آموزش پایتون پیشرفته برای تحلیل داده‌ها: ساخت و بهینه‌سازی - آخرین آپدیت

ضروریات محیط توسعه پایتون Python Development Environment Essentials

• آشنایی با بسته‌ها و ماژول‌ها Introduction to Packages and Modules

• مفهوم توزیع آناکوندا (Anaconda) Concept of Anaconda Distribution

• نصب PyCharm Installation of PyCharm

• اجرای برنامه‌ها در PyCharm Executing Programs in PyCharm

• متدهای لیست (List Methods) Methods of the List

• آموزش ساختار Bolt Learning the Bolt Structure

پایتون برای شبکه و ارتباطات Python for Networking and Communication

• جنبه‌های شبکه در کلاینت-سرور Networking Aspect of Client Server

• ارتباطات پیام‌رسانی کلاینت و سرور Message Communication of Client and Server

• آدرس IP سرور از کلاینت به سرور Server IP from Client to Server

• جنبه‌های برنامه‌نویسی شبکه Programming Aspect of Networking

• نوشتن کد کلاینت و سرور Writing the Client and Server Code

• برنامه‌نویسی سوکت برای سرور Socket Programming for Server

• بسته پایتون برای چندرشته‌ای (Multithreading) Python Package for Multithreading

ساخت اپلیکیشن‌های چت با پایتون Building Chat Applications with Python

• کار با چت‌بات Working with Chat Bot

• ارسال و دریافت داده‌ها Sending and Receiving Data

• کار بر روی سرور چت‌بات Working on Chat Bot Server

• ایجاد و وارد کردن سوکت کلاینت Creating and Importing Client Socket

• ایجاد پیام برای کلاینت Creating Message for Client

• آموزش ساخت یک اپلیکیشن چت Learning to Create a Chat App

یکپارچه‌سازی دیتابیس با پایتون Database Integration with Python

• دیتابیس‌های PyCharm و SQLite PyCharm Databases and SQLite

• دستورات ایجاد جدول Commands for Creating a Table

• درج مقادیر در جدول Inserting Values in Table

• اتصال بین دیتابیس و کد پایتون Connecting between Database and Python code

• کوئری گرفتن از دیتابیس Query from Database

• اعمال تغییرات در اپلیکیشن چت Making changes in Chat App

• رمزگشایی اطلاعات کلاینت Decoding the Client info

• اندکس‌گذاری المان‌های کلاینت Indexing the Client Element

• اتصال کلاینت از طریق آدرس Connection from Client at Address

• افزودن ایمیل و نام کلاینت Adding Email and Client Name

مدیریت و تحلیل داده‌ها در پایتون Data Handling and Analysis in Python

• تحلیل مجموعه‌داده‌ها Analyzing the Data Sets

• کدنویسی برای تبدیل دما Coding for Converting Temperatures

• تبدیل دما با استفاده از List comprehension Converting Temperature using List comprehension

• آشنایی با NumPy Introduction to NumPy

• اندازه لیست Size of List

• حافظه مصرف شده توسط ND array Memory Consumed By ND array

• لیست پایتون و آرایه‌های NumPy Python List and NumPy Arrays

عملیات پیشرفته NumPy Advanced NumPy Operations

• ایجاد آرایه‌های NumPy Creating NumPy Arrays

• آرایه‌های چندبعدی در NumPy Different Dimensional Array in NumPy

• شکل (Shape) یک آرایه Shape of an Array

• برش زدن (Slicing) Slicing

• ادامه برش زدن (Slicing) Slicing Continue

• آرایه‌های صفر و یک Arrays of Ones and Zeros

• مثال NumPy NumPy Example

• ادامه مثال NumPy NumPy Example Continue

• استفاده از اسکالرهای NumPy در آرایه‌ها Using Scalers with NumPy Arrays

• ضرب ماتریسی Matrix Multiplication

• عملیات مقایسه‌ای Comparison Operations