کتاب پایتون برای داشبوردهای IoT: تحلیل و پیش‌بینی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایتون برای داشبوردهای IoT: تحلیل و پیش‌بینی

موضوع کلی: برنامه‌نویسی پایتون و اینترنت اشیا (IoT)

موضوع میانی: ساخت داشبوردهای IoT با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با اینترنت اشیا و کاربردهای آن
• 2. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
• 4. انواع داده‌ها و متغیرها در پایتون
• 5. عملگرها و عبارات در پایتون
• 6. ساختارهای کنترلی: شرط‌ها و حلقه‌ها
• 7. توابع در پایتون: تعریف و استفاده
• 8. ماژول‌ها و بسته‌ها در پایتون
• 9. کار با فایل‌ها در پایتون
• 10. آشنایی با پروتکل‌های ارتباطی IoT (MQTT, HTTP)
• 11. جمع‌آوری داده‌ها از سنسورها با پایتون
• 12. ارتباط با دستگاه‌های IoT از طریق شبکه‌های بی‌سیم
• 13. پردازش و پاکسازی داده‌های IoT
• 14. تجسم داده‌های IoT با استفاده از کتابخانه Matplotlib
• 15. تجزیه و تحلیل آماری داده‌های IoT با کتابخانه NumPy
• 16. تجسم پیشرفته داده‌های IoT با کتابخانه Seaborn
• 17. معرفی کتابخانه Pandas برای مدیریت داده‌ها
• 18. کار با داده‌های سری زمانی در پایتون
• 19. ساخت داشبوردهای تعاملی با کتابخانه Plotly
• 20. آشنایی با فریم‌ورک‌های داشبورد (Dash, Streamlit)
• 21. طراحی رابط کاربری داشبورد IoT با Dash
• 22. استفاده از Streamlit برای ساخت داشبوردهای سریع و ساده
• 23. آشنایی با پایگاه داده‌های سری زمانی (InfluxDB, TimescaleDB)
• 24. ذخیره‌سازی داده‌های IoT در پایگاه داده
• 25. پرس‌وجو و بازیابی داده‌ها از پایگاه داده
• 26. پیش‌بینی داده‌های IoT با استفاده از رگرسیون خطی
• 27. پیش‌بینی داده‌های IoT با استفاده از رگرسیون لجستیک
• 28. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
• 29. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با داده‌های IoT
• 30. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
• 31. انتخاب ویژگی‌های مهم برای مدل‌سازی
• 32. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. استفاده از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی داده‌های IoT
• 34. آشنایی با کتابخانه Scikit-learn
• 35. پیاده‌سازی یک سیستم هشداردهنده مبتنی بر داده‌های IoT
• 36. نمایش داده‌های IoT در زمان واقعی
• 37. مقایسه فریم‌ورک‌های داشبورد IoT
• 38. امنیت داده‌ها در سیستم‌های IoT
• 39. مقدمه‌ای بر لایه ابری برای IoT
• 40. استفاده از AWS IoT Core برای مدیریت دستگاه‌ها
• 41. استفاده از Azure IoT Hub برای مدیریت دستگاه‌ها
• 42. استفاده از Google Cloud IoT Platform برای مدیریت دستگاه‌ها
• 43. استقرار داشبورد IoT در فضای ابری
• 44. مانیتورینگ و نگهداری داشبورد IoT
• 45. بهبود عملکرد داشبورد IoT