آموزش پایتون برای مبتدیان با ساخت ۱۰۰ پروژه واقعی.
این دوره جامع و عملی طراحی شده تا شما را گامبهگام از مفاهیم ابتدایی پایتون به مرحله ساخت اپلیکیشنهای واقعی، ابزارهای اتوماسیون و سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی برساند.
چه در برنامهنویسی تازهکار باشید و چه بخواهید مهارتهای خود را تقویت کنید، این دوره به شما کمک میکند پایتون را از طریق ۱۰۰ پروژه یاد بگیرید و هر مفهوم را با تجربه عملی تثبیت کنید.
بخش ۱: مقدمه و راهاندازی محیط توسعه
شما با راهاندازی یک محیط توسعه حرفهای پایتون و درک نحوه اجرای کدها شروع خواهید کرد.
IDEهای پایتون و ابزارهای توسعه
نصب و تنظیم Visual Studio Code برای مک و ویندوز
راهاندازی Jupyter Notebook و Google Colab
مبانی محیطهای پایتون و اجرای کدها
این بخش تضمین میکند که شما از روز اول برای شروع کدنویسی با اعتماد به نفس کامل آماده باشید.
بخش ۲: مبانی پایتون
در این بخش مفاهیم بنیادی پایتون را که زیربنای تمام برنامههاست یاد میگیرید.
سینتکس اصلی: print، کامنتها، متغیرها، عملگرها و تبدیل نوع (Casting)
انواع داده و ساختارها: رشتهها، لیستها، تاپلها، مجموعهها و دیکشنریها
جریان کنترل: دستورات if-else، حلقههای while و for
توابع، کلاسها و توابع Lambda
مدیریت ورودی کاربر و مدیریت خطا با try-except
کار با فایلها و استفاده از ماژولها
این مفاهیم از طریق پروژههای پایتون مناسب مبتدیان از جمله ماشینحساب، سیستمهای ردیابی، بازیها و برنامههای کاربردی تقویت میشوند.
بخش ۳: اپلیکیشنهای دسکتاپ با Tkinter
یاد بگیرید چگونه با استفاده از پایتون و کتابخانه Tkinter، برنامههای دسکتاپ واقعی بسازید.
ویجتها، چیدمانها (Layouts) و مدیریت رویدادها
دیالوگها، منوها، استایلدهی با ttk و میانبرهای کیبورد
برنامههای چندصفحهای، مدیریت دادهها و بستهبندی نرمافزار
پروژهها شامل نوتپد، سیستم ورود کاربر، ردیاب هزینهها و مدیریت موجودی کالا است.
بخش ۴: وباپلیکیشنها با Flask
ساخت وباپلیکیشنهای واقعی با استفاده از پایتون و فریمورک Flask.
نصب Flask، مسیریابی (Routing) و متدهای HTTP
قالببندی با Jinja2 و فایلهای استاتیک
فرمها، پایگاه داده و مدیریت خطاها
ساخت APIها و وباپلیکیشنهای دادهمحور
پروژهها شامل داشبوردها، سیستمهای احراز هویت و REST APIها است.
بخش ۵: تحلیل داده با Pandas
آموزش تحلیل دادههای پایتون با استفاده از کتابخانه قدرتمند Pandas.
بارگذاری، بررسی، پاکسازی و تحلیل دادهها
فیلتر کردن، تغییر شکل و خروجی گرفتن از مجموعهدادهها
بخش ۶: بصریسازی دادهها با Matplotlib
ایجاد بینشهای بصری و نمودارهای تحلیلی با پایتون.
مفاهیم اصلی رسم نمودار و انواع چارتها
سفارشیسازی بصری و کنترل محورها
بخش ۷: محاسبات عددی با NumPy
کار با دادههای عددی به صورت بهینه و سریع در پایتون.
ساخت آرایهها و انجام عملیات روی آرایهها
اندیسگذاری، برش (Slicing)، برادکستینگ و جبر خطی
بخش ۸: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با پایتون
ورود به دنیای یادگیری ماشین با پایتون از طریق پروژههای واقعی.
مبانی یادگیری ماشین و جریانهای کاری (Workflows)
رگرسیون، طبقهبندی، خوشهبندی و یادگیری تقویتشده
بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP) و خط لولههای (Pipelines) یادگیری ماشین
پروژههای واقعی AI و Machine Learning
بخش ۹: اتوماسیون و اسکریپتنویسی
اتوماتیک کردن کارهای واقعی با استفاده از پایتون.
استخراج داده وب (Web Scraping) با BeautifulSoup
اتوماسیون مرورگر با Selenium
تست واحد (Unit Testing)، تست یکپارچهسازی و اتوماسیون فایلها
بخش ۱۰: پروژههای نهایی (Capstone)
ترکیب تمام آموختهها با ساخت اپلیکیشنهای کامل و جامع.
پروژههای جامع پایتون از ابتدا تا انتها
اپلیکیشنهای مبتنی بر ML، ابزارهای اتوماسیون و سیستمهای واقعی
خلاصه نهایی دوره و گامهای بعدی
در پایان این دوره، شما ۱۰۰ پروژه عملی پایتون را ساختهاید، بر مبانی پایتون مسلط شدهاید و اعتماد به نفس لازم برای ساخت، اتوماتیک کردن و استقرار اپلیکیشنهای واقعی را به دست آوردهاید.
Coding Fab
برنامهنویسی
نمایش نظرات