دوره پایتون برای مدل‌سازی سیستم‌های زمینی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایتون برای مدل‌سازی سیستم‌های زمینی

موضوع کلی: علوم داده

موضوع میانی: مدل‌سازی و تحلیل داده‌های محیط زیست

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سیستم‌های زمینی با پایتون
• 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون برای علوم زمینی
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های اصلی: NumPy و SciPy
• 4. آرایه‌ها و عملیات ریاضی در NumPy
• 5. داده‌های چندبعدی و عملیات بر روی آنها
• 6. کار با داده‌های زمان‌سنجی در پایتون
• 7. خواندن و نوشتن داده‌های علمی (NetCDF, GRIB, HDF5)
• 8. مقدمه‌ای بر Pandas و ساختارهای داده‌ای آن
• 9. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های محیط زیستی با Pandas
• 10. تحلیل داده‌های سری زمانی با Pandas
• 11. تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib: مبانی
• 12. تصویرسازی داده‌های محیط زیستی با Matplotlib
• 13. تصویرسازی پیشرفته با Seaborn
• 14. آشنایی با کتابخانه Cartopy برای نقشه‌کشی
• 15. ایجاد نقشه‌های پایه و افزودن لایه‌ها
• 16. تصویرسازی داده‌ها بر روی نقشه‌ها با Cartopy
• 17. مقدمه‌ای بر کتابخانه xarray
• 18. کار با داده‌های چندبعدی با xarray
• 19. عملیات محاسباتی بر روی داده‌های xarray
• 20. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی عددی
• 21. حل معادلات دیفرانسیل با SciPy
• 22. پیاده‌سازی مدل‌های ساده سیستم‌های زمینی
• 23. تحلیل سری زمانی و پیش‌بینی با Statsmodels
• 24. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در علوم زمینی
• 25. رگرسیون خطی و چندگانه
• 26. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی
• 27. شبکه‌های عصبی و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی
• 28. ارزیابی مدل و اعتبارسنجی
• 29. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 30. کار با داده‌های ماهواره‌ای در پایتون
• 31. پردازش تصاویر ماهواره‌ای با Rasterio
• 32. تحلیل پوشش گیاهی با استفاده از شاخص‌های طیفی
• 33. کاربرد پایتون در تحلیل داده‌های هواشناسی
• 34. محاسبه شاخص‌های اقلیمی
• 35. مدل‌سازی تغییرات آب و هوا با پایتون
• 36. کار با APIهای داده‌های محیط زیستی
• 37. اتوماتیک‌سازی گردش کار با پایتون
• 38. کنترل نسخه با Git و GitHub
• 39. مقدمه‌ای بر Docker و Containerization
• 40. استقرار مدل‌های پایتون در محیط‌های ابری