اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های محاسباتی پایتون

249,500 تومان
آیا کدهای پایتون شما کند اجرا می‌شوند؟ دروازه‌ای به سوی محاسبات سطح بالا با پایتون! آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که چگونه می‌توان برنامه‌های پایتون خود را چندین برابر سریع‌تر اجرا کرد؟ در دنیای ا...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های محاسباتی پایتون

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های محاسباتی پایتون: 100 سرفصل
  • 2. نصب و راه‌اندازی پایتون و محیط توسعه
  • 3. مقدمه‌ای بر مفاهیم برنامه‌نویسی و پایتون
  • 4. آشنایی با انواع داده‌ها و ساختارهای داده در پایتون
  • 5. عملگرها و عبارات در پایتون
  • 6. ساختارهای کنترلی (if/else، حلقه for و while)
  • 7. توابع در پایتون: تعریف، فراخوانی و بازگشتی
  • 8. ماژول‌ها و بسته‌ها در پایتون
  • 9. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy: نصب و وارد کردن
  • 10. آرایه‌ها (Arrays) در NumPy: ایجاد و دستکاری
  • 11. شاخص‌گذاری و برش (Slicing) در NumPy
  • 12. عملیات ریاضیاتی بر روی آرایه‌ها در NumPy
  • 13. توابع NumPy: توابع ریاضی، آماری و جبری
  • 14. برداری‌سازی (Vectorization) در NumPy
  • 15. توابع ورودی/خروجی (I/O) در NumPy
  • 16. مقدمه‌ای بر کتابخانه SciPy: نصب و وارد کردن
  • 17. انتگرال‌گیری و حل معادلات دیفرانسیل در SciPy
  • 18. بهینه‌سازی و ریشه‌یابی در SciPy
  • 19. پردازش سیگنال و تصویر در SciPy
  • 20. آمار و توابع آماری در SciPy
  • 21. جبر خطی در SciPy
  • 22. مقدمه‌ای بر کتابخانه Matplotlib: نصب و وارد کردن
  • 23. رسم نمودارهای پایه: خطی، پراکندگی، میله‌ای
  • 24. تنظیمات نمودار: عنوان، برچسب‌ها، محورها
  • 25. نمودارهای چندگانه و زیرنمودارها
  • 26. رسم نمودارهای سه‌بعدی در Matplotlib
  • 27. رسم نمودارهای آماری با Matplotlib
  • 28. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas: نصب و وارد کردن
  • 29. ساختارهای داده Pandas: Series و DataFrame
  • 30. شاخص‌گذاری و انتخاب داده‌ها در Pandas
  • 31. عملیات بر روی داده‌ها: افزودن، حذف و تغییر
  • 32. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها در Pandas
  • 33. ادغام و پیوند داده‌ها در Pandas
  • 34. ورودی/خروجی داده‌ها با Pandas (CSV, Excel, SQL)
  • 35. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی
  • 36. آشنایی با مفاهیم Threading و Multiprocessing
  • 37. استفاده از کتابخانه multiprocessing در پایتون
  • 38. استفاده از کتابخانه Threading در پایتون
  • 39. مقایسه Threading و Multiprocessing
  • 40. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی کد
  • 41. آشنایی با کتابخانه Dask
  • 42. ایجاد و دستکاری آرایه‌های Dask
  • 43. محاسبات موازی با Dask
  • 44. ورودی/خروجی داده‌ها با Dask
  • 45. پردازش داده‌های بزرگ با Dask
  • 46. مقدمه‌ای بر کتابخانه CUDA و GPU
  • 47. آشنایی با PyCUDA
  • 48. محاسبات GPU با PyCUDA
  • 49. آشنایی با کتابخانه Numba
  • 50. کامپایل JIT کد پایتون با Numba
  • 51. بهینه‌سازی عملکرد با Numba
  • 52. مقدمه‌ای بر کتابخانه Cython
  • 53. ایجاد اکستنشن‌های C با Cython
  • 54. استفاده از Cython برای بهینه‌سازی
  • 55. آشنایی با Scikit-learn: نصب و وارد کردن
  • 56. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون
  • 57. یادگیری نظارت‌شده: طبقه‌بندی
  • 58. ارزیابی مدل‌ها و اعتبارسنجی متقابل
  • 59. کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی‌ها
  • 60. خوشه‌بندی
  • 61. یادگیری بدون نظارت
  • 62. انتخاب مدل و تنظیم پارامترها
  • 63. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) با NLTK
  • 64. پردازش متن: Tokenization, Stemming, Lemmatization
  • 65. برچسب‌گذاری بخشی از گفتار (POS tagging)
  • 66. آشنایی با کتابخانه TensorFlow
  • 67. ایجاد و آموزش مدل‌های ساده در TensorFlow
  • 68. آشنایی با کتابخانه PyTorch
  • 69. ایجاد و آموزش مدل‌های ساده در PyTorch
  • 70. بهینه‌سازی عملکرد کد در پایتون
  • 71. پروفایل کردن کد و شناسایی گلوگاه‌ها
  • 72. استفاده از Cython برای بهینه‌سازی حلقه ها
  • 73. آشنایی با کتابخانه Ray
  • 74. محاسبات توزیع‌شده با Ray
  • 75. مدیریت وظایف در Ray
  • 76. مدیریت منابع در Ray
  • 77. بهینه‌سازی سرعت خواندن و نوشتن فایل‌ها
  • 78. استفاده از فرمت‌های داده‌های باینری
  • 79. آشنایی با کتابخانه h5py
  • 80. ذخیره و بازیابی داده‌ها با h5py
  • 81. مقدمه‌ای بر کتابخانه MPI4py
  • 82. محاسبات موازی توزیع‌شده با MPI4py
  • 83. ارتباطات بین پردازشی (MPI)
  • 84. بهینه‌سازی حافظه و استفاده از حافظه مشترک
  • 85. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های محاسبات GPU پیشرفته
  • 86. معرفی CUDA C/C++
  • 87. آشنایی با cuDNN و cuBLAS
  • 88. آشنایی با کتابخانه OpenMP
  • 89. استفاده از OpenMP برای موازی‌سازی
  • 90. آشنایی با کتابخانه Charm++
  • 91. بهینه‌سازی سیستم‌های محاسباتی ناهمگن
  • 92. معرفی ابزارهای مانیتورینگ عملکرد
  • 93. بهینه‌سازی استفاده از حافظه
  • 94. مدیریت خطا و استثنائات در برنامه‌های محاسباتی
  • 95. آشنایی با کتابخانه Joblib
  • 96. آشنایی با کتابخانه Rapids.ai
  • 97. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های محاسباتی ابری
  • 98. معرفی محیط‌های محاسباتی تعاملی (Jupyter Notebook)
  • 99. مدیریت محیط‌های مجازی پایتون
  • 100. نوشتن و اجرای تست‌های واحد (Unit Testing)

آیا کدهای پایتون شما کند اجرا می‌شوند؟ دروازه‌ای به سوی محاسبات سطح بالا با پایتون!

آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که چگونه می‌توان برنامه‌های پایتون خود را چندین برابر سریع‌تر اجرا کرد؟ در دنیای امروز که حجم داده‌ها روز به روز افزایش می‌یابد و نیاز به پردازش‌های پیچیده و در لحظه بیشتر می‌شود، سرعت حرف اول را می‌زند. از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین گرفته تا شبیه‌سازی‌های علمی و تحلیل داده‌های کلان، همه و همه به کدهای بهینه‌سازی شده و با کارایی بالا نیاز دارند. اگر کدهای شما ساعت‌ها یا حتی روزها برای اجرا زمان می‌برند، زمان آن رسیده که یک تغییر اساسی ایجاد کنید!

اینجاست که "محاسبات سطح بالا" (High-Performance Computing - HPC) و کتابخانه‌های قدرتمند پایتون به کمک شما می‌آیند. پایتون، با اکوسیستم غنی خود، ابزارهای خارق‌العاده‌ای برای بهینه‌سازی و تسریع محاسبات ارائه می‌دهد که بسیاری از برنامه‌نویسان از وجود یا نحوه استفاده صحیح آن‌ها بی‌اطلاع هستند. اگر از کندی اجرای اسکریپت‌هایتان خسته شده‌اید و می‌خواهید پایتون را به ابزاری قدرتمند برای حل چالش‌های محاسباتی بزرگ تبدیل کنید، این دوره دقیقا همان چیزی است که به آن نیاز دارید.

دوره "مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های محاسباتی پایتون" دروازه‌ای به سوی دنیای برنامه‌نویسی با کارایی بالاست. در این دوره، شما نه تنها مفاهیم بنیادین HPC را فرا می‌گیرید، بلکه با ابزارها و تکنیک‌های عملی آشنا می‌شوید که به شما امکان می‌دهند کدهای پایتون خود را به اوج سرعت و کارایی برسانید. آماده‌اید تا انقلابی در برنامه‌نویسی پایتون خود ایجاد کنید و کدهای خود را مانند یک توربو جت به پرواز درآورید؟

درباره دوره: قدرت بی‌حد و مرز در دستان شما

این دوره جامع برای تجهیز شما به دانش و مهارت‌های لازم جهت بهینه‌سازی و افزایش عملکرد برنامه‌های پایتون طراحی شده است. ما از مفاهیم پایه‌ای مرتبط با گلوگاه‌های عملکردی در کد شروع کرده و گام به گام شما را با کتابخانه‌های کلیدی پایتون برای محاسبات عددی، علمی و موازی آشنا می‌کنیم. از بهینه‌سازی حافظه تا استفاده از قدرت پردازنده‌های چند هسته‌ای و حتی مقدمه‌ای بر شتاب‌دهنده‌های گرافیکی (GPU)، تمام آنچه برای تبدیل کد پایتون به یک ماشین محاسباتی فوق‌العاده نیاز دارید، در این دوره پوشش داده می‌شود. هدف ما این است که شما نه تنها کدنویس سریع‌تری شوید، بلکه کدنویس هوشمندتری باشید که می‌تواند بهترین ابزار را برای هر چالش محاسباتی انتخاب کند و با اطمینان کامل به جنگ مسائل پیچیده برود.

موضوعات کلیدی: سفر شما به دنیای محاسبات سریع و کارآمد

در طول این دوره، شما با مفاهیم و ابزارهای ضروری زیر آشنا خواهید شد که هر یک به تنهایی می‌تواند عملکرد کدهای شما را متحول کند:

  • مقدمه‌ای بر HPC و گلوگاه‌های عملکردی در پایتون: چگونه عوامل کندی را شناسایی کرده و اصول بهینه‌سازی را درک کنید.
  • NumPy و SciPy: بهینه‌سازی عملیات بر روی آرایه‌های عددی و توابع علمی پیشرفته. یاد بگیرید چگونه از قدرت C/Fortran نهفته در این کتابخانه‌ها نهایت استفاده را ببرید و محاسبات ریاضی را به سرعت نور انجام دهید.
  • Numba: جادوی کامپایل Just-In-Time (JIT) برای تبدیل توابع پایتون خالص به کدهای ماشین با سرعت نزدیک به C، بدون نیاز به تغییر زبان برنامه‌نویسی.
  • Cython: پلی قدرتمند میان پایتون و C/C++ برای دسترسی مستقیم به سرعت و کارایی زبان‌های کامپایل شده، و ادغام کدهای پایتون با کدهای C موجود.
  • Dask: محاسبات موازی و توزیع‌شده با پایتون برای کار با حجم عظیمی از داده‌ها که در حافظه جا نمی‌شوند یا نیاز به پردازش در چندین هسته و ماشین دارند.
  • مقدمه‌ای بر GPU Computing: آشنایی با مفاهیم اولیه استفاده از پردازنده‌های گرافیکی برای شتاب‌دهی محاسبات در کاربردهای خاص.
  • تکنیک‌های پروفایلینگ و بنچمارکینگ: چگونه کدهای خود را به صورت علمی تحلیل کنید تا دقیقاً بفهمید کجای کار کند است و چه چیزی را باید بهینه کنید، نه اینکه حدس بزنید.
  • بهترین شیوه‌ها و الگوهای طراحی: یادگیری اصول نوشتن کد پایتون بهینه، قابل خواندن، قابل نگهداری و قابل مقیاس‌گذاری برای پروژه‌های HPC در محیط‌های واقعی.

مخاطبان دوره: این دوره برای چه کسانی طراحی شده است؟

این دوره برای طیف وسیعی از افراد که می‌خواهند پتانسیل کامل پایتون را درک و به کار گیرند، بسیار مفید خواهد بود. اگر شما یکی از موارد زیر هستید، این دوره برای شماست:

  • برنامه‌نویسان پایتون: هر برنامه‌نویس پایتون که با مسائل عملکردی در کدهای خود روبرو است و به دنبال راه‌حل‌های عملی و اثبات شده برای افزایش سرعت و کارایی است.
  • دانشجویان و محققان: در رشته‌هایی مانند مهندسی (مکانیک، برق، کامپیوتر)، علوم کامپیوتر، فیزیک، شیمی، زیست‌شناسی، اقتصاد و سایر علوم که نیاز به تحلیل داده‌های بزرگ، انجام شبیه‌سازی‌های پیچیده و مدل‌سازی‌های عددی دارند.
  • تحلیلگران داده و متخصصان یادگیری ماشین: افرادی که با حجم عظیمی از داده‌ها (Big Data) کار می‌کنند و برای آموزش مدل‌ها، استخراج ویژگی‌ها یا پردازش‌های داده‌ای خود به سرعت بیشتری نیاز دارند تا زمان انتظار را به حداقل برسانند.
  • مهندسان نرم‌افزار: کسانی که به دنبال ساخت سیستم‌ها و اپلیکیشن‌هایی هستند که نیازمندی‌های عملکردی بالایی دارند و باید در مقیاس بزرگ به خوبی کار کنند.
  • هر علاقه‌مند به پایتون: اگر به طور کلی به بهینه‌سازی کد، کشف قابلیت‌های پنهان پایتون و تبدیل کدهای عادی به کدهای فوق‌العاده سریع و کارآمد علاقه‌مند هستید، این دوره دانش شما را به سطحی جدید ارتقا خواهد داد.

پیش‌نیاز این دوره، آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون است.

چرا باید این دوره انقلابی را بگذرانید؟ مزایای بی‌نظیر برای آینده شغلی و پروژه‌های شما

گذراندن دوره "مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های محاسباتی پایتون" بیش از یک سرمایه‌گذاری ساده در دانش است؛ این یک گام استراتژیک برای تقویت مهارت‌ها و پیشرفت در مسیر شغلی و پژوهشی شماست. در اینجا دلایلی قانع‌کننده برای شرکت در این دوره آورده شده است که آینده شما را متحول خواهد کرد:

  • افزایش چشمگیر سرعت کدهای شما: از شر کندی‌های آزاردهنده خلاص شوید. یاد می‌گیرید چگونه کدهای پایتون خود را چندین تا چند صد برابر سریع‌تر اجرا کنید، حتی برای پیچیده‌ترین محاسبات. این به معنای صرفه‌جویی عظیم در زمان، منابع سخت‌افزاری و هزینه است.
  • کسب مهارت‌های بسیار پرتقاضا در بازار کار: دانش و تجربه در زمینه HPC و بهینه‌سازی عملکرد با پایتون، یکی از گران‌بهاترین و کمیاب‌ترین مهارت‌ها در صنایع پیشرو مانند هوش مصنوعی، تحلیل داده‌های کلان، فین‌تک، بیوانفورماتیک و علوم است. شما به یک مهره کلیدی و ارزشمند در هر تیمی تبدیل خواهید شد.
  • رقابت‌پذیری بیشتر در پروژه‌ها و تحقیقات: با توانایی پردازش داده‌های بزرگ و اجرای مدل‌های پیچیده در زمان کمتر، می‌توانید پروژه‌های بلندپروازانه‌تر و نوآورانه‌تری را انجام دهید و در زمینه تحقیقاتی یا حرفه‌ای خود پیشتاز باشید. دیگر لازم نیست به دلیل محدودیت‌های عملکردی از ایده‌های بزرگ خود دست بکشید.
  • حل مسائل غیرممکن: بسیاری از مشکلات محاسباتی به دلیل محدودیت‌های عملکردی و زمانی غیرقابل حل به نظر می‌رسند. این دوره به شما ابزارها و دانش لازم را می‌دهد تا این موانع را از میان بردارید و به راه‌حل‌های نوآورانه و پیشگامانه دست یابید.
  • درک عمیق‌تر از عملکرد پایتون: فراتر از سطح، به عمق نحوه کار پایتون، مدیریت حافظه، و تعامل آن با سخت‌افزار می‌روید. این درک عمیق به شما کمک می‌کند تا همیشه هوشمندانه‌تر و بهینه‌تر کدنویسی کنید.
  • یادگیری عملی و پروژه‌محور: دوره بر اساس مثال‌ها، تمرینات و پروژه‌های واقعی طراحی شده است تا اطمینان حاصل شود که شما مهارت‌های آموخته شده را بلافاصله می‌توانید در دنیای واقعی به کار گیرید و نتایج ملموسی را مشاهده کنید.
  • جامعیت و به‌روز بودن: محتوای دوره با دقت طراحی شده و شامل جدیدترین و پرکاربردترین کتابخانه‌ها و تکنیک‌ها در زمینه HPC پایتون است، تا شما همواره در لبه فناوری بمانید.

با شرکت در این دوره، شما نه تنها برنامه‌نویس بهتری می‌شوید، بلکه افق‌های جدیدی را در حرفه و پژوهش خود می‌گشایید. زمان آن رسیده که محدودیت‌ها را کنار بگذارید و به نهایت پتانسیل پایتون دست یابید!

سرفصل‌های جامع و کاربردی دوره: ۱۰۰ گام برای تسلط بر HPC با پایتون

این دوره با رویکردی کاملاً عملی و گام به گام، بیش از ۱۰۰ سرفصل دقیق و جامع را پوشش می‌دهد تا شما را از یک برنامه‌نویس پایتون عادی به یک متخصص در زمینه محاسبات سطح بالا تبدیل کند. سرفصل‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که تمامی جنبه‌های بهینه‌سازی عملکرد کد پایتون، از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته، را شامل شوند و هیچ نقطه‌ی مبهمی باقی نماند.

از آشنایی با ساختارهای داده بهینه و مبانی عملکرد حافظه گرفته تا غواصی عمیق در NumPy و SciPy برای محاسبات عددی، از تسلط بر کامپایل JIT با Numba و یکپارچه‌سازی C/C++ با Cython برای حداکثر سرعت، تا ورود به دنیای پردازش موازی و توزیع‌شده با Dask برای کار با کلان‌داده‌ها، هر سرفصل با دقت انتخاب شده تا دانش شما را مرحله به مرحله ارتقا دهد و شما را برای هر چالشی آماده سازد.

شما یاد خواهید گرفت چگونه کدهای خود را پروفایل کنید، گلوگاه‌ها را شناسایی کنید و با استفاده از ابزارهای قدرتمند پایتون، آن‌ها را به طور موثر برطرف نمایید. علاوه بر این، بهترین شیوه‌های کدنویسی برای پروژه‌های HPC و مقدماتی بر استفاده از GPU برای شتاب‌دهی بیشتر نیز ارائه می‌شود. این سرفصل‌ها، نقشه راهی کامل برای تبدیل ایده‌های شما به راه‌حل‌های محاسباتی فوق‌العاده سریع و کارآمد هستند و شما را قادر می‌سازند تا پروژه‌هایی را انجام دهید که قبلاً غیرقابل تصور بودند.

لیست کامل ۱۰۰ سرفصل دوره، پس از ثبت‌نام و یا در صفحه جزئیات بیشتر دوره قابل مشاهده خواهد بود. آماده‌ی یک سفر هیجان‌انگیز به دنیای سرعت و کارایی هستید؟ همین امروز ثبت‌نام کنید و آینده برنامه‌نویسی خود را متحول سازید!

📦 مجموعه شامل:

  • ✅ ویدیوهای فارسی
  • ✅ پادکست های صوتی فارسی
  • ✅ کتاب PDF فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: HPC Matplotlib NumPy pandas Python scipy آموزش پایتون برنامه نویسی پایتون بهینه سازی کد تحلیل داده با پایتون علم داده کتابخانه های پایتون محاسبات سطح بالا محاسبات علمی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.