فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع برنامه‌نویسی پایتون؛ از مبانی تا کاربردهای مهندسی و تحلیل داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع برنامه‌نویسی پایتون؛ از مبانی تا کاربردهای مهندسی و تحلیل داده

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی کامپیوتر و الگوریتم‌های حل مسئله
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون و نصب مفسر
• 3. ساختار یک برنامه ساده در پایتون
• 4. متغیرها و انواع داده‌های عددی
• 5. رشته‌ها و عملیات پایه بر روی متن
• 6. ورودی و خروجی در پایتون
• 7. عملگرهای محاسباتی و منطقی
• 8. دستورات شرطی و تصمیم‌گیری در برنامه
• 9. حلقه‌های تکرار برای پیمایش داده‌ها
• 10. کار با لیست‌ها و مجموعه‌ها
• 11. ساختار داده‌های دیکشنری و چندتایی‌ها
• 12. توابع و روش‌های تعریف بلوک‌های کد
• 13. مدیریت خطاها و استثناها در کدنویسی
• 14. کار با کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 15. مدیریت فایل‌ها و خواندن و نوشتن داده‌ها
• 16. مفاهیم برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
• 17. کلاس‌ها و اشیاء در طراحی نرم‌افزار
• 18. وراثت و چندریختی در پایتون
• 19. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی کد
• 20. آشنایی با محیط‌های توسعه یکپارچه و دیباگ کردن
• 21. مقدمه‌ای بر کتابخانه نام‌پای برای محاسبات عددی
• 22. کار با آرایه‌های چندبعدی در نام‌پای
• 23. توابع آماری و ریاضی در تحلیل داده
• 24. مقدمه‌ای بر کتابخانه پانداز برای مدیریت داده‌ها
• 25. فراخوانی داده‌های ساختاریافته از فایل‌های اکسل و سی‌اس‌وی
• 26. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های خام
• 27. فیلتر کردن و گروه‌بندی داده‌ها در پانداز
• 28. ترکیب و ادغام مجموعه‌داده‌های مختلف
• 29. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 30. رسم نمودارهای آماری و تحلیلی کاربردی
• 31. مقدمه‌ای بر کتابخانه سی‌بورن برای ترسیم‌های پیشرفته
• 32. کار با تاریخ و زمان در پردازش داده‌ها
• 33. مفاهیم پایه پایگاه‌داده و اس‌کیو‌ال
• 34. اتصال پایتون به پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای
• 35. اجرای پرس‌وجوهای اس‌کیو‌ال از طریق پایتون
• 36. مقدمه‌ای بر طراحی وب‌سرویس‌های ساده
• 37. ارسال و دریافت درخواست‌های اچ‌تی‌تی‌پی
• 38. کار با فرمت‌های داده‌ای جیسون و ایکس‌ام‌ال
• 39. مقدمه‌ای بر اتوماسیون وظایف تکراری در سیستم‌عامل
• 40. نوشتن اسکریپت‌های کاربردی برای مدیریت فایل‌ها
• 41. مبانی امنیت نرم‌افزار و کدنویسی ایمن
• 42. اصول مستندسازی کد و نگهداری نرم‌افزار
• 43. تست واحد و اطمینان از صحت عملکرد برنامه
• 44. مقدمه‌ای بر محیط‌های مجازی و مدیریت بسته‌ها
• 45. کار با ابزارهای کنترل نسخه برای مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری
• 46. مفاهیم پایه یادگیری ماشین و نقش پایتون در آن
• 47. آشنایی با کتابخانه سای‌کیت‌لرن برای مدل‌سازی آماری
• 48. پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون ساده
• 49. پیاده‌سازی الگوریتم‌های طبقه‌بندی داده‌ها
• 50. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی و تحلیل عملکرد
• 51. اصول اخلاقی در توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی
• 52. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه تحلیل داده‌های کاربردی