کتاب استخراج هوشمند داده‌های وب با پایتون و هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج هوشمند داده‌های وب با پایتون و هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه‌نویسی و استخراج داده‌ها

موضوع میانی: استخراج خودکار داده‌های وب

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استخراج داده‌های وب و هوش مصنوعی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 3. آشنایی با کتابخانه Requests برای دریافت صفحات وب
• 4. تحلیل ساختار HTML با BeautifulSoup
• 5. استخراج داده‌های متنی ساده از صفحات وب
• 6. کار با ویژگی‌های CSS Selector در BeautifulSoup
• 7. استخراج داده‌ها از جداول HTML
• 8. مدیریت خطاها و زمان‌بندی در درخواست‌های وب
• 9. مفاهیم پایه‌ای XPath و کاربرد آن در lxml
• 10. استفاده از Selenium برای صفحات پویا و جاوااسکریپتی
• 11. مدیریت کوکی‌ها و نشست‌های کاربری در استخراج داده
• 12. کار با APIهای عمومی وب برای دریافت داده
• 13. پردازش فایل‌های JSON و XML در پایتون
• 14. ذخیره‌سازی داده‌های استخراج شده در فایل CSV
• 15. ذخیره‌سازی داده‌ها در پایگاه داده SQLite
• 16. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در استخراج وب
• 17. استفاده از عبارات منظم برای الگویابی داده‌ها
• 18. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 19. طبقه‌بندی محتوای صفحات با یادگیری ماشین
• 20. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) در متن
• 21. استخراج داده‌های ساختاریافته با مدل‌های زبانی
• 22. کار با کتابخانه Scrapy برای پروژه‌های مقیاس‌پذیر
• 23. مدیریت تاخیر و احترام به robots.txt
• 24. مقابله با محدودیت نرخ و تکنیک‌های دور زدن ساده
• 25. استفاده از پروکسی‌ها و چرخش IP
• 26. تشخیص و مدیریت کپچاهای ساده
• 27. استخراج داده از وب‌سایت‌های دارای احراز هویت
• 28. کار با فرم‌های HTML و ارسال درخواست POST
• 29. استخراج داده‌های تصویری و متادیتا
• 30. تبدیل تصاویر به متن با OCR
• 31. خلاصه‌سازی خودکار محتوای صفحات وب
• 32. استخراج داده از فیدهای RSS و Atom
• 33. یکپارچه‌سازی داده‌ها از چند منبع وب
• 34. مدیریت خطاهای شبکه و تلاش مجدد هوشمند
• 35. ذخیره‌سازی میانی داده‌ها با کشینگ
• 36. بهینه‌سازی حافظه و زمان در استخراج حجیم
• 37. استخراج داده از صفحات دارای صفحه‌بندی
• 38. کار با وب‌سایت‌های تک‌صفحه‌ای (SPA)
• 39. استفاده از Playwright برای مرورگر خودکار
• 40. تشخیص و حذف داده‌های تکراری
• 41. استخراج داده از وب‌سایت‌های خبری
• 42. تحلیل احساسات متن استخراج شده
• 43. دسته‌بندی خودکار محتوای وب
• 44. استخراج داده از شبکه‌های اجتماعی عمومی
• 45. مدیریت کوکی‌های شخص ثالث
• 46. آموزش مدل ساده یادگیری ماشین برای استخراج
• 47. استخراج داده از وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک
• 48. پردازش داده‌های قیمت و محصول
• 49. کار با تاریخ و زمان در داده‌های وب
• 50. استخراج داده از فایل‌های PDF موجود در وب
• 51. مدیریت خطاهای رمزگذاری کاراکتر
• 52. ایجاد لاگ و گزارش برای فرایند استخراج
• 53. تست و اشکال‌زدایی کد استخراج
• 54. مفاهیم اخلاقی و قانونی در استخراج وب
• 55. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی اجرای خودکار
• 56. استخراج داده از وب‌سایت‌های دارای جستجو
• 57. ادغام داده‌ها با تکنیک‌های join
• 58. تحلیل داده‌های استخراج شده با Pandas
• 59. مصورسازی داده‌های استخراج شده
• 60. ذخیره‌سازی داده‌ها در فرمت Parquet
• 61. کار با دیتاست‌های حجیم و تقسیم‌بندی
• 62. استخراج داده از وب‌سایت‌های وابسته به موقعیت
• 63. مدیریت تهدیدات امنیتی در استخراج وب
• 64. بهبود دقت استخراج با یادگیری فعال
• 65. استخراج داده از صفحات دارای فیلتر
• 66. کار با وب‌سایت‌های دارای محتوای پویا با WebSocket
• 67. استخراج داده از نقشه‌های وب
• 68. مدیریت چندنخی و پردازش موازی
• 69. ساخت یک خزنده وب ساده با Scrapy
• 70. استخراج داده از وب‌سایت‌های ویدئویی
• 71. تبدیل داده‌های خام به دیتاست قابل استفاده
• 72. ارزیابی کیفیت داده‌های استخراج شده
• 73. مدیریت خطاهای سینتکس و ساختار HTML
• 74. استخراج داده از وب‌سایت‌های دارای زبان فارسی
• 75. پردازش داده‌های چندزبانه
• 76. استفاده از Docker برای اجرای استخراج
• 77. بک‌آپ و بازیابی داده‌های استخراج شده
• 78. ارسال داده‌ها به سرویس‌های ابری
• 79. ایجاد API برای داده‌های استخراج شده
• 80. مدیریت نسخه‌های کد استخراج
• 81. مستندسازی فرایند استخراج داده
• 82. مطالعه موردی: استخراج داده از فروشگاه اینترنتی
• 83. مطالعه موردی: استخراج داده از وب‌سایت دانشگاه
• 84. مطالعه موردی: استخراج داده از وب‌سایت آب و هوا
• 85. بهینه‌سازی کد برای سرعت و کارایی
• 86. مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌ها
• 87. استخراج داده از وب‌سایت‌های دارای SSL
• 88. مقابله با تکنیک‌های ضد خزش ساده
• 89. تکنیک‌های پیشرفته تشخیص محتوا با هوش مصنوعی
• 90. جمع‌بندی و پروژه نهایی