کتاب پایتون برای توسعه‌دهندگان: از صفر تا مسلط

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 پایتون برای توسعه‌دهندگان: از صفر تا مسلط

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پایتون
  • 2. نصب و راه‌اندازی پایتون و محیط توسعه
  • 3. انواع داده‌ها در پایتون: اعداد، رشته‌ها، بولین
  • 4. عملگرهای پایتون: محاسباتی، مقایسه‌ای، منطقی
  • 5. متغیرها و تخصیص مقدار
  • 6. ساختارهای کنترلی: شرط‌ها (if, elif, else)
  • 7. حلقه‌ها: for و while
  • 8. توابع در پایتون: تعریف و فراخوانی
  • 9. آرگومان‌های توابع و مقادیر بازگشتی
  • 10. ماژول‌ها و بسته‌ها در پایتون
  • 11. کار با فایل‌ها: خواندن و نوشتن
  • 12. مدیریت خطا و استثناها (try-except)
  • 13. لیست‌ها و عملیات مربوطه
  • 14. تاپل‌ها و تفاوت آن‌ها با لیست‌ها
  • 15. دیکشنری‌ها: ساختار و کاربرد
  • 16. مجموعه‌ها (Sets) در پایتون
  • 17. درک مطلب (List Comprehensions)
  • 18. توابع لامبدا (Lambda Functions)
  • 19. برنامه‌نویسی شیءگرا (Object-Oriented Programming)
  • 20. کلاس‌ها و اشیاء
  • 21. وراثت و چندریختی
  • 22. کپسوله‌سازی و انتزاع
  • 23. استفاده از کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 24. استفاده از کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 25. تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib
  • 26. مقدمه‌ای بر علم داده با پایتون
  • 27. کار با پایگاه داده‌ها با پایتون (SQLAlchemy)
  • 28. ساخت رابط کاربری گرافیکی (GUI) با Tkinter
  • 29. برنامه‌نویسی وب با Flask
  • 30. برنامه‌نویسی وب با Django
  • 31. آشنایی با APIها و کار با آن‌ها
  • 32. تست‌نویسی در پایتون (unittest)
  • 33. مدیریت نسخه‌ها با Git
  • 34. استقرار (Deployment) برنامه‌های پایتون
  • 35. بهینه‌سازی کد پایتون
  • 36. مفاهیم پیشرفته در پایتون: دکوراتورها
  • 37. مفاهیم پیشرفته در پایتون: مولدها (Generators)
  • 38. مفاهیم پیشرفته در پایتون: Context Managers
  • 39. برنامه‌نویسی ناهمزمان (Asynchronous Programming) با asyncio
  • 40. کار با JSON و XML در پایتون
  • 41. پردازش متن با پایتون و Regular Expressions
  • 42. کار با تاریخ و زمان در پایتون
  • 43. ساخت بازی ساده با Pygame
  • 44. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با Scikit-learn
  • 45. تحلیل داده‌های متنی (Text Mining)
  • 46. کار با داده‌های بزرگ (Big Data) با PySpark
  • 47. امنیت در برنامه‌نویسی پایتون
  • 48. طراحی الگوها (Design Patterns) در پایتون
  • 49. مقدمه‌ای بر Docker و Containerization
  • 50. استفاده از ابزارهای Linting و Code Formatting
  • 51. برنامه‌نویسی موازی (Parallel Programming) با multiprocessing
  • 52. ساخت یک برنامه چت ساده با پایتون
  • 53. ساخت یک وب‌سرویس RESTful با Flask/Django
  • 54. برنامه‌نویسی شبکه با پایتون (Sockets)
  • 55. کار با ایمیل در پایتون
  • 56. برنامه‌نویسی چندنخی (Multithreading)
  • 57. برنامه‌نویسی با کتابخانه Requests
  • 58. برنامه‌نویسی با کتابخانه Beautiful Soup برای Web Scraping
  • 59. ساخت یک ربات تلگرامی با پایتون
  • 60. برنامه‌نویسی با کتابخانه OpenCV برای پردازش تصویر
  • 61. برنامه‌نویسی با کتابخانه SpeechRecognition برای تشخیص گفتار
  • 62. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی با پایتون
  • 63. کار با داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
  • 64. برنامه‌نویسی با کتابخانه Statsmodels برای مدل‌سازی آماری
  • 65. برنامه‌نویسی با کتابخانه Seaborn برای تصویرسازی داده‌های آماری
  • 66. ساخت یک موتور جستجوی ساده با پایتون
  • 67. برنامه‌نویسی با کتابخانه Pillow برای پردازش تصویر
  • 68. برنامه‌نویسی با کتابخانه PyAudio برای پردازش صدا
  • 69. برنامه‌نویسی با کتابخانه Pygame برای ساخت بازی‌های دو بعدی
  • 70. برنامه‌نویسی با کتابخانه Kivy برای ساخت برنامه‌های چندرسانه‌ای
  • 71. برنامه‌نویسی با کتابخانه PyQt برای ساخت برنامه‌های دسکتاپ
  • 72. برنامه‌نویسی با کتابخانه Bokeh برای تصویرسازی تعاملی داده‌ها
  • 73. برنامه‌نویسی با کتابخانه Dash برای ساخت داشبوردهای وب
  • 74. برنامه‌نویسی با کتابخانه Gensim برای مدل‌سازی موضوعی
  • 75. برنامه‌نویسی با کتابخانه TensorFlow برای یادگیری عمیق
  • 76. برنامه‌نویسی با کتابخانه PyTorch برای یادگیری عمیق
  • 77. برنامه‌نویسی با کتابخانه Keras برای یادگیری عمیق
  • 78. برنامه‌نویسی با کتابخانه Transformers برای پردازش زبان طبیعی
  • 79. برنامه‌نویسی با کتابخانه spaCy برای پردازش زبان طبیعی
  • 80. برنامه‌نویسی با کتابخانه NLTK برای پردازش زبان طبیعی
  • 81. برنامه‌نویسی با کتابخانه Scrapy برای Web Crawling
  • 82. برنامه‌نویسی با کتابخانه Celery برای پردازش وظایف ناهمزمان
  • 83. برنامه‌نویسی با کتابخانه Faust برای پردازش جریان داده‌ها
  • 84. برنامه‌نویسی با کتابخانه Airflow برای مدیریت گردش کارها
  • 85. برنامه‌نویسی با کتابخانه Luigi برای مدیریت گردش کارها
  • 86. برنامه‌نویسی با کتابخانه Dask برای محاسبات موازی
  • 87. برنامه‌نویسی با کتابخانه Ray برای محاسبات توزیع‌شده
  • 88. برنامه‌نویسی با کتابخانه PyFlink برای پردازش جریان داده‌ها
  • 89. برنامه‌نویسی با کتابخانه PyOD برای تشخیص ناهنجاری
  • 90. برنامه‌نویسی با کتابخانه Optuna برای بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 91. برنامه‌نویسی با کتابخانه Hyperopt برای بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 92. برنامه‌نویسی با کتابخانه Sklearn برای انتخاب ویژگی
  • 93. برنامه‌نویسی با کتابخانه Featuretools برای مهندسی ویژگی
  • 94. برنامه‌نویسی با کتابخانه Imbalanced-learn برای داده‌های نامتعادل
  • 95. برنامه‌نویسی با کتابخانه Shap برای توضیح‌پذیری مدل
  • 96. برنامه‌نویسی با کتابخانه LIME برای توضیح‌پذیری مدل
  • 97. برنامه‌نویسی با کتابخانه InterpretML برای توضیح‌پذیری مدل
  • 98. برنامه‌نویسی با کتابخانه Fairlearn برای عدالت در یادگیری ماشین
  • 99. برنامه‌نویسی با کتابخانه Aequitas برای عدالت در یادگیری ماشین
  • 100. برنامه‌نویسی با کتابخانه ResponsibleAI برای یادگیری ماشین مسئولانه

📚 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.