کتاب صوتی آموزش جامع پایتون برای پروژه‌های عملی (با رویکرد حل مسئله)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پایتون برای پروژه‌های عملی (با رویکرد حل مسئله)

موضوع کلی: برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر برنامه‌نویسی و پایتون
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 3. آشنایی با انواع داده‌ها در پایتون
• 4. متغیرها و انواع آن‌ها
• 5. عملگرها در پایتون
• 6. ساختارهای کنترلی: شرط‌ها (if, elif, else)
• 7. ساختارهای کنترلی: حلقه‌ها (for, while)
• 8. توابع در پایتون: تعریف و فراخوانی
• 9. مفهوم بازگشت (Recursion)
• 10. ماژول‌ها و بسته‌های پایتون
• 11. مدیریت خطا و استثناها (try, except)
• 12. کار با فایل‌ها در پایتون: خواندن و نوشتن
• 13. ساختارهای داده: لیست‌ها (Lists)
• 14. ساختارهای داده: تاپل‌ها (Tuples)
• 15. ساختارهای داده: مجموعه‌ها (Sets)
• 16. ساختارهای داده: دیکشنری‌ها (Dictionaries)
• 17. برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP) در پایتون: کلاس‌ها
• 18. برنامه‌نویسی شیءگرا: اشیاء و نمونه‌سازی
• 19. وراثت در برنامه‌نویسی شیءگرا
• 20. چندریختی (Polymorphism)
• 21. کپسوله‌سازی (Encapsulation)
• 22. مقدمه‌ای بر توسعه وب با پایتون
• 23. چارچوب جنگو (Django): نصب و راه‌اندازی
• 24. ساختار پروژه‌های جنگو
• 25. مدل‌ها در جنگو (Models)
• 26. نماها در جنگو (Views)
• 27. مسیرها در جنگو (URLs)
• 28. قالب‌ها در جنگو (Templates)
• 29. فرم‌ها در جنگو (Forms)
• 30. مدیریت پایگاه داده در جنگو
• 31. مقدمه‌ای بر RESTful API با پایتون
• 32. چارچوب Flask: نصب و راه‌اندازی
• 33. اصول اولیه Flask
• 34. مسیریابی (Routing) در Flask
• 35. قالب‌بندی (Templating) در Flask
• 36. کار با داده‌ها در Flask
• 37. ساخت API با Flask
• 38. کار با پایگاه داده در Flask
• 39. مقدمه‌ای بر تحلیل داده با پایتون
• 40. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 41. کتابخانه Pandas برای کار با داده‌ها
• 42. مقدمه‌ای بر تجسم داده‌ها (Data Visualization)
• 43. کتابخانه Matplotlib برای رسم نمودار
• 44. کتابخانه Seaborn برای تجسم پیشرفته
• 45. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 46. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 47. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
• 48. یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)
• 49. مدل‌های رگرسیون خطی
• 50. مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 51. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
• 52. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
• 53. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 54. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
• 55. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 56. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 57. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 58. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 59. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 60. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 61. مقدمه‌ای بر توسعه بازی با پایتون
• 62. کتابخانه Pygame برای توسعه بازی
• 63. اصول اولیه Pygame
• 64. مدیریت رویدادها در Pygame
• 65. رسم اشکال و تصاویر در Pygame
• 66. انیمیشن در Pygame
• 67. مقدمه‌ای بر اتوماسیون با پایتون
• 68. کار با سیستم فایل و دایرکتوری‌ها
• 69. اتوماسیون وظایف تکراری
• 70. اسکرپینگ وب (Web Scraping) با Beautiful Soup
• 71. کار با APIها در پایتون
• 72. مقدمه‌ای بر توسعه اپلیکیشن‌های دسکتاپ
• 73. کتابخانه Tkinter برای رابط کاربری گرافیکی
• 74. ساخت پنجره‌ها و ویجت‌ها در Tkinter
• 75. مدیریت رویدادها در Tkinter
• 76. اصول اولیه برنامه‌نویسی امن
• 77. ملاحظات امنیتی در توسعه نرم‌افزار
• 78. امنیت در APIها
• 79. رمزنگاری پایه در پایتون
• 80. مقدمه‌ای بر تست نرم‌افزار
• 81. تست واحد (Unit Testing)
• 82. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 83. اصول دیباگینگ (Debugging) مؤثر
• 84. کار با ابزارهای دیباگینگ پایتون
• 85. مدیریت بسته (Package Management) با pip
• 86. محیط‌های مجازی (Virtual Environments)
• 87. اصول کدنویسی تمیز (Clean Code)
• 88. بازسازی کد (Refactoring)
• 89. مستندسازی کد (Code Documentation)
• 90. مقدمه‌ای بر DevOps و CI/CD
• 91. اصول استقرار پیوسته (Continuous Deployment)
• 92. مقدمه‌ای بر کار با داده‌های بزرگ (Big Data)
• 93. مقدمه‌ای بر بلاکچین و پایتون
• 94. کار با پایگاه داده‌های NoSQL
• 95. اصول مدیریت پروژه نرم‌افزار
• 96. تکنیک‌های حل مسئله در برنامه‌نویسی
• 97. تمرین‌های عملی برای تثبیت مفاهیم
• 98. پروژه‌های کوچک کاربردی
• 99. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
• 100. اصول طراحی الگوهای نرم‌افزاری (Design Patterns)