کتاب صوتی ساخت ابزارهای تحلیل موسیقی با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت ابزارهای تحلیل موسیقی با پایتون

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کاربردی با پایتون

موضوع میانی: تحلیل داده و خودکارسازی با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. ساختار پایه درخواست به API اسپاتیفای
• 2. احراز هویت با OAuth در پایتون
• 3. دریافت اطلاعات پروفایل کاربر
• 4. جستجوی آهنگ، آلبوم و هنرمند
• 5. مدیریت لیست‌های پخش (Playlists)
• 6. ایجاد و ویرایش پلی‌لیست به صورت خودکار
• 7. تحلیل ویژگی‌های صوتی یک آهنگ
• 8. محاسبه میانگین تمپو و انرژی در یک پلی‌لیست
• 9. استخراج داده‌های محبوبیت و دنبال‌کنندگان
• 10. ذخیره و بارگذاری داده‌ها با Pandas
• 11. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های موسیقی
• 12. خوشه‌بندی آهنگ‌ها بر اساس ویژگی‌های صوتی
• 13. پیشنهاد آهنگ بر اساس سلیقه کاربر
• 14. پیشنهاد آهنگ بر اساس یک آهنگ مبنا
• 15. توصیه آهنگ از یک هنرمند خاص
• 16. تولید خودکار پلی‌لیست بر اساس حالت (Mood)
• 17. تحلیل روندهای موسیقی در طول زمان
• 18. مقایسه ویژگی‌های صوتی دو هنرمند
• 19. مصورسازی داده‌ها با Matplotlib
• 20. رسم نمودار توزیع انرژی و رقصندگی
• 21. رسم نمودار پراکندگی ویژگی‌ها
• 22. گزارش‌گیری خودکار از کتابخانه موسیقی
• 23. برنامه نویسی برای دانلود خودکار پادکست
• 24. زمان‌بندی اجرای تحلیل‌ها با Cron
• 25. ارسال نتایج تحلیل از طریق ایمیل
• 26. ذخیره نتایج در پایگاه داده SQLite
• 27. مدیریت خطا و استثنا در درخواست‌های API
• 28. مدیریت محدودیت نرخ (Rate Limiting)
• 29. ساخت یک داشبورد ساده با Streamlit
• 30. نمایش پلی‌لیست‌ها در داشبورد
• 31. ارائه آمار کاربری در داشبورد
• 32. پخش نمونه آهنگ در داشبورد
• 33. بررسی محتوای صریح در کتابخانه
• 34. استخراج هنرمندان برتر بر اساس زمان گوش دادن
• 35. تحلیل هم‌پوشانی پلی‌لیست‌ها
• 36. برنامه‌ای برای مرتب‌سازی هوشمند پلی‌لیست
• 37. مدیریت فایل‌های پیکربندی (Config)
• 38. رمزگذاری توکن‌ها و اطلاعات حساس
• 39. شبیه‌سازی پیشنهاد آهنگ با الگوریتم ساده
• 40. یافتن آهنگ‌های مشابه با استفاده از Cosine Similarity
• 41. بهبود الگوریتم پیشنهاد با وزن‌دهی
• 42. تست واحد برای توابع API
• 43. اشکال‌زدایی و لاگ‌گیری در برنامه
• 44. تبدیل پروژه به یک کتابخانه قابل استفاده
• 45. ساخت ابزار خط فرمان (CLI) برای تحلیل
• 46. بسته‌بندی پروژه با Docker
• 47. نوشتن مستندات برای ابزار ساخته شده
• 48. استقرار برنامه در فضای ابری
• 49. یکپارچه‌سازی با تقویم شمسی برای گزارش‌های هفتگی
• 50. تحلیل واکنش مخاطبان به یک آلبوم جدید