کتاب Clean Code in Data Science and Machine Learning
, ,

کتاب Clean Code in Data Science and Machine Learning

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000057 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب Clean Code in Data Science and Machine Learning

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: کدنویسی تمیز (Clean Code)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی و پیش‌نیازها:
  • 2. مقدمه ای بر برنامه نویسی و اهمیت Clean Code
  • 3. مبانی زبان برنامه نویسی پایتون (Python)
  • 4. تنظیم محیط توسعه برای Data Science و Machine Learning
  • 5. آشنایی با Git و کنترل نسخه
  • 6. مروری بر مفاهیم Data Science و Machine Learning
  • 7. اهمیت Clean Code در پروژه‌های Data Science و Machine Learning
  • 8. مروری بر مفاهیم SOLID (مبانی)
  • 9. اصول DRY (Don't Repeat Yourself) و YAGNI (You Ain't Gonna Need It)
  • 10. آشنایی با PEP 8 و استانداردهای کدنویسی پایتون
  • 11. ابزارهای linting و formatting کد (e.g., Flake8, Black)
  • 12. اصول و قواعد Clean Code:
  • 13. نامگذاری (Naming) در کدنویسی: متغیرها، توابع، کلاس‌ها
  • 14. نوشتن توابع کوتاه و خوانا
  • 15. استفاده از Docstrings برای مستندسازی
  • 16. کامنت‌گذاری مؤثر و اصولی
  • 17. مدیریت پیچیدگی (Complexity) در کد
  • 18. بهبود خوانایی کد با استفاده از ساختارهای شرطی و حلقه‌ها
  • 19. اصول refactoring (بازسازی کد)
  • 20. شناسایی و حذف کدهای تکراری
  • 21. استفاده از Design Patterns (مبانی)
  • 22. ایجاد ماژول‌های قابل استفاده مجدد
  • 23. جلوگیری از کد Zombie
  • 24. بهبود کد با استفاده از refactoring techniques
  • 25. مدیریت استثناها (Exceptions) و خطاها
  • 26. اصول SOLID (بخش‌های پیشرفته)
  • 27. معرفی اصل Single Responsibility
  • 28. معرفی اصل Open/Closed
  • 29. معرفه‌ اصل Liskov Substitution
  • 30. معرفی اصل Interface Segregation
  • 31. معرفه‌ اصل Dependency Inversion
  • 32. کدنویسی تمیز در Data Science:
  • 33. تمیز کردن داده‌ها (Data Cleaning) و پیش‌پردازش (Preprocessing)
  • 34. تبدیل داده‌ها (Data Transformation)
  • 35. کدنویسی تمیز برای Data Visualization
  • 36. مدیریت داده‌های گم‌شده (Missing Data)
  • 37. بهینه‌سازی کدهای Pandas و NumPy
  • 38. کدنویسی تمیز برای Feature Engineering
  • 39. بهبود خوانایی کدهای Data Science با استفاده از کتابخانه‌های کمکی
  • 40. مقدمه‌ای بر آزمایش واحد (Unit Testing) در Data Science
  • 41. استفاده از تست‌های واحد برای اعتبارسنجی کد
  • 42. استفاده از آزمایش‌های یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
  • 43. کار با APIها و مدیریت داده‌ها از منابع مختلف
  • 44. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌ها
  • 45. ثبت (Logging) و مانیتورینگ در پروژه‌های Data Science
  • 46. استفاده از کتابخانه‌های مدرن برای کدنویسی تمیز (e.g., Pandas, Scikit-learn)
  • 47. ایجاد pipelineهای داده (Data Pipelines)
  • 48. مدیریت وابستگی‌ها (Dependencies) در پروژه‌های Data Science
  • 49. به کارگیری Clean Code در Jupyter Notebooks و محیط‌های تعاملی
  • 50. کدنویسی تمیز در Machine Learning:
  • 51. انتخاب مدل مناسب
  • 52. پیاده‌سازی Clean Code برای آموزش مدل (Model Training)
  • 53. ارزیابی مدل (Model Evaluation) و معیارها
  • 54. انتخاب و بهینه‌سازی هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 55. مدیریت داده‌های آموزشی (Training Data)
  • 56. کدنویسی تمیز برای Feature Selection
  • 57. کدنویسی تمیز برای Model Deployment
  • 58. بهبود خوانایی کدهای Machine Learning با استفاده از کتابخانه‌های مرتبط
  • 59. ایجاد pipelines برای Machine Learning
  • 60. استفاده از تست‌های A/B
  • 61. کنترل انحراف داده (Data Drift)
  • 62. مدیریت Bias و Variance در مدل‌ها
  • 63. مقدمه‌ای بر fairness و ethical AI
  • 64. نوشتن کدهای modular و قابل توسعه برای Machine Learning
  • 65. استفاده از آزمایش‌های A/B برای ارزیابی مدل‌ها در محیط‌های واقعی
  • 66. استفاده از تست‌های unit برای بررسی صحت کد Machine Learning
  • 67. استفاده از تست‌های integration برای بررسی صحت pipelineها
  • 68. مدیریت داده‌های بزرگ در Machine Learning
  • 69. ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته:
  • 70. استفاده از ابزارهای static analysis
  • 71. استفاده از ابزارهای code review
  • 72. بهبود عملکرد کد
  • 73. مدیریت حافظه در Python
  • 74. آشنایی با profiling
  • 75. بهینه سازی کد برای GPU
  • 76. استفاده از parallel processing
  • 77. استفاده از distributed computing
  • 78. استفاده از Docker و Containerization برای توسعه
  • 79. استفاده از CI/CD در پروژه‌های Data Science و Machine Learning
  • 80. پوشش کد (Code Coverage)
  • 81. شناخت و رفع مشکلات performance
  • 82. آشنایی با طراحی معماری (Architectural Design)
  • 83. تکنیک‌های نوشتن کدهای تست پذیر
  • 84. استفاده از mock و stub برای تست
  • 85. ایجاد گزارش‌های خودکار از تست‌ها
  • 86. چالش‌های Clean Code در پروژه‌های تیمی
  • 87. بهترین روش‌های همکاری در تیم
  • 88. مدیریت کد منبع با Git در یک محیط تیمی
  • 89. مستندسازی پروژه‌های بزرگ
  • 90. آشنایی با طراحی سیستم‌های Machine Learning
  • 91. Clean Code در پروژه‌های Real-time Machine Learning
  • 92. آشنایی با Microservices و معماری مبتنی بر سرویس‌ها
  • 93. انتخاب مناسب تکنولوژی برای هر بخش از پروژه
  • 94. Clean Code در DevOps برای Data Science و Machine Learning
  • 95. آینده Clean Code در Data Science و Machine Learning
  • 96. نکات پایانی و جمع‌بندی دوره
  • 97. استراتژی‌های تست و Refactoring کد در Data Science و Machine Learning
  • 98. معماری ماژولار و Abstraction برای Pipelineهای یادگیری ماشین
  • 99. مستندسازی موثر در پروژه‌های Data Science (Docstrings, Type Hinting, Model Cards)
  • 100. تضمین تکرارپذیری، Experiment Tracking و Versioning مدل‌ها و داده‌ها

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب Clean Code in Data Science and Machine Learning”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا