دوره برنامه‌نویسی کاربردی با پایتون برای توسعه ابزارهای کوچک همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برنامه‌نویسی کاربردی با پایتون برای توسعه ابزارهای کوچک

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار و برنامه‌نویسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون
• 2. مقدمه‌ای بر انواع داده‌ها در پایتون
• 3. عملگرها و عبارات در پایتون
• 4. ساختارهای کنترلی: دستورات شرطی
• 5. ساختارهای کنترلی: حلقه‌ها
• 6. توابع در پایتون: تعریف و فراخوانی
• 7. مدیریت خطا و استثنا در پایتون
• 8. کار با رشته‌ها و متون
• 9. ساختارهای داده: لیست‌ها
• 10. ساختارهای داده: تاپل‌ها
• 11. ساختارهای داده: دیکشنری‌ها
• 12. ساختارهای داده: مجموعه‌ها
• 13. کار با فایل‌ها در پایتون
• 14. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا
• 15. مفاهیم کلاس و شیء
• 16. وراثت در پایتون
• 17. چندریختی در پایتون
• 18. ماژول‌ها و بسته‌ها در پایتون
• 19. نصب و مدیریت بسته‌های پایتون
• 20. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 21. کار با تاریخ و زمان
• 22. پردازش اعداد تصادفی
• 23. عملیات ریاضی پیشرفته
• 24. کار با عبارات منظم
• 25. مقدمه‌ای بر توسعه وب با پایتون
• 26. فریم‌ورک‌های وب پایتون (مانند Flask)
• 27. اصول طراحی API
• 28. ساخت ابزارهای خط فرمان
• 29. اتوماسیون وظایف با پایتون
• 30. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌ها
• 31. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 32. کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
• 33. مصورسازی داده با Matplotlib
• 34. مصورسازی داده با Seaborn
• 35. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده
• 36. کار با پایگاه داده SQLite
• 37. استفاده از ORM (مانند SQLAlchemy)
• 38. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
• 39. اصول طراحی پایگاه داده
• 40. مقدمه‌ای بر امنیت نرم‌افزار
• 41. اصول رمزنگاری پایه
• 42. امنیت در توسعه وب
• 43. مدیریت احراز هویت و مجوزها
• 44. مقدمه‌ای بر تست نرم‌افزار
• 45. تست واحد (Unit Testing)
• 46. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 47. تکنیک‌های دیباگینگ
• 48. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 49. یادگیری ماشین با Scikit-learn
• 50. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 51. کار با داده‌های متنی
• 52. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 53. مقدمه‌ای بر مفاهیم ابری
• 54. استفاده از سرویس‌های ابری برای برنامه‌ها
• 55. مقدمه‌ای بر DevOps
• 56. اصول Continuous Integration/Continuous Deployment
• 57. کار با ابزارهای Version Control (مانند Git)
• 58. استفاده از Docker برای بسته‌بندی برنامه‌ها
• 59. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
• 60. الگوهای طراحی نرم‌افزار (Design Patterns)
• 61. معماری میکروسرویس
• 62. معماری Monolithic
• 63. اصول SOLID در طراحی شیءگرا
• 64. مقدمه‌ای بر مدیریت پروژه نرم‌افزاری
• 65. متدولوژی‌های چابک (Agile)
• 66. برنامه‌ریزی و تخمین در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 67. مدیریت ریسک در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 68. اصول کار تیمی در توسعه نرم‌افزار
• 69. مقدمه‌ای بر اخلاق در مهندسی نرم‌افزار
• 70. مسئولیت‌های اجتماعی توسعه‌دهندگان
• 71. حریم خصوصی داده‌ها
• 72. حقوق مالکیت فکری نرم‌افزار
• 73. مقدمه‌ای بر ابزارهای توسعه
• 74. IDEها و ویرایشگرهای کد
• 75. ابزارهای Build Automation
• 76. ابزارهای تست خودکار
• 77. مقدمه‌ای بر توسعه اپلیکیشن‌های دسکتاپ
• 78. کار با کتابخانه Tkinter
• 79. کار با کتابخانه PyQt
• 80. مقدمه‌ای بر توسعه اپلیکیشن‌های موبایل (مفاهیم)
• 81. اصول طراحی رابط کاربری (UI)
• 82. اصول تجربه کاربری (UX)
• 83. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌ها
• 84. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها
• 85. الگوریتم‌های مرتب‌سازی
• 86. الگوریتم‌های جستجو
• 87. ساختارهای داده پیشرفته
• 88. مقدمه‌ای بر گراف‌ها
• 89. کاربرد گراف‌ها در مسائل واقعی
• 90. الگوریتم‌های پیمایش گراف
• 91. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی
• 92. مقدمه‌ای بر معماری کامپیوتر
• 93. سیستم عامل و برنامه‌نویسی
• 94. شبکه‌های کامپیوتری پایه
• 95. پروتکل‌های اینترنت
• 96. امنیت شبکه‌های کامپیوتری
• 97. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع‌شده
• 98. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 99. مفاهیم Big Data
• 100. ابزارهای پردازش Big Data