فلش‌کارت‌های آموزشی اتوماسیون جمع‌آوری داده‌های رسانه‌ای در مقیاس بزرگ با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اتوماسیون جمع‌آوری داده‌های رسانه‌ای در مقیاس بزرگ با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه تحلیل رسانه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: انقلاب داده‌های رسانه‌ای
• 2. فصل ۱: درک جمع‌آوری داده‌های رسانه‌ای
• 3. فصل ۲: معماری سیستم‌های جمع‌آوری داده
• 4. فصل ۳: اصول پایتون برای توسعه‌دهندگان
• 5. فصل ۴: نصب و پیکربندی محیط پایتون
• 6. فصل ۵: ساختارهای داده اساسی در پایتون
• 7. فصل ۶: کار با رشته‌ها و کاراکترها
• 8. فصل ۷: عملیات بر روی لیست‌ها و تاپل‌ها
• 9. فصل ۸: دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها برای داده‌های ساختاریافته
• 10. فصل ۹: منطق شرطی و حلقه‌ها
• 11. فصل ۱۰: توابع و ماژول‌ها برای سازماندهی کد
• 12. فصل ۱۱: مدیریت خطا و استثناها
• 13. فصل ۱۲: برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
• 14. فصل ۱۳: آشنایی با کتابخانه‌های پردازش داده
• 15. فصل ۱۴: NumPy برای محاسبات عددی
• 16. فصل ۱۵: Pandas برای تحلیل داده‌های جدولی
• 17. فصل ۱۶: شروع با کتابخانه‌های وب اسکرپینگ
• 18. فصل ۱۷: Beautiful Soup برای تجزیه HTML/XML
• 19. فصل ۱۸: انتخابگرهای CSS و XPath
• 20. فصل ۱۹: استخراج متن از صفحات وب
• 21. فصل ۲۰: استخراج لینک‌ها و تصاویر
• 22. فصل ۲۱: کار با فرم‌ها و ارسال داده
• 23. فصل ۲۲: مدیریت کوکی‌ها و جلسات
• 24. فصل ۲۳: اسکرپینگ پویا با Selenium
• 25. فصل ۲۴: راه‌اندازی مرورگرهای وب اتوماتیک
• 26. فصل ۲۵: اجرای جاوا اسکریپت در مرورگر
• 27. فصل ۲۶: تعامل با عناصر صفحه وب
• 28. فصل ۲۷: شبیه‌سازی تعاملات کاربر
• 29. فصل ۲۸: حل چالش‌های CAPTCHA (مقدماتی)
• 30. فصل ۲۹: مدیریت محدودیت‌های نرخ و IP Ban
• 31. فصل ۳۰: استفاده از پراکسی برای گمنامی
• 32. فصل ۳۱: تنظیم هدرهای HTTP سفارشی
• 33. فصل ۳۲: ابزارهای مدیریت پراکسی
• 34. فصل ۳۳: شناسایی و جلوگیری از مسدود شدن
• 35. فصل ۳۴: جمع‌آوری داده از APIها
• 36. فصل ۳۵: درخواست‌های HTTP با Requests
• 37. فصل ۳۶: پردازش پاسخ‌های JSON
• 38. فصل ۳۷: کار با APIهای احراز هویت شده
• 39. فصل ۳۸: جمع‌آوری داده از شبکه‌های اجتماعی (مقدماتی)
• 40. فصل ۳۹: قوانین و شرایط خدمات پلتفرم‌ها
• 41. فصل ۴۰: ابزارهای مخصوص شبکه‌های اجتماعی
• 42. فصل ۴۱: جمع‌آوری داده از توییتر (X)
• 43. فصل ۴۲: کار با Twitter API v2
• 44. فصل ۴۳: جمع‌آوری داده از فیسبوک (محدودیت‌ها)
• 45. فصل ۴۴: جمع‌آوری داده از اینستاگرام (محدودیت‌ها)
• 46. فصل ۴۵: جمع‌آوری داده از یوتیوب
• 47. فصل ۴۶: استفاده از YouTube Data API
• 48. فصل ۴۷: جمع‌آوری داده از وبلاگ‌ها و فروم‌ها
• 49. فصل ۴۸: ذخیره‌سازی داده‌های جمع‌آوری شده
• 50. فصل ۴۹: ذخیره‌سازی در فایل‌های CSV
• 51. فصل ۵۰: ذخیره‌سازی در فایل‌های JSON
• 52. فصل ۵۱: مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده
• 53. فصل ۵۲: کار با SQLite در پایتون
• 54. فصل ۵۳: طراحی شمای پایگاه داده
• 55. فصل ۵۴: درج، به‌روزرسانی و حذف داده‌ها
• 56. فصل ۵۵: کوئری زدن داده‌ها
• 57. فصل ۵۶: ذخیره‌سازی در پایگاه‌های داده NoSQL
• 58. فصل ۵۷: آشنایی با MongoDB
• 59. فصل ۵۸: اتصال به MongoDB با PyMongo
• 60. فصل ۵۹: ذخیره‌سازی اسناد JSON در MongoDB
• 61. فصل ۶۰: بازیابی داده‌ها از MongoDB
• 62. فصل ۶۱: سازماندهی کد جمع‌آوری داده
• 63. فصل ۶۲: طراحی کلاس‌ها و اشیاء
• 64. فصل ۶۳: ماژولار کردن کد
• 65. فصل ۶۴: ساخت فریم‌ورک جمع‌آوری داده
• 66. فصل ۶۵: مدیریت پیکربندی‌ها
• 67. فصل ۶۶: زمان‌بندی اجرای اسکرپرها
• 68. فصل ۶۷: استفاده از Cron Jobs
• 69. فصل ۶۸: استفاده از کتابخانه APScheduler
• 70. فصل ۶۹: مانیتورینگ و لاگ‌گیری
• 71. فصل ۷۰: ثبت رویدادها با ماژول logging
• 72. فصل ۷۱: نظارت بر عملکرد اسکرپرها
• 73. فصل ۷۲: تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده
• 74. فصل ۷۳: تمیز کردن و پیش‌پردازش داده‌ها
• 75. فصل ۷۴: شناسایی و حذف داده‌های تکراری
• 76. فصل ۷۵: مدیریت مقادیر گمشده
• 77. فصل ۷۶: تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
• 78. فصل ۷۷: تجسم داده‌ها با Matplotlib
• 79. فصل ۷۸: نمودارهای میله‌ای و خطی
• 80. فصل ۷۹: نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام
• 81. فصل ۸۰: تجسم داده‌ها با Seaborn
• 82. فصل ۸۱: نقشه‌های حرارتی و نمودارهای جعبه‌ای
• 83. فصل ۸۲: مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 84. فصل ۸۳: کتابخانه NLTK برای NLP
• 85. فصل ۸۴: توکنیزاسیون و حذف کلمات توقف
• 86. فصل ۸۵: ریشه‌یابی کلمات و لمیتیزاسیون
• 87. فصل ۸۶: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 88. فصل ۸۷: کار با کتابخانه TextBlob
• 89. فصل ۸۸: دسته‌بندی متون
• 90. فصل ۸۹: مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling) - مقدماتی
• 91. فصل ۹۰: خوشه‌بندی داده‌های رسانه‌ای
• 92. فصل ۹۱: معرفی شبکه‌های عصبی برای تحلیل داده
• 93. فصل ۹۲: یادگیری عمیق (Deep Learning) - مقدماتی
• 94. فصل ۹۳: کاربردهای مقیاس بزرگ در جمع‌آوری داده
• 95. فصل ۹۴: طراحی معماری‌های توزیع شده
• 96. فصل ۹۵: ابزارهای پردازش داده توزیع شده (مانند Spark)
• 97. فصل ۹۶: امنیت در جمع‌آوری داده
• 98. فصل ۹۷: ملاحظات اخلاقی و حقوقی
• 99. فصل ۹۸: مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی عملکرد
• 100. فصل ۹۹: آینده جمع‌آوری داده‌های رسانه‌ای