کتاب Building an API for Sentiment Analysis با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب Building an API for Sentiment Analysis

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ای‌پی‌آی (API) و وب‌سرویس‌ها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مبانی برنامه‌نویسی و مروری بر زبان‌های برنامه‌نویسی
• 2. مقدمه‌ای بر وب و اینترنت
• 3. مروری بر مفاهیم Client-Server
• 4. آشنایی با HTTP و پروتکل‌های وب
• 5. درک URL و ساختار آن
• 6. مقدمه‌ای بر RESTful API
• 7. تاریخچه و تکامل APIها
• 8. مزایا و معایب استفاده از APIها
• 9. مفاهیم اساسی Sentiment Analysis
• 10. معرفی کتابخانه‌ها و ابزارهای Sentiment Analysis
• 11. انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب (مثلاً Python)
• 12. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 13. مقدمه‌ای بر virtual environments
• 14. آشنایی با کتابخانه‌های ضروری Python (requests, json)
• 15. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های Python
• 16. ساخت اولین درخواست HTTP با Python
• 17. دریافت پاسخ HTTP و بررسی کد وضعیت
• 18. درک ساختار JSON
• 19. خواندن و پردازش داده‌های JSON
• 20. کار با ابزارهای Postman و Insomnia برای تست API
• 21. بررسی متدهای HTTP (GET, POST, PUT, DELETE)
• 22. آشنایی با Authentication و Authorization
• 23. انواع Authentication (API Keys, OAuth)
• 24. پیاده‌سازی API Key Authentication
• 25. پیاده‌سازی OAuth Authentication (مقدماتی)
• 26. آشنایی با پایگاه داده‌های رابطه‌ای (SQL)
• 27. آشنایی با پایگاه داده‌های NoSQL
• 28. انتخاب پایگاه داده مناسب برای پروژه
• 29. طراحی مدل داده برای Sentiment Analysis
• 30. نصب و راه‌اندازی پایگاه داده (مثلاً PostgreSQL)
• 31. اتصال به پایگاه داده با Python
• 32. خواندن و نوشتن داده‌ها در پایگاه داده
• 33. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های وب (Flask, Django)
• 34. انتخاب فریم‌ورک وب مناسب
• 35. نصب و راه‌اندازی Flask
• 36. ساخت اولین API با Flask
• 37. تعریف Routeها و Endpointها در Flask
• 38. ارسال و دریافت پارامترها در Flask
• 39. اعمال اعتبار سنجی به داده‌های ورودی
• 40. مدیریت درخواست‌های POST و ارسال داده‌ها
• 41. بررسی داده‌ها و اعتبارسنجی ورودی‌ها
• 42. ایجاد پاسخ‌های JSON
• 43. ارسال کدهای وضعیت HTTP مناسب
• 44. پیاده‌سازی API برای Sentiment Analysis (مقدماتی)
• 45. ادغام مدل‌های Sentiment Analysis
• 46. استفاده از کتابخانه‌های NLTK و SpaCy
• 47. پاکسازی و پیش‌پردازش متن
• 48. تبدیل متن به بردار (Vectorization)
• 49. آموزش مدل‌های Sentiment Analysis (مقدماتی)
• 50. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 51. بهبود عملکرد مدل‌ها
• 52. پیاده‌سازی رابط کاربری (Frontend) ساده
• 53. استفاده از JavaScript و Fetch API
• 54. ارتباط Frontend با Backend (API)
• 55. استقرار (Deployment) برنامه
• 56. انتخاب پلتفرم استقرار (Heroku, AWS, Google Cloud)
• 57. پیکربندی تنظیمات محیط
• 58. آشنایی با Docker
• 59. Dockerize کردن برنامه Flask
• 60. استفاده از Docker Compose
• 61. پیکربندی محیط تولید
• 62. مانیتورینگ و لاگ‌گیری
• 63. بهینه‌سازی عملکرد API
• 64. مدیریت خطاها و استثناها
• 65. مستندسازی API با Swagger/OpenAPI
• 66. تست واحد (Unit Testing)
• 67. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 68. امنیت API: جلوگیری از حملات (CSRF, XSS, SQL Injection)
• 69. بررسی و محدود کردن نرخ درخواست (Rate Limiting)
• 70. ایجاد اسناد و آموزش‌های API
• 71. مدیریت نسخه‌بندی API
• 72. استفاده از caching برای بهبود عملکرد
• 73. بهبود مقیاس‌پذیری API
• 74. پیاده‌سازی Background Tasks (Celery)
• 75. پردازش داده‌های بزرگ (Big Data)
• 76. آشنایی با WebSockets
• 77. ایجاد API Real-time (مقدماتی)
• 78. امنیت API (رمزنگاری داده‌ها)
• 79. مدیریت Session و Cookieها
• 80. استفاده از Message Queues (RabbitMQ, Kafka)
• 81. اتصال API به سرویس‌های Third-party
• 82. پیاده‌سازی Webhooks
• 83. آشنایی با GraphQL
• 84. مقایسه REST و GraphQL
• 85. آشنایی با Serverless Architecture
• 86. استفاده از Serverless Functions
• 87. بهینه‌سازی API برای موبایل
• 88. ساخت SDK برای API
• 89. توسعه API برای زبان‌های مختلف (i18n, l10n)
• 90. پیاده‌سازی Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)
• 91. آشنایی با DevOps
• 92. ابزارهای اتوماسیون (Ansible, Terraform)
• 93. آشنایی با API Gateways
• 94. بررسی معماری Microservices
• 95. طراحی Microservices برای Sentiment Analysis
• 96. استفاده از API Management Platforms
• 97. مفاهیم advanced در Sentiment Analysis (Deep Learning)
• 98. معرفی شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
• 99. استفاده از Transformer Models
• 100. آینده‌ی APIها و Sentiment Analysis

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
• برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
• اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs