دوره آموزش جامع و کاربردی زبان برنامه‌نویسی پایتون: از مفاهیم پایه تا حل مسائل الگوریتمی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی زبان برنامه‌نویسی پایتون: از مفاهیم پایه تا حل مسائل الگوریتمی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی و نصب پایتون
• 2. مبانی الگوریتم و فلوچارت در برنامه‌نویسی
• 3. آشنایی با ساختار برنامه در پایتون و مفسر
• 4. متغیرها و انواع داده‌های عددی در پایتون
• 5. کار با رشته‌ها و عملیات پایه روی متن
• 6. ورودی و خروجی استاندارد در پایتون
• 7. عملگرهای ریاضی و اولویت‌بندی آن‌ها
• 8. ساختارهای تصمیم‌گیری و دستورات شرطی
• 9. استفاده از عملگرهای منطقی در شرط‌ها
• 10. حلقه‌های تکرار برای کنترل جریان برنامه
• 11. ساختار حلقه و دستورات شکست و ادامه
• 12. لیست‌ها و مدیریت مجموعه‌ای از داده‌ها
• 13. تغییر، حذف و افزودن عناصر به لیست‌ها
• 14. آشنایی با چندتایی‌ها و تفاوت آن با لیست
• 15. مجموعه‌ها و کاربرد آن‌ها در داده‌های غیرتکراری
• 16. دیکشنری‌ها و مدیریت داده‌های کلید-مقدار
• 17. توابع و نحوه تعریف و فراخوانی آن‌ها
• 18. پارامترها و آرگومان‌ها در توابع
• 19. محدوده دسترسی متغیرها و متغیرهای سراسری
• 20. توابع بازگشتی و کاربرد آن‌ها در حل مسائل
• 21. کار با کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 22. مدیریت خطاها و استثناها در برنامه
• 23. خواندن و نوشتن در فایل‌های متنی
• 24. کار با فایل‌های باینری و مدیریت داده‌ها
• 25. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا
• 26. کلاس‌ها و اشیاء در پایتون
• 27. سازنده‌ها و ویژگی‌های کلاس
• 28. وراثت و گسترش قابلیت‌های کلاس‌ها
• 29. متدهای استاتیک و متدهای کلاس
• 30. کار با ماژول‌ها و بسته‌بندی کد
• 31. محیط‌های مجازی در پایتون و مدیریت کتابخانه‌ها
• 32. آشنایی با کتابخانه ریاضیات و توابع پیشرفته
• 33. کار با تاریخ و زمان در پایتون
• 34. مدیریت زمان‌بندی و وقفه در اجرای برنامه
• 35. عبارات باقاعده برای جستجوی متنی
• 36. کار با فرمت‌های داده‌ای JSON
• 37. ارتباط با پایگاه داده‌های رابطه‌ای با SQLite
• 38. اجرای پرس‌وجوهای SQL از طریق پایتون
• 39. آشنایی با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 40. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌ها با پایتون
• 41. الگوریتم‌های مرتب‌سازی و جستجو
• 42. پیاده‌سازی ساختار داده‌های پشته و صف
• 43. حل مسائل الگوریتمی با استفاده از حلقه‌ها
• 44. بهینه‌سازی کد و پیچیدگی زمانی
• 45. تست و اشکال‌زدایی نرم‌افزار
• 46. اصول کدنویسی تمیز و خوانا
• 47. مستندسازی کد و استفاده از Docstring
• 48. آشنایی با وب‌سایت‌ها و دریافت داده از اینترنت
• 49. ساخت یک ماشین‌حساب پیشرفته با پایتون
• 50. پروژه نهایی: طراحی سیستم مدیریت اطلاعات دانشجویی