کتاب صوتی آموزش کاربردی و پروژه‌محور زبان برنامه‌نویسی پایتون برای حل مسائل مهندسی و تحلیل داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی و پروژه‌محور زبان برنامه‌نویسی پایتون برای حل مسائل مهندسی و تحلیل داده

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تاریخچه زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه یکپارچه و مدیریت مفسر
• 3. آشنایی با متغیرها و انواع داده‌های پایه
• 4. عملگرهای محاسباتی و منطقی در پایتون
• 5. مدیریت ورودی و خروجی در محیط کنسول
• 6. ساختارهای تصمیم‌گیری و دستورات شرطی
• 7. حلقه‌های تکرار و پیمایش داده‌ها
• 8. توابع و مدیریت ماژولار کد
• 9. مدیریت خطاها و استثناها در پایتون
• 10. کار با رشته‌ها و متدهای پردازش متن
• 11. ساختمان داده‌های لیست و چندتایی‌ها
• 12. مجموعه‌ها و دیکشنری‌ها در پایتون
• 13. کار با فایل‌ها و مدیریت جریان داده‌های متنی
• 14. برنامه‌نویسی شی‌گرا و مفاهیم کلاس و شیء
• 15. وراثت و چندریختی در توسعه نرم‌افزار
• 16. کار با کتابخانه‌های استاندارد و مدیریت پکیج‌ها
• 17. مقدمه‌ای بر کتابخانه نام‌پای برای محاسبات عددی
• 18. کار با آرایه‌های چندبعدی و عملیات برداری
• 19. مقدمه‌ای بر کتابخانه پانداز و ساختار داده‌های سری و دیتافریم
• 20. فراخوانی و پیش‌پردازش داده‌ها از فایل‌های سی‌اس‌وی و اکسل
• 21. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 22. فیلتر کردن و گروه‌بندی داده‌ها در پانداز
• 23. ترکیب و ادغام مجموعه‌های داده
• 24. تحلیل آماری مقدماتی داده‌ها با پایتون
• 25. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 26. رسم نمودارهای آماری با کتابخانه سی‌بورن
• 27. آشنایی با مفاهیم پایگاه داده و زبان اس‌کیو‌ال
• 28. اتصال پایتون به پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 29. اجرای پرس‌وجوهای اس‌کیو‌ال از طریق پایتون
• 30. مقدمه‌ای بر وب‌اسکرپینگ و استخراج داده با بیوتی‌فول‌سوپ
• 31. اصول طراحی الگوریتم‌های بهینه برای مسائل مهندسی
• 32. آشنایی با کتابخانه سای‌سای برای محاسبات علمی
• 33. حل معادلات ریاضی و بهینه‌سازی با پایتون
• 34. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین و کتابخانه سای‌کیت‌لرن
• 35. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی
• 36. اجرای الگوریتم‌های رگرسیون برای تحلیل روندها
• 37. اجرای الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای تحلیل داده‌های دسته‌ای
• 38. ارزیابی عملکرد مدل‌های داده‌محور
• 39. آشنایی با محیط‌های نوت‌بوک برای گزارش‌دهی علمی
• 40. پیاده‌سازی یک پروژه جامع تحلیل داده‌های مهندسی
• 41. اصول مستندسازی کد و رعایت استانداردهای کدنویسی
• 42. بررسی امنیت در توسعه نرم‌افزار و مدیریت دسترسی‌ها
• 43. آشنایی با مفاهیم تست واحد و تضمین کیفیت کد
• 44. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پردازش داده‌های حجیم
• 45. مقدمه‌ای بر پردازش موازی در پایتون
• 46. مبانی استقرار نرم‌افزار در محیط‌های سروری داخلی
• 47. آشنایی با محیط‌های مجازی‌سازی برای مدیریت نیازمندی‌ها
• 48. مدیریت نسخه‌های کد با گیت
• 49. تمرین نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک ابزار کاربردی مهندسی