اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Building an API for Sentiment Analysis

349,950 تومان
دوره جامع ساخت API تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) دوره جامع و پروژه‌محور ساخت API تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) از تئوری تا استقرار: وب‌سرویس هوشمند خود را برای تحلیل متن بسازید و وارد دنیای ...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 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
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: API Building API NLP Programming Python REST API Sentiment Analysis API Web Service ای‌پی‌آی ای‌پی‌آی رست برنامه نویسی پایتون پردازش زبان طبیعی تحلیل احساسات ساخت API وب سرویس

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.