دوره آموزش جامع پایتون و علم داده با استفاده از منابع رایگان و پروژه‌های متن‌باز (Open Source) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پایتون و علم داده با استفاده از منابع رایگان و پروژه‌های متن‌باز (Open Source)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و تحلیل داده با ابزارهای متن‌باز

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی با پایتون و نصب محیط‌های توسعه متن‌باز
• 2. آشنایی با ساختار داده‌ها و متغیرها در پایتون
• 3. کنترل جریان برنامه و دستورات شرطی
• 4. حلقه‌ها و تکرار در پایتون
• 5. توابع و ماژول‌نویسی در پایتون
• 6. کار با فایل‌ها و مدیریت ورودی و خروجی
• 7. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های متن‌باز پایتون
• 8. نصب و راه‌اندازی محیط‌های آناکوندا و ژوپیتر نوت‌بوک
• 9. مبانی کتابخانه نام‌پای برای محاسبات عددی
• 10. آرایه‌های چندبعدی و عملیات برداری در نام‌پای
• 11. تکنیک‌های پیشرفته پردازش ماتریس‌ها
• 12. آشنایی با کتابخانه پانداز برای تحلیل داده
• 13. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها از فایل‌های سی‌اس‌وی و اکسل
• 14. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها در پانداز
• 15. مدیریت مقادیر گم‌شده و پاک‌سازی داده‌ها
• 16. ادغام و الحاق مجموعه‌های داده
• 17. گروه‌بندی و تحلیل آماری داده‌ها
• 18. کار با سری‌های زمانی در پایتون
• 19. مبانی مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 20. ترسیم نمودارهای خطی و پراکندگی
• 21. ایجاد نمودارهای ستونی و هیستوگرام
• 22. سفارشی‌سازی ظاهر نمودارها برای گزارش‌دهی
• 23. آشنایی با کتابخانه سی‌بورن برای مصورسازی آماری
• 24. تحلیل همبستگی و نقشه‌های حرارتی
• 25. مقدمه‌ای بر مفاهیم علم داده و آمار توصیفی
• 26. سنجش شاخص‌های مرکزی و پراکندگی داده‌ها
• 27. توزیع‌های آماری و کاربرد آن‌ها در تحلیل
• 28. آشنایی با محیط‌های اشتراک‌گذاری کد گیت‌هاب
• 29. مدیریت نسخه‌ها و همکاری در پروژه‌های متن‌باز
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با کتابخانه سایکیت‌لرن
• 31. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 32. مدل‌سازی رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
• 33. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون
• 34. مبانی طبقه‌بندی داده‌ها و الگوریتم‌های مرتبط
• 35. کاربرد الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه
• 36. معرفی درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 37. خوشه‌بندی داده‌ها و الگوریتم کی-مینز
• 38. کاهش ابعاد داده‌ها با روش تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 39. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع برای مدل‌ها
• 40. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 41. آشنایی با کتابخانه‌های پردازش متن
• 42. استخراج ویژگی از متون و داده‌های ساختارنیافته
• 43. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با استفاده از فریم‌ورک‌های متن‌باز
• 44. اصول اخلاقی در تحلیل داده و حریم خصوصی
• 45. مستندسازی پروژه‌های داده‌محور
• 46. ارائه نتایج تحلیل داده به ذینفعان
• 47. انجام یک پروژه نهایی تحلیل داده بر اساس داده‌های عمومی
• 48. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای کارایی بالاتر
• 49. استفاده از منابع آنلاین معتبر برای یادگیری مداوم
• 50. توسعه مهارت‌های حل مسئله در برنامه‌نویسی پایتون
• 51. بررسی موردی پروژه‌های متن‌باز موفق در ایران
• 52. نکات ایمنی در استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز
• 53. مدیریت محیط‌های مجازی در پایتون
• 54. اشکال‌زدایی و رفع خطاهای برنامه‌نویسی
• 55. کاربرد پایتون در تحلیل داده‌های مالی منطبق با عقود اسلامی
• 56. آشنایی با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و اتصال با پایتون
• 57. کوئری‌نویسی در اس‌کیو‌ال برای استخراج داده
• 58. ترکیب داده‌های اس‌کیو‌ال و پانداز
• 59. آینده علم داده و فناوری‌های نوین در کشور