کتاب آموزش جامع و کاربردی زبان برنامهنویسی پایتون برای حل مسائل مهندسی و تحلیل داده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی زبان برنامهنویسی پایتون برای حل مسائل مهندسی و تحلیل داده
موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات
موضوع میانی: برنامهنویسی و توسعه نرمافزار
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی برنامهنویسی و آشنایی با محیط توسعه پایتون
- 2. نصب و پیکربندی مفسر پایتون و ابزارهای مدیریت بسته
- 3. متغیرها، انواع دادههای پایه و عملگرهای ریاضی
- 4. ساختارهای کنترلی و دستورات شرطی در پایتون
- 5. حلقهها و تکرار در فرآیندهای محاسباتی
- 6. مدیریت خطاها و استثناها برای پایداری کد
- 7. توابع و ماژولار کردن کدهای مهندسی
- 8. کار با رشتهها و پردازش متون در تحلیل داده
- 9. ساختارهای داده لیست و تاپل در مدیریت مجموعهها
- 10. دیکشنریها و مجموعهها برای ذخیرهسازی بهینه اطلاعات
- 11. کار با فایلها و مدیریت ورودی و خروجی دادهها
- 12. آشنایی با کتابخانه نامپای و محاسبات آرایهای
- 13. عملیات ریاضی پیشرفته و جبر خطی با نامپای
- 14. ساختار داده دیتافریم در کتابخانه پانداز
- 15. بارگذاری و پیشپردازش دادههای خام از منابع مختلف
- 16. پاکسازی دادههای ناقص و مدیریت مقادیر تهی
- 17. فیلتر کردن و مرتبسازی دادهها با استفاده از پانداز
- 18. تجمیع و گروهبندی دادهها برای تحلیل آماری
- 19. ادغام و اتصال مجموعههای دادهای بزرگ
- 20. کار با سریهای زمانی و تحلیلهای مبتنی بر تاریخ
- 21. مقدمهای بر مصورسازی دادهها با کتابخانه متپلاتلیب
- 22. رسم نمودارهای آماری و تحلیل توزیع دادهها
- 23. کاربرد پایتون در حل معادلات دیفرانسیل مهندسی
- 24. بهینهسازی توابع ریاضی با کتابخانه سایپای
- 25. مبانی برنامهنویسی شیءگرا در توسعه نرمافزار
- 26. کلاسها، اشیاء و متدهای اختصاصی
- 27. وراثت و چندریختی در طراحی ساختار برنامه
- 28. آشنایی با کتابخانه اسکیلرن برای یادگیری ماشین
- 29. پیشپردازش دادهها برای مدلهای پیشبینی
- 30. پیادهسازی الگوریتمهای رگرسیون برای تحلیل روند
- 31. طبقهبندی دادهها با استفاده از الگوریتمهای یادگیری نظارتشده
- 32. ارزیابی دقت مدلهای پیشبینی و معیارهای خطا
- 33. نحوه مستندسازی و نگارش کدهای استاندارد
- 34. آشنایی با محیطهای نوتبوک برای گزارشدهی علمی
- 35. اتصال پایتون به پایگاههای داده رابطهای با اسکیال
- 36. کاربرد پایتون در خودکارسازی وظایف اداری و مهندسی
- 37. آشنایی با مفاهیم مقدماتی وباسکرپینگ در چارچوب اخلاق حرفهای
- 38. مدیریت حافظه و بهینهسازی عملکرد کد
- 39. تکنیکهای تستنویسی برای اطمینان از صحت محاسبات
- 40. پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده مهندسی و ارائه گزارش فنی
تگها:
آموزش برنامهنویسی مهندسی
آموزش پایتون
برنامهنویسی Python
پایتون کاربردی
تحلیل داده با پایتون
توسعه نرمافزار
زبان برنامهنویسی پایتون
علوم رایانه و فناوری اطلاعات
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.