کتاب آموزشی برنامهنویسی و مدیریت داده در بیبیسی میکرومپیوتر: راهنمای جامع نرمافزارهای علمی برای معلمان با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزشی برنامهنویسی و مدیریت داده در بیبیسی میکرومپیوتر: راهنمای جامع نرمافزارهای علمی برای معلمان
موضوع کلی: برنامهنویسی و مدیریت داده در بیبیسی میکرومپیوتر
موضوع میانی: نرمافزارهای آموزشی و علمی
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مقدمه‌ای بر بیبیسی میکرومپیوتر و کاربردهای آموزشی
- 2. آشنایی با محیط برنامهنویسی Mu Editor
- 3. اولین گام‌ها در پایتون: متغیرها و انواع داده
- 4. دستورات ورودی و خروجی در پایتون
- 5. ساختارهای کنترلی: دستورات شرطی (if, elif, else)
- 6. حلقه‌های تکرار: دستور for
- 7. حلقه‌های تکرار: دستور while
- 8. کار با رشته‌ها و عملیات روی آن‌ها
- 9. فهرست‌ها (Lists) و کار با عناصر آن‌ها
- 10. تاپل‌ها (Tuples) و کاربردهایشان
- 11. دیکشنری‌ها (Dictionaries) و ساختار داده‌ای کلید-مقدار
- 12. توابع در پایتون: تعریف و فراخوانی
- 13. مدیریت خطاها و استثناها (try-except)
- 14. کار با ماژول‌ها و کتابخانه‌های استاندارد پایتون
- 15. مقدمه‌ای بر برنامهنویسی شیءگرا (OOP)
- 16. مفاهیم کلاس و شیء
- 17. وراثت در برنامهنویسی شیءگرا
- 18. پلی‌مورفیسم و کاربردهای آن
- 19. مقدمه‌ای بر مدیریت داده
- 20. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
- 21. طراحی پایگاه داده: مدل‌سازی ER
- 22. زبان SQL: دستورات پایه‌ای (SELECT, FROM, WHERE)
- 23. SQL: دستورات UPDATE, INSERT, DELETE
- 24. SQL: دستورات JOIN برای ترکیب جداول
- 25. SQL: توابع تجمعی (SUM, AVG, COUNT)
- 26. SQL: گروه‌بندی داده‌ها (GROUP BY, HAVING)
- 27. SQL: محدود کردن نتایج و مرتب‌سازی (ORDER BY, LIMIT)
- 28. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
- 29. کاربرد پایگاه داده‌های NoSQL در تحلیل داده
- 30. مقدمه‌ای بر کار با فایل‌ها در پایتون
- 31. خواندن و نوشتن در فایل‌های متنی
- 32. کار با فایل‌های CSV
- 33. کار با فایل‌های JSON
- 34. مقدمه‌ای بر علم داده
- 35. مفهوم داده‌های علمی و اهمیت آن‌ها
- 36. کاربرد میکرومپیوتر در جمع‌آوری داده‌های علمی
- 37. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
- 38. عملیات بر روی آرایه‌ها در NumPy
- 39. توابع ریاضی در NumPy
- 40. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
- 41. ساخت DataFrame در Pandas
- 42. عملیات پایه بر روی DataFrame
- 43. فیلتر کردن و انتخاب داده در DataFrame
- 44. مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها با Pandas
- 45. کار با داده‌های گمشده (Missing Data)
- 46. ادغام و ترکیب DataFrame ها
- 47. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها
- 48. کتابخانه Matplotlib برای رسم نمودار
- 49. رسم نمودارهای خطی (Line Plots)
- 50. رسم نمودارهای میله‌ای (Bar Plots)
- 51. رسم نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
- 52. رسم نمودارهای دایره‌ای (Pie Charts)
- 53. تنظیمات پیشرفته نمودارها در Matplotlib
- 54. کتابخانه Seaborn برای مصورسازی زیباتر
- 55. نمودارهای هیستوگرام و چگالی با Seaborn
- 56. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots) با Seaborn
- 57. نمودارهای ویولن (Violin Plots) با Seaborn
- 58. نمودارهای حرارتی (Heatmaps) با Seaborn
- 59. کاربرد داده‌های جمع‌آوری شده توسط میکرومپیوتر در علوم
- 60. مثال‌های عملی: جمع‌آوری داده‌های دما و رطوبت
- 61. مثال‌های عملی: جمع‌آوری داده‌های نور و صدا
- 62. مثال‌های عملی: جمع‌آوری داده‌های حرکت و شتاب
- 63. تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده
- 64. مصورسازی نتایج تحلیل داده‌ها
- 65. مقدمه‌ای بر کاربرد داده در آموزش علوم
- 66. طراحی پروژه‌های علمی با استفاده از میکرومپیوتر
- 67. پروژه‌های مرتبط با فیزیک: اندازه‌گیری حرکت
- 68. پروژه‌های مرتبط با شیمی: مانیتورینگ واکنش‌ها
- 69. پروژه‌های مرتبط با زیست‌شناسی: ثبت داده‌های محیطی
- 70. پروژه‌های مرتبط با زمین‌شناسی: ثبت تغییرات
- 71. توسعه مهارت‌های حل مسئله با داده
- 72. اخلاق در جمع‌آوری و استفاده از داده
- 73. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
- 74. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری پایه
- 75. میانگین، میانه و مد
- 76. انحراف معیار و واریانس
- 77. مقدمه‌ای بر آمار استنباطی
- 78. مفاهیم احتمال
- 79. آزمون فرضیه آماری
- 80. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
- 81. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
- 82. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های علمی
- 83. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های ساده یادگیری ماشین
- 84. رگرسیون خطی ساده
- 85. طبقه‌بندی کننده K-نزدیکترین همسایه (KNN)
- 86. مقدمه‌ای بر ابزارهای پیشرفته‌تر تحلیل داده
- 87. کاربرد ابزارهای آنلاین برای تحلیل داده
- 88. توسعه پایدار و نقش داده در آن
- 89. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
- 90. پروژه‌های تکمیلی و کاربردی
- 91. آمادگی برای پروژه‌های پیشرفته‌تر
- 92. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد پایتون
- 93. مستندسازی کد و پروژه‌ها
- 94. کاربرد میکرومپیوتر در رباتیک ساده
- 95. یکپارچه‌سازی با حسگرهای خارجی
تگ‌ها:
آموزش برنامهنویسی
آموزش فنی
برنامهنویسی علمی
بیبیسی میکرومپیوتر
کاربرد کامپیوتر در علم
کامپیوتر آموزشی
مدیریت داده
معلمان
میکرومپیوتر
نرمافزارهای آموزشی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.