اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی Building an API for Sentiment Analysis
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره Building an API for Sentiment Analysis
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: ایپیآی (API) و وبسرویسها
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی برنامهنویسی و مروری بر زبانهای برنامهنویسی
- 2. مقدمهای بر وب و اینترنت
- 3. مروری بر مفاهیم Client-Server
- 4. آشنایی با HTTP و پروتکلهای وب
- 5. درک URL و ساختار آن
- 6. مقدمهای بر RESTful API
- 7. تاریخچه و تکامل APIها
- 8. مزایا و معایب استفاده از APIها
- 9. مفاهیم اساسی Sentiment Analysis
- 10. معرفی کتابخانهها و ابزارهای Sentiment Analysis
- 11. انتخاب زبان برنامهنویسی مناسب (مثلاً Python)
- 12. نصب و راهاندازی محیط توسعه
- 13. مقدمهای بر virtual environments
- 14. آشنایی با کتابخانههای ضروری Python (requests, json)
- 15. نصب و پیکربندی کتابخانههای Python
- 16. ساخت اولین درخواست HTTP با Python
- 17. دریافت پاسخ HTTP و بررسی کد وضعیت
- 18. درک ساختار JSON
- 19. خواندن و پردازش دادههای JSON
- 20. کار با ابزارهای Postman و Insomnia برای تست API
- 21. بررسی متدهای HTTP (GET, POST, PUT, DELETE)
- 22. آشنایی با Authentication و Authorization
- 23. انواع Authentication (API Keys, OAuth)
- 24. پیادهسازی API Key Authentication
- 25. پیادهسازی OAuth Authentication (مقدماتی)
- 26. آشنایی با پایگاه دادههای رابطهای (SQL)
- 27. آشنایی با پایگاه دادههای NoSQL
- 28. انتخاب پایگاه داده مناسب برای پروژه
- 29. طراحی مدل داده برای Sentiment Analysis
- 30. نصب و راهاندازی پایگاه داده (مثلاً PostgreSQL)
- 31. اتصال به پایگاه داده با Python
- 32. خواندن و نوشتن دادهها در پایگاه داده
- 33. مقدمهای بر فریمورکهای وب (Flask, Django)
- 34. انتخاب فریمورک وب مناسب
- 35. نصب و راهاندازی Flask
- 36. ساخت اولین API با Flask
- 37. تعریف Routeها و Endpointها در Flask
- 38. ارسال و دریافت پارامترها در Flask
- 39. اعمال اعتبار سنجی به دادههای ورودی
- 40. مدیریت درخواستهای POST و ارسال دادهها
- 41. بررسی دادهها و اعتبارسنجی ورودیها
- 42. ایجاد پاسخهای JSON
- 43. ارسال کدهای وضعیت HTTP مناسب
- 44. پیادهسازی API برای Sentiment Analysis (مقدماتی)
- 45. ادغام مدلهای Sentiment Analysis
- 46. استفاده از کتابخانههای NLTK و SpaCy
- 47. پاکسازی و پیشپردازش متن
- 48. تبدیل متن به بردار (Vectorization)
- 49. آموزش مدلهای Sentiment Analysis (مقدماتی)
- 50. ارزیابی عملکرد مدلها
- 51. بهبود عملکرد مدلها
- 52. پیادهسازی رابط کاربری (Frontend) ساده
- 53. استفاده از JavaScript و Fetch API
- 54. ارتباط Frontend با Backend (API)
- 55. استقرار (Deployment) برنامه
- 56. انتخاب پلتفرم استقرار (Heroku, AWS, Google Cloud)
- 57. پیکربندی تنظیمات محیط
- 58. آشنایی با Docker
- 59. Dockerize کردن برنامه Flask
- 60. استفاده از Docker Compose
- 61. پیکربندی محیط تولید
- 62. مانیتورینگ و لاگگیری
- 63. بهینهسازی عملکرد API
- 64. مدیریت خطاها و استثناها
- 65. مستندسازی API با Swagger/OpenAPI
- 66. تست واحد (Unit Testing)
- 67. تست یکپارچهسازی (Integration Testing)
- 68. امنیت API: جلوگیری از حملات (CSRF, XSS, SQL Injection)
- 69. بررسی و محدود کردن نرخ درخواست (Rate Limiting)
- 70. ایجاد اسناد و آموزشهای API
- 71. مدیریت نسخهبندی API
- 72. استفاده از caching برای بهبود عملکرد
- 73. بهبود مقیاسپذیری API
- 74. پیادهسازی Background Tasks (Celery)
- 75. پردازش دادههای بزرگ (Big Data)
- 76. آشنایی با WebSockets
- 77. ایجاد API Real-time (مقدماتی)
- 78. امنیت API (رمزنگاری دادهها)
- 79. مدیریت Session و Cookieها
- 80. استفاده از Message Queues (RabbitMQ, Kafka)
- 81. اتصال API به سرویسهای Third-party
- 82. پیادهسازی Webhooks
- 83. آشنایی با GraphQL
- 84. مقایسه REST و GraphQL
- 85. آشنایی با Serverless Architecture
- 86. استفاده از Serverless Functions
- 87. بهینهسازی API برای موبایل
- 88. ساخت SDK برای API
- 89. توسعه API برای زبانهای مختلف (i18n, l10n)
- 90. پیادهسازی Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)
- 91. آشنایی با DevOps
- 92. ابزارهای اتوماسیون (Ansible, Terraform)
- 93. آشنایی با API Gateways
- 94. بررسی معماری Microservices
- 95. طراحی Microservices برای Sentiment Analysis
- 96. استفاده از API Management Platforms
- 97. مفاهیم advanced در Sentiment Analysis (Deep Learning)
- 98. معرفی شبکههای عصبی (Neural Networks)
- 99. استفاده از Transformer Models
- 100. آیندهی APIها و Sentiment Analysis
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.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- 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.
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.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.