سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب نکات و ترفندهای حرفه‌ای در Jupyter Notebooks

کتاب نکات و ترفندهای حرفه‌ای در Jupyter Notebooks

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره نکات و ترفندهای حرفه‌ای در Jupyter Notebooks

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Jupyter Notebooks

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر محیط Jupyter Notebook
  • 2. نصب و راه‌اندازی Jupyter Notebook
  • 3. آشنایی با رابط کاربری Jupyter Notebook
  • 4. ایجاد و ذخیره نوت‌بوک‌های جدید
  • 5. کار با سلول‌های کد و متن (Markdown)
  • 6. اجرای کد در سلول‌ها
  • 7. مدیریت هسته‌ها (Kernels) در Jupyter
  • 8. تغییر هسته نوت‌بوک
  • 9. استفاده از شورت‌کات‌های کیبورد
  • 10. تنظیمات پیشرفته نوت‌بوک
  • 11. نکات امنیتی در استفاده از Jupyter
  • 12. مدیریت نسخه‌ها و تاریخچه نوت‌بوک
  • 13. استفاده از پلاگین‌ها و افزونه‌ها
  • 14. شخصی‌سازی محیط Jupyter
  • 15. کار با داده‌ها در Jupyter Notebook
  • 16. وارد کردن و خروجی گرفتن داده‌ها
  • 17. مصورسازی داده‌ها با Matplotlib
  • 18. مصورسازی داده‌ها با Seaborn
  • 19. کار با کتابخانه‌های Pandas و NumPy
  • 20. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 21. استفاده از Jupyter Widgets
  • 22. ایجاد فرم‌های تعاملی
  • 23. کار با داده‌های بزرگ
  • 24. بهینه‌سازی عملکرد کد در Jupyter
  • 25. اشکال‌زدایی (Debugging) کد
  • 26. نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests)
  • 27. مستندسازی کد و نوت‌بوک
  • 28. استفاده از Jupyter Lab
  • 29. مقایسه Jupyter Notebook و Jupyter Lab
  • 30. ویژگی‌های پیشرفته Jupyter Lab
  • 31. کار با ترمینال در Jupyter Lab
  • 32. مدیریت فایل‌ها در Jupyter Lab
  • 33. کار با Extensions در Jupyter Lab
  • 34. ایجاد داشبوردهای تعاملی
  • 35. استفاده از nbconvert برای تبدیل نوت‌بوک
  • 36. تبدیل نوت‌بوک به HTML
  • 37. تبدیل نوت‌بوک به PDF
  • 38. تبدیل نوت‌بوک به Python Script
  • 39. استفاده از nbgrader برای ارزیابی
  • 40. ایجاد آزمون‌های خودکار
  • 41. نکات حرفه‌ای در نوشتن Markdown
  • 42. فرمت‌بندی متن در Markdown
  • 43. استفاده از تصاویر و لینک‌ها در Markdown
  • 44. ساخت جداول در Markdown
  • 45. کار با فرمول‌های ریاضی (LaTeX)
  • 46. نکات پیشرفته در استفاده از LaTeX
  • 47. استفاده از Jupyter Widgets پیشرفته
  • 48. ایجاد اسلایدرهای تعاملی
  • 49. ایجاد دکمه‌های تعاملی
  • 50. ایجاد فیلدهای متنی تعاملی
  • 51. ایجاد چک‌باکس و رادیو باتن
  • 52. کار با ابزارهای زمان‌بندی (Timers)
  • 53. پایش منابع سیستم در Jupyter
  • 54. مدیریت حافظه در Jupyter
  • 55. استفاده از GPU در Jupyter
  • 56. نکات برای ارائه نوت‌بوک‌ها
  • 57. اشتراک‌گذاری نوت‌بوک‌ها
  • 58. نکات همکاری در نوت‌بوک‌ها
  • 59. استفاده از Git با Jupyter Notebook
  • 60. نکات امنیتی در اشتراک‌گذاری
  • 61. کار با JupyterHub برای محیط‌های تیمی
  • 62. نصب و پیکربندی JupyterHub
  • 63. مدیریت کاربران در JupyterHub
  • 64. ایجاد نوت‌بوک‌های مشترک
  • 65. امنیت در JupyterHub
  • 66. استفاده از Docker با Jupyter
  • 67. ایجاد ایمیج‌های سفارشی Docker
  • 68. استقرار Jupyter در کلود
  • 69. نکات برای پروژه‌های بزرگ
  • 70. سازماندهی فایل‌ها و پوشه‌ها
  • 71. استفاده از ماژول‌ها و پکیج‌ها
  • 72. مدیریت وابستگی‌ها
  • 73. نکات برای تیم‌های توسعه
  • 74. استفاده از CI/CD با Jupyter
  • 75. تست خودکار در خط لوله CI/CD
  • 76. نکات برای توسعه‌دهندگان داده
  • 77. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 78. پایش مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 79. نکات برای پژوهشگران
  • 80. بازنشرپذیری نتایج پژوهش
  • 81. نکات برای مربیان آموزشی
  • 82. ایجاد محتوای آموزشی تعاملی
  • 83. نکات برای دانشجویان
  • 84. یادگیری مؤثر با Jupyter
  • 85. کار با داده‌های مکانی
  • 86. مصورسازی داده‌های مکانی
  • 87. کار با داده‌های سری زمانی
  • 88. تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 89. استفاده از Jupyter در یادگیری عمیق
  • 90. تنظیمات هسته برای یادگیری عمیق
  • 91. مصورسازی نتایج مدل‌های یادگیری عمیق
  • 92. نکات برای پروژه‌های واقعی
  • 93. برنامه‌ریزی و اجرای پروژه
  • 94. مدیریت ریسک در پروژه‌ها
  • 95. نکات برای آینده Jupyter

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.