دوره آموزش جامع پایتون برای متخصصان و علاقه‌مندان داده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پایتون برای متخصصان و علاقه‌مندان داده

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی و مقدمه‌ای بر پایتون
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 3. شناخت انواع داده در پایتون
• 4. عملگرها و عبارات محاسباتی
• 5. ساختارهای کنترلی: دستورات شرطی
• 6. حلقه‌ها در پایتون: for و while
• 7. تابع‌نویسی و مدیریت توابع
• 8. ساختارهای داده: لیست‌ها و تاپل‌ها
• 9. ساختارهای داده: دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها
• 10. مدیریت خطاها و استثناها (Exceptions)
• 11. برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون: مفاهیم پایه
• 12. کلاس‌ها و اشیاء در پایتون
• 13. وراثت و چندریختی در پایتون
• 14. ماژول‌ها و بسته‌ها در پایتون
• 15. کار با فایل‌ها در پایتون: خواندن و نوشتن
• 16. مقدمه‌ای بر علم داده با پایتون
• 17. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 18. آرایه‌های NumPy و عملیات بر روی آن‌ها
• 19. توابع ریاضی و آماری NumPy
• 20. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas
• 21. ساختار داده Series در Pandas
• 22. ساختار داده DataFrame در Pandas
• 23. بارگذاری و ذخیره داده‌ها با Pandas
• 24. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 25. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها در DataFrame
• 26. عملیات گروه‌بندی و تجمیع با Pandas
• 27. ادغام و پیوند DataFrames
• 28. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها
• 29. کتابخانه Matplotlib برای رسم نمودار
• 30. رسم نمودارهای خطی و پراکندگی
• 31. رسم نمودارهای ستونی و دایره‌ای
• 32. سفارشی‌سازی نمودارها در Matplotlib
• 33. کتابخانه Seaborn برای مصورسازی آماری
• 34. نمودارهای آماری پیشرفته با Seaborn
• 35. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 36. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده و بدون نظارت
• 37. نصب و راه‌اندازی کتابخانه Scikit-learn
• 38. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
• 39. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
• 40. مدل‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
• 41. مدل‌های طبقه‌بندی: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 42. مدل‌های طبقه‌بندی: درخت تصمیم
• 43. مدل‌های طبقه‌بندی: جنگل تصادفی
• 44. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، فراخوانی، F1-Score
• 45. مدل‌های رگرسیون: رگرسیون خطی
• 46. مدل‌های رگرسیون: رگرسیون چندجمله‌ای
• 47. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: MSE, RMSE, R-squared
• 48. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
• 49. خوشه‌بندی: الگوریتم K-Means
• 50. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 51. کاربرد PCA در مصورسازی داده‌ها
• 52. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مقدمات
• 53. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی
• 54. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده با Scikit-learn
• 55. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 56. کتابخانه TensorFlow و Keras
• 57. ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 58. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
• 59. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
• 60. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 61. کتابخانه‌های NLP در پایتون: NLTK, spaCy
• 62. پیش‌پردازش متن: توکنیزاسیون، حذف کلمات توقف
• 63. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی (Stemming & Lemmatization)
• 64. مدل‌سازی موضوعی: Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• 65. بردارسازی متن: Bag-of-Words, TF-IDF
• 66. پیاده‌سازی مدل‌های NLP با Scikit-learn
• 67. مقدمه‌ای بر کار با پایگاه‌های داده
• 68. اتصال به پایگاه داده SQLite با پایتون
• 69. اجرای کوئری‌های SQL با پایتون
• 70. مدیریت داده‌ها در پایگاه داده
• 71. مقدمه‌ای بر توسعه وب با پایتون
• 72. فریم‌ورک Django: مقدمات
• 73. ساخت اپلیکیشن ساده با Django
• 74. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک Flask
• 75. ساخت API با Flask
• 76. اصول امنیت در توسعه نرم‌افزار
• 77. ملاحظات اخلاقی در علم داده
• 78. کاربرد پایتون در اتوماسیون اداری
• 79. مقدمه‌ای بر مباحث پیشرفته در پایتون
• 80. بهینه‌سازی کد در پایتون
• 81. کاربرد پایتون در تحلیل داده‌های بزرگ
• 82. معرفی ابزارهای تخصصی علم داده
• 83. پروژه‌های عملی در علم داده
• 84. توسعه پایدار در حوزه نرم‌افزار
• 85. کاربرد پایتون در هوش مصنوعی
• 86. آینده علم داده و پایتون
• 87. نکات نهایی و جمع‌بندی دوره