کتاب طراحی داشبوردهای تعاملی دادهمحور با فریمورک Shiny در پایتون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره طراحی داشبوردهای تعاملی دادهمحور با فریمورک Shiny در پایتون
موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات
موضوع میانی: توسعه کاربردی وبسایتهای تحلیلگر با پایتون
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی و مفاهیم داشبوردهای دادهمحور در پایتون
- 2. معرفی فریمورک Shiny و معماری برنامههای وب دادهمحور
- 3. نصب و راهاندازی محیط توسعه برای Shiny در پایتون
- 4. ساختار فایلها و اجزای اصلی یک برنامه Shiny
- 5. درک چرخه حیات و مدل واکنشگرا در Shiny
- 6. طراحی رابط کاربری با استفاده از کتابخانه UI در پایتون
- 7. مدیریت چیدمان و طراحی ظاهری داشبورد با پنلها
- 8. کار با ورودیهای تعاملی برای دریافت داده از کاربر
- 9. نمایش خروجیهای پویا و بهروزرسانی لحظهای رابط کاربری
- 10. مبانی توابع واکنشگرا و اتصال منطق برنامه به رابط کاربری
- 11. استفاده از محاسبات واکنشی برای بهینهسازی عملکرد
- 12. مدیریت وضعیت برنامه و اشتراکگذاری دادهها بین اجزا
- 13. کار با کتابخانههای پردازش داده در پایتون برای داشبوردها
- 14. اتصال به منابع داده محلی و فایلهای ساختاریافته
- 15. پاکسازی و پیشپردازش دادهها برای تحلیل در داشبورد
- 16. تجسمسازی دادهها با کتابخانه Plotly در محیط Shiny
- 17. ایجاد نمودارهای تعاملی و قابلیتهای زوم و فیلتر
- 18. طراحی جداول داده پیشرفته و تعاملی با قابلیت مرتبسازی
- 19. پیادهسازی نمودارهای آماری برای تحلیلهای توصیفی
- 20. استفاده از نقشههای تعاملی و تحلیل دادههای مکانی
- 21. طراحی داشبوردهای چندصفحهای و مدیریت ناوبری
- 22. استفاده از تمها و شخصیسازی ظاهری داشبورد
- 23. مدیریت خطاها و پیامهای سیستم در برنامههای تحت وب
- 24. پیادهسازی سیستمهای احراز هویت و امنیت دسترسی
- 25. بهینهسازی کارایی و مدیریت حافظه در تحلیلهای سنگین
- 26. اتصال به پایگاههای داده رابطهای و کوئرینویسی ایمن
- 27. کار با APIهای داخلی و سرویسهای دادهمحور
- 28. تولید گزارشهای پویا و خروجیهای قابل چاپ از داشبورد
- 29. استفاده از المانهای واکنشگرا برای کنترلهای پیشرفته
- 30. پیادهسازی فیلترهای سلسلهمراتبی و جستجوی هوشمند
- 31. کاربرد مدلهای یادگیری ماشین در تحلیلهای لحظهای
- 32. نمایش خروجی مدلهای پیشبینی در داشبوردهای تعاملی
- 33. استفاده از ابزارهای کمکی برای عیبیابی و دیباگ
- 34. تست و ارزیابی بخشهای مختلف برنامه Shiny
- 35. آمادهسازی پروژه برای استقرار در سرورهای داخلی
- 36. مفاهیم امنیت وب در استقرار برنامههای دادهمحور
- 37. پیکربندی سرور و مدیریت منابع برای داشبوردهای پرکاربرد
- 38. مستندسازی پروژه و ایجاد راهنمای کاربری
- 39. پروژه عملی طراحی یک داشبورد تحلیل مالی مبتنی بر عقود اسلامی
- 40. پروژه عملی طراحی داشبورد تحلیل شاخصهای اقتصادی ایران
تگها:
Shiny Python
برنامهنویسی وب
پایتون
تجسم دادهها
تحلیل داده
توسعه اپلیکیشن پایتون
داشبورد تعاملی
داشبورد دادهمحور
شاین
علم داده
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.