دوره آموزش جامع پایتون برای توسعه نرم‌افزار و تحلیل داده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پایتون برای توسعه نرم‌افزار و تحلیل داده

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایتون و کاربردهای آن
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 3. آشنایی با متغیرها و انواع داده در پایتون
• 4. عملگرهای ریاضی و منطقی در پایتون
• 5. ساختارهای کنترلی: دستورات شرطی (if, elif, else)
• 6. ساختارهای کنترلی: حلقه‌ها (for, while)
• 7. کار با رشته‌ها و عملیات متنی
• 8. لیست‌ها و کاربردهای آن‌ها در پایتون
• 9. تاپل‌ها و تفاوت آن‌ها با لیست‌ها
• 10. مجموعه‌ها (Sets) و عملیات روی آن‌ها
• 11. دیکشنری‌ها و ساختارهای کلید-مقدار
• 12. توابع در پایتون: تعریف و فراخوانی
• 13. مدیریت پارامترهای توابع
• 14. دامنه متغیرها (Scope) در پایتون
• 15. ماژول‌ها و پکیج‌ها در پایتون
• 16. مدیریت خطاها با استفاده از try-except
• 17. کار با فایل‌ها: خواندن و نوشتن
• 18. مفاهیم شی‌گرایی در پایتون
• 19. کلاس‌ها و اشیاء در پایتون
• 20. وراثت در برنامه‌نویسی شی‌گرا
• 21. پلی‌مورفیسم و کاربردهای آن
• 22. مقدمه‌ای بر تحلیل داده با پایتون
• 23. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 24. کتابخانه Pandas برای کار با داده‌های جدولی
• 25. ساخت DataFrame و Series با Pandas
• 26. عملیات مقدماتی روی DataFrame
• 27. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
• 28. توابع تجمعی (Aggregation) در Pandas
• 29. گروه‌بندی داده‌ها (GroupBy)
• 30. کار با داده‌های گمشده (Missing Data)
• 31. ادغام و ترکیب DataFrameها
• 32. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها
• 33. کتابخانه Matplotlib برای رسم نمودار
• 34. رسم نمودارهای خطی و میله‌ای
• 35. رسم نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام
• 36. شخصی‌سازی نمودارها در Matplotlib
• 37. کتابخانه Seaborn برای بصری‌سازی پیشرفته
• 38. نمودارهای آماری با Seaborn
• 39. مقدمه‌ای بر توسعه وب با پایتون
• 40. فریم‌ورک Flask برای ساخت وب‌اپلیکیشن
• 41. ساخت مسیرها (Routes) و قالب‌ها (Templates)
• 42. کار با فرم‌ها در Flask
• 43. مقدمه‌ای بر پایگاه داده و SQL
• 44. اتصال پایتون به پایگاه داده SQLite
• 45. عملیات CRUD با SQLite
• 46. مقدمه‌ای بر تست نرم‌افزار
• 47. نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests)
• 48. فریم‌ورک unittest برای تست‌نویسی
• 49. اصول توسعه نرم‌افزار چابک (Agile)
• 50. متدولوژی اسکرام (Scrum)
• 51. مدیریت پروژه با ابزارهای پایتونی
• 52. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 53. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
• 54. کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
• 55. تقسیم داده‌ها برای آموزش و تست
• 56. مدل‌های رگرسیون خطی
• 57. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 58. مدل‌های طبقه‌بندی (Classification)
• 59. الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
• 60. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 61. درخت تصمیم (Decision Tree)
• 62. جنگل تصادفی (Random Forest)
• 63. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 64. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 65. کتابخانه NLTK برای NLP
• 66. پیش‌پردازش متن (Tokenization, Stemming)
• 67. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 68. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 69. کتابخانه TensorFlow برای شبکه‌های عصبی
• 70. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
• 71. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 72. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 73. کاربرد پایتون در اتوماسیون اداری
• 74. نوشتن اسکریپت‌های پایتون برای اتوماسیون
• 75. کار با فایل‌های Excel با openpyxl
• 76. تولید گزارش‌های خودکار
• 77. مقدمه‌ای بر امنیت نرم‌افزار
• 78. اصول کدنویسی امن
• 79. شناسایی آسیب‌پذیری‌های رایج
• 80. روش‌های جلوگیری از حملات سایبری
• 81. مقدمه‌ای بر DevOps
• 82. ابزارهای CI/CD در پایتون
• 83. استقرار برنامه‌ها (Deployment)
• 84. مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
• 85. کاربرد پایتون در هوش مصنوعی
• 86. مقدمه‌ای بر رباتیک با پایتون
• 87. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT) با پایتون
• 88. پروژه‌های کاربردی با پایتون
• 89. توسعه API با پایتون
• 90. کار با داده‌های JSON
• 91. مفاهیم پایگاه داده NoSQL
• 92. اتصال پایتون به MongoDB
• 93. مفاهیم پیشرفته توابع در پایتون
• 94. کدنویسی تابعی (Functional Programming)
• 95. مفاهیم Generator ها و Iterator ها
• 96. مدیریت حافظه و garbage collection
• 97. بهینه‌سازی کد پایتون
• 98. پروفایلینگ کد (Profiling)
• 99. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
• 100. الگوهای طراحی (Design Patterns)