دوره پایتون برای علم مواد و تحلیل داده‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایتون برای علم مواد و تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل داده‌های علمی و مهندسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علم مواد و داده‌کاوی
• 2. آشنایی با پایتون برای دانشمندان مواد
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط پایتون برای علم مواد
• 4. مبانی پایتون: متغیرها، انواع داده‌ها، عملگرها
• 5. ساختارهای داده‌ای پایتون: لیست، تاپل، دیکشنری، مجموعه
• 6. جریان کنترل در پایتون: شرط‌ها و حلقه‌ها
• 7. توابع در پایتون: تعریف، فراخوانی، آرگومان‌ها
• 8. ماژول‌ها و پکیج‌ها در پایتون
• 9. آشنایی با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 10. آرایه‌های NumPy: ایجاد، دستکاری، عملیات ریاضی
• 11. کتابخانه Pandas: ساختارهای داده‌ای Series و DataFrame
• 12. خواندن و نوشتن داده‌ها با Pandas (CSV, Excel, TXT)
• 13. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Pandas
• 14. تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA) با Pandas
• 15. تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib
• 16. تصویرسازی داده‌ها با Seaborn
• 17. آشنایی با کتابخانه SciPy برای محاسبات علمی
• 18. آمار توصیفی و استنباطی با SciPy
• 19. رگرسیون خطی با SciPy
• 20. بهینه‌سازی توابع با SciPy
• 21. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 22. کتابخانه Scikit-learn: الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 23. رگرسیون خطی و چندگانه با Scikit-learn
• 24. دسته‌بندی داده‌ها با Scikit-learn (Logistic Regression, SVM)
• 25. خوشه‌بندی داده‌ها با Scikit-learn (K-Means, DBSCAN)
• 26. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 27. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 28. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 29. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 30. مدل‌سازی و پیش‌بینی خواص مواد
• 31. آشنایی با پایگاه داده‌های مواد (Materials Project, AFLOW)
• 32. استفاده از API برای دسترسی به پایگاه داده‌های مواد
• 33. پردازش داده‌های متنی در علم مواد
• 34. تحلیل داده‌های طیف‌سنجی با پایتون
• 35. تحلیل تصاویر میکروسکوپی با پایتون
• 36. کار با داده‌های پراش اشعه ایکس با پایتون
• 37. تحلیل داده‌های ترمودینامیکی با پایتون
• 38. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning)
• 39. کتابخانه TensorFlow/Keras برای یادگیری عمیق
• 40. مدل‌سازی خواص مواد با شبکه‌های عصبی
• 41. پیش‌بینی ساختار مواد با یادگیری عمیق
• 42. مصورسازی سه بعدی ساختار بلوری با پایتون
• 43. اتوماسیون گردش کار با پایتون
• 44. بهینه‌سازی پارامترهای مواد با الگوریتم‌های تکاملی
• 45. تحلیل حساسیت و عدم قطعیت در مدل‌سازی مواد
• 46. استفاده از پایتون در شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی