کتاب Clean Code in Data Science and Machine Learning با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Clean Code in Data Science and Machine Learning

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: کدنویسی تمیز (Clean Code)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و پیش‌نیازها:
• 2. مقدمه ای بر برنامه نویسی و اهمیت Clean Code
• 3. مبانی زبان برنامه نویسی پایتون (Python)
• 4. تنظیم محیط توسعه برای Data Science و Machine Learning
• 5. آشنایی با Git و کنترل نسخه
• 6. مروری بر مفاهیم Data Science و Machine Learning
• 7. اهمیت Clean Code در پروژه‌های Data Science و Machine Learning
• 8. مروری بر مفاهیم SOLID (مبانی)
• 9. اصول DRY (Don't Repeat Yourself) و YAGNI (You Ain't Gonna Need It)
• 10. آشنایی با PEP 8 و استانداردهای کدنویسی پایتون
• 11. ابزارهای linting و formatting کد (e.g., Flake8, Black)
• 12. اصول و قواعد Clean Code:
• 13. نامگذاری (Naming) در کدنویسی: متغیرها، توابع، کلاس‌ها
• 14. نوشتن توابع کوتاه و خوانا
• 15. استفاده از Docstrings برای مستندسازی
• 16. کامنت‌گذاری مؤثر و اصولی
• 17. مدیریت پیچیدگی (Complexity) در کد
• 18. بهبود خوانایی کد با استفاده از ساختارهای شرطی و حلقه‌ها
• 19. اصول refactoring (بازسازی کد)
• 20. شناسایی و حذف کدهای تکراری
• 21. استفاده از Design Patterns (مبانی)
• 22. ایجاد ماژول‌های قابل استفاده مجدد
• 23. جلوگیری از کد Zombie
• 24. بهبود کد با استفاده از refactoring techniques
• 25. مدیریت استثناها (Exceptions) و خطاها
• 26. اصول SOLID (بخش‌های پیشرفته)
• 27. معرفی اصل Single Responsibility
• 28. معرفی اصل Open/Closed
• 29. معرفه‌ اصل Liskov Substitution
• 30. معرفی اصل Interface Segregation
• 31. معرفه‌ اصل Dependency Inversion
• 32. کدنویسی تمیز در Data Science:
• 33. تمیز کردن داده‌ها (Data Cleaning) و پیش‌پردازش (Preprocessing)
• 34. تبدیل داده‌ها (Data Transformation)
• 35. کدنویسی تمیز برای Data Visualization
• 36. مدیریت داده‌های گم‌شده (Missing Data)
• 37. بهینه‌سازی کدهای Pandas و NumPy
• 38. کدنویسی تمیز برای Feature Engineering
• 39. بهبود خوانایی کدهای Data Science با استفاده از کتابخانه‌های کمکی
• 40. مقدمه‌ای بر آزمایش واحد (Unit Testing) در Data Science
• 41. استفاده از تست‌های واحد برای اعتبارسنجی کد
• 42. استفاده از آزمایش‌های یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 43. کار با APIها و مدیریت داده‌ها از منابع مختلف
• 44. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌ها
• 45. ثبت (Logging) و مانیتورینگ در پروژه‌های Data Science
• 46. استفاده از کتابخانه‌های مدرن برای کدنویسی تمیز (e.g., Pandas, Scikit-learn)
• 47. ایجاد pipelineهای داده (Data Pipelines)
• 48. مدیریت وابستگی‌ها (Dependencies) در پروژه‌های Data Science
• 49. به کارگیری Clean Code در Jupyter Notebooks و محیط‌های تعاملی
• 50. کدنویسی تمیز در Machine Learning:
• 51. انتخاب مدل مناسب
• 52. پیاده‌سازی Clean Code برای آموزش مدل (Model Training)
• 53. ارزیابی مدل (Model Evaluation) و معیارها
• 54. انتخاب و بهینه‌سازی هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 55. مدیریت داده‌های آموزشی (Training Data)
• 56. کدنویسی تمیز برای Feature Selection
• 57. کدنویسی تمیز برای Model Deployment
• 58. بهبود خوانایی کدهای Machine Learning با استفاده از کتابخانه‌های مرتبط
• 59. ایجاد pipelines برای Machine Learning
• 60. استفاده از تست‌های A/B
• 61. کنترل انحراف داده (Data Drift)
• 62. مدیریت Bias و Variance در مدل‌ها
• 63. مقدمه‌ای بر fairness و ethical AI
• 64. نوشتن کدهای modular و قابل توسعه برای Machine Learning
• 65. استفاده از آزمایش‌های A/B برای ارزیابی مدل‌ها در محیط‌های واقعی
• 66. استفاده از تست‌های unit برای بررسی صحت کد Machine Learning
• 67. استفاده از تست‌های integration برای بررسی صحت pipelineها
• 68. مدیریت داده‌های بزرگ در Machine Learning
• 69. ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته:
• 70. استفاده از ابزارهای static analysis
• 71. استفاده از ابزارهای code review
• 72. بهبود عملکرد کد
• 73. مدیریت حافظه در Python
• 74. آشنایی با profiling
• 75. بهینه سازی کد برای GPU
• 76. استفاده از parallel processing
• 77. استفاده از distributed computing
• 78. استفاده از Docker و Containerization برای توسعه
• 79. استفاده از CI/CD در پروژه‌های Data Science و Machine Learning
• 80. پوشش کد (Code Coverage)
• 81. شناخت و رفع مشکلات performance
• 82. آشنایی با طراحی معماری (Architectural Design)
• 83. تکنیک‌های نوشتن کدهای تست پذیر
• 84. استفاده از mock و stub برای تست
• 85. ایجاد گزارش‌های خودکار از تست‌ها
• 86. چالش‌های Clean Code در پروژه‌های تیمی
• 87. بهترین روش‌های همکاری در تیم
• 88. مدیریت کد منبع با Git در یک محیط تیمی
• 89. مستندسازی پروژه‌های بزرگ
• 90. آشنایی با طراحی سیستم‌های Machine Learning
• 91. Clean Code در پروژه‌های Real-time Machine Learning
• 92. آشنایی با Microservices و معماری مبتنی بر سرویس‌ها
• 93. انتخاب مناسب تکنولوژی برای هر بخش از پروژه
• 94. Clean Code در DevOps برای Data Science و Machine Learning
• 95. آینده Clean Code در Data Science و Machine Learning
• 96. نکات پایانی و جمع‌بندی دوره
• 97. استراتژی‌های تست و Refactoring کد در Data Science و Machine Learning
• 98. معماری ماژولار و Abstraction برای Pipelineهای یادگیری ماشین
• 99. مستندسازی موثر در پروژه‌های Data Science (Docstrings, Type Hinting, Model Cards)
• 100. تضمین تکرارپذیری، Experiment Tracking و Versioning مدل‌ها و داده‌ها