اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع پایتون و محیط Google Colab برای کاربردهای مهندسی و علمی

کتاب آموزش جامع پایتون و محیط Google Colab برای کاربردهای مهندسی و علمی

تگ‌ها: آموزش Google Colab آموزش پایتون برنامه‌نویسی مقدماتی پردازش داده‌ها تحلیل داده با پایتون توسعه نرم‌افزار علوم داده کدنویسی پایتون گوگل کولب یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پایتون و محیط Google Colab برای کاربردهای مهندسی و علمی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و تاریخچه زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه گوگل کولب
  • 3. آشنایی با رابط کاربری و ابزارهای گوگل کولب
  • 4. مدیریت فایل‌ها و بارگذاری داده در فضای ابری
  • 5. متغیرها و انواع داده‌های پایه در پایتون
  • 6. عملگرهای ریاضی و منطقی در محاسبات مهندسی
  • 7. ساختارهای تصمیم‌گیری و دستورات شرطی
  • 8. حلقه‌های تکرار و پیمایش در داده‌ها
  • 9. توابع و ماژول‌نویسی در محیط پایتون
  • 10. کار با لیست‌ها و چندتایی‌ها در ذخیره‌سازی داده
  • 11. کار با دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها
  • 12. مدیریت خطاها و استثناها در کدنویسی
  • 13. کار با رشته‌ها و پردازش متون علمی
  • 14. آشنایی با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
  • 15. کار با آرایه‌های چندبعدی و عملیات برداری
  • 16. اصول کتابخانه پانداز برای تحلیل داده
  • 17. فراخوانی و خواندن داده‌ها از فایل‌های اکسل و سی‌اس‌وی
  • 18. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مقادیر گمشده
  • 19. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌های جدولی
  • 20. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها در پانداز
  • 21. ترسیم نمودارهای پایه با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
  • 22. تجسم داده‌های مهندسی با کتابخانه سی‌بورن
  • 23. مبانی آمار توصیفی در تحلیل داده‌های علمی
  • 24. محاسبات ماتریسی و جبر خطی با پایتون
  • 25. حل معادلات جبری و تحلیل سیستم‌های خطی
  • 26. درون‌یابی و برازش منحنی برای داده‌های تجربی
  • 27. مقدمه‌ای بر مشتق‌گیری و انتگرال‌گیری عددی
  • 28. کار با تاریخ و زمان در مجموعه‌ داده‌ها
  • 29. اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای با پایتون
  • 30. اصول شیءگرایی در برنامه‌نویسی پایتون
  • 31. کاربرد کلاس‌ها و اشیاء در شبیه‌سازی‌های مهندسی
  • 32. آشنایی با رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی برای دریافت داده
  • 33. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی کدهای محاسباتی
  • 34. تولید گزارش‌های علمی با استفاده از نوت‌بوک‌ها
  • 35. اصول مستندسازی کد و نگارش توضیحات فنی
  • 36. آشنایی با محیط‌های مجازی و مدیریت کتابخانه‌ها
  • 37. مبانی یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه سایکیت‌لرن
  • 38. پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون برای پیش‌بینی علمی
  • 39. طبقه‌بندی داده‌ها با مدل‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 40. خوشه‌بندی و تحلیل داده‌های بدون برچسب
  • 41. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی و مهندسی خطا
  • 42. بهینه‌سازی پارامترهای مدل در پروژه‌های علمی
  • 43. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 44. کار با داده‌های بزرگ و تکنیک‌های پردازش موازی
  • 45. اصول اخلاق حرفه‌ای در مدیریت و تحلیل داده‌ها
  • 46. امنیت در کدنویسی و حفاظت از داده‌های حساس
  • 47. پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده مهندسی در گوگل کولب

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.