروژه تحلیل داده کوچک با استفاده از Pandas و Matplotlib برای داده‌های واقعی.
• پروژه وب ساده برای پیاده‌سازی آموخته‌های توسعه وب.
• این بخش به شما کمک می‌کند تا تمام مهارت‌های کسب شده را در قالب یک یا چند پروژه واقعی و قابل ارائه به کار بگیرید.