اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع Jupyter Notebook برای تحلیل داده و برنامه‌نویسی علمی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع Jupyter Notebook برای تحلیل داده و برنامه‌نویسی علمی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و ابزارهای توسعه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محیط Jupyter Notebook
• 2. نصب و راه‌اندازی Jupyter Notebook
• 3. آشنایی با رابط کاربری Jupyter Notebook
• 4. ایجاد و ذخیره نوت‌بوک‌های جدید
• 5. سلول‌های کد و متن در Jupyter Notebook
• 6. اجرای کد در سلول‌ها
• 7. فرمت‌بندی متن با Markdown
• 8. استفاده از تصاویر و لینک‌ها در Markdown
• 9. تنظیمات و شخصی‌سازی Jupyter Notebook
• 10. مدیریت هسته‌های (Kernels) Jupyter
• 11. کار با محیط‌های مجازی پایتون
• 12. نصب کتابخانه‌های پایتون
• 13. آشنایی با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 14. عملیات پایه‌ای با آرایه‌های NumPy
• 15. عملیات ریاضی بر روی آرایه‌های NumPy
• 16. توابع مهم NumPy
• 17. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
• 18. ساخت DataFrames در Pandas
• 19. خواندن و نوشتن داده‌ها (CSV, Excel)
• 20. عملیات مقدماتی با DataFrames
• 21. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها
• 22. دسته‌بندی و تجمیع داده‌ها (groupby)
• 23. ادغام و پیوستن DataFrames
• 24. کار با داده‌های سری زمانی در Pandas
• 25. مقدمه‌ای بر کتابخانه Matplotlib برای بصری‌سازی داده
• 26. رسم نمودارهای خطی ساده
• 27. رسم نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
• 28. رسم نمودارهای میله‌ای (Bar Charts)
• 29. رسم هیستوگرام
• 30. تنظیمات نمودارها (عنوان، برچسب‌ها، راهنما)
• 31. کار با زیرنمودارها (Subplots)
• 32. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn برای بصری‌سازی پیشرفته
• 33. نمودارهای آماری Seaborn
• 34. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps)
• 35. نمودارهای توزیع
• 36. کار با نوت‌بوک‌های Jupyter برای پروژه‌های علمی
• 37. سازماندهی کد و داده در نوت‌بوک
• 38. استفاده از توابع و کلاس‌ها در نوت‌بوک
• 39. اشکال‌زدایی (Debugging) در Jupyter Notebook
• 40. نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests)
• 41. استفاده از ماژول‌های پایتون
• 42. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا
• 43. مفاهیم کلاس و شیء
• 44. وراثت و چندریختی
• 45. کار با فایل‌ها در پایتون
• 46. مدیریت خطاها و استثناها
• 47. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های وب (اختیاری، سازگار)
• 48. کار با API ها (اختیاری، سازگار)
• 49. اصول امنیتی در برنامه‌نویسی
• 50. ملاحظات اخلاقی در توسعه نرم‌افزار
• 51. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 52. مدیریت پروژه در محیط Jupyter
• 53. مستندسازی نوت‌بوک‌ها
• 54. اشتراک‌گذاری نوت‌بوک‌ها
• 55. تبدیل نوت‌بوک به فرمت‌های دیگر (HTML, PDF)
• 56. مقدمه‌ای بر ابزارهای کنترل نسخه (Git)
• 57. کار با Git در محیط خط فرمان
• 58. یکپارچه‌سازی Git با Jupyter Notebook
• 59. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
• 60. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 61. آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 62. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 63. مقدمه‌ای بر کتابخانه Scikit-learn
• 64. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون
• 65. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی
• 66. خوشه‌بندی (Clustering)
• 67. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
• 68. کار با متن در پایتون
• 69. کتابخانه‌های NLP (NLTK, SpaCy)
• 70. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 71. کار با شبکه‌های عصبی مقدماتی (اختیاری، سازگار)
• 72. استفاده از Jupyter Notebook برای آموزش و یادگیری
• 73. ایجاد محتوای آموزشی تعاملی
• 74. ارائه پروژه‌های عملی
• 75. کارگاه‌های آموزشی با Jupyter
• 76. راهنمای عیب‌یابی مشکلات رایج Jupyter
• 77. نکات پیشرفته برای افزایش بهره‌وری
• 78. مدیریت منابع در Jupyter Notebook
• 79. کار با داده‌های بزرگ (مقدماتی)
• 80. اصول بهینه‌سازی کد
• 81. تکنیک‌های بصری‌سازی پیشرفته
• 82. کار با انواع داده‌های مکانی (اختیاری، سازگار)
• 83. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (سازگار)
• 84. اخلاق در هوش مصنوعی (سازگار)
• 85. نمونه‌های کاربردی Jupyter در حوزه‌های مختلف
• 86. تحلیل داده‌های مالی (سازگار)
• 87. تحلیل داده‌های پزشکی (سازگار)
• 88. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی (سازگار)
• 89. ساخت داشبوردهای تعاملی (سازگار)
• 90. پروژه‌های عملی پایانی
• 91. ارائه نتایج پروژه‌ها
• 92. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری