دوره آموزش جامع و کاربردی زبان برنامه‌نویسی پایتون؛ از مبانی تا پیاده‌سازی پروژه‌های نرم‌افزاری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی زبان برنامه‌نویسی پایتون؛ از مبانی تا پیاده‌سازی پروژه‌های نرم‌افزاری

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و توسعه سامانه‌های نرم‌افزاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی و تاریخچه زبان پایتون
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه استاندارد
• 3. نحو نگارش و ساختار کدهای پایتون
• 4. مدیریت متغیرها و انواع داده‌های پایه
• 5. عملگرهای محاسباتی و منطقی در پایتون
• 6. ساختارهای تصمیم‌گیری و دستورات شرطی
• 7. حلقه‌های تکرار و کنترل جریان برنامه
• 8. کار با رشته‌ها و متدهای پردازش متن
• 9. ساختارهای داده‌ای لیست و چندتایی‌ها
• 10. مجموعه‌ها و فرهنگ لغت‌ها در پایتون
• 11. تعریف و فراخوانی توابع و پارامترها
• 12. مدیریت محدوده متغیرها و توابع محلی
• 13. برنامه‌نویسی تابعی و توابع لامبدا
• 14. کار با ماژول‌ها و کتابخانه‌های استاندارد
• 15. مدیریت خطاها و استثناها در کدنویسی
• 16. خواندن و نوشتن فایل‌های متنی و داده‌ای
• 17. مفاهیم برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
• 18. تعریف کلاس‌ها و اشیاء در مدل‌سازی نرم‌افزار
• 19. وراثت و چندریختی در توسعه نرم‌افزار
• 20. کار با ویژگی‌ها و متدهای کلاس
• 21. مدیریت حافظه و جمع‌آوری زباله در پایتون
• 22. کار با تاریخ و زمان در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 23. آشنایی با مدیریت بسته‌ها و ابزار pip
• 24. کار با محیط‌های مجازی برای ایزوله‌سازی پروژه‌ها
• 25. کار با عبارات باقاعده در تحلیل متن
• 26. آشنایی با برنامه‌نویسی هم‌روند و چندرشته‌ای
• 27. مقدمه‌ای بر کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 28. اتصال به دیتابیس با استفاده از کتابخانه SQLite
• 29. عملیات پایه‌ای CRUD در پایگاه داده
• 30. آشنایی با مفاهیم وب‌سرویس و API
• 31. دریافت و پردازش داده‌های JSON
• 32. کار با کتابخانه‌های استاندارد پردازش داده
• 33. مبانی تست‌نویسی و دیباگ کردن برنامه‌ها
• 34. اصول کدنویسی تمیز و استاندارد PEP8
• 35. مستندسازی کدها و استفاده از docstring
• 36. آشنایی با محیط‌های توسعه یکپارچه حرفه‌ای
• 37. کار با محیط ژوپیتر برای تحلیل داده
• 38. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy در محاسبات عددی
• 39. آشنایی با ساختار داده‌ای DataFrame در Pandas
• 40. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه Matplotlib
• 41. مبانی امنیت در توسعه نرم‌افزارهای پایتونی
• 42. بررسی آسیب‌پذیری‌های رایج در کدنویسی
• 43. استفاده از ابزارهای کنترل نسخه Git
• 44. مدیریت پیکربندی و متغیرهای محیطی
• 45. ساخت رابط کاربری ساده با کتابخانه‌های گرافیکی
• 46. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های وب در پایتون
• 47. ساخت یک وب‌سرویس پایه با Flask
• 48. اصول بهینه‌سازی عملکرد کد
• 49. بسته‌بندی و توزیع نرم‌افزارهای پایتونی
• 50. تجمیع مهارت‌ها در یک پروژه نرم‌افزاری نهایی