کتاب صوتی آموزش جامع برنامه‌نویسی پایتون برای مبتدیان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع برنامه‌نویسی پایتون برای مبتدیان

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دنیای علوم کامپیوتر
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه‌ی برنامه‌نویسی
• 3. چرا پایتون؟ مزایا و کاربردهای آن
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 5. اولین برنامه: چاپ "سلام دنیا"
• 6. متغیرها و انواع داده در پایتون
• 7. عملگرها: ریاضی، منطقی و مقایسه‌ای
• 8. دستورات شرطی: if, elif, else
• 9. حلقه‌ها: for و while برای تکرار
• 10. ساختارهای داده: لیست‌ها و تاپل‌ها
• 11. کار با دیکشنری‌ها در پایتون
• 12. مجموعه‌ها (Sets) و کاربردهای آن‌ها
• 13. توابع: تعریف و فراخوانی
• 14. مدیریت خطاها و استثناها (Exceptions)
• 15. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
• 16. کلاس‌ها و اشیاء در پایتون
• 17. وراثت و چندریختی در OOP
• 18. ماژول‌ها و بسته‌ها (Modules and Packages)
• 19. کار با فایل‌ها: خواندن و نوشتن
• 20. کار با تاریخ و زمان در پایتون
• 21. کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 22. مقدمه‌ای بر NumPy برای محاسبات عددی
• 23. آشنایی با Pandas برای تحلیل داده
• 24. کار با داده‌های جدولی با Pandas
• 25. مقدمه‌ای بر Matplotlib برای بصری‌سازی داده
• 26. رسم نمودارهای ساده با Matplotlib
• 27. ایجاد نمودارهای پیشرفته‌تر
• 28. مقدمه‌ای بر توسعه وب با پایتون
• 29. چارچوب Flask برای توسعه وب
• 30. ساخت اولین وب‌اپلیکیشن با Flask
• 31. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده
• 32. کار با پایگاه داده SQLite
• 33. ارتباط پایتون با پایگاه داده
• 34. امنیت در برنامه‌نویسی پایتون
• 35. اصول برنامه‌نویسی امن
• 36. پیشگیری از حملات رایج
• 37. مباحث پیشرفته در پایتون
• 38. مولدها (Generators)
• 39. دکوراتورها (Decorators)
• 40. برنامه‌نویسی ناهمگام (Asynchronous)
• 41. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 42. یادگیری ماشین با پایتون
• 43. مقدمه‌ای بر کتابخانه Scikit-learn
• 44. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی
• 45. آموزش مدل‌های رگرسیون
• 46. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 47. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 48. استفاده از کتابخانه‌های NLP
• 49. تجزیه و تحلیل متن
• 50. مقدمه‌ای بر علم داده
• 51. ابزارهای تحلیل داده در پایتون
• 52. تجسم داده‌های پیچیده
• 53. کار با داده‌های بزرگ
• 54. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 55. کتابخانه TensorFlow
• 56. کتابخانه Keras
• 57. ساخت اولین شبکه عصبی
• 58. آموزش شبکه‌های عصبی
• 59. کاربرد شبکه‌های عصبی
• 60. مقدمه‌ای بر توسعه اپلیکیشن‌های دسکتاپ
• 61. چارچوب Tkinter برای GUI
• 62. ساخت اپلیکیشن دسکتاپ ساده
• 63. مقدمه‌ای بر تست نرم‌افزار
• 64. نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests)
• 65. استفاده از فریم‌ورک pytest
• 66. مقدمه‌ای بر کنترل نسخه (Version Control)
• 67. کار با Git و GitHub
• 68. مدیریت تغییرات کد
• 69. اصول طراحی نرم‌افزار
• 70. الگوهای طراحی (Design Patterns)
• 71. معماری نرم‌افزار
• 72. مهندسی نرم‌افزار و چرخه عمر توسعه
• 73. مدیریت پروژه نرم‌افزاری
• 74. روش‌های چابک (Agile)
• 75. اصول کدنویسی تمیز (Clean Code)
• 76. بازبینی کد (Code Review)
• 77. مستندسازی کد (Code Documentation)
• 78. کاربردهای پایتون در علوم داده
• 79. کاربردهای پایتون در هوش مصنوعی
• 80. کاربردهای پایتون در وب
• 81. کاربرد پایتون در اتوماسیون
• 82. کاربرد پایتون در محاسبات علمی
• 83. کاربرد پایتون در آموزش
• 84. کاربرد پایتون در مالی
• 85. کاربرد پایتون در پزشکی
• 86. کاربرد پایتون در بازی‌سازی
• 87. کاربرد پایتون در امنیت سایبری
• 88. کاربرد پایتون در اینترنت اشیاء (IoT)
• 89. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایدار در توسعه نرم‌افزار
• 90. توسعه نرم‌افزار سبز
• 91. مدیریت منابع در برنامه‌نویسی
• 92. اصول برنامه‌نویسی مسئولانه
• 93. آینده برنامه‌نویسی با پایتون
• 94. روندها و تحولات جدید
• 95. مسیر شغلی برنامه‌نویس پایتون
• 96. ادامه یادگیری و پیشرفت
• 97. جمع‌بندی و گام‌های بعدی