کتاب صوتی پایتون به عنوان دستیار هوشمند برای تکنسین‌های پشتیبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایتون به عنوان دستیار هوشمند برای تکنسین‌های پشتیبانی

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه مدیریت پشتیبانی فنی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایتون برای پشتیبانی فنی
• 2. نصب و پیکربندی پایتون
• 3. انواع داده‌های پایه در پایتون
• 4. متغیرها و عملیات حسابی
• 5. عبارات منطقی و مقایسه‌ای
• 6. ساختارهای شرطی (if, elif, else)
• 7. حلقه‌های تکرار (for, while)
• 8. لیست‌ها و کار با آن‌ها
• 9. تاپل‌ها و کاربردشان
• 10. دیکشنری‌ها و مدیریت داده‌ها
• 11. رشته‌ها و عملیات متنی
• 12. توابع و تعریف آن‌ها
• 13. مدیریت خطاها با try-except
• 14. ماژول‌ها و وارد کردن آن‌ها
• 15. کار با فایل‌ها (خواندن و نوشتن)
• 16. مقدمه‌ای بر اتوماسیون وظایف
• 17. اسکریپت‌نویسی برای کارهای تکراری
• 18. پردازش خط فرمان با پایتون
• 19. ارتباط با سیستم عامل (os module)
• 20. مدیریت مسیرها و فایل‌ها (pathlib)
• 21. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 22. یادگیری ماشین برای پشتیبانی
• 23. مفاهیم اولیه الگوریتم‌های یادگیری
• 24. آموزش مدل‌های ساده
• 25. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 26. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 27. تحلیل متن با پایتون
• 28. استخراج اطلاعات از متن
• 29. کار با کتابخانه‌های NLP (NLTK, spaCy)
• 30. ساخت بات‌های پشتیبانی ساده
• 31. اتصال به پایگاه‌های داده
• 32. کار با پایگاه داده‌های SQLite
• 33. عملیات CRUD در پایگاه داده
• 34. مقدمه‌ای بر APIها
• 35. درخواست‌های HTTP با Requests
• 36. کار با داده‌های JSON
• 37. ساخت API ساده با Flask
• 38. اتوماسیون تست‌های نرم‌افزاری
• 39. نوشتن تست‌های واحد
• 40. استفاده از pytest
• 41. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری
• 42. شناسایی تهدیدات رایج
• 43. اصول امن‌نویسی در پایتون
• 44. رمزنگاری پایه
• 45. کار با لاگ‌ها و تحلیل آن‌ها
• 46. مدیریت پیکربندی سیستم
• 47. اسکریپت‌نویسی برای عیب‌یابی شبکه
• 48. ابزارهای پینگ و traceroute با پایتون
• 49. تحلیل ترافیک شبکه (مقدماتی)
• 50. کار با پروتکل‌های شبکه
• 51. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها
• 52. اتوماسیون وظایف سیستمی
• 53. مقدمه‌ای بر مجازی‌سازی
• 54. استفاده از Docker برای بسته‌بندی
• 55. اجرای کانتینرها
• 56. مدیریت دانش فنی با پایتون
• 57. ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ ساده
• 58. طبقه‌بندی درخواست‌های پشتیبانی
• 59. تولید گزارش‌های خودکار
• 60. مقدمه‌ای بر تحلیل داده
• 61. بصری‌سازی داده‌ها با Matplotlib
• 62. بصری‌سازی داده‌ها با Seaborn
• 63. کار با کتابخانه Pandas
• 64. دستکاری و پاکسازی داده‌ها
• 65. تحلیل آماری پایه
• 66. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 67. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 68. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 69. کار با TensorFlow و Keras
• 70. ساخت مدل‌های پیش‌بینی ساده
• 71. بهینه‌سازی مدل‌ها
• 72. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
• 73. فیلتر کردن تصاویر
• 74. تشخیص اشیاء ساده
• 75. کار با کتابخانه OpenCV
• 76. اتوماسیون وظایف مربوط به تصاویر
• 77. مقدمه‌ای بر پردازش صدا
• 78. تشخیص گفتار (مقدماتی)
• 79. تولید گفتار (مقدماتی)
• 80. کار با کتابخانه‌های صوتی
• 81. مدیریت پایگاه داده‌های NoSQL
• 82. کار با MongoDB
• 83. عملیات اساسی در MongoDB
• 84. مقدمه‌ای بر ابزارهای DevOps
• 85. استفاده از Git برای کنترل نسخه
• 86. اصول CI/CD (مقدماتی)
• 87. اسکریپت‌نویسی برای استقرار
• 88. مدیریت دارایی‌های IT
• 89. ردیابی مشکلات سخت‌افزاری
• 90. اتوماسیون پاسخ به هشدارهای سیستمی
• 91. مدیریت گواهینامه‌های SSL
• 92. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
• 93. ارتباط با دستگاه‌های IoT
• 94. جمع‌آوری داده از سنسورها
• 95. تحلیل داده‌های IoT
• 96. مقدمه‌ای بر بلاکچین
• 97. کاربردهای بلاکچین در پشتیبانی
• 98. امنیت و شفافیت در بلاکچین
• 99. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری
• 100. استفاده از سرویس‌های ابری (AWS, Azure)