هدف اصلی این دوره، توانمندسازی شما برای تبدیل شدن به یک برنامه‌نویس پایتون ماهر است که قادر به حل مسائل علمی و مهندسی با استفاده از رویکردهای برنامه‌نویسی مدرن باشد. شما با گذراندن این دوره، مفاهیم پایه‌ای پایتون را فرا گرفته و سپس این دانش را در پروژه‌های عملی و الهام‌گرفته از دنیای واقعی علم به کار خواهید گرفت. از تحلیل داده‌های آماری گرفته تا شبیه‌سازی‌های پیچیده، پایتون ابزار شما برای کشف و نوآوری خواهد بود.

این دوره جامع، طیف وسیعی از موضوعات را پوشش می‌دهد تا اطمینان حاصل شود که شما پایه‌ای قوی و درک کاملی از برنامه‌نویسی پایتون در پروژه‌های علمی دارید:

• مبانی پایتون: از متغیرها، انواع داده‌ها، عملگرها، ساختارهای کنترلی (if-else، حلقه‌ها) تا توابع و ماژول‌ها، همه چیز به صورت کامل پوشش داده می‌شود.
• ساختارهای داده پیشرفته: یادگیری کار با لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها و کاربرد آن‌ها در سازماندهی و پردازش داده‌ها.
• برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP) در پایتون: درک مفاهیم کلاس، اشیاء، وراثت و پلی‌مورفیسم برای نوشتن کدهای تمیزتر و قابل نگهداری‌تر.
• کتابخانه‌های کلیدی برای علم داده و محاسبات علمی:
  • NumPy: برای عملیات عددی کارآمد و آرایه‌های چندبعدی.
  • Pandas: برای دستکاری و تحلیل داده‌ها با ساختارهایی مانند DataFrame.
  • Matplotlib و Seaborn: برای بصری‌سازی داده‌ها و ایجاد نمودارهای حرفه‌ای.
  • SciPy: برای حل مسائل علمی و مهندسی، شامل بهینه‌سازی، انتگرال‌گیری و جبر خطی.
• مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: آشنایی با مفاهیم پایه مانند رگرسیون، طبقه‌بندی و الگوریتم‌های ساده.
• پروژه‌های عملی: انجام پروژه‌های واقعی که مفاهیم آموخته شده را در عمل به کار می‌گیرند.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که یادگیری را گام به گام و با تمرکز بر کاربرد عملی تسهیل کند. محتوای آموزشی به بخش‌های مختلفی تقسیم شده است:

بخش ۱: آشنایی با پایتون و ابزارهای مورد نیاز

در این بخش، به نصب پایتون و محیط‌های توسعه مانند VS Code یا PyCharm خواهیم پرداخت. سپس اصول اولیه زبان را مرور خواهیم کرد.

بخش ۲: ساختارها و الگوریتم‌ها در پایتون

این بخش بر روی ساختارهای داده، الگوریتم‌های مرتب‌سازی و جستجو، و نحوه نوشتن کد بهینه تمرکز دارد.

بخش ۳: کار با داده‌ها با NumPy و Pandas

با استفاده از NumPy، عملیات ریاضی پیشرفته بر روی آرایه‌ها را انجام خواهیم داد. سپس با Pandas، داده‌های جدولی را بارگیری، پاکسازی و تحلیل خواهیم کرد.

مثال عملی: فرض کنید یک مجموعه داده از دماهای روزانه در یک شهر را دارید. با Pandas می‌توانید این داده‌ها را در یک DataFrame بارگذاری کرده، میانگین دما در هر ماه را محاسبه کنید و روزهای با بیشترین نوسان دما را شناسایی کنید.

بخش ۴: بصری‌سازی داده‌ها

با استفاده از Matplotlib و Seaborn، نمودارهای خطی، میله‌ای، پراکندگی و نقشه‌های حرارتی برای درک بهتر الگوهای موجود در داده‌ها ایجاد خواهید کرد.

مثال عملی: رسم نمودار پراکندگی برای نمایش رابطه بین دو متغیر، یا هیستوگرام برای نمایش توزیع داده‌ها.

بخش ۵: محاسبات علمی با SciPy

در این بخش، با ابزارهای SciPy برای حل مسائل پیچیده ریاضی، آماری و مهندسی آشنا خواهید شد. این شامل بهینه‌سازی توابع، تحلیل سری‌های زمانی و پردازش سیگنال می‌شود.

بخش ۶: پروژه‌های کاربردی

این بخش قلب دوره است. شما پروژه‌های مختلفی را انجام خواهید داد که هر کدام بر جنبه‌ای خاص از کاربرد پایتون در علوم تمرکز دارند:

• تحلیل آماری مجموعه داده‌های زیست‌شناسی: بررسی داده‌های مربوط به قد و وزن افراد، و تحلیل آماری آن‌ها.
• شبیه‌سازی حرکت اجسام: استفاده از پایتون برای شبیه‌سازی حرکت سیارات یا پرتابه‌ها با در نظر گرفتن قوانین فیزیک.
• پیش‌بینی روند بازار سهام (مقدماتی): به کارگیری تحلیل سری‌های زمانی برای بررسی الگوهای قیمت سهام.
• پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی (مقدماتی): آشنایی با کتابخانه‌هایی مانند Pillow برای انجام عملیات اولیه روی تصاویر.

این دوره چندین مزیت کلیدی را به شما ارائه می‌دهد:

• یادگیری عملی با پروژه‌های واقعی: فراتر از تئوری، شما با انجام پروژه‌ها دانش خود را تثبیت می‌کنید.
• محتوای جامع و به‌روز: پوشش تمام جنبه‌های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص پایتون علمی.
• ارائه بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی: دسترسی آسان و بدون نیاز به دانلود حجیم. تمام محتوای دوره، شامل ویدئوها، کدها و داده‌ها، روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی باکیفیت در اختیار شما قرار می‌گیرد. این روش دسترسی سریع و مطمئن را تضمین می‌کند.
• مربیان باتجربه: یادگیری از متخصصانی که در حوزه خود فعال هستند.
• تقویت رزومه: مهارت در پایتون و تجربه کار با پروژه‌های علمی، شانس شما را برای ورود به بازار کار یا ادامه تحصیل در رشته‌های مرتبط به طور چشمگیری افزایش می‌دهد.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با مفاهیم کامپیوتر و سیستم عامل.
• توانایی استفاده از اینترنت برای جستجو و دسترسی به منابع.
• هیچ‌گونه پیش‌زمینه تخصصی در برنامه‌نویسی لازم نیست، زیرا دوره از مبانی شروع می‌شود.

دوره جامع «برنامه‌نویسی پایتون با پروژه‌های علمی» یک سرمایه‌گذاری ارزشمند برای هر کسی است که به دنبال تسلط بر زبان پایتون و به‌کارگیری آن در حل مسائل علمی و پیشبرد اهداف پژوهشی خود است. دسترسی آسان و جامع از طریق فلش مموری 32 گیگابایتی، این فرصت یادگیری را برای شما فراهم می‌آورد تا گامی بلند در مسیر پیشرفت حرفه‌ای خود بردارید. با این دوره، شما ابزارهای لازم برای تحلیل داده، شبیه‌سازی، و نوآوری در دنیای علم را به دست خواهید آورد.