دوره جامع کاربرد پایتون در تحلیل داده و خودکارسازی فرآیندها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع کاربرد پایتون در تحلیل داده و خودکارسازی فرآیندها

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و تحلیل داده با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مبانی پایتون و محیط‌های توسعه
• 2. نصب و راه‌اندازی مفسر پایتون و ابزارهای مدیریت بسته
• 3. متغیرها، انواع داده‌ها و عملگرهای ریاضی
• 4. ساختارهای کنترلی و تصمیم‌گیری در پایتون
• 5. حلقه های تکرار و پیمایش داده‌ها
• 6. کار با رشته‌ها و متدهای پردازش متن
• 7. توابع و سازمان‌دهی کدها
• 8. مدیریت خطاها و استثناها در برنامه‌نویسی
• 9. کار با لیست‌ها و ساختارهای داده‌ای ترتیبی
• 10. مجموعه‌ها و دیکشنری‌ها برای ذخیره‌سازی داده
• 11. خواندن و نوشتن فایل‌های متنی
• 12. کار با فرمت‌های داده‌ای CSV و فایل‌های متنی ساختاریافته
• 13. مقدمه‌ای بر کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
• 14. آرایه‌های چندبعدی و عملیات برداری
• 15. تحلیل مقدماتی داده‌ها با کتابخانه پانداز
• 16. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها از منابع مختلف
• 17. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر گم‌شده
• 18. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها برای تحلیل آماری
• 19. ادغام و ترکیب مجموعه‌های داده‌ای
• 20. کار با سری‌های زمانی و تحلیل‌های وابسته به تاریخ
• 21. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 22. رسم نمودارهای آماری کاربردی برای گزارش‌گیری
• 23. تحلیل داده‌های آماری با استفاده از کتابخانه سای‌سای
• 24. آشنایی با مفاهیم پایگاه داده و زبان اس‌کیو‌ال
• 25. اتصال به پایگاه داده از طریق پایتون
• 26. اجرای پرس‌وجوهای داده‌ای و استخراج گزارش
• 27. مقدمه‌ای بر وب‌اسکرپینگ اخلاقی و استخراج داده از وب
• 28. کار با کتابخانه ریکوئستس برای تعامل با وب‌سرویس‌ها
• 29. تجزیه و تحلیل داده‌های فرمت جی‌سون
• 30. مبانی خودکارسازی وظایف تکراری در محیط سیستم‌عامل
• 31. کار با کتابخانه اواس برای مدیریت فایل‌ها و پوشه‌ها
• 32. زمان‌بندی اجرای اسکریپت‌ها در محیط سرور
• 33. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه
• 34. کار با کتابخانه سای‌کیت‌لرن برای مدل‌سازی داده‌ها
• 35. رگرسیون خطی و پیش‌بینی روندهای عددی
• 36. دسته‌بندی داده‌ها با الگوریتم‌های پایه
• 37. ارزیابی دقت مدل‌های تحلیل داده
• 38. مستندسازی کدها و گزارش‌نویسی فنی
• 39. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای پردازش داده‌های حجیم
• 40. ملاحظات امنیتی در توسعه نرم‌افزار و کار با داده‌ها
• 41. پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی و ارائه گزارش مدیریتی