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

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 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.