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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع برنامه‌نویسی پایتون؛ از مفاهیم پایه تا حل مسائل کاربردی و محاسباتی

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی کاربردی و توسعه الگوریتم

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی کامپیوتر و آشنایی با محیط توسعه پایتون
• 2. نصب و راه‌اندازی مفسر پایتون و ابزارهای توسعه
• 3. متغیرها و انواع داده‌های عددی در پایتون
• 4. عملگرهای ریاضی و اولویت‌بندی محاسبات
• 5. ورودی و خروجی در پایتون و تعامل با کاربر
• 6. ساختارهای تصمیم‌گیری و دستورات شرطی
• 7. عملگرهای منطقی و کاربرد آن‌ها در الگوریتم‌ها
• 8. حلقه‌های تکرار با استفاده از دستور while
• 9. حلقه‌های تکرار با استفاده از دستور for
• 10. مدیریت رشته‌ها و کاراکترها در پایتون
• 11. متدهای کاربردی برای پردازش و تغییر رشته‌ها
• 12. آشنایی با لیست‌ها و ذخیره‌سازی داده‌های ترتیبی
• 13. عملیات پایه روی لیست‌ها شامل درج و حذف
• 14. پیمایش لیست‌ها و استفاده از قابلیت‌های فشرده‌سازی
• 15. آشنایی با چندتایی‌ها و کاربرد آن‌ها در برنامه‌نویسی
• 16. مجموعه‌ها و کاربرد آن‌ها در مدیریت داده‌های غیرتکراری
• 17. دیکشنری‌ها و ذخیره‌سازی داده‌ها به صورت کلید و مقدار
• 18. توابع و روش‌های تعریف بلوک‌های کد قابل استفاده مجدد
• 19. پارامترها و مقادیر بازگشتی در توابع
• 20. محدوده دسترسی متغیرها و توابع در پایتون
• 21. کار با کتابخانه‌های استاندارد و وارد کردن ماژول‌ها
• 22. مدیریت خطاها و استفاده از بلوک‌های try و except
• 23. کار با فایل‌های متنی و خواندن و نوشتن اطلاعات
• 24. توابع بازگشتی و حل مسائل الگوریتمی به روش بازگشتی
• 25. الگوریتم‌های جستجوی خطی و دودویی
• 26. الگوریتم‌های مرتب‌سازی ساده و تحلیل پیچیدگی آن‌ها
• 27. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا و مفهوم کلاس
• 28. تعریف ویژگی‌ها و متدها در کلاس‌های پایتون
• 29. وراثت و گسترش قابلیت‌های کلاس‌ها
• 30. آشنایی با کتابخانه ریاضی و محاسبات پیشرفته
• 31. تولید اعداد تصادفی و کاربرد آن در شبیه‌سازی
• 32. کار با زمان و تاریخ در سیستم‌های نرم‌افزاری
• 33. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 34. آرایه‌ها در NumPy و عملیات برداری
• 35. کار با ماتریس‌ها و جبر خطی در پایتون
• 36. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌ها با کتابخانه Pandas
• 37. خواندن داده‌ها از فایل‌های CSV و اکسل
• 38. فیلتر کردن و دستکاری داده‌های ساختاریافته
• 39. رسم نمودارهای پایه برای تحلیل بصری داده‌ها
• 40. آشنایی با مفاهیم اولیه شبکه و سوکت‌ها در پایتون
• 41. ارسال و دریافت درخواست‌های HTTP
• 42. آشنایی با مفاهیم اولیه پایگاه داده و SQLite
• 43. طراحی جداول و پرس‌وجوهای ساده در پایگاه داده
• 44. ارتباط بین پایتون و پایگاه داده برای ذخیره اطلاعات
• 45. مقدمه‌ای بر توسعه رابط کاربری گرافیکی با Tkinter
• 46. طراحی فرم‌های تعاملی و مدیریت رویدادها
• 47. آشنایی با مفاهیم برنامه‌نویسی موازی و رشته‌ها
• 48. بهینه‌سازی کد و اصول تمیزنویسی در پایتون
• 49. تست و اشکال‌زدایی برنامه‌ها با ابزارهای استاندارد
• 50. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک سامانه محاسباتی کاربردی