فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت وب‌اپلیکیشن با پایتون و Flask

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت وب‌اپلیکیشن با پایتون و Flask

موضوع کلی: توسعهٔ نرم‌افزار و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: توسعه وب

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه وب با پایتون
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 3. آشنایی با فریم‌ورک Flask
• 4. نصب و پیکربندی Flask
• 5. اولین برنامه Flask: سلام دنیا
• 6. مسیریابی (Routing) در Flask
• 7. قالب‌ها (Templates) و موتور Jinja2
• 8. کار با فرم‌ها در Flask
• 9. مدیریت نشست (Session) و کوکی‌ها
• 10. پایگاه‌های داده و Flask-SQLAlchemy
• 11. مهاجرت پایگاه داده با Flask-Migrate
• 12. احراز هویت کاربران
• 13. مدیریت خطاها و لاگ‌گیری
• 14. تست نویسی در Flask
• 15. استقرار (Deployment) برنامه‌های Flask
• 16. مقدمه‌ای بر RESTful API ها
• 17. طراحی API با Flask
• 18. کار با JSON در Flask
• 19. امنیت در برنامه‌های Flask
• 20. مدیریت کاربران و مجوزها
• 21. کار با فایل‌ها در Flask
• 22. استفاده از Blueprints برای سازماندهی کد
• 23. کار با وب‌سوکت‌ها در Flask
• 24. مقدمه‌ای بر Docker و Flask
• 25. کانتینرسازی برنامه‌های Flask
• 26. استفاده از Git برای مدیریت نسخه
• 27. مقدمه‌ای بر CI/CD
• 28. راه‌اندازی پایپ‌لاین CI/CD برای Flask
• 29. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های Flask
• 30. استفاده از Redis برای کشینگ
• 31. کار با صف‌های پیام (Message Queues)
• 32. آشنایی با GraphQL
• 33. پیاده‌سازی GraphQL با Flask
• 34. مقدمه‌ای بر Microservices
• 35. طراحی Microservices با Flask
• 36. ارتباط بین Microservices
• 37. امنیت در Microservices
• 38. مانیتورینگ Microservices
• 39. مقدمه‌ای بر NoSQL Databases
• 40. کار با MongoDB در Flask
• 41. مقدمه‌ای بر Elasticsearch
• 42. جستجو با Elasticsearch در Flask
• 43. کار با داده‌های بزرگ (Big Data)
• 44. مقدمه‌ای بر تحلیل داده
• 45. مصورسازی داده با Python
• 46. کار با کتابخانه Pandas
• 47. کار با کتابخانه NumPy
• 48. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 49. استفاده از Scikit-learn در Flask
• 50. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 51. استفاده از TensorFlow/Keras در Flask
• 52. کار با پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 53. ساخت چت‌بات با Flask
• 54. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیا (IoT)
• 55. کار با سنسورها و دستگاه‌ها
• 56. ارسال داده‌های IoT به Flask
• 57. امنیت در سیستم‌های IoT
• 58. استفاده از MQTT در Flask
• 59. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین
• 60. کار با قراردادهای هوشمند
• 61. ساخت DApp با Flask
• 62. مقدمه‌ای بر DevOps
• 63. ابزارهای DevOps
• 64. فرهنگ DevOps
• 65. مدیریت پیکربندی با Ansible
• 66. مقدمه‌ای بر Kubernetes
• 67. استقرار برنامه‌های Flask در Kubernetes
• 68. شبکه‌بندی در Kubernetes
• 69. ذخیره‌سازی در Kubernetes
• 70. مانیتورینگ در Kubernetes
• 71. امنیت در Kubernetes
• 72. مقدمه‌ای بر Serverless Computing
• 73. استفاده از AWS Lambda با Flask
• 74. استفاده از Azure Functions با Flask
• 75. استفاده از Google Cloud Functions با Flask
• 76. معماری‌های Serverless
• 77. مزایا و معایب Serverless
• 78. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 79. اخلاق در هوش مصنوعی
• 80. کاربردهای هوش مصنوعی در وب
• 81. مقدمه‌ای بر واقعیت مجازی (VR)
• 82. مقدمه‌ای بر واقعیت افزوده (AR)
• 83. کاربردهای VR/AR در وب
• 84. مقدمه‌ای بر توسعه موبایل
• 85. ساخت API برای اپلیکیشن‌های موبایل
• 86. تست API با ابزارهای موبایل
• 87. مقدمه‌ای بر توسعه بازی
• 88. ساخت بازی‌های ساده با Python
• 89. ادغام بازی با Flask
• 90. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری
• 91. آسیب‌پذیری‌های رایج وب
• 92. روش‌های مقابله با حملات سایبری
• 93. امنیت داده‌ها در برنامه‌های وب
• 94. اصول کدنویسی امن
• 95. مقدمه‌ای بر توسعه پایدار
• 96. اثرات زیست‌محیطی فناوری اطلاعات
• 97. کدنویسی سبز
• 98. استفاده بهینه از منابع سرور
• 99. مفاهیم حقوقی و مالکیت فکری در نرم‌افزار
• 100. قوانین و مقررات فضای مجازی در ایران