دوره آموزش کاربردی استخراج و پردازش داده‌های وب با پایتون و هوش مصنوعی (Web Scraping) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی استخراج و پردازش داده‌های وب با پایتون و هوش مصنوعی (Web Scraping)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی داده

موضوع میانی: استخراج و تحلیل داده‌های وب با استفاده از هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم استخراج داده از وب
• 2. آشنایی با ساختار صفحات وب و مدل شیءگرای سند
• 3. مبانی زبان برنامه‌نویسی پایتون برای پردازش داده
• 4. کاربرد کتابخانه‌های پایه برای دریافت محتوای صفحات
• 5. آشنایی با پروتکل‌های شبکه و درخواست‌های HTTP
• 6. تحلیل کدهای HTML با استفاده از کتابخانه BeautifulSoup
• 7. جستجو و پیمایش در ساختار DOM صفحات وب
• 8. استخراج داده‌های متنی و لینک‌ها از وب‌سایت‌ها
• 9. مدیریت خطاهای رایج در درخواست‌های شبکه
• 10. کار با رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) برای دریافت داده
• 11. استفاده از کتابخانه Requests برای تعامل با سرورها
• 12. آموزش مقدماتی استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در کدنویسی
• 13. تولید کدهای پایتون برای استخراج داده با کمک مدل‌های زبانی
• 14. بهینه‌سازی پرسمان‌ها با استفاده از هوش مصنوعی
• 15. کار با کتابخانه Selenium برای وب‌سایت‌های پویا
• 16. شبیه‌سازی تعاملات کاربر در مرورگر با اتوماسیون
• 17. مدیریت کوکی‌ها و نشست‌های کاربری در وب‌سایت‌ها
• 18. استخراج داده از جداول و لیست‌های پویا
• 19. ذخیره‌سازی داده‌های استخراج شده در فرمت CSV
• 20. ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته در فایل‌های JSON
• 21. آشنایی با مفاهیم پایگاه داده و ذخیره‌سازی در SQLite
• 22. تصفیه و پیش‌پردازش داده‌های خام وب
• 23. پاک‌سازی داده‌های متنی با استفاده از عبارات منظم (Regex)
• 24. شناسایی و حذف داده‌های تکراری و نویز
• 25. استفاده از کتابخانه Pandas برای تحلیل و سازماندهی داده‌ها
• 26. تجسم داده‌های استخراج شده با کتابخانه‌های پایتون
• 27. مدیریت محدودیت‌های دسترسی و احترام به فایل Robots.txt
• 28. اصول اخلاقی و قانونی در جمع‌آوری داده‌های وب
• 29. پایش تغییرات وب‌سایت‌ها با استفاده از اسکریپت‌های پایتون
• 30. خودکارسازی فرآیند جمع‌آوری داده با زمان‌بندی (Scheduler)
• 31. استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل محتوای متنی استخراج شده
• 32. خلاصه‌سازی و استخراج موجودیت‌های کلیدی با مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای دسته‌بندی داده‌های وب
• 34. ایجاد پایپ‌لاین‌های ساده برای استخراج و تحلیل داده
• 35. طراحی معماری پروژه‌های جمع‌آوری داده در مقیاس کوچک
• 36. بررسی امنیت و حریم خصوصی در پروژه‌های داده‌کاوی
• 37. رفع اشکال (Debugging) کدهای استخراج داده با کمک هوش مصنوعی
• 38. به‌روزرسانی اسکریپت‌ها بر اساس تغییرات ساختار وب‌سایت
• 39. استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی برای بهبود انتخابگرهای CSS
• 40. ارائه گزارش‌های تحلیلی از داده‌های جمع‌آوری شده
• 41. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم هوشمند برای استخراج داده از منابع معتبر علمی
• 42. ارزیابی کیفیت و دقت داده‌های استخراج شده
• 43. مدیریت خطاها در پروژه‌های پیچیده استخراج داده
• 44. مستندسازی پروژه‌های استخراج داده با کمک ابزارهای هوش مصنوعی
• 45. آشنایی با چارچوب‌های پیشرفته استخراج داده مانند Scrapy
• 46. بهینه‌سازی عملکرد اسکریپت‌ها برای پردازش‌های سنگین
• 47. مقیاس‌پذیری در جمع‌آوری داده با استفاده از پایتون
• 48. تحلیل روندهای داده‌ای با استفاده از هوش مصنوعی
• 49. جمع‌بندی و مسیرهای پیشرفت در مهندسی داده‌های وب