اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پایتون برای کاربردهای آموزشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پایتون برای کاربردهای آموزشی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دنیای برنامه‌نویسی
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه علوم کامپیوتر
• 3. مبانی سیستم‌های کامپیوتری
• 4. تاریخچه مختصر زبان‌های برنامه‌نویسی
• 5. چرا پایتون؟ مزایای پایتون برای آموزش
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 7. اولین برنامه در پایتون: سلام دنیا
• 8. متغیرها و انواع داده در پایتون
• 9. اعداد صحیح و اعشاری
• 10. رشته‌ها و عملیات روی آن‌ها
• 11. لیست‌ها و کاربردهای آن‌ها
• 12. تاپل‌ها: مجموعه‌های مرتب و تغییرناپذیر
• 13. دیکشنری‌ها: ساختارهای داده کلید-مقدار
• 14. مجموعه‌ها: گردآوری عناصر منحصربه‌فرد
• 15. عملگرهای ریاضی در پایتون
• 16. عملگرهای مقایسه‌ای
• 17. عملگرهای منطقی
• 18. دستورات شرطی: if، elif، else
• 19. ساختارهای تکرار: حلقه for
• 20. حلقه‌های while
• 21. دستور break و continue
• 22. توابع: تعریف و فراخوانی
• 23. پارامترهای توابع
• 24. مقادیر بازگشتی توابع
• 25. دامنه متغیرها (محلی و سراسری)
• 26. مدیریت خطاها با try-except
• 27. مدیریت استثناها در پایتون
• 28. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
• 29. مفاهیم کلاس و شیء
• 30. ویژگی‌های کلاس‌ها
• 31. متدهای کلاس‌ها
• 32. وراثت در برنامه‌نویسی شیءگرا
• 33. چندریختی در پایتون
• 34. کپسوله‌سازی اطلاعات
• 35. مقدمه‌ای بر ماژول‌ها و بسته‌ها
• 36. وارد کردن ماژول‌ها
• 37. ایجاد ماژول‌های سفارشی
• 38. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 39. کتابخانه math برای محاسبات ریاضی
• 40. کار با تاریخ و زمان با کتابخانه datetime
• 41. مدیریت فایل‌ها در پایتون
• 42. خواندن از فایل‌ها
• 43. نوشتن در فایل‌ها
• 44. کار با مسیرهای فایل
• 45. مقدمه‌ای بر کار با داده‌ها
• 46. فرمت‌های رایج داده: CSV
• 47. خواندن و نوشتن فایل‌های CSV
• 48. فرمت JSON و کاربردهای آن
• 49. کار با داده‌های JSON در پایتون
• 50. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده
• 51. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
• 52. آشنایی با SQL
• 53. کار با SQLite در پایتون
• 54. نمودارها و بصری‌سازی داده‌ها
• 55. کتابخانه Matplotlib برای رسم نمودار
• 56. نمودارهای خطی ساده
• 57. نمودارهای میله‌ای
• 58. نمودارهای پراکندگی
• 59. مقدمه‌ای بر توسعه وب با پایتون
• 60. فریم‌ورک Flask برای توسعه وب
• 61. ساخت یک برنامه وب ساده با Flask
• 62. مفاهیم اولیه HTML و CSS
• 63. کار با الگوها در Flask
• 64. مقدمه‌ای بر امنیت در برنامه‌نویسی
• 65. اصول اولیه امنیت داده‌ها
• 66. رمزنگاری ساده در پایتون
• 67. آشنایی با تست واحد (Unit Testing)
• 68. اهمیت تست در توسعه نرم‌افزار
• 69. نوشتن تست‌های واحد با unittest
• 70. مقدمه‌ای بر محیط‌های مجازی پایتون
• 71. چرا از محیط‌های مجازی استفاده کنیم؟
• 72. نصب و مدیریت محیط‌های مجازی
• 73. مقدمه‌ای بر کنترل نسخه با Git
• 74. مفاهیم Git: مخزن، کامیت، شاخه
• 75. کار با Git: add, commit, push, pull
• 76. کار با GitHub
• 77. توسعه نرم‌افزار چابک (Agile)
• 78. اصول توسعه چابک
• 79. نقش پایتون در توسعه نرم‌افزار
• 80. کاربردهای پیشرفته پایتون در آموزش
• 81. پروژه‌های عملی با پایتون
• 82. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 83. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
• 84. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 85. مقدمه‌ای بر تحلیل داده با پایتون
• 86. کتابخانه Pandas برای کار با داده
• 87. کار با DataFrame در Pandas
• 88. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
• 89. بصری‌سازی داده‌های پیشرفته
• 90. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 91. توابع فعال‌سازی
• 92. آموزش شبکه‌های عصبی
• 93. یادگیری عمیق با TensorFlow (مقدماتی)
• 94. یادگیری عمیق با PyTorch (مقدماتی)
• 95. پردازش زبان طبیعی (NLP) با پایتون
• 96. کتابخانه‌های NLP: NLTK, spaCy
• 97. تحلیل احساسات متن
• 98. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار
• 99. کاربرد پایتون در اتوماسیون اداری
• 100. اسکریپت‌نویسی برای وظایف تکراری