کتاب آموزش جامع برنامه‌نویسی پایتون برای حل مسائل مهندسی و تحلیل داده‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع برنامه‌نویسی پایتون برای حل مسائل مهندسی و تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی کامپیوتر و معماری سیستم‌های رایانه‌ای
  • 2. آشنایی با محیط توسعه و نصب مفسر پایتون
  • 3. الگوریتم و تفکر محاسباتی در حل مسائل مهندسی
  • 4. متغیرها انواع داده‌ها و عملگرهای ریاضی
  • 5. ساختارهای کنترلی و تصمیم‌گیری در پایتون
  • 6. حلقه‌های تکرار و پیمایش داده‌ها
  • 7. توابع و ماژولار کردن کدها در برنامه‌نویسی
  • 8. مدیریت خطاها و استثناها در محیط کدنویسی
  • 9. ساختار داده‌های پایه لیست‌ها و چندتایی‌ها
  • 10. مجموعه‌ها و دیکشنری‌ها برای سازماندهی داده‌ها
  • 11. کار با رشته‌ها و پردازش متون
  • 12. مفاهیم برنامه‌نویسی شیءگرا و کلاس‌ها
  • 13. وراثت و چندریختی در توسعه نرم‌افزار
  • 14. کار با فایل‌ها و مدیریت ورودی و خروجی داده‌ها
  • 15. آشنایی با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
  • 16. عملیات برداری و ماتریسی در علوم مهندسی
  • 17. تحلیل مقدماتی داده‌ها با کتابخانه پانداس
  • 18. فراخوانی و پاک‌سازی داده‌های واقعی
  • 19. تجسم‌سازی داده‌ها و رسم نمودارهای مهندسی
  • 20. آشنایی با کتابخانه مت‌پلات‌لیب برای ترسیمات علمی
  • 21. روش‌های جستجو و مرتب‌سازی در مجموعه‌های داده
  • 22. مفاهیم پیچیدگی زمانی و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
  • 23. شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی با استفاده از پایتون
  • 24. درون‌یابی و برازش منحنی برای داده‌های آزمایشگاهی
  • 25. روش‌های عددی برای حل معادلات مهندسی
  • 26. کاربرد پایتون در اتوماسیون فرآیندهای اداری و فنی
  • 27. آشنایی با بسته‌های نرم‌افزاری و مدیریت محیط‌های مجازی
  • 28. اصول کدنویسی تمیز و مستندسازی در پروژه‌های تیمی
  • 29. بهره‌گیری از کتابخانه‌های استاندارد برای حل مسائل مهندسی
  • 30. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری داده‌ها با پایتون
  • 31. توزیع‌های احتمالی و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی
  • 32. رگرسیون خطی و پیش‌بینی روندهای داده‌محور
  • 33. توسعه ابزارهای تحلیل داده برای کسب‌وکارهای دانش‌بنیان
  • 34. اصول امنیت در توسعه نرم‌افزارهای پایتونی
  • 35. بررسی استانداردهای کدنویسی و بهینه‌سازی عملکرد
  • 36. یکپارچه‌سازی پایتون با بانک‌های اطلاعاتی رابطه‌ای
  • 37. طراحی رابط کاربری ساده برای ابزارهای مهندسی
  • 38. کاربرد پایتون در اینترنت اشیاء و کنترل سخت‌افزار
  • 39. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با پایتون
  • 40. پروژه نهایی تحلیل داده‌های مهندسی با رویکرد کاربردی
تگ‌ها: آموزش پایتون آموزش پایتون Python الگوریتم و فلوچارت برنامه‌نویسی مقدماتی پایتون برای مهندسی پردازش داده‌ها تحلیل داده با پایتون توسعه نرم‌افزار علوم رایانه مبانی کدنویسی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.