دوره بهینه‌سازی گردش کار با Jupyter Notebooks همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی گردش کار با Jupyter Notebooks

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Jupyter Notebooks

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با Jupyter Notebook و محیط آن
• 2. نصب و راه‌اندازی Jupyter Notebook
• 3. ایجاد و مدیریت نوت‌بوک‌های جدید
• 4. ساختار اصلی نوت‌بوک: سلول‌های کد و متن
• 5. نوشتن و اجرای کد پایتون در Jupyter
• 6. کار با سلول‌های Markdown برای مستندسازی
• 7. فرمت‌بندی متن در Markdown (عنوان، لیست، لینک)
• 8. استفاده از تصاویر و المان‌های چندرسانه‌ای در Markdown
• 9. ذخیره و خروجی گرفتن از نوت‌بوک‌ها (HTML, PDF)
• 10. تنظیمات و شخصی‌سازی محیط Jupyter Notebook
• 11. مفاهیم کلیدی در بهینه‌سازی گردش کار
• 12. شناسایی گلوگاه‌ها در فرآیندهای کاری
• 13. اصول کلی بهینه‌سازی فرآیندها
• 14. مقدمه‌ای بر اتوماسیون وظایف تکراری
• 15. کاربرد Jupyter در تحلیل داده‌ها
• 16. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های تحلیل داده (Pandas, NumPy)
• 17. بارگذاری داده‌ها با Pandas
• 18. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 19. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها
• 20. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها
• 21. مرتب‌سازی و شاخص‌گذاری داده‌ها
• 22. ادغام و پیوستن مجموعه داده‌ها
• 23. کار با داده‌های سری زمانی
• 24. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها
• 25. ایجاد نمودارهای خطی با Matplotlib
• 26. نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
• 27. نمودارهای پراکندگی
• 28. نمودارهای دایره‌ای
• 29. استفاده از Seaborn برای مصورسازی پیشرفته
• 30. مصورسازی داده‌های جغرافیایی
• 31. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 32. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
• 33. مدل‌های رگرسیون خطی
• 34. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 35. مدل‌های طبقه‌بندی (رگرسیون لجستیک)
• 36. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 37. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 38. توکنایز کردن متن
• 39. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 40. ریشه‌یابی کلمات (Stemming & Lemmatization)
• 41. توزیع کلمات و Bag-of-Words
• 42. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
• 43. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 44. لایه‌های ورودی، پنهان و خروجی
• 45. توابع فعال‌سازی
• 46. آموزش مدل با گرادیان کاهشی
• 47. یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras
• 48. مقدمه‌ای بر مدیریت پروژه با Jupyter
• 49. برنامه‌ریزی وظایف در نوت‌بوک
• 50. تکمیل وظایف با استفاده از کد
• 51. پیگیری پیشرفت پروژه
• 52. مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌ها
• 53. استفاده از محیط‌های مجازی (Virtual Environments)
• 54. نصب و مدیریت پکیج‌ها با pip
• 55. بهینه‌سازی کد پایتون برای سرعت
• 56. استفاده از NumPy برای محاسبات عددی سریع
• 57. بهینه‌سازی حلقه‌ها در پایتون
• 58. پروفایلینگ کد برای شناسایی کندی‌ها
• 59. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ (cProfile)
• 60. مقدمه‌ای بر اجرای کد در مقیاس بزرگ
• 61. کار با داده‌های حجیم (Big Data)
• 62. مقدمه‌ای بر Spark و PySpark
• 63. اجرای کد در محیط‌های توزیع‌شده
• 64. مقدمه‌ای بر Docker برای محیط‌های قابل تکرار
• 65. ایجاد Dockerfile برای Jupyter
• 66. اجرای Jupyter در کانتینر Docker
• 67. کار با Git و GitHub برای کنترل نسخه
• 68. مدیریت مخازن کد
• 69. کامیت کردن تغییرات
• 70. شاخه سازی (Branching) و ادغام (Merging)
• 71. کار با Pull Request ها
• 72. نوشتن مستندات فنی برای نوت‌بوک‌ها
• 73. راهنمای کاربران برای استفاده از نوت‌بوک
• 74. مستندسازی کد با Docstrings
• 75. ایجاد فایل README.md
• 76. آموزش تیم با استفاده از نوت‌بوک‌ها
• 77. برگزاری کارگاه‌های آموزشی
• 78. اشتراک‌گذاری نوت‌بوک‌ها با همکاران
• 79. بازخوردگیری و بهبود نوت‌بوک‌ها
• 80. مقدمه‌ای بر امنیت در Jupyter Notebooks
• 81. مدیریت دسترسی‌ها
• 82. پیشگیری از اجرای کد مخرب
• 83. استانداردهای کدنویسی در Jupyter
• 84. راهنمای سبک پایتون (PEP 8)
• 85. نوشتن کد خوانا و قابل نگهداری
• 86. استفاده از نام‌گذاری مناسب برای متغیرها و توابع
• 87. مدیریت خطاها و استثناها در پایتون
• 88. نوشتن کد مقاوم در برابر خطا
• 89. استفاده از بلوک‌های try-except
• 90. اصول طراحی API برای نوت‌بوک‌ها
• 91. ساخت توابع قابل استفاده مجدد
• 92. طراحی رابط کاربری ساده
• 93. مقدمه‌ای بر JupyterLab
• 94. مقایسه Jupyter Notebook و JupyterLab
• 95. ویژگی‌های پیشرفته JupyterLab
• 96. کار با ترمینال در JupyterLab
• 97. مدیریت فایل‌ها در JupyterLab
• 98. مقدمه‌ای بر ابزارهای اتوماسیون تست
• 99. نوشتن تست‌های واحد برای کد پایتون
• 100. اجرای تست‌ها با pytest