, ,

کتاب اتوماسیون جمع‌آوری داده‌های رسانه‌ای در مقیاس بزرگ با پایتون

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 اتوماسیون جمع‌آوری داده‌های رسانه‌ای در مقیاس بزرگ با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه تحلیل رسانه

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: انقلاب داده‌های رسانه‌ای
  • 2. فصل ۱: درک جمع‌آوری داده‌های رسانه‌ای
  • 3. فصل ۲: معماری سیستم‌های جمع‌آوری داده
  • 4. فصل ۳: اصول پایتون برای توسعه‌دهندگان
  • 5. فصل ۴: نصب و پیکربندی محیط پایتون
  • 6. فصل ۵: ساختارهای داده اساسی در پایتون
  • 7. فصل ۶: کار با رشته‌ها و کاراکترها
  • 8. فصل ۷: عملیات بر روی لیست‌ها و تاپل‌ها
  • 9. فصل ۸: دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها برای داده‌های ساختاریافته
  • 10. فصل ۹: منطق شرطی و حلقه‌ها
  • 11. فصل ۱۰: توابع و ماژول‌ها برای سازماندهی کد
  • 12. فصل ۱۱: مدیریت خطا و استثناها
  • 13. فصل ۱۲: برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
  • 14. فصل ۱۳: آشنایی با کتابخانه‌های پردازش داده
  • 15. فصل ۱۴: NumPy برای محاسبات عددی
  • 16. فصل ۱۵: Pandas برای تحلیل داده‌های جدولی
  • 17. فصل ۱۶: شروع با کتابخانه‌های وب اسکرپینگ
  • 18. فصل ۱۷: Beautiful Soup برای تجزیه HTML/XML
  • 19. فصل ۱۸: انتخابگرهای CSS و XPath
  • 20. فصل ۱۹: استخراج متن از صفحات وب
  • 21. فصل ۲۰: استخراج لینک‌ها و تصاویر
  • 22. فصل ۲۱: کار با فرم‌ها و ارسال داده
  • 23. فصل ۲۲: مدیریت کوکی‌ها و جلسات
  • 24. فصل ۲۳: اسکرپینگ پویا با Selenium
  • 25. فصل ۲۴: راه‌اندازی مرورگرهای وب اتوماتیک
  • 26. فصل ۲۵: اجرای جاوا اسکریپت در مرورگر
  • 27. فصل ۲۶: تعامل با عناصر صفحه وب
  • 28. فصل ۲۷: شبیه‌سازی تعاملات کاربر
  • 29. فصل ۲۸: حل چالش‌های CAPTCHA (مقدماتی)
  • 30. فصل ۲۹: مدیریت محدودیت‌های نرخ و IP Ban
  • 31. فصل ۳۰: استفاده از پراکسی برای گمنامی
  • 32. فصل ۳۱: تنظیم هدرهای HTTP سفارشی
  • 33. فصل ۳۲: ابزارهای مدیریت پراکسی
  • 34. فصل ۳۳: شناسایی و جلوگیری از مسدود شدن
  • 35. فصل ۳۴: جمع‌آوری داده از APIها
  • 36. فصل ۳۵: درخواست‌های HTTP با Requests
  • 37. فصل ۳۶: پردازش پاسخ‌های JSON
  • 38. فصل ۳۷: کار با APIهای احراز هویت شده
  • 39. فصل ۳۸: جمع‌آوری داده از شبکه‌های اجتماعی (مقدماتی)
  • 40. فصل ۳۹: قوانین و شرایط خدمات پلتفرم‌ها
  • 41. فصل ۴۰: ابزارهای مخصوص شبکه‌های اجتماعی
  • 42. فصل ۴۱: جمع‌آوری داده از توییتر (X)
  • 43. فصل ۴۲: کار با Twitter API v2
  • 44. فصل ۴۳: جمع‌آوری داده از فیسبوک (محدودیت‌ها)
  • 45. فصل ۴۴: جمع‌آوری داده از اینستاگرام (محدودیت‌ها)
  • 46. فصل ۴۵: جمع‌آوری داده از یوتیوب
  • 47. فصل ۴۶: استفاده از YouTube Data API
  • 48. فصل ۴۷: جمع‌آوری داده از وبلاگ‌ها و فروم‌ها
  • 49. فصل ۴۸: ذخیره‌سازی داده‌های جمع‌آوری شده
  • 50. فصل ۴۹: ذخیره‌سازی در فایل‌های CSV
  • 51. فصل ۵۰: ذخیره‌سازی در فایل‌های JSON
  • 52. فصل ۵۱: مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده
  • 53. فصل ۵۲: کار با SQLite در پایتون
  • 54. فصل ۵۳: طراحی شمای پایگاه داده
  • 55. فصل ۵۴: درج، به‌روزرسانی و حذف داده‌ها
  • 56. فصل ۵۵: کوئری زدن داده‌ها
  • 57. فصل ۵۶: ذخیره‌سازی در پایگاه‌های داده NoSQL
  • 58. فصل ۵۷: آشنایی با MongoDB
  • 59. فصل ۵۸: اتصال به MongoDB با PyMongo
  • 60. فصل ۵۹: ذخیره‌سازی اسناد JSON در MongoDB
  • 61. فصل ۶۰: بازیابی داده‌ها از MongoDB
  • 62. فصل ۶۱: سازماندهی کد جمع‌آوری داده
  • 63. فصل ۶۲: طراحی کلاس‌ها و اشیاء
  • 64. فصل ۶۳: ماژولار کردن کد
  • 65. فصل ۶۴: ساخت فریم‌ورک جمع‌آوری داده
  • 66. فصل ۶۵: مدیریت پیکربندی‌ها
  • 67. فصل ۶۶: زمان‌بندی اجرای اسکرپرها
  • 68. فصل ۶۷: استفاده از Cron Jobs
  • 69. فصل ۶۸: استفاده از کتابخانه APScheduler
  • 70. فصل ۶۹: مانیتورینگ و لاگ‌گیری
  • 71. فصل ۷۰: ثبت رویدادها با ماژول logging
  • 72. فصل ۷۱: نظارت بر عملکرد اسکرپرها
  • 73. فصل ۷۲: تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده
  • 74. فصل ۷۳: تمیز کردن و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 75. فصل ۷۴: شناسایی و حذف داده‌های تکراری
  • 76. فصل ۷۵: مدیریت مقادیر گمشده
  • 77. فصل ۷۶: تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 78. فصل ۷۷: تجسم داده‌ها با Matplotlib
  • 79. فصل ۷۸: نمودارهای میله‌ای و خطی
  • 80. فصل ۷۹: نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام
  • 81. فصل ۸۰: تجسم داده‌ها با Seaborn
  • 82. فصل ۸۱: نقشه‌های حرارتی و نمودارهای جعبه‌ای
  • 83. فصل ۸۲: مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 84. فصل ۸۳: کتابخانه NLTK برای NLP
  • 85. فصل ۸۴: توکنیزاسیون و حذف کلمات توقف
  • 86. فصل ۸۵: ریشه‌یابی کلمات و لمیتیزاسیون
  • 87. فصل ۸۶: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 88. فصل ۸۷: کار با کتابخانه TextBlob
  • 89. فصل ۸۸: دسته‌بندی متون
  • 90. فصل ۸۹: مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling) – مقدماتی
  • 91. فصل ۹۰: خوشه‌بندی داده‌های رسانه‌ای
  • 92. فصل ۹۱: معرفی شبکه‌های عصبی برای تحلیل داده
  • 93. فصل ۹۲: یادگیری عمیق (Deep Learning) – مقدماتی
  • 94. فصل ۹۳: کاربردهای مقیاس بزرگ در جمع‌آوری داده
  • 95. فصل ۹۴: طراحی معماری‌های توزیع شده
  • 96. فصل ۹۵: ابزارهای پردازش داده توزیع شده (مانند Spark)
  • 97. فصل ۹۶: امنیت در جمع‌آوری داده
  • 98. فصل ۹۷: ملاحظات اخلاقی و حقوقی
  • 99. فصل ۹۸: مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی عملکرد
  • 100. فصل ۹۹: آینده جمع‌آوری داده‌های رسانه‌ای

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب اتوماسیون جمع‌آوری داده‌های رسانه‌ای در مقیاس بزرگ با پایتون”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا