دوره آموزش جامع زبان برنامه‌نویسی پایتون؛ از مقدمات تا کاربردهای مهندسی و تحلیل داده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع زبان برنامه‌نویسی پایتون؛ از مقدمات تا کاربردهای مهندسی و تحلیل داده

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تاریخچه زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه استاندارد
• 3. آشنایی با ساختار برنامه و دستور چاپ
• 4. متغیرها و انواع داده‌های عددی
• 5. کار با رشته‌ها و عملیات متنی
• 6. عملگرهای ریاضی و منطقی در پایتون
• 7. ساختارهای شرطی و کنترل جریان برنامه
• 8. حلقه‌های تکرار و پیمایش داده‌ها
• 9. توابع و مدیریت ماژولار کد
• 10. مدیریت خطاها و استثناها در برنامه‌نویسی
• 11. کار با لیست‌ها و ساختارهای داده‌ای
• 12. دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها در پایتون
• 13. کار با فایل‌ها و مدیریت ورودی و خروجی
• 14. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا
• 15. مفاهیم کلاس و شیء در پایتون
• 16. وراثت و چندریختی در کلاس‌ها
• 17. کار با کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 18. مدیریت پکیج‌ها با استفاده از pip
• 19. آشنایی با محیط‌های مجازی و مدیریت وابستگی‌ها
• 20. کار با تاریخ و زمان در پایتون
• 21. عبارات باقاعده برای پردازش متن
• 22. آشنایی با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 23. کار با آرایه‌های چندبعدی و توابع ریاضی
• 24. معرفی کتابخانه Pandas جهت تحلیل داده‌ها
• 25. بارگذاری و پیش‌پردازش فایل‌های داده‌ای
• 26. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها در پانداس
• 27. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها
• 28. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها با Matplotlib
• 29. ترسیم نمودارهای خطی و ستونی
• 30. کار با کتابخانه Seaborn برای تحلیل‌های آماری
• 31. مبانی کار با پایگاه داده SQLite
• 32. اجرای دستورات SQL در پایتون
• 33. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی وب با Flask
• 34. طراحی ساختار مسیرها در وب‌سرویس‌ها
• 35. ارسال و دریافت داده در پروتکل HTTP
• 36. کار با قالب‌های HTML در سمت سرور
• 37. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مرتب‌سازی و جستجو
• 38. پیچیدگی زمانی و بهینه‌سازی کدها
• 39. مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 40. آشنایی با کتابخانه Scikit-learn
• 41. آموزش مدل‌های رگرسیون ساده
• 42. ارزیابی مدل‌های داده‌محور
• 43. مفاهیم امنیت در توسعه نرم‌افزار
• 44. تولید مستندات فنی برای کدهای پایتون
• 45. روش‌های تست‌نویسی و دیباگ کردن
• 46. کار با کتابخانه Requests برای فراخوانی API
• 47. پردازش فایل‌های JSON و XML
• 48. معرفی محیط‌های توسعه یکپارچه حرفه‌ای
• 49. اصول کدنویسی تمیز و استاندارد PEP 8