اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی خودکارسازی وظایف با پایتون: از مقدماتی تا کاربردهای عملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خودکارسازی وظایف با پایتون: از مقدماتی تا کاربردهای عملی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار و برنامه‌نویسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایتون و خودکارسازی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 3. آشنایی با انواع داده‌ها و متغیرها در پایتون
• 4. عملگرها و اولویت آن‌ها در پایتون
• 5. ساختارهای کنترلی: دستورات شرطی (if, elif, else)
• 6. ساختارهای کنترلی: حلقه‌ها (for, while)
• 7. توابع در پایتون: تعریف و فراخوانی
• 8. مدیریت خطاها و استثناها (try, except)
• 9. کار با رشته‌ها و قالب‌بندی آن‌ها
• 10. لیست‌ها، تاپل‌ها و مجموعه‌ها در پایتون
• 11. دیکشنری‌ها و ساختارهای داده کلید-مقدار
• 12. کار با فایل‌ها: خواندن و نوشتن
• 13. ماژول‌ها و بسته‌های پایتون
• 14. مدیریت مسیرها و فایل‌ها با ماژول os
• 15. کار با تاریخ و زمان در پایتون
• 16. آشنایی با مفاهیم اولیه اتوماسیون
• 17. خودکارسازی وظایف سیستمی با اسکریپت‌ها
• 18. پردازش متن و عبارات باقاعده (Regular Expressions)
• 19. کار با فایل‌های CSV و JSON
• 20. توسعه رابط‌های خط فرمان (CLI) با argparse
• 21. خودکارسازی عملیات شبکه با پایتون
• 22. ارسال و دریافت ایمیل از طریق پایتون
• 23. کار با APIهای وب و درخواست‌های HTTP
• 24. استفاده از کتابخانه requests برای تعامل با وب
• 25. آشنایی با کتابخانه‌های پردازش داده (Pandas)
• 26. مقدمه‌ای بر تحلیل داده با پایتون
• 27. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 28. تجسم داده‌ها با Matplotlib
• 29. کار با پایگاه‌های داده (SQLite)
• 30. مدیریت داده‌های ساختاریافته
• 31. اصول برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
• 32. کلاس‌ها و اشیاء در پایتون
• 33. وراثت و پلی‌مورفیسم
• 34. خودکارسازی وظایف تکراری در صفحات گسترده
• 35. کار با فایل‌های Excel با openpyxl
• 36. اصول تست نرم‌افزار و واحدسازی
• 37. نوشتن تست‌های واحد با unittest
• 38. مقدمه‌ای بر محیط‌های مجازی (Virtual Environments)
• 39. مدیریت وابستگی‌ها با pip
• 40. اصول امنیت در اسکریپت‌نویسی
• 41. جلوگیری از آسیب‌پذیری‌های رایج
• 42. خودکارسازی عملیات پایگاه داده
• 43. استفاده از SQLAlchemy برای تعامل با پایگاه داده
• 44. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با پایتون
• 45. استفاده از Scikit-learn برای مدل‌سازی
• 46. خودکارسازی فرآیندهای استخراج اطلاعات
• 47. استفاده از Beautiful Soup برای وب اسکرپینگ
• 48. اصول مدیریت پروژه نرم‌افزاری
• 49. کار با Git و کنترل نسخه
• 50. مفاهیم CI/CD (ادغام و تحویل مداوم)
• 51. خودکارسازی فرآیندهای استقرار
• 52. مقدمه‌ای بر Docker و کانتینرسازی
• 53. نوشتن Dockerfile و ساخت ایمیج
• 54. مدیریت کانتینرها با Docker Compose
• 55. خودکارسازی وظایف اداری
• 56. پردازش اسناد PDF با pypdf2
• 57. کار با تصاویر و پردازش آن‌ها
• 58. استفاده از Pillow برای کار با تصاویر
• 59. مقدمه‌ای بر رباتیک و اتوماسیون
• 60. کار با سخت‌افزار و سنسورها (اختیاری)
• 61. خودکارسازی فرآیندهای خرید و فروش (مجاز)
• 62. مدیریت ریسک در اتوماسیون
• 63. اصول اخلاقی در توسعه نرم‌افزار
• 64. مفاهیم داده‌کاوی و تحلیل الگو
• 65. خودکارسازی فرآیندهای گزارش‌گیری
• 66. کار با سرویس‌های ابری (اختیاری)
• 67. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 68. کاربرد پایتون در اتوماسیون صنعتی (اختیاری)
• 69. خودکارسازی فرآیندهای آموزشی
• 70. مدیریت و نگهداری اسکریپت‌ها
• 71. بهینه‌سازی عملکرد اسکریپت‌ها
• 72. مستندسازی کد و اسکریپت‌ها
• 73. اصول توسعه نرم‌افزار پایدار
• 74. خودکارسازی در حوزه سلامت (اختیاری)
• 75. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
• 76. کار با پروتکل‌های ارتباطی در IoT
• 77. خودکارسازی فرآیندهای مالی (مجاز)
• 78. توسعه ابزارهای مدیریتی با پایتون
• 79. اصول داده‌سازی و داده‌پردازی
• 80. خودکارسازی فرآیندهای تحقیق و توسعه
• 81. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین و کاربردهای آن (اختیاری)
• 82. خودکارسازی در حوزه آموزش عالی
• 83. کار با داده‌های بزرگ (Big Data)
• 84. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 85. استفاده از NLTK و spaCy
• 86. خودکارسازی فرآیندهای ارتباط با مشتری
• 87. مدیریت دانش و پایگاه‌های اطلاعاتی
• 88. اصول مدیریت تغییر در اتوماسیون
• 89. خودکارسازی در حوزه کشاورزی (اختیاری)
• 90. کار با داده‌های مکانی و جغرافیایی
• 91. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 92. استفاده از TensorFlow و Keras
• 93. خودکارسازی فرآیندهای اداری مالی
• 94. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری
• 95. اصول دفاع در عمق
• 96. خودکارسازی در حوزه حمل و نقل (اختیاری)
• 97. کار با داده‌های سری زمانی
• 98. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری پیشرفته
• 99. خودکارسازی فرآیندهای ارزیابی و بازخورد
• 100. مفاهیم داده‌محور در تصمیم‌گیری