کتاب صوتی Building an API for Sentiment Analysis

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Building an API for Sentiment Analysis

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ای‌پی‌آی (API) و وب‌سرویس‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی و مروری بر زبان‌های برنامه‌نویسی
• 2. مقدمه‌ای بر وب و اینترنت
• 3. مروری بر مفاهیم Client-Server
• 4. آشنایی با HTTP و پروتکل‌های وب
• 5. درک URL و ساختار آن
• 6. مقدمه‌ای بر RESTful API
• 7. تاریخچه و تکامل APIها
• 8. مزایا و معایب استفاده از APIها
• 9. مفاهیم اساسی Sentiment Analysis
• 10. معرفی کتابخانه‌ها و ابزارهای Sentiment Analysis
• 11. انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب (مثلاً Python)
• 12. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 13. مقدمه‌ای بر virtual environments
• 14. آشنایی با کتابخانه‌های ضروری Python (requests, json)
• 15. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های Python
• 16. ساخت اولین درخواست HTTP با Python
• 17. دریافت پاسخ HTTP و بررسی کد وضعیت
• 18. درک ساختار JSON
• 19. خواندن و پردازش داده‌های JSON
• 20. کار با ابزارهای Postman و Insomnia برای تست API
• 21. بررسی متدهای HTTP (GET, POST, PUT, DELETE)
• 22. آشنایی با Authentication و Authorization
• 23. انواع Authentication (API Keys, OAuth)
• 24. پیاده‌سازی API Key Authentication
• 25. پیاده‌سازی OAuth Authentication (مقدماتی)
• 26. آشنایی با پایگاه داده‌های رابطه‌ای (SQL)
• 27. آشنایی با پایگاه داده‌های NoSQL
• 28. انتخاب پایگاه داده مناسب برای پروژه
• 29. طراحی مدل داده برای Sentiment Analysis
• 30. نصب و راه‌اندازی پایگاه داده (مثلاً PostgreSQL)
• 31. اتصال به پایگاه داده با Python
• 32. خواندن و نوشتن داده‌ها در پایگاه داده
• 33. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های وب (Flask, Django)
• 34. انتخاب فریم‌ورک وب مناسب
• 35. نصب و راه‌اندازی Flask
• 36. ساخت اولین API با Flask
• 37. تعریف Routeها و Endpointها در Flask
• 38. ارسال و دریافت پارامترها در Flask
• 39. اعمال اعتبار سنجی به داده‌های ورودی
• 40. مدیریت درخواست‌های POST و ارسال داده‌ها
• 41. بررسی داده‌ها و اعتبارسنجی ورودی‌ها
• 42. ایجاد پاسخ‌های JSON
• 43. ارسال کدهای وضعیت HTTP مناسب
• 44. پیاده‌سازی API برای Sentiment Analysis (مقدماتی)
• 45. ادغام مدل‌های Sentiment Analysis
• 46. استفاده از کتابخانه‌های NLTK و SpaCy
• 47. پاکسازی و پیش‌پردازش متن
• 48. تبدیل متن به بردار (Vectorization)
• 49. آموزش مدل‌های Sentiment Analysis (مقدماتی)
• 50. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 51. بهبود عملکرد مدل‌ها
• 52. پیاده‌سازی رابط کاربری (Frontend) ساده
• 53. استفاده از JavaScript و Fetch API
• 54. ارتباط Frontend با Backend (API)
• 55. استقرار (Deployment) برنامه
• 56. انتخاب پلتفرم استقرار (Heroku, AWS, Google Cloud)
• 57. پیکربندی تنظیمات محیط
• 58. آشنایی با Docker
• 59. Dockerize کردن برنامه Flask
• 60. استفاده از Docker Compose
• 61. پیکربندی محیط تولید
• 62. مانیتورینگ و لاگ‌گیری
• 63. بهینه‌سازی عملکرد API
• 64. مدیریت خطاها و استثناها
• 65. مستندسازی API با Swagger/OpenAPI
• 66. تست واحد (Unit Testing)
• 67. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 68. امنیت API: جلوگیری از حملات (CSRF, XSS, SQL Injection)
• 69. بررسی و محدود کردن نرخ درخواست (Rate Limiting)
• 70. ایجاد اسناد و آموزش‌های API
• 71. مدیریت نسخه‌بندی API
• 72. استفاده از caching برای بهبود عملکرد
• 73. بهبود مقیاس‌پذیری API
• 74. پیاده‌سازی Background Tasks (Celery)
• 75. پردازش داده‌های بزرگ (Big Data)
• 76. آشنایی با WebSockets
• 77. ایجاد API Real-time (مقدماتی)
• 78. امنیت API (رمزنگاری داده‌ها)
• 79. مدیریت Session و Cookieها
• 80. استفاده از Message Queues (RabbitMQ, Kafka)
• 81. اتصال API به سرویس‌های Third-party
• 82. پیاده‌سازی Webhooks
• 83. آشنایی با GraphQL
• 84. مقایسه REST و GraphQL
• 85. آشنایی با Serverless Architecture
• 86. استفاده از Serverless Functions
• 87. بهینه‌سازی API برای موبایل
• 88. ساخت SDK برای API
• 89. توسعه API برای زبان‌های مختلف (i18n, l10n)
• 90. پیاده‌سازی Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)
• 91. آشنایی با DevOps
• 92. ابزارهای اتوماسیون (Ansible, Terraform)
• 93. آشنایی با API Gateways
• 94. بررسی معماری Microservices
• 95. طراحی Microservices برای Sentiment Analysis
• 96. استفاده از API Management Platforms
• 97. مفاهیم advanced در Sentiment Analysis (Deep Learning)
• 98. معرفی شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
• 99. استفاده از Transformer Models
• 100. آینده‌ی APIها و Sentiment Analysis