دوره پایتون برای روزنامه‌نگاران: خودکارسازی جمع‌آوری و صحت‌سنجی اطلاعات همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایتون برای روزنامه‌نگاران: خودکارسازی جمع‌آوری و صحت‌سنجی اطلاعات

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در صنعت رسانه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: چرا پایتون برای روزنامه‌نگاران؟
• 2. نصب پایتون و محیط توسعه
• 3. شناخت اصول اولیه پایتون: متغیرها و انواع داده
• 4. عملیات پایه‌ای با رشته‌ها: جستجو و جایگزینی
• 5. دستورات شرطی: ساختارهای if, elif, else
• 6. حلقه‌ها: پیمایش داده‌ها با for و while
• 7. لیست‌ها و تاپل‌ها: ساختارهای داده اساسی
• 8. دیکشنری‌ها: سازماندهی اطلاعات کلید-مقدار
• 9. تابع‌نویسی: ایجاد کدهای قابل استفاده مجدد
• 10. مدیریت خطاها: استثناها و بلوک‌های try-except
• 11. ماژول‌های استاندارد پایتون: ابزارهای آماده
• 12. کار با فایل‌ها: خواندن و نوشتن متن
• 13. کار با فایل‌های CSV: واردات و صادرات داده
• 14. مرورگرهای وب (Web Scraping) با Beautiful Soup
• 15. دریافت داده از APIها: اصول اولیه
• 16. کار با APIهای خبری: دریافت مقالات و اطلاعات
• 17. فیلتر کردن و پاکسازی داده‌های خام
• 18. شناخت ساختارهای JSON و XML
• 19. پردازش زبان طبیعی (NLP) با NLTK
• 20. استخراج کلمات کلیدی و موضوعات
• 21. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 22. تجسم داده‌ها با Matplotlib
• 23. ایجاد نمودارهای خطی و ستونی
• 24. نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام
• 25. بصری‌سازی نقشه‌ها با GeoPandas
• 26. مقدمه‌ای بر ابزارهای داده‌کاوی
• 27. یافتن الگوها در داده‌ها
• 28. خوشه‌بندی داده‌ها
• 29. کشف داده‌های پرت (Outliers)
• 30. خودکارسازی گزارش‌دهی
• 31. تولید خودکار گزارش‌های خبری
• 32. ایجاد جداول در گزارش‌ها
• 33. گزارش‌دهی مبتنی بر قالب
• 34. صحت‌سنجی اطلاعات: اصول اولیه
• 35. شناخت منابع معتبر آنلاین
• 36. مقایسه اطلاعات از منابع مختلف
• 37. بررسی تاریخچه‌ی محتوا
• 38. شناسایی اخبار جعلی (Fake News)
• 39. استفاده از پایتون برای یافتن تناقضات
• 40. اعتبارسنجی منابع داده
• 41. مقایسه داده‌های آماری
• 42. یافتن اظهارات متناقض در سخنرانی‌ها
• 43. شناسایی تصاویر و ویدئوهای دستکاری شده
• 44. ابزارهای آنلاین صحت‌سنجی
• 45. استفاده از پایتون برای تعامل با ابزارها
• 46. خودکارسازی جستجو در پایگاه‌های داده
• 47. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 48. یافتن ارتباطات بین افراد و نهادها
• 49. تجسم شبکه‌های اجتماعی
• 50. تحلیل داده‌های متنی از شبکه‌های اجتماعی
• 51. شناسایی روایت‌های غالب
• 52. شناسایی کمپین‌های اطلاعات نادرست
• 53. کار با داده‌های مکانی
• 54. تحلیل الگوهای مکانی
• 55. همپوشانی لایه‌های اطلاعاتی
• 56. ایجاد نقشه‌های حرارتی
• 57. شناسایی مناطق حساس
• 58. تجسم تغییرات مکانی در طول زمان
• 59. کار با داده‌های زمانی
• 60. تحلیل روندهای زمانی
• 61. شناسایی نوسانات و الگوهای فصلی
• 62. پیش‌بینی روندهای آینده
• 63. شناسایی رویدادهای همزمان
• 64. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 65. رمزنگاری اطلاعات حساس
• 66. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 67. اصول ناشناس‌سازی داده‌ها
• 68. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌ها
• 69. مسئولیت‌پذیری در گزارش‌دهی
• 70. شفافیت در روش‌های جمع‌آوری داده
• 71. کار با داده‌های بزرگ (Big Data)
• 72. مفاهیم اولیه Hadoop و Spark
• 73. استفاده از پایتون برای پردازش داده‌های بزرگ
• 74. بهینه‌سازی کد برای سرعت
• 75. تست و اشکال‌زدایی کد
• 76. نوشتن تست‌های واحد
• 77. اصول تست یکپارچگی
• 78. مستندسازی کد
• 79. روش‌های مستندسازی پایتون
• 80. استفاده از Sphinx برای مستندسازی
• 81. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 82. مفاهیم طبقه‌بندی و رگرسیون
• 83. استفاده از Scikit-learn
• 84. آموزش مدل‌های ساده
• 85. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 86. بهبود دقت مدل‌ها
• 87. کار با داده‌های غیرساختاریافته
• 88. پردازش اسناد متنی
• 89. استخراج اطلاعات از PDF
• 90. پردازش تصاویر با OpenCV
• 91. شناسایی اشیاء در تصاویر
• 92. کار با داده‌های صوتی
• 93. تبدیل گفتار به متن
• 94. شناسایی الگوهای صوتی
• 95. آینده پایتون در روزنامه‌نگاری
• 96. روندهای نوظهور
• 97. ابزارهای جدید و پیشرفته
• 98. نکات پیشرفته برای روزنامه‌نگاران
• 99. پروژه‌های عملی
• 100. مثال عملی: صحت‌سنجی یک خبر