فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع راه‌اندازی و کار با محیط Jupyter Notebook برای تحلیل داده و برنامه‌نویسی علمی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع راه‌اندازی و کار با محیط Jupyter Notebook برای تحلیل داده و برنامه‌نویسی علمی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و تحلیل داده با زبان پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه پایتون و اکوسیستم تحلیل داده
• 2. مبانی نصب و پیکربندی مفسر پایتون در محیط ویندوز و لینوکس
• 3. مدیریت بسته‌های نرم‌افزاری با استفاده از ابزار pip
• 4. معرفی محیط‌های توسعه یکپارچه و تفاوت آن‌ها با Jupyter
• 5. مبانی و فلسفه طراحی دفترچه‌های تعاملی Jupyter
• 6. نصب و راه‌اندازی اولیه Jupyter Notebook از طریق Anaconda
• 7. نصب و راه‌اندازی Jupyter Notebook از طریق خط فرمان pip
• 8. آشنایی با رابط کاربری و ساختار درختی فایل‌ها در Jupyter
• 9. ایجاد، ذخیره‌سازی و مدیریت فایل‌های نوت‌بوک
• 10. آشنایی با ساختار سلول‌های کد و سلول‌های متنی
• 11. کار با زبان نشانه‌گذاری Markdown در سلول‌های متنی
• 12. قالب‌بندی متون، جداول و لیست‌ها در نوت‌بوک
• 13. اجرای کدهای پایتون در سلول‌های نوت‌بوک
• 14. مدیریت هسته یا Kernel در محیط Jupyter
• 15. اصول عیب‌یابی و مدیریت خطاهای زمان اجرا
• 16. استفاده از دستورات جادویی یا Magic Commands در محیط Jupyter
• 17. کار با دستورات سیستمی در داخل سلول‌های نوت‌بوک
• 18. شخصی‌سازی محیط کاری و تنظیمات ظاهری
• 19. کار با ابزارهای ویرایشی برای مدیریت سلول‌ها
• 20. مدیریت خروجی‌ها و نمایش نتایج محاسبات
• 21. کار با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی در نوت‌بوک
• 22. مقدمه‌ای بر تحلیل داده با کتابخانه Pandas
• 23. بارگذاری و مشاهده داده‌ها از فایل‌های CSV و Excel
• 24. تجسم داده‌ها با استفاده از Matplotlib در محیط نوت‌بوک
• 25. ایجاد نمودارهای تعاملی با کتابخانه Seaborn
• 26. استفاده از ویجت‌های تعاملی در Jupyter
• 27. کار با محیط JupyterLab به عنوان نسل جدید نوت‌بوک‌ها
• 28. مدیریت همزمان چندین نوت‌بوک در JupyterLab
• 29. اتصال به دیتابیس‌های محلی از طریق محیط Jupyter
• 30. روش‌های مستندسازی علمی و گزارش‌نویسی در نوت‌بوک
• 31. خروجی گرفتن از نوت‌بوک به فرمت‌های PDF و HTML
• 32. اشتراک‌گذاری امن کدها و نتایج تحلیل
• 33. اصول رعایت استانداردهای کدنویسی در محیط‌های تعاملی
• 34. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی اجرای کدهای سنگین
• 35. مبانی کار با محیط‌های مجازی یا Virtual Environments
• 36. نصب و مدیریت هسته‌های مختلف پایتون در Jupyter
• 37. استفاده از افزونه‌های کاربردی برای افزایش بهره‌وری
• 38. امنیت در محیط Jupyter و کنترل دسترسی‌ها
• 39. بررسی کاربرد Jupyter در پروژه‌های تحلیل داده‌های آماری
• 40. خلاصه و جمع‌بندی مسیر یادگیری تحلیل داده با پایتون