🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: آشنایی با Jupyter Notebook و JupyterLab برای علم داده

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پایتون (Python)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر علم داده و نقش پایتون
• 2. آشنایی با پایتون: تاریخچه، ویژگی‌ها و کاربردها
• 3. نصب و راه اندازی پایتون و مدیریت محیط های مجازی
• 4. آشنایی با IDE های پایتون و ویرایشگرهای متن
• 5. معرفی Jupyter Notebook: تاریخچه و مزایا
• 6. نصب و راه اندازی Jupyter Notebook
• 7. آشنایی با محیط Jupyter Notebook: نوار ابزار و منوها
• 8. سلول های کد و سلول های Markdown در Jupyter Notebook
• 9. اجرای کد در Jupyter Notebook و انواع خروجی ها
• 10. ذخیره و اشتراک گذاری Notebook ها
• 11. مقدمه ای بر JupyterLab: نسل جدید محیط توسعه Jupyter
• 12. نصب و راه اندازی JupyterLab
• 13. آشنایی با رابط کاربری JupyterLab: پنجره ها و برگه ها
• 14. مدیریت فایل ها و پوشه ها در JupyterLab
• 15. اجرای کد و Markdown در JupyterLab
• 16. تنظیمات و سفارشی سازی JupyterLab
• 17. آشنایی با هسته (Kernel) پایتون در Jupyter
• 18. مدیریت هسته ها و نصب هسته های جدید
• 19. وارد کردن کتابخانه ها در Jupyter Notebook و JupyterLab
• 20. مبانی متغیرها، انواع داده ها و عملگرها در پایتون
• 21. آشنایی با لیست ها، تاپل ها و دیکشنری ها در پایتون
• 22. حلقه های for و while در پایتون
• 23. دستورات شرطی if, elif, else در پایتون
• 24. تعریف و استفاده از توابع در پایتون
• 25. ماژول ها و بسته ها در پایتون
• 26. کار با رشته ها و عملیات رشته ای در پایتون
• 27. آشنایی با اعداد و محاسبات ریاضی در پایتون
• 28. ورودی و خروجی در پایتون
• 29. مدیریت خطاها و exception ها در پایتون
• 30. معرفی کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 31. آرایه ها در NumPy: ایجاد، اندیس گذاری و برش
• 32. عملیات ریاضی روی آرایه ها در NumPy
• 33. توابع NumPy برای تحلیل داده ها
• 34. معرفی کتابخانه Pandas برای تحلیل داده ها
• 35. ساختارهای داده ای Series و DataFrame در Pandas
• 36. وارد کردن داده ها از فایل های مختلف (CSV, Excel, ...) با Pandas
• 37. پاکسازی داده ها: مدیریت مقادیر گمشده و داده های تکراری
• 38. فیلتر کردن و انتخاب داده ها در Pandas
• 39. گروه بندی داده ها و محاسبات تجمیعی در Pandas
• 40. مرتب سازی داده ها در Pandas
• 41. ادغام و اتصال DataFrame ها در Pandas
• 42. محاسبه آمارهای توصیفی با Pandas
• 43. معرفی کتابخانه Matplotlib برای مصورسازی داده ها
• 44. انواع نمودارها در Matplotlib: خطی، ستونی، دایره ای، ...
• 45. سفارشی سازی نمودارها در Matplotlib: عنوان، برچسب ها، رنگ ها
• 46. نمودارهای پراکندگی (Scatter plot) در Matplotlib
• 47. نمودارهای هیستوگرام در Matplotlib
• 48. نمودارهای جعبه ای (Box plot) در Matplotlib
• 49. ترکیب نمودارها و زیر نمودارها در Matplotlib
• 50. ذخیره نمودارها در Matplotlib
• 51. معرفی کتابخانه Seaborn برای مصورسازی پیشرفته تر
• 52. نمودارهای Seaborn برای توزیع داده ها
• 53. نمودارهای Seaborn برای روابط بین متغیرها
• 54. نمودارهای Seaborn برای داده های دسته بندی شده
• 55. استفاده از پالت های رنگی در Seaborn
• 56. سفارشی سازی نمودارهای Seaborn
• 57. معرفی کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
• 58. پیش پردازش داده ها در Scikit-learn
• 59. تقسیم داده ها به مجموعه آموزشی و آزمون در Scikit-learn
• 60. مدل های رگرسیون در Scikit-learn
• 61. مدل های طبقه بندی در Scikit-learn
• 62. ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین
• 63. انتخاب مدل مناسب در Scikit-learn
• 64. تنظیم پارامترهای مدل در Scikit-learn
• 65. استفاده از pipeline ها در Scikit-learn
• 66. معرفی روش های یادگیری بدون ناظر
• 67. خوشه بندی با K-means در Scikit-learn
• 68. کاهش ابعاد با PCA در Scikit-learn
• 69. کاربرد Notebook ها در تجسم و تحلیل داده های مالی
• 70. کاربرد Notebook ها در تحلیل داده های شبکه های اجتماعی
• 71. کاربرد Notebook ها در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 72. کاربرد Notebook ها در بینایی ماشین (Computer Vision)
• 73. ایجاد گزارش های تعاملی با استفاده از Notebook ها
• 74. اشتراک گذاری و استقرار Notebook ها با استفاده از Docker
• 75. استفاده از Git و GitHub برای مدیریت نسخه ها در Notebook ها
• 76. بهینه سازی کد پایتون در Notebook ها
• 77. استفاده از magic commands در Jupyter Notebook
• 78. توسعه افزونه ها برای Jupyter Notebook و JupyterLab
• 79. استفاده از widgets برای ایجاد رابط کاربری تعاملی
• 80. برنامه نویسی ناهمزمان در Jupyter Notebook با asyncio
• 81. پردازش موازی در Jupyter Notebook با Dask
• 82. معرفی کتابخانه Bokeh برای مصورسازی تعاملی در وب
• 83. استفاده از Notebook ها برای آموزش علم داده
• 84. بهترین روش ها برای مستندسازی کد در Notebook ها
• 85. اشکال زدایی کد در Jupyter Notebook و JupyterLab
• 86. استفاده از Notebook ها برای اجرای تست واحد
• 87. مقایسه ابزارهای مصورسازی داده ها: Matplotlib, Seaborn, Bokeh
• 88. مقایسه ابزارهای یادگیری ماشین: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
• 89. ادغام Notebook ها با سایر ابزارهای علم داده
• 90. امنیت در Jupyter Notebook و JupyterLab
• 91. استفاده از Jupyter Notebook در محیط های ابری
• 92. استفاده از Jupyter Notebook برای ساخت داشبورد های تحلیلی
• 93. مثال عملی: تحلیل مجموعه داده های واقعی با استفاده از Notebook ها
• 94. مثال عملی: ساخت یک مدل پیش بینی با استفاده از Notebook ها
• 95. نکات و ترفندها برای استفاده حرفه ای از Jupyter Notebook و JupyterLab
• 96. منابع یادگیری بیشتر برای علم داده و پایتون
• 97. حل تمرین های عملی متنوع در Jupyter Notebook
• 98. پروژه پایانی: ایجاد یک پروژه علم داده کامل با استفاده از Jupyter Notebook
• 99. کاربرد Jupyter Notebook در تحلیل و بصری سازی داده ها
• 100. نکات پیشرفته و تکنیک های کارآمد در Jupyter Notebook

🚀 دوره آموزشی آشنایی با Jupyter Notebook و JupyterLab برای علم داده: شروعی قدرتمند در دنیای پایتون!

1. معرفی دوره

آیا می‌خواهید وارد دنیای جذاب علم داده شوید و از پتانسیل پایتون برای تحلیل داده‌ها، ساخت مدل‌های پیش‌بینی و تجسم داده‌ها بهره‌مند شوید؟ دوره آموزشی "آشنایی با Jupyter Notebook و JupyterLab برای علم داده"، دروازه‌ای است به سوی این دنیای هیجان‌انگیز! در این دوره، شما با ابزارهای قدرتمند Jupyter Notebook و JupyterLab آشنا می‌شوید، ابزارهایی که قلب تپنده پروژه‌های علم داده و برنامه‌نویسی پایتون هستند.

با استفاده از این ابزارها، می‌توانید کدهای پایتون را به صورت تعاملی بنویسید، داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید، نمودارها و گزارش‌های زیبا ایجاد کنید و نتایج کار خود را به راحتی با دیگران به اشتراک بگذارید. این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند علم داده را به صورت عملی یاد بگیرند و از همان ابتدا، پروژه‌های واقعی را انجام دهند.

2. درباره دوره

این دوره جامع، شما را از سطح مبتدی تا متوسط در استفاده از Jupyter Notebook و JupyterLab برای علم داده ارتقا می‌دهد. ما با مفاهیم پایه‌ای شروع می‌کنیم و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تر مانند تجسم داده‌ها، کار با کتابخانه‌های مهم پایتون (NumPy, Pandas, Matplotlib) و انجام پروژه‌های عملی می‌پردازیم. این دوره شامل مثال‌های کاربردی، تمرین‌های جذاب و پروژه‌های عملی است که به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در عمل تقویت کنید.

3. موضوعات کلیدی

در این دوره، شما با مباحث کلیدی زیر آشنا خواهید شد:

• مقدمه‌ای بر Jupyter Notebook و JupyterLab: آشنایی با محیط کاربری و قابلیت‌های کلیدی
• نصب و راه‌اندازی Jupyter Notebook و JupyterLab
• کار با سلول‌ها: نوشتن کد، متن، و فرمول‌ها
• فرمت‌بندی متن با Markdown
• کار با هسته‌های مختلف پایتون
• مدیریت فایل‌ها و پوشه‌ها در JupyterLab
• تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
• کار با کتابخانه‌های NumPy و Pandas
• وارد کردن و پاکسازی داده‌ها
• تجزیه و تحلیل داده‌ها با Pandas
• ایجاد گزارش‌های تعاملی
• اشتراک‌گذاری پروژه‌ها
• و ده‌ها مبحث کاربردی دیگر...

4. مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مرتبط با علوم کامپیوتر، آمار، ریاضیات و مهندسی
• علاقه‌مندان به علم داده و یادگیری ماشین
• برنامه‌نویسان پایتون که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه علم داده ارتقا دهند
• تحلیلگران داده و متخصصان BI
• هر کسی که می‌خواهد با استفاده از پایتون، داده‌ها را تجزیه و تحلیل کند و از آن‌ها اطلاعات مفیدی استخراج کند

5. چرا این دوره را بگذرانیم؟

با گذراندن این دوره، شما:

• با ابزارهای ضروری علم داده، یعنی Jupyter Notebook و JupyterLab، آشنا می‌شوید.
• مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون خود را تقویت می‌کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را جمع‌آوری، پاکسازی، تجزیه و تحلیل و تجسم کنید.
• توانایی ایجاد گزارش‌های تعاملی و جذاب را به دست می‌آورید.
• می‌توانید پروژه‌های علم داده را به صورت مستقل انجام دهید.
• آماده ورود به بازار کار علم داده می‌شوید و فرصت‌های شغلی بیشتری را به دست می‌آورید.
• از پشتیبانی مدرسان باتجربه و متخصص بهره‌مند می‌شوید.
• یک شروع سریع و آسان در دنیای علم داده خواهید داشت.

6. سرفصل‌های دوره

این دوره شامل 100 سرفصل جامع است که شما را از سطح مبتدی به متخصص می‌رساند. در زیر، به تعدادی از سرفصل‌های مهم اشاره می‌کنیم:

• مقدمه و نصب Jupyter Notebook و JupyterLab
• آشنایی با محیط کاربری Jupyter Notebook
• کار با سلول‌های کد و Markdown
• فرمت‌بندی متن و ایجاد گزارش‌های زیبا
• مدیریت فایل‌ها و پوشه‌ها در JupyterLab
• شخصی‌سازی محیط Jupyter Notebook و JupyterLab
• آشنایی با هسته‌های مختلف پایتون
• استفاده از کتابخانه‌های NumPy برای محاسبات عددی
• کار با آرایه‌ها و عملیات ریاضی در NumPy
• معرفی کتابخانه Pandas و ساختار داده‌های آن
• وارد کردن داده‌ها از فایل‌های مختلف (CSV, Excel, JSON)
• پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها با Pandas
• تجزیه و تحلیل داده‌ها با Pandas
• گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها در Pandas
• تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
• ایجاد نمودارهای مختلف (هیستوگرام، نمودار میله‌ای، نمودار پراکندگی و...)
• تنظیمات پیشرفته نمودارها
• معرفی کتابخانه Plotly برای تجسم تعاملی داده‌ها
• کار با داده‌های متنی و رشته‌ها
• کار با داده‌های زمانی
• مدیریت داده‌های گمشده (NaN)
• آشنایی با مفهوم داده‌های پرت (Outliers) و شناسایی آن‌ها
• کار با داده‌های بزرگ (Big Data) در Jupyter Notebook
• استفاده از Jupyter Notebook برای یادگیری ماشین
• پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (به صورت مقدماتی)
• ایجاد پروژه‌های عملی و کاربردی
• اشتراک‌گذاری پروژه‌ها و گزارش‌ها
• بهره‌وری بیشتر در Jupyter Notebook
• ترفندها و میانبرهای کاربردی
• و 70 سرفصل کاربردی دیگر...

همین امروز در این دوره ثبت‌نام کنید و قدمی محکم در مسیر موفقیت در علم داده بردارید!

برای ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر، به وب‌سایت ما مراجعه کنید.