دوره آموزش جامع پایتون؛ از مبانی برنامه‌نویسی تا توسعه نرم‌افزارهای کاربردی و تحلیل داده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پایتون؛ از مبانی برنامه‌نویسی تا توسعه نرم‌افزارهای کاربردی و تحلیل داده

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و توسعه سامانه‌های دیجیتال

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و تاریخچه زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه یکپارچه
• 3. آشنایی با ساختار و نحو کدهای پایتون
• 4. متغیرها و انواع داده‌های پایه در پایتون
• 5. عملگرهای ریاضی و منطقی در محاسبات
• 6. مدیریت ورودی و خروجی در برنامه‌ها
• 7. ساختارهای تصمیم‌گیری و شرطی
• 8. حلقه‌های تکرار و پیمایش داده‌ها
• 9. کار با رشته‌ها و پردازش متن
• 10. لیست‌ها و مجموعه‌ها در پایتون
• 11. دیکشنری‌ها و ساختار داده‌های کلید-مقدار
• 12. توابع و ماژولار کردن کدها
• 13. مدیریت خطاها و استثناها در برنامه‌نویسی
• 14. کار با فایل‌ها و مدیریت جریان داده‌ها
• 15. مبانی برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
• 16. وراثت و چندریختی در کلاس‌ها
• 17. کار با کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 18. اصول کار با محیط مجازی و مدیریت بسته‌ها
• 19. آشنایی با کتابخانه نام‌پای برای محاسبات علمی
• 20. کار با آرایه‌های چندبعدی و جبر خطی
• 21. مقدمه‌ای بر تحلیل داده با کتابخانه پانداز
• 22. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام
• 23. تجسم داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 24. مقدمه‌ای بر رسم نمودارهای آماری
• 25. کار با کتابخانه سی‌بورن برای تحلیل‌های گرافیکی
• 26. ارتباط با پایگاه‌های داده رابطه‌ای با اس‌کیو‌ال
• 27. استفاده از کتابخانه اس‌کیو‌ال‌آلکمی برای تعامل با دیتابیس
• 28. اصول طراحی رابط کاربری با کتابخانه تی‌کینتر
• 29. مفاهیم پایه در شبکه و پروتکل‌های ارتباطی
• 30. استفاده از کتابخانه ریکوئست برای دریافت داده‌های وب
• 31. تجزیه و تحلیل فایل‌های جی‌سان و ایکس‌ام‌ال
• 32. مقدمه‌ای بر توسعه وب با فریم‌ورک جنگو
• 33. ساختار پروژه و مدل‌ها در فریم‌ورک جنگو
• 34. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در وب‌سایت
• 35. مقدمه‌ای بر امنیت نرم‌افزار و پیشگیری از حملات رایج
• 36. اصول کدنویسی تمیز و رعایت استانداردهای پایتون
• 37. تست‌نویسی و عیب‌یابی کدهای نرم‌افزاری
• 38. مستندسازی پروژه‌ها و نگارش کدهای خوانا
• 39. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها
• 40. آشنایی با مفاهیم چندنخی و پردازش موازی
• 41. استفاده از محیط‌های ابری برای اجرای کدها
• 42. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 43. کار با کتابخانه سایکیت‌لرن برای مدل‌سازی
• 44. آموزش الگوریتم‌های رگرسیون و طبقه‌بندی
• 45. ارزیابی مدل‌های داده‌محور و بهینه‌سازی آن‌ها
• 46. کار با ابزارهای کنترل نسخه گیت
• 47. آشنایی با توسعه برنامه‌های کاربردی دسکتاپ
• 48. اصول استقرار و انتشار نرم‌افزارهای پایتونی
• 49. پروژه نهایی؛ پیاده‌سازی یک سامانه کاربردی داده‌محور