کتاب تسلط بر تفکر الگوریتمی و اصول مهندسی کد در پایتون (Python) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تسلط بر تفکر الگوریتمی و اصول مهندسی کد در پایتون (Python)
موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار
موضوع میانی: برنامه‌نویسی پیشرفته و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی تفکر الگوریتمی و حل مسئله در پایتون
- 2. تحلیل پیچیدگی زمانی و مرتبه اجرایی الگوریتم‌ها
- 3. ساختارهای داده داخلی پایتون و کارایی حافظه
- 4. مدیریت بهینه اشیاء و مفاهیم ارجاع در پایتون
- 5. کاربرد آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی در بهینه‌سازی کد
- 6. الگوریتم‌های جستجو و بهینه‌سازی در ساختارهای خطی
- 7. مرتب‌سازی کارآمد و تحلیل پایداری الگوریتم‌ها
- 8. استفاده از دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها برای افزایش سرعت دسترسی
- 9. مفاهیم تکرارکننده‌ها و مولدها در مدیریت حافظه
- 10. بهینه‌سازی توابع با استفاده از دکوراتورها
- 11. برنامه‌نویسی تابعی و کاهش پیچیدگی کد
- 12. مدیریت صحیح منابع با استفاده از مدیران متن
- 13. اصول طراحی کلاس‌ها و مدیریت حافظه در شیءگرایی
- 14. الگوی طراحی برای کدهای مقیاس‌پذیر
- 15. تکنیک‌های برنامه‌نویسی پویا در حل مسائل پیچیده
- 16. الگوریتم‌های حریصانه و کاربرد آن‌ها در بهینه‌سازی
- 17. استراتژی تقسیم و غلبه در طراحی الگوریتم
- 18. مدیریت خطا و استثناها در کدهای حساس و بحرانی
- 19. تست‌نویسی خودکار و تضمین کیفیت نرم‌افزار
- 20. مستندسازی استاندارد و اصول کدنویسی تمیز
- 21. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
- 22. کاربرد متدولوژی‌های طراحی ماژولار در پروژه‌های بزرگ
- 23. بررسی کارایی عملیات ورودی و خروجی در مقیاس بالا
- 24. اصول هم‌روندی و مدیریت منابع در پایتون
- 25. تکنیک‌های پروفایلینگ و شناسایی گلوگاه‌های نرم‌افزاری
- 26. بهینه‌سازی حلقه‌ها و استفاده از لیست‌های درک‌کردنی
- 27. کاربرد کتابخانه‌های برداری برای محاسبات سریع
- 28. اصول امنیت در توسعه نرم‌افزار و پیشگیری از نفوذ
- 29. مدیریت بسته‌ها و محیط‌های مجازی استاندارد
- 30. طراحی معماری نرم‌افزار با رویکرد تفکر الگوریتمی
- 31. تکنیک‌های بازگشتی و بهینه‌سازی فراخوانی توابع
- 32. مدیریت صف‌ها و پشته‌ها در حل مسائل گراف
- 33. الگوریتم‌های پیمایش درخت و کاربردهای آن
- 34. بررسی مدل حافظه پایتون و زباله‌روب
- 35. الگوهای بهینه‌سازی حافظه برای پردازش داده‌های حجیم
- 36. ساختارهای داده پیشرفته برای جستجوی سریع
- 37. اصول نگهداری و بازنگری کد در تیم‌های نرم‌افزاری
- 38. تکنیک‌های یادگیری و بهبود مداوم در مهندسی نرم‌افزار
تگ‌ها:
آموزش برنامه‌نویسی پایتون
اصول کدنویسی تمیز
برنامه‌نویسی پیشرفته پایتون
بهینه‌سازی کد پایتون
تفکر الگوریتمی
توسعه نرم‌افزار با پایتون
حل مسئله در پایتون
ساختمان داده و الگوریتم
مهندسی نرم‌افزار
یادگیری پایتون
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.