دوره مدیریت و گزارش‌گیری داده‌های شهری با اتوماسیون پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت و گزارش‌گیری داده‌های شهری با اتوماسیون پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه مهندسی شهرسازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مدیریت و گزارش‌گیری داده‌های شهری
• 2. مفاهیم پایه داده‌های شهری
• 3. اهمیت اتوماسیون در مدیریت داده‌های شهری
• 4. معرفی زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 5. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
• 6. اصول اولیه برنامه‌نویسی پایتون
• 7. انواع داده‌ها و ساختارهای داده در پایتون
• 8. عملگرها و عبارات در پایتون
• 9. ساختارهای کنترلی: شرط‌ها و حلقه‌ها
• 10. توابع در پایتون: تعریف و فراخوانی
• 11. کار با فایل‌ها در پایتون: خواندن و نوشتن
• 12. مقدمه ای بر کتابخانه‌های پایتون
• 13. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 14. کتابخانه Pandas برای پردازش و تحلیل داده
• 15. ساختار داده DataFrame در Pandas
• 16. کار با داده‌های جدولی در Pandas
• 17. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
• 18. مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها در Pandas
• 19. ترکیب و ادغام DataFrameها
• 20. پاکسازی داده‌های از دست رفته و پرت در Pandas
• 21. تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
• 22. کار با داده‌های متنی در پایتون
• 23. اصول اولیه کار با رشته‌ها
• 24. تعبیر و پردازش عبارات باقاعده (Regex)
• 25. استفاده از کتابخانه re در پایتون
• 26. پایگاه‌های داده شهری و انواع آن‌ها
• 27. مقدمه ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL)
• 28. دستورات پایه SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
• 29. مقدمه ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
• 30. اتصال پایتون به پایگاه‌های داده
• 31. کار با پایگاه داده SQLite در پایتون
• 32. استفاده از کتابخانه sqlite3
• 33. نوشتن پرس‌وجوهای SQL از طریق پایتون
• 34. انتقال داده بین پایتون و پایگاه داده
• 35. مقدمه ای بر سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS)
• 36. داده‌های مکانی و انواع آن‌ها
• 37. فرمت‌های رایج داده‌های مکانی: Shapefile, GeoJSON
• 38. کتابخانه GeoPandas برای کار با داده‌های مکانی
• 39. خواندن و نوشتن داده‌های مکانی با GeoPandas
• 40. عملیات مکانی پایه: همپوشانی، تجمیع
• 41. پروژکشن و تبدیل مختصات در GeoPandas
• 42. مصورسازی داده‌های مکانی با GeoPandas
• 43. کار با داده‌های سری زمانی در پایتون
• 44. فریم‌های زمانی و شاخص‌های زمانی در Pandas
• 45. عملیات روی داده‌های سری زمانی
• 46. تحلیل روند و فصلی در داده‌های شهری
• 47. پیش‌بینی سری‌های زمانی با پایتون
• 48. مقدمه ای بر اتوماسیون فرایندها
• 49. تعریف اتوماسیون در مدیریت داده‌های شهری
• 50. شناسایی فرایندهای قابل اتوماسیون
• 51. طراحی اسکریپت‌های پایتون برای اتوماسیون
• 52. زمان‌بندی اجرای اسکریپت‌ها
• 53. استفاده از Cron Jobs یا Task Scheduler
• 54. اتوماسیون ورود داده‌ها از منابع مختلف
• 55. اتوماسیون پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 56. اتوماسیون تبدیل فرمت داده‌ها
• 57. اتوماسیون عملیات پایگاه داده
• 58. اتوماسیون تولید گزارش‌های دوره‌ای
• 59. مقدمه ای بر گزارش‌گیری داده‌ها
• 60. اصول طراحی گزارش‌های مؤثر
• 61. انواع گزارش‌ها: توصیفی، تحلیلی، بصری
• 62. استفاده از کتابخانه Matplotlib برای مصورسازی
• 63. نمودارهای خطی، میله‌ای، پراکندگی
• 64. تنظیمات پیشرفته نمودارها در Matplotlib
• 65. استفاده از کتابخانه Seaborn برای مصورسازی آماری
• 66. مصورسازی داده‌های مکانی با Matplotlib و GeoPandas
• 67. ایجاد نقشه‌های پایه
• 68. افزودن لایه‌های داده به نقشه
• 69. کار با داشبوردهای تعاملی
• 70. مقدمه ای بر کتابخانه Dash
• 71. ساخت اجزای داشبورد (نمودار، جدول)
• 72. اتصال اجزا به یکدیگر
• 73. استقرار داشبوردهای تعاملی
• 74. گزارش‌گیری خودکار با فرمت‌های مختلف
• 75. تولید گزارش‌های PDF با Python
• 76. تولید گزارش‌های HTML
• 77. تولید گزارش‌های Excel
• 78. ارسال گزارش‌ها از طریق ایمیل
• 79. اتوماسیون ارسال ایمیل با پایتون
• 80. ضمیمه کردن گزارش‌ها به ایمیل
• 81. بررسی خطاهای رایج در اتوماسیون
• 82. اشکال‌زدایی اسکریپت‌های پایتون
• 83. مدیریت خطاها و استثناءها
• 84. لاگ‌گیری (Logging) در پایتون
• 85. اصول امنیت در اتوماسیون داده‌ها
• 86. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 87. حفاظت از اطلاعات حساس
• 88. بهینه‌سازی عملکرد اسکریپت‌های پایتون
• 89. استفاده از پروفایلینگ (Profiling)
• 90. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد
• 91. مقیاس‌پذیری راهکارهای اتوماسیون
• 92. مطالعه موردی: اتوماسیون گزارش‌گیری ترافیک شهری
• 93. مطالعه موردی: اتوماسیون تحلیل داده‌های جمعیت
• 94. مطالعه موردی: اتوماسیون مدیریت اطلاعات املاک
• 95. چالش‌ها و فرصت‌های آینده در اتوماسیون داده‌های شهری
• 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی