کتاب جامع آموزش پایتون برای هوش مصنوعی و تحلیل داده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آموزش پایتون برای هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و تاریخچه زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 3. آشنایی با مفسر و اجرای اولین برنامه
• 4. متغیرها و انواع داده‌های عددی در پایتون
• 5. کار با رشته‌ها و عملیات متنی
• 6. عملگرهای ریاضی و منطقی در محاسبات
• 7. ساختارهای تصمیم‌گیری و دستورات شرطی
• 8. حلقه‌های تکرار و ساختارهای کنترلی
• 9. لیست‌ها و مدیریت مجموعه‌های داده
• 10. تاپل‌ها و مجموعه‌ها در پایتون
• 11. دیکشنری‌ها و نگاشت‌های کلید-مقدار
• 12. توابع و مدیریت ماژولار کد
• 13. محدوده متغیرها و توابع درونی
• 14. کار با فایل‌های متنی و مدیریت ورودی و خروجی
• 15. مدیریت خطاها و استثناها در برنامه‌نویسی
• 16. آشنایی با مفاهیم برنامه‌نویسی شیءگرا
• 17. کلاس‌ها و اشیاء در پایتون
• 18. وراثت و چندریختی در کدهای شیءگرا
• 19. کار با کتابخانه استاندارد پایتون
• 20. آشنایی با محیط مدیریت بسته‌های پایتون (Pip)
• 21. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 22. آرایه‌های چندبعدی در NumPy
• 23. عملیات ریاضی بر روی ماتریس‌ها و بردارها
• 24. فیلتر کردن و دسترسی به داده‌های آرایه‌ها
• 25. مقدمه‌ای بر تحلیل داده با کتابخانه Pandas
• 26. ساختار داده‌های سری و دیتافریم در Pandas
• 27. فراخوانی و پیش‌پردازش داده‌ها از فایل‌های CSV
• 28. عملیات گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
• 29. تمیزکاری داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر خالی
• 30. ادغام و ترکیب دیتافریم‌های مختلف
• 31. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها با Matplotlib
• 32. ترسیم نمودارهای خطی و پراکندگی
• 33. نمودارهای ستونی و هیستوگرام برای تحلیل توزیع
• 34. تنظیمات ظاهری و برچسب‌گذاری نمودارها
• 35. آشنایی با مفاهیم مقدماتی آمار در پایتون
• 36. محاسبه میانگین، میانه و انحراف معیار
• 37. معرفی کتابخانه Seaborn برای نمودارهای آماری
• 38. کار با داده‌های زمانی در پایتون
• 39. آشنایی با محیط Jupyter Notebook برای تحلیل داده
• 40. بهینه‌سازی کدها و نوشتن کدهای استاندارد
• 41. آشنایی با مفاهیم مقدماتی یادگیری ماشین
• 42. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 43. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 44. معرفی کتابخانه Scikit-Learn
• 45. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی ساده
• 46. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی با معیارهای آماری
• 47. مفاهیم پایه دسته‌بندی داده‌ها
• 48. پیاده‌سازی الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
• 49. آشنایی با الگوریتم‌های درخت تصمیم
• 50. اصول کار با داده‌های بزرگ در پایتون
• 51. امنیت در کدنویسی و رعایت استانداردهای کدنویسی
• 52. مستندسازی و گزارش‌نویسی پروژه‌های داده‌محور
• 53. پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی با پایتون