درباره دوره: در این درس از مجموعه دوره‌های آموزش برنامه نویسی مکتب خونه فنونی مورد بررسی قرار می‌گیرند که در نوشتن برنامه‌های با کیفیت مؤثرند. محور اصلی این فنون برنامه‌نویسی شیءگرا خواهد بود که در قابلیت نگهداری برنامه‌ها و استفاده مجدد از اجزای آن‌ها نقش کلیدی دارد. علاوه بر این، درستی کارکرد، سرعت اجرا و استفاده بهینه از حافظه عوامل کیفی دیگری هستند که مورد توجه این درس هستند. زبان برنامه‌نویسی مورد استفاده سی‌پلاس‌پلاس است اما سعی می‌شود تا حد امکان مفاهیم مطرح شده مستقل از زبان و در سطحی بالاتر مورد بحث قرار بگیرند. پیش‌نیاز این درس دانستن مبانی کامپیوتر و برنامه‌نویسی به زبان سی (شامل مفاهیم پایه، توابع، ساختارها و اشاره‌گرها) می‌باشد. برنامه‌های مطرح‌شده در کلاس از طریق سایت یادداشت‌های درس به نشانی ramtung.ir/apnotes/html قابل دسترسی هستند. فیلم های آموزشی: 1 - جلسه اول - مقدمه درس 2 - جلسه دوم - مفاهیم مقدماتی زبان ++C 3 - جلسه سوم - طراحی بالا به پایین 4 - جلسه چهارم - مبانی توابع بازگشتی 5 - جلسه پنجم - پردازش بازگشتی لیست ها 6 - جلسه ششم - عقب گرد (backtracking) 7 - جلسه هفتم - مقدمه ای بر شی گرایی 8 - جلسه هشتم - پیاده سازی کلاس ها 9 - جلسه نهم - شبیه سازی حرکت توپ در میز-بخش اول 10 - جلسه دهم - شبیه سازی حرکت توپ در میز-بخش دوم 11 - جلسه یازدهم - اعضای ایستای کلاس 12 - جلسه دوازدهم - سربارگذاری عملگرها 13 - جلسه سیزدهم - رسیدگی به خطاها (بخش اول) 14 - جلسه چهاردهم - رسیدگی به خطاها (بخش دوم) 15 - جلسه پانزدهم - وراثت-1 16 - جلسه شانزدهم - وراثت-2 17 - جلسه هفدهم - چندریختی 18 - جلسه هجدهم - مطالعه موردی وراثت 19 - جلسه نوزدهم - مقدمه ای بر تحلیل و طراحی شیء گرا - 1 20 - جلسه بیستم - مقدمه ای بر تحلیل و طراحی شیء گرا - 2 21 - جلسه بیست و یکم - مدیریت حافظه در کلاس ها 22 - جلسه بیست و دوم - لیست های پیوندی-1 23 - جلسه بیست و سوم - لیست های پیوندی-2 24 - جلسه بیست و چهارم - iterator ها-مقدمه ای بر الگوها templates 25 - جلسه بیست و پنجم - ادامه مبحث الگوها-اشاره گر به توابع 26 - جلسه بیست و ششم - کتابخانه STL - بخش اول 27 - جلسه بیست و هفتم - الگوریتم ها در STL 28 - جلسه بیست و هشتم - عبارت های لاندا 29 - جلسه بیست و نهم - ادامه عبارت های لاندا- تبدیل تایپ ها 30 - جلسه سی ام - مقدمه ای بر مفاهیم پایه جاوا

درباره دوره: دوره "Using Databases with Python" به بررسی اصول اولیه زبان پرس‌وجوی ساختاریافته (SQL) و طراحی پایگاه‌های داده می‌پردازد و به شما کمک می‌کند تا داده‌ها را به طور مؤثر در یک فرایند چندمرحله‌ای جمع‌آوری، تحلیل و پردازش کنید. با استفاده از پایگاه داده SQLite3، یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌ها را در پایگاه‌های داده سازماندهی و مدیریت کنید. همچنین، دوره شامل ساخت خزنده‌های وب و فرایندهای پیچیده جمع‌آوری و مصورسازی داده‌ها است. برای مصورسازی داده‌ها، از کتابخانه D3.js استفاده خواهیم کرد که ابزار قدرتمندی برای نمایش بصری داده‌ها به شمار می‌رود. این دوره به بررسی فصل‌های 14 و 15 کتاب «پایتون برای همه» می‌پردازد و برای موفقیت در آن، آشنایی با مطالب فصل‌های 1 تا 13 کتاب. دوره بر روی نسخه 3 پایتون متمرکز است و به شما امکان می‌دهد تا مهارت‌های لازم برای کار با پایگاه‌های داده و تحلیل داده‌ها را به دست آورید. با پایان دوره، قادر خواهید بود تا داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده، آن‌ها را تحلیل کرده و به‌صورت بصری نمایش دهید. پایتون شی‌ءگرا: 1 - خوش‌آمدید به استفاده از پایگاه‌های داده با پایتون 2 - کاراکترها و رشته‌های یونیکد 3 - ویندوز 10: نصب پایتون و نوشتن یک برنامه 4 - ویندوز: گرفتن عکس از صفحه 5 - مکینتاش: استفاده از پایتون و نوشتن یک برنامه 6 - مکینتاش: گرفتن عکس از صفحه 7 - 14.1 - تعاریف و اصطلاحات شی‌ءگرا 8 - 14.2 - کلاس و شیء اول ما 9 - 14.3 - چرخه حیات شیء 10 - 14.4 - وراثت شیء 11 - پاداش: مصاحبه - مهندسی نرم‌افزار - برتران مایر 12 - پاداش: ساعات اداری - لندن زبان پرس‌وجوی ساختاریافته (SQL) پایه: 1 - 15.1 - پایگاه‌های داده رابطه‌ای 2 - 15.2 - استفاده از پایگاه‌های داده 3 - 15.3 - CRUD تک‌جدولی 4 - مثال عملی: شمارش ایمیل‌ها در یک پایگاه داده 5 - پاداش: ساعات اداری - زاگرب، کرواسی 6 - مصاحبه: الیزابت فنگ - سال‌های اولیه SQL مدل‌های داده و SQL رابطه‌ای: 1 - 15.4 - طراحی مدل داده 2 - 15.5 - نمایش مدل داده در جداول 3 - 15.6 - درج داده‌های رابطه‌ای 4 - 15.7 - بازسازی داده با JOIN 5 - مثال عملی: Tracks.py 6 - پاداش: ساعات اداری - پرت، استرالیا 7 - مصاحبه پاداش: نیکلاوس ویرث 8 - پاداش: ساعات اداری - بارسلونا روابط چند به چند در SQL: 1 - 15.8 - روابط چند به چند 2 - مثال عملی: roster.py 3 - پاداش: ساعات اداری - مکزیکو سیتی 4 - مصاحبه پاداش: اندرو تاننباوم - Minix پایگاه‌های داده و مصورسازی: 1 - 16.1 - جغرافی‌کدینگ 2 - مثال عملی: Geodata 3 - پاداش: ساعات اداری - آمستردام 4 - مصاحبه پاداش: ریچارد استالمن - بنیاد نرم‌افزار آزاد 5 - مصاحبه پاداش: برایان بلهندورف - بنیاد آپاچی

درباره دوره: پایتون یک زبان عمومی و همه‌منظوره است که از آن می‌توانید در زمینه‌های مختلفی استفاده کنید. با آموزش پایتون می‌توانید به بسیاری از حوزه‌های تخصصی وارد شوید و در آن به فعالیت بپردازید. از جمله کاربردهای پایتون می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: باتوجه‌به کاربرد گسترده پایتون در برنامه‌نویسی، شما می‌توانید پروژه‌های متنوع خود را با کمک این زبان انجام دهید. در این دوره به آموزش دو پروژه کاربردی از پایتون می‌پردازیم. با گذراندن این دوره شما می‌توانید رباتی بسازید که قیمت لحظه‌ای بیت‌کوین را بگیرد و برایتان بخواند. همچنین می‌توانید داده‌های آب‌وهوا را از اینترنت بگیرید، آن‌ها را پردازش کرده و سپس برای موارد استفاده بیشتر در پایگاه‌داده SQLite ذخیره کنید. هدف از دوره آموزش پروژه‌های کاربردی پایتون این است که شما با چگونگی انجام صحیح یک پروژه در پایتون آشنا شوید. این آموزش به شما یاد می‌دهد که چگونه می‌توانید با کوچک کردن مسئله اصلی به زیر قسمت‌های متعدد، انجام یک پروژه را برای خودتان تا حدودی راحت‌تر کنید. تقسیم یک مسئله به زیر مسئله همیشه یک راه‌حل خوب برای ساده‌تر کردن کارها بوده است. این روش نه‌تنها انجام پروژه را راحت‌تر می‌کند، بلکه دسترسی و ویرایش سریع‌تر به هر بخش را برایتان فراهم می‌آورد. در نهایت می‌توانید قطعه کدهای نوشته‌شده را کنار هم قرار داده تا بدین ترتیب یک پروژه کامل به دست آورید. دوره آموزش پروژه‌های کاربردی پایتون در دو جلسه مجزا به بررسی و انجام دو پروژه می‌پردازد. در پروژه اول یک ربات طراحی می‌کنید که بتواند قیمت بیت‌کوین را در لحظه تغییر از اینترنت بخواند و آن را به شما یادآوری کند. این پروژه طی پنج مرحله انجام می‌شود. در مرحله اول قیمت بیت‌کوین را گرفته و آن را مقایسه می‌کند. در مرحله دوم با کمک یک حلقه تکرار، قیمت‌های جدید را بررسی می‌کند. در مرحله سوم قیمت لحظه‌ای بیت‌کوین را گرفته و آن را به دلار تبدیل می‌کند. در بخش‌های چهارم و پنجم ربات درباره قیمت به شما هشدار داده و آن را برایتان می‌خواند. در پروژه دوم شما یاد می‌گیرید که چگونه برنامه‌ای بسازید تا وضعیت آب‌وهوا را از OpenWeather بگیرد و داده‌ها را در دیتابیس SQLite ذخیره کند؛ بنابراین شما ابتدا داده‌ها را می‌گیرید، روی آن‌ها پردازش انجام می‌دهید و پس از ساخت پایگاه‌داده و ایجاد جدول، داده‌ها را درون آن ذخیره می‌کنید. اگر به دنبال یادگیری یکی از پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی دنیا هستید، دوره‌های آموزش python و آموزش برنامه‌ نویسی مکتب‌خونه بهترین انتخاب برای شماست. با شرکت در این دوره‌ها، نه تنها مهارت‌های خود را در پایتون و برنامه‌نویسی به سطحی حرفه‌ای می‌رسانید، بلکه به راحتی می‌توانید پروژه‌های واقعی را اجرا کرده و در دنیای تکنولوژی پیشرفت کنید. همین حالا ثبت‌نام کنید و اولین قدم را به سوی آینده‌ای روشن بردارید! پروژه‌های کاربردی پایتون: 1 - پروژه دریافت اطلاعات آب و هوا و ذخیره در دیتابیس با پایتون از طریق OpenWeather 2 - پروژه ربات هشدار تغییر قیمت بیتکوین

درباره دوره: نگاه کلی این دوره، آموزش تمامی مفاهیم وابسته به آمار و احتمال است که در دنیای ماشین لرنینگ و علوم داده کاربرد خواهند داشت. در این دوره آموزشی با موضوعاتی مانند مبانی مجموعه و ترکیبات آشنا خواهید شد. پس از آن کار با احتمال کلاسیک، احتمال شرطی و قوانین احتمال شرطی آشنا خواهید شد. در ادامه دوره به داده‌­ها و آمارها پرداخته می‌­شود و پس از آن به بررسی انواع متغیرهای تصادفی و توزیع‌­های احتمالی پرداخته می‌­شود. با پیشرفت مباحث دوره به بررسی توزیع­‌های توام و نرمال­‌سازی داده­‌های پرت پرداخته می­‌شود. سایر مباحثی که در این دوره مورد بررسی قرار می­‌گیرد شامل موارد زیر است: اصلی­‌ترین هدف مورد نظر در این دوره ایجاد تسلط بالا بر مباحث مربوط به آمار و احتمال بوده است. در این دوره مباحث آموزشی به صورت مفاهیم نظری توضیح داده شده است و در کنار مباحث نظری این آموزش‌­ها با مثال­‌های عملی نیز مورد آموزش قرار می­‌گیرند. در دوره آموزش آمار و احتمال در پایتون سعی شده است تا همه مباحث به صورت کامل و جامع مورد بررسی قرار بگیرند. به این ترتیب می­‌توان این‌گونه بیان کرد که مباحث این دوره در زمینه‌­های گوناگونی کاربردی خواهد بود. به این ترتیب مخاطبان این دوره را می‌­توانیم در دسته­‌های گوناگونی تقسیم­‌بندی کنیم: با توجه به مباحث این دوره مخاطبان در پایان دوره دستاوردهای گوناگونی از جمله موارد زیر خواهند داشت: در این دوره تمامی مباحث مربوط به آمار و احتمال به کامل­‌ترین شکل ممکن مورد بحث و بررسی قرار گرفته است و در کنار این موضوع به پیاده­‌سازی همه مفاهیم پایتون نیز پرداخته شده است. به این ترتیب می‌­توان گفت این دوره کامل‌­ترین و کاربردی­‌ترین دوره آموزش آمار و احتمال در پایتون است. مباحث این دوره در قالب 15 فصل تهیه و ارائه شده است. این 15 فصل به صورت زیر تقسیم‌­بندی شده است: آموزش آمار و احتمال در پایتون دو زمینه بسیار مهم در علوم کامپیوتر و بسیاری از حوزه‌های دیگر از جمله علوم داده، هوش مصنوعی، مهندسی، اقتصاد و حتی علوم زیستی هستند.  اگر قصد انتخاب یک دوره آموزش آمار و احتمال در پایتون را دارید، لازم است که به رویه شکل‌گیری و سرفصل‌های آن دقت کنید. در ادامه قصد داریم به بررسی آموزش آمار و احتمال در پایتون بپردازیم. در ابتدا، دوره باید با معرفی زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های مورداستفاده برای آمار و احتمال مانند NumPy، SciPy و Pandas آغاز شود. سپس به معرفی مفاهیم اساسی آماری مانند میانگین، واریانس، و توزیع‌های احتمالی پرداخته شود. در ادامه، مباحثی مانند آزمون‌های فرض، رگرسیون، و تحلیل واریانس به طور دقیق بررسی شوند. در مرحله بعدی، دوره آموزش آمار و احتمال در پایتون باید به معرفی مفاهیم پیشرفته‌تری مانند توزیع‌های احتمالی چندبعدی، شبکه‌های بیزین، و مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشینی پرداخته و به شرکت‌کنندگان امکان پژوهش و تحلیل داده‌های پیچیده را بدهد. در انتها، دوره باید با مطالبی درباره روش‌های ارائه و بررسی نتایج آماری و نکات اخلاقی در استفاده از داده‌ها و آمار ختم شود. یک دوره آموزش آمار و احتمال در پایتون باید به شیوه‌ای جامع و سازمان‌یافته ارائه شود تا افراد بتوانند مفاهیم پایه‌ای و پیشرفته‌تر این دو حوزه را درک کرده و از آنها در تحلیل داده‌ها و انجام پژوهش‌های علمی بهره‌مند شوند. این دوره باید با مباحث اساسی شروع شده و به‌تدریج به مباحث پیشرفته پرداخته تا شرکت‌کنندگان بتوانند توانایی‌های لازم برای انجام کارهای پیچیده را در این زمینه به دست آورند. در پایتون، کتابخانه‌هایی مانند NumPy، SciPy و Pandas برای کار با داده‌های آماری و احتمالی بسیار قدرتمند هستند. از آمار و احتمال می‌توان برای تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه استفاده کرد. در زمینه آمار، می‌توان به مفاهیمی مانند میانگین، واریانس، انحراف معیار و توزیع‌های احتمالی اشاره کرد. این مفاهیم به ما اجازه می‌دهند تا از داده‌ها بیشترین اطلاعات ممکن را استخراج کرده و الگوهای موجود در آنها را تشخیص دهیم. در بخش احتمال، مفاهیمی مانند احتمال یک رویداد، توزیع‌های احتمالی مختلف مانند توزیع نرمال و توزیع دوجمله‌ای، و همچنین مفاهیم احتمال شرطی و احتمال معکوس بسیار مهم هستند. با استفاده از این مفاهیم، می‌توانیم به‌دقت بیشتری نتایج پیش‌بینی کنیم و تصمیم‌های بهتری بگیریم. به‌طورکلی، آمار و احتمال در پایتون و سایر زبان‌های برنامه‌نویسی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، انجام پژوهش‌های علمی، اتخاذ تصمیم‌های هوشمندانه و حل مسائل واقعی بسیار حیاتی هستند. در آموزش آمار و احتمال در پایتون، مباحث متنوعی موردتوجه قرار می‌گیرند تا شرکت‌کنندگان بتوانند توانایی‌های لازم برای تحلیل داده‌ها و انجام پژوهش‌های علمی را کسب کنند. مهم‌ترین مباحثی که در آموزش آمار و احتمالات به زبان ساده در maktabkhooneh مدنظر قرار می‌گیرند عبارت‌اند از: 1. مفاهیم اساسی آماری: شامل میانگین، میانه، واریانس، انحراف معیار، توزیع‌های احتمالی پرکاربرد مانند توزیع نرمال و توزیع دوجمله‌ای و نحوه محاسبه آنها در پایتون و روش‌های آماری با پایتون 2. آزمون‌های فرض: شامل آزمون t، آزمون فیشر، آزمون کای دومیونوف-اسمیرنوف و سایر آزمون‌های فرضی که برای تفسیر داده‌ها و ارزیابی فرضیات مورداستفاده قرار می‌گیرند. 3. رگرسیون: شامل رگرسیون خطی و غیرخطی و نحوه پیاده‌سازی آنها در پایتون به کمک کتابخانه‌های مانند Statsmodels و Scikit-learn. 4. تحلیل واریانس (ANOVA): شامل تحلیل واریانس تک‌متغیره و چندمتغیره و نحوه اجرای آن در محیط پایتون. 5. مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشینی: از جمله روش‌های مانند ماشین بردار پشتیبان (SVM)، شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم و روش‌های تقویتی. 6. توزیع‌های احتمالی پیشرفته: از جمله توزیع چندمتغیره، توزیع تشریحی، و توزیع بتا. 7. مباحث مربوط به پژوهش و اخلاق در علم داده: شامل انتخاب نمونه، تعیین اندازه نمونه، ارزیابی داده‌ها و گزارش نتایج. آموزش آمار و احتمال در پایتون پیشرفته برای افرادی مفید است که در زمینه‌هایی مانند علوم داده، هوش مصنوعی، مهندسی، علوم زیستی، اقتصاد، اجتماعی و حتی در حوزه‌های مرتبط با مهندسی نرم‌افزار فعالیت می‌کنند. این افراد ممکن است به دنبال روش‌ها و ابزارهای پیشرفته برای تحلیل داده‌های پیچیده، انجام پژوهش‌های پیشرفته، ایجاد مدل‌های پیش‌بینی دقیق‌تر، و یا بهبود روش‌های تصمیم‌گیری با استفاده از داده‌های بزرگ هستند. علاوه بر این، متخصصانی که می‌خواهند الگوریتم‌های پیچیده‌تری را در حوزه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی پیاده‌سازی کنند، نیاز به مفاهیم و ابزارهای آماری و احتمالی پیشرفته دارند. همچنین، دانشجویان و پژوهشگرانی که در زمینه پژوهش‌های علمی فعالیت می‌کنند و نیاز به تحلیل داده‌های پیچیده دارند، از این آموزش‌ها بهره‌مند می‌شوند. ضمن این موارد، هر کسی که می‌خواهد در تحلیل و تفسیر داده‌ها به سطح پیشرفته برسد و از ابزارهای رایج و قدرتمند برای این منظور استفاده کند، نیاز به آموزش آمار و احتمال در پایتون پیشرفته دارد. دوره آموزش پایتون و آموزش احتمال در کنار آن، بهترین گزینه برای یادگیری مفاهیم پایه در حوزه‌های ماشین، زبان برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی و... خواهد بود. در زمینه‌های گسترده، می‌توان به‌راحتی از قابلیت‌های این زبان بی‌نظیر بهره گرفت: آمار و احتمال در پایتون برای تحلیل داده‌ها به طرق مختلف مورداستفاده قرار می‌گیرد. یکی از اصلی‌ترین کاربردهای آن در جمع‌آوری، تمیزکردن و کاوش در داده‌ها است. این ابزارها به شما امکان می‌دهند تا داده‌های خام را به‌صورت سازمان‌یافته و قابل‌تحلیل تبدیل کنید و از طریق آن‌ها الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی کنید. علاوه بر این، با استفاده از آمار و احتمال در پایتون می‌توانید آمارهای توصیفی مانند میانگین، میانه، و انحراف معیار را برای داده‌های خود محاسبه کنید. این آمارها به شما اطلاعات مفیدی از توزیع داده‌ها و مرکز و پراکندگی آنها ارائه می‌دهند. همچنین، آمار و احتمال در پایتون برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های اکتشافی نیز بسیار مفید است. با استفاده از نمودارها، هیستوگرام‌ها و دیگر ابزارهای تصویری، می‌توانید الگوها و روابط موجود در داده‌های خود را به طور واضح‌تر مشاهده کنید و برای ارائه و توجیه داده‌ها به دیگران از آنها استفاده کنید. آمار و احتمال در پایتون برای مدل‌سازی آماری نیز به طور گسترده مورداستفاده قرار می‌گیرد. یکی از اصلی‌ترین کاربردهای آن، برازش مدل‌های خطی و غیرخطی به داده‌هاست. این کاربرد برای تخمین و پیش‌بینی روابط بین متغیرها و تأثیر آنها بر یکدیگر استفاده می‌شود. با استفاده از روش‌هایی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، و مدل‌های غیرخطی مانند درخت تصمیم و شبکه‌های عصبی، می‌توانید رابطه بین متغیرها را مدل کنید و به تحلیل و پیش‌بینی داده‌های جدید بپردازید. پس از برازش مدل به داده‌ها، یکی از مراحل مهم دیگر ارزیابی دقت مدل است. در این مرحله، از معیارهایی مانند میزان خطا، دقت، حساسیت و ویژگی‌های دیگر استفاده می‌شود تا عملکرد مدل‌ها ارزیابی شود. این مرحله بسیار مهم است؛ زیرا اطمینان از قابلیت پیش‌بینی و دقت مدل‌های آماری را به ما می‌دهد. آمار و احتمال در پایتون برای یادگیری ماشین نیز از اهمیت بسیاری برخوردار است. در این حوزه، از مفاهیم آماری و احتمالی برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین برای مسائل مختلفی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی استفاده می‌شود. از جمله الگوریتم‌های محبوب برای طبقه‌بندی می‌توان به ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، درخت تصمیم و شبکه‌های عصبی اشاره کرد. پس از ساخت مدل‌ها، مرحله بعدی تنظیم مدل‌ها و ارزیابی عملکرد آنهاست. در این مرحله، از تکنیک‌هایی مانند تقسیم داده‌ها به دو مجموعه آموزش و آزمون، تنظیم پارامترهای مدل (مانند انتخاب مقدار مناسب برای پارامترها یا استفاده از روش‌های خاصی مانند جستجوی خطا)، و ارزیابی با استفاده از معیارهایی مانند دقت، حساسیت، و امتیاز F1 استفاده می‌شود. این ارزیابی‌ها به ما اطلاعاتی ارائه می‌دهند که می‌توان از آنها برای بهبود عملکرد مدل‌ها استفاده کرد و اطمینان حاصل کرد که مدل‌های ساخته شده قادر به پیش‌بینی و تفسیر داده‌های جدید هستند. آمار و احتمال در پایتون برای شبیه‌سازی‌ها نیز به‌عنوان یک ابزار قدرتمند مورداستفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از این ابزارها، می‌توان پدیده‌های پیچیده را با استفاده از مدل‌های ساده‌تر تقلید کرده و عملکرد آنها را بررسی کرد. این شبیه‌سازی‌ها می‌توانند از جمله مدل‌های تصادفی، شبکه‌های عصبی، و یا مدل‌های ریاضی ساده‌تر مانند مدل‌های احتمالی باشند. بعد از انجام شبیه‌سازی‌ها، مرحله بعدی تجزیه‌وتحلیل نتایج است. در این مرحله، داده‌های حاصل از شبیه‌سازی‌ها را به‌دقت مورد بررسی قرار داده و الگوها، تغییرات و ویژگی‌های مهم آنها را تحلیل می‌کنیم. از ابزارهای آماری و داده‌کاوی مختلفی مانند محاسبه میانگین، واریانس، تحلیل ترکیبی، نمودارها و هیستوگرام‌ها برای تجزیه‌وتحلیل دقیق داده‌های حاصل از شبیه‌سازی‌ها استفاده می‌شود. یکی از دوره‌های برتر آموزش آمار و احتمال در پایتون «آمار و احتمال در پایتون از مبتدی تا پیشرفته در مکتب خونه» است. دوره آموزش جامع پایتون با همکاری متخصصان آمار و برنامه‌نویسان پایتون تدوین شده و به شرکت‌کنندگان امکان می‌دهد تا مباحث پایه‌ای و پیشرفته آمار و احتمال را به همراه کاربردهای عملی در پایتون فرابگیرند. دوره با معرفی زبان پایتون و کتابخانه‌های مورداستفاده برای آمار و احتمال مانند NumPy، SciPy و Pandas آغاز شده و سپس به مباحث اساسی آماری مانند میانگین، واریانس، توزیع‌های احتمالی و آزمون‌های فرض پرداخته می‌شود. در ادامه، مفاهیم پیشرفته‌تری مانند رگرسیون، تحلیل واریانس، مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشینی و توزیع‌های احتمالی پیچیده‌تر مورد بررسی قرار می‌گیرند. این دوره با تمرین‌ها و پروژه‌های عملی همراه است که به شرکت‌کنندگان اجازه می‌دهد مفاهیم یاد گرفته شده را در محیط واقعی به کار ببندند و تجربة عملی کسب کنند. ورای آن، در انتهای دوره، به مسائل اخلاقی و روش‌های ارائه نتایج آماری نیز پرداخته می‌شود تا شرکت‌کنندگان آمادگی لازم برای استفاده از داده‌ها به شکل مسئولانه و اخلاقی را به دست آورند. این دوره مناسب برای دانشجویان، محققان، و تمامی افرادی است که به دنبال یادگیری آمار و احتمال با استفاده از زبان پایتون هستند. از روش‌های آماری پایتون گرفته تا آموزش یادگیری ماشین با پایتون، مفاهیم و کلیات زیادی وجود دارد که انتظار می‌رود در یک دوره کامل و حرفه‌ای، حضور داشته باشد. در آموزشی که در مکتب خونه دنبال می‌کنید، علاوه بر مفاهیم اصلی، موارد مذکور نیز مرور می‌گردد: 1. مقدمات آمار: ·         مفاهیم پایه آمار ·         انواع داده‌ها ·         مقیاس‌های اندازه‌گیری ·         نمایش داده‌ها 2. مقدمات احتمال: ·         فضای نمونه و رویداد ·         احتمال ·         قوانین اساسی احتمال ·         استقلال رویدادها 3. متغیرهای تصادفی: ·         تعریف و انواع متغیرهای تصادفی ·         توزیع‌های احتمال ·         توزیع‌های دوتایی و چندمتغیره 4. امید ریاضی و واریانس: ·         امید ریاضی ·         ویژگی‌های امید ریاضی ·         واریانس ·         هم‌واریانس و کواریانس 5. قضیه حد مرکزی: ·         بیان قضیه حد مرکزی ·         کاربردهای قضیه حد مرکزی 6. نمونه‌گیری و برآورد: ·         مفاهیم پایه نمونه‌گیری ·         توزیع نمونه ·         برآورد پارامترها ·         آزمون فرض 7. کتابخانه‌های آمار و احتمال در پایتون: ·         معرفی کتابخانه‌های NumPy، Pandas و SciPy ·         کار با داده‌ها در NumPy ·         تحلیل داده‌ها در Pandas ·         توابع آماری در SciPy 8. کاربردهای آمار و احتمال در پایتون: ·         شبیه‌سازی‌های تصادفی ·         مدل‌سازی آماری ·         تجزیه‌وتحلیل داده‌ها ·         یادگیری ماشین بسته به شرایط و نیاز فنی، افراد می‌توانند به‌صورت آزادانه در دوره آموزش آمار و احتمال پایتون شرکت کنند. اما به طبع، پیش‌نیاز یادگیری در یک سری مفاهیم برای دسته‌بندی خاصی از گروه‌های آموزشی خواهد بود: 1. علاقه‌مندان به علم داده: ·         افرادی که به دنبال یادگیری اصول و مبانی علم داده هستند. ·         دانشجویانی که در رشته‌های مرتبط با علم داده؛ مانند آمار، ریاضی، علوم کامپیوتر و مهندسی تحصیل می‌کنند. ·         افراد شاغل در حوزه‌های مختلف که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه تحلیل داده‌ها ارتقا دهند. 2. برنامه‌نویسان پایتون: ·         برنامه‌نویسانی که به زبان پایتون تسلط دارند و می‌خواهند از آن برای انجام محاسبات آماری و احتمالی استفاده کنند. ·         توسعه‌دهندگانی که در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند و نیاز به درک مفاهیم آماری و احتمالی دارند. ·         افرادی که به دنبال یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی جدید برای کاربردهای آماری هستند. 3. محققان: ·         محققانی که در زمینه‌های مختلف علمی مانند علوم اجتماعی، پزشکی، مهندسی و... فعالیت می‌کنند و نیاز به تجزیه‌وتحلیل داده‌ها دارند. ·         دانشجویانی که در حال انجام تحقیقات تحصیلات تکمیلی هستند و نیاز به استفاده از ابزارهای آماری برای تحلیل داده‌های خود دارند. ·         متخصصانی که در زمینه‌های مختلف مانند بازاریابی، مالی و... فعالیت می‌کنند و نیاز به تحلیل داده‌ها برای تصمیم‌گیری دارند. 4. سایر علاقه‌مندان: ·         هر فردی که به مفاهیم آمار و احتمال و کاربردهای آنها در دنیای واقعی علاقه‌مند است. ·         افرادی که به دنبال یادگیری مهارت‌های جدید برای ارتقای شغلی خود هستند. درصورتی‌که نیاز به یادگیری و طی دوره آموزش آمار و احتمال مهندسی در پایتون دارید دوره مکتب خونه به سبب بهره‌گیری از تمام پتانسیل‌های علمی، تجربی و آموزشی، می‌تواند بهترین راهنمای شما برای ورود به این جریان مهم باشد. آمار و احتمال برای یادگیری ماشین و مفاهیم مرتبط با به هوش مصنوعی و تحلیل داده، یک جزو مهم و ضروری است. به طبع انتخاب بهترین و کامل‌ترین آموزش آن نیز اصلی مهم برای ورود به این فضا خواهد بود. با شرکت در این دوره‌ها و یا مرور مفاهیم و سرفصل‌های آموزش پایتون و موارد مرتبط با آن، می‌توانید رویه یادگیری را به شکلی بهتر و بهینه‌تر، بدون صرف وقت هموار سازید. همچنین در مکتب خونه انواع دوره آموزش برنامه نویسی، آموزش پایتون و آموزش آمار و احتمال به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است. نظریه مجموعه: 1 - مقدمه‌ای بر فصل نظریه مجموعه‌ها 2 - مجموعه در پایتون 3 - عملگرهای مجموعه 4 - عملگرهای مجموعه در پایتون 5 - عملگرهای منطقی مجموعه 6 - عملگرهای مطنقی مجموعه در پایتون 7 - مجموعه متناهی و نامتناهی، شمارا و ناشمارا 8 - مثال‌هایی از مجموعه در پایتون 9 - نمودار ون 10 - کوییز نظریه مجموعه 11 - رسم نمودار 12 - میزان تفاهم 13 - فایل‌های داده‌های دوره ترکیبیات و شمارش: 1 - مقدمه‌ای برفصل 2 - اصل جمع 3 - اصل ضرب 4 - اصل متمم 5 - حل مثال متمم در پایتون 6 - جایگشت 7 - حل مثال جایگشت در پایتون 8 - مسئله صف مرکب 9 - مسئله تیم‌های مرکب 10 - جایگشت با تکرار 11 - جایگشت با تکرار در پایتون 12 - جایگشت دوری 13 - ترکیب 14 - مسئله دختر و پسر 15 - مسئله دختر و پسر در پایتون 16 - سنگ, کاغذ, قیچی 17 - اصل شمول و عدم شمول 18 - کوییز ترکیبیات و شمارش 19 - حروف یاسوج احتمال مقدماتی: 1 - مقدمه‌ای برفصل احتمال مقدماتی 2 - آزمایش تصادفی 3 - اصول احتمال کولموگروف 4 - اثبات چند اصل کولموگروف 5 - احتمال کلاسیک 6 - مسئله میانگین دختر و پسر 7 - وقایع مستقل و وابسته 8 - مسئله برنده بازی مرکب 9 - تفاوت دو دیدگاه احتمالی 10 - کوییز احتمال مقدماتی 11 - پیدا کردن وقایع 12 - آزمایشگاه احتمال شرطی: 1 - مقدمه‌ای بر احتمال شرطی 2 - تعریف احتمال شرطی 3 - اصول احتمال شرطی 4 - مسئله مجموع دو تاس 7 می‌شود 5 - قانون زنجیره‌ 6 - مسئله لامپ‌های سوخته 7 - مسئله سر وقت بودن محمدرضا در پایتون 8 - استقلال دو رخداد 9 - مسئله آیا من 20 سال زنده می‌مانم؟ 10 - قانون احتمال کل 11 - مسئله کیسه و تیله‌ها 12 - قانوین بیز 13 - مسئله دزدی و دزد و گناه 14 - کوییز احتمال شرطی 15 - مشکل ژنتیکی 16 - دزد پایتون مقدمه‌ای بر داده و آمار: 1 - مقدمه‌ای بر داده و آمار 2 - انواع داده 3 - جامعه و نمونه 4 - معیارهای آماری 5 - میانگین داده‌ها 6 - میانه و نما داده‌ها 7 - دامنه و چارم و دامنه بین چارکی 8 - انحراف معیار و واریانس 9 - معیارهای انواع داده‌ها و داده‌های گمشده 10 - بررسی معیار 11 - پایتون آماردان متغیر تصادفی و توزیع احتمالی: 1 - مقدمه‌ای بر متغیر تصادفی و توزیع احتمالی 2 - تعریف متغیر تصادفی 3 - تابع جرم و چگالی احتمال 4 - مسئله تا زمانی که سکه شیر بیاد! 5 - امید ریاضی 6 - خواص امید ریاضی 7 - مسئله امید واریانس! 8 - متغیر تصادفی برنولی 9 - متغیر تصادفی دوجمله‌ای 10 - مسئله چقدر جایزه می‌خواهیم؟ 11 - متغیر تصادفی پوآسون 12 - مسئله چقدر غلط املایی! 13 - خواص متغیر تصادفی پیوسته 14 - تابع توزیع تجمعی 15 - متغیر تصادفی یکنواخت 16 - توزیع نرمال (گوسی) 17 - تابع تجمعی توزیع نرمال 18 - قانون 68 – 95 – 99.7 19 - کار با توزیع دلخواه 20 - کوییز متغیر تصادفی و توزیع احتمالی 21 - توزیع جدید! 22 - پای‌گوسی انواع نمودارها: 1 - مقدمه‌ای بر انواع نمودارها 2 - نمودار میله‌ای 3 - نمودار هیستوگرام 4 - نمودار میله‌ای پشته‌ای 5 - نمودار دایره‌ای و دونات 6 - نمودار نقطه‌ای 7 - نمودار خطی 8 - نمودار حرارتی 9 - نمودار جعبه‌ای و چند جعبه‌ای 10 - نمودار توأم 11 - نمودار ازدحام 12 - پای‌گراف توزیع توأم: 1 - مقدمه‌ای بر توزیع توأم 2 - توابع احتمال توزیع توأم 3 - مسئله توپ در توپ 4 - توزیع مسئله توپ در توپ 5 - تابع توزیع توأم پیوسته 6 - توزیع حاشیه‌ای 7 - تابع قشنگ 8 - پایتون توام داده پرت و نرمال‌سازی: 1 - مقدمه‌ای بر داده‌های پرت و نرمال‌سازی 2 - تشخیص داده پرت با نمودار جعبه‌ای 3 - تشخیص داده پرت و خیلی پرت با توزیع نرمال 4 - نرمال‌سازی و دلیل استفاده از آن 5 - نرمال‌سازی کمینه بیشینه و استانداردسازی 6 - انتقال لگاریتمی 7 - برش دادن داده 8 - چولگی 9 - کشیدگی 10 - آنومالی 11 - کوییز داده پرت و نرمال‌سازی 12 - تابع پرت 13 - تابع نرمال کوواریانس و همبستگی: 1 - مقدمه‌ای بر کوواریانس و همبستگی 2 - کوواریانس 3 - خصوصیات کوواریانس 4 - مسئله کوواریانس تو در تو 5 - کوواریانس در پایتون 6 - همبستگی 7 - همبستگی پیرسون 8 - همبستگی اسپیرمن و کندال 9 - وابستگی 10 - پیاده‌سازی همبستگی تحلیل رگرسیون: 1 - مقدمه‌ای برتحلیل رگرسیون 2 - رگرسیون و مفاهیم آن 3 - مدیریت داده پرت و گمشده برای رگرسیون 4 - تست نرمالیتی برای رگرسیون 5 - تشخیص هم‌خطی برای رگرسیون 6 - فیت کردن و ارزیابی رگرسیون 7 - رگرسیون جوانا تخمین در آمار: 1 - مقدمه‌ای بر تخمین در آمار 2 - قضیه حد مرکزی 3 - نابرابری مارکوف 4 - نابرابری چبیشف 5 - تفاوت آمار با احتمال 6 - تخمین نقطه‌ای و بازه‌ای 7 - بازه اطمینان 8 - تخمین درست‌نمایی بیشینه 9 - تخمین درست‌نمایی بیشینه در پایتون 10 - کوییز تخمین در آمار 11 - اثبات حد مرکزی 12 - در جستجوی لامبدا تست‌های آماری: 1 - مقدمه‌ای بر تست‌های آماری 2 - تست‌های رگرسیون 3 - تست‌های مقایسه‌ای 4 - فرض صفر و یک 5 - مفهوم p-value 6 - درجه آزادی 7 - خطای استاندارد 8 - تست ناپارامتری و پارامتری 9 - تست‌های نرمالیتی 10 - تست‌های همبستگی 11 - تست تی و تست آنووا 12 - تست‌های توزیع 13 - کوییز تست‌های آماری 14 - پروژه تستی پروژه دوره آمار و احتمال در پایتون: 1 - تاثیر کرونا بر هتل‌های کشور پرتغال قدم بعدی: 1 - مقدمه 2 - نقشه راه تحلیل داده 3 - نقشه راه یادگیری ماشین 4 - تفاوت نظریه الگوریتم و هوش مصنوعی

درباره دوره: معرفی زبان برنامه‌نویسی پایتونزبان برنامه‌نویسی پایتون یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب است که برای مبتدیان و نوجوانان بسیار مناسب است. این زبان با ساختار ساده خود امکان یادگیری را برای افراد جذاب می‌کند. یادگیری پایتون به شما عزیزان کمک می‌کند تا درک بهتری از مباحث برنامه‌نویسی و اصول اساسی آن‌ها پیدا کنند. این زبان ابزاری قدرتمند برای حل مسائل محاسباتی و توسعه نرم‌افزارهای ساده و پیچیده است. منابع آموزشی برای یادگیری پایتون، مجموعه‌های آموزشی متنوعی وجود دارند که به‌صورت شیوه‌های تعاملی و جذاب ارائه می‌شوند. این منابع کمک می‌کنند تا با اصول پایه‌ای برنامه‌نویسی آشنا شوند. پایتون به عنوان یکی از زبان‌های محبوب برنامه‌نویسی، در حوزه‌های مختلفی از جمله علوم داده، توسعه وب و هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این امر نشان از اهمیت یادگیری این زبان برای نوجوانان دارد. یادگیری پایتون می‌تواند باعث افزایش توانایی‌های تفکر محاسباتی و مهارت‌های مسئله‌محور در نوجوانان گردد. این مهارت‌ها به آن‌ها کمک می‌کند تا در حل مسائل مختلف با خلاقیت و انعطاف‌پذیری بیشتری روبرو شوند. با پیشرفت فناوری، منابع آموزشی آنلاین متعددی برای یادگیری پایتون برای نوجوانان در دسترس است. این منابع به نوجوانان این امکان را می‌دهند تا به‌صورت خودآموز و در زمان‌های مختلف، مباحث مختلف پایتون را فرابگیرند. دانش در زمینه پایتون می‌تواند در آینده شغلی نوجوانان تأثیر مهمی داشته باشد. این مهارت‌ها می‌تواند در کارهای فناوری اطلاعات و صنایع دیجیتالی فرصت‌های شغلی جذابی را برای آن‌ها فراهم کند. برای رسیدن به موفقیت در یادگیری پایتون، باید به صبر، پشتکار و تمرینات مستمر اعتقاد داشته باشید. این مهارت‌ها در مسیر دستیابی به دانش بیشتر و پیشرفت حرفه‌ای آن‌ها مؤثر خواهد بود. سؤالات متداول چه منابع آموزشی برای پایتون پیشنهاد می‌شود؟ منابع آموزشی تعاملی و جذابی که شامل مثال‌های عملی و تمرینات تعاملی باشند، توصیه می‌شود. به عنوان مثال، پلتفرم‌های آموزشی آنلاین مانند مکتب‌خونه منابع بسیار مفیدی برای شروع هستند. آیا یادگیری پایتون مفید برای آینده شغلی نوجوانان است؟ بله، یادگیری پایتون به دلیل پرکاربرد بودن در صنایع مختلف مانند توسعه وب، علوم داده و هوش مصنوعی، می‌تواند به نوجوانان در دستیابی به فرصت‌های شغلی ارزشمند کمک کند. آیا برای یادگیری پایتون نیاز به پیش‌زمینه برنامه‌نویسی داریم؟ خیر، یادگیری پایتون برای مبتدیان بدون داشتن پیش‌زمینه برنامه‌نویسی نیز ممکن است. با استفاده از منابع آموزشی مناسب، می‌توان اصول پایه‌ای برنامه‌نویسی را به نوجوانان آموخت. آیا یادگیری پایتون سخت است؟ اگرچه هر مهارتی نیازمند تمرین و تلاش است، اما پایتون به دلیل ساختار ساده و قواعد شفاف خود، به عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی آسان برای یادگیری شناخته می‌شود. آموزش پایتون برای نوجوانان راهی برای تقویت مهارت‌های حل مسئله، تفکر منطقی و برنامه نویسی. در آموزش python تمامی مباحث اولیه به‌صورت کامل وجود دارد که نوجوانان با یادگیری آنها می‌توانند آینده‌ای درخشان داشته باشند. سرعت پیشرفت دانش و تکنولوژی شگفت‌انگیز است و برنامه نویسی به یکی از مهارت‌های اصلی در چند سال اخیر تبدیل شده است. به همین علت آموزش پایتون برای نوجوانان مانند کاشتن بذری است که با گذشت زمان، به درختی تنومند با میوه‌های دانش و مهارت تبدیل می‌شود. زیرا پایتون علاوه‌بر کاربردی بودن، باعث تقویت تفکر منطقی، حل مسئله و خلاقیت در نوجوانان است. همچنین نوجوانان با شرکت در آموزش python با دنیای دیجیتالی که در آن زندگی می‌کنند، ارتباط بهتری برقرار خواهند کرد. در دوران نوجوانانی ذهن افراد تشنه یادگیری و جذب دانش جدید است؛ به همین علت آموزش مقدماتی پایتون به نوجوانان می‌تواند به رشد فکری و خلاقیت آنها کمک کند. پایتون، با ساختار ساده و خوانایی زیاد خود، می‌تواند پایه‌ی برنامه نویسی را در ذهن آنها محکم و استوار سازد. از آنجایی که پایتون یکی از زبان‌های برنامه ‌نویسی محبوب در میان متخصصان و صنایع مختلف است، آموزش آن از سنین پایین می‌تواند نوجوانان را برای فرصت‌های شغلی آینده آماده کند. همچنین، پایتون به دلیل داشتن کتابخانه‌های گسترده و جامعه‌ی فعال، امکانات بی‌شماری برای یادگیری و اجرای پروژه‌های متنوع فراهم می‌آورد. در چند سال اخیر آموزش پایتون برای نوجوانان به تدریج جای خود را در برنامه‌های درسی مدارس باز کرده است. در ایران، با توجه به رشد فناوری اطلاعات و نیاز به مهارت‌های برنامه ‌نویسی، مدارس و مؤسسات آموزشی، دوره‌های مخصوص پایتون را در برنامه‌های خود قرار داده‌اند. این دوره‌ها به دانش‌آموزان کمک می‌کنند تا با اصول اولیه برنامه‌نویسی آشنا شوند و درک بهتری از چگونگی کار با داده‌ها و الگوریتم‌ها پیدا کنند. آموزش پایتون در مدارس نه تنها به دانش‌آموزان این امکان را می‌دهد که با مهارت‌های مورد نیاز در عصر دیجیتال آشنا شوند، بلکه به آنها کمک می‌کند تا اعتمادبه‌نفس لازم برای پیگیری مسیرهای حرفه‌ای در زمینه‌های مرتبط با تکنولوژی را در خود تقویت کنند. این امر آنها را برای مواجهه با چالش‌های آینده و بهره‌برداری از فرصت‌های شغلی که در این حوزه وجود دارد، آماده می‌کند. یادگیری پایتون می‌تواند برای همه‌ی نوجوانان مفید باشد، نه تنها به دلیل کاربردی بودن آن در صنایع مختلف مانند توسعه وب، علوم داده و هوش مصنوعی، بلکه به این دلیل که مهارت‌هایی فراتر از برنامه ‌نویسی را تقویت می‌کند. آموزش python به نوجوانان کمک می‌کند تا تفکر محاسباتی و مهارت‌های حل مسئله خود را به‌صورت قابل توجهی تقویت کنند. این زبان، با ساختار ساده و قابل فهم خود، امکان یادگیری را برای نوجوانان جذاب و دست‌یافتنی می‌کند. پایتون به‌عنوان ابزاری قدرتمند برای حل مسائل محاسباتی و توسعه نرم‌افزارهای ساده و پیچیده شناخته می‌شود. آموزش پایتون برای نوجوانان این امکان را می‌دهد تا بتوانند در زمان‌های مختلف و به‌صورت خودآموز، مباحث مختلف پایتون را فرا بگیرند. زیرا منابع متعددی برای آموزش صفر تا صد پایتون به‌صورت آنلاین وجود دارد که یادگیری پایتون برای نوجوانان را تسهیل می‌کند. یادگیری پایتون می‌تواند با استفاده از کتاب‌هایی که به زبان ساده نوشته شده‌اند، برای نوجوانان جذاب‌تر و دست‌یافتنی‌تر باشد. در این بخش، پنج کتاب برتر را که به زبان فارسی نوشته شده و برای آموزش پایتون به نوجوانان مناسب هستند، معرفی می‌کنیم: 1.      برنامه نویسی پایتون برای کودکان و نوجوانان به زبان ساده: نوشته علیرضا اسمعیلی و یوسف عباس نژادورزی. این کتاب با بررسی اهمیت آموزش برنامه ‌نویسی در سنین پایین شروع می‌شود و گام‌ به گام مراحل برنامه ‌نویسی پایتون را برای نوجوانان شرح می‌دهد. 2.     Python Crash Course: کتابی است که با مروری بر عناصر اصلی پایتون و ساختارهای داده شروع می‌شود و متغیرها، رشته‌ها، اعداد، لیست‌ها و تاپل‌ها را به طور مفصل شرح می‌دهد. 3.     برنامه نویسی کیوی به زبان ساده: کتابی است که به آموزش پایتون برای نوجوانان با استفاده از کتابخانه کیوی می‌پردازد و برای نوجوانانی که به ساخت اپلیکیشن‌های موبایل علاقه‌مند هستند، مناسب است. 4.     آماده‌سازی محیط پایتون: کتابی است که به نوجوانان کمک می‌کند تا با نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون آشنا شوند و اولین قدم‌های خود را در برنامه ‌نویسی بردارند. 5.     کامل‌ترین کتاب آموزش پایتون در سطح مبتدی: کتابی است که به معرفی مبانی اولیه و پایه پایتون می‌پردازد و برای نوجوانانی که تازه شروع به یادگیری برنامه ‌نویسی کرده‌اند، بسیار مناسب است. این کتاب‌ها می‌توانند در کنار سایت آموزش پایتون به‌عنوان منابع مفیدی برای آموزش پایتون به نوجوانان مورد استفاده قرار گیرند و آنها را در مسیر یادگیری این زبان برنامه ‌نویسی قدرتمند یاری دهند. یادگیری پایتون برای نوجوانان می‌تواند به اندازه‌ی هر مهارت جدید دیگری چالش‌برانگیز باشد، اما پایتون به دلیل ساختار ساده و خوانایی بالای خود، به عنوان یکی از دوستانه‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای مبتدیان شناخته می‌شود. این زبان طوری طراحی شده است که کدهای نوشته شده با آن به راحتی قابل فهم و خواندنی هستند، که این ویژگی یادگیری را برای نوجوانان آسان‌تر می‌کند. علاوه‌بر این، منابع آموزشی پایتون برای نوجوانان فراوانی به زبان فارسی وجود دارد که به آنها کمک می‌کنند تا مفاهیم پایتون را به صورت گام به گام و با سرعت خودشان یاد بگیرند. این منابع شامل کتاب‌ها، ویدئوها، دوره‌های آنلاین و وب‌سایت‌های آموزشی است که می‌توانند تجربه‌ی یادگیری را برای نوجوانان جذاب و کاربردی کنند. آیا آموزش پایتون برای نوجوانان رایگان است؟ می‌توانیم بگوییم که برخی از آموزش‌ها در اینترنت به‌صورت رایگان برگزار می‌شوند، اما امکان دارد مباحث را سطحی و کلی مطرح کنند. مکتب خونه آموزش برنامه نویسی پایتون ویژه نوجوانان را برگزار می‌کند تا آنها با مباحث اولیه و پایه‌ی این زبان برنامه نویسی آشنا شوند. مدرس دوره آموزش پایتون برای نوجوانان پوریا افشاری کیا است که برنامه نویس حرفه‌ای پایتون بوده و علاقه زیادی به آموزش دارد. این آموزش شامل 7 ساعت ویدیوی آموزشی همراه با تمرین است. نوجوانان با شرکت در این آموزش python با مباحث زیر آشنا می‌شوند: فصل اول: Variable and Data Types فصل دوم:  If فصل سوم: Loop فصل چهارم:   Function فصل پنجم:   OOP فصل ششم:   Class آموزش برنامه نویسی پایتون ویژه نوجوانان طوری طراحی شده که تمامی سرفصل‌ها در ساده‌ترین حالت ممکن بیان شوند. به همین علت نوجوانان برای شرکت در این دوره به هیچ پیش‌نیازی احتیاج ندارند و نوجوانان در هر سنی که باشند می‌توانند در این آموزش شرکت کنند. دوره‌های آموزشی پایتون برای نوجوانان، فواید و مزایای زیادی برای آنها به ارمغان می‌آورند که فراتر از یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی ساده است. برخی از مهم‌ترین مهارت‌هایی که نوجوانان پس از دوره آموزش پایتون برای نوجوانان بدست می‌آورند، عبارت‌اند از: نوجوانان ذهنی آماده برای یادگیری مهارت‌های جدید دارند. برنامه نویسی پایتون یکی از مهارت‌هایی است که به آنها کمک می‌کند در ابعاد مختلف زندگی خود پیشرفت کنند. به همین علت آموزش پایتون برای نوجوانان اهمیت ویژه‌ای دارد. چنانچه می‌خواهید نواجوان شما هم با دنیای دیجیتال آشنا شود و آینده‌ای درخشان داشته باشد همین حالا در این دوره ثبت‌نام کنید. در مکتب خونه همچنین انواع آموزش برنامه نویسی دیگر و انواع آموزش پایتون به عنوان پیش نیاز و مکمل این دورە آموزشی موجود است. Variable and Data Types: 1 - نصب پایتون و برنامه‌های لازم 2 - عددها و رشته‌ها 3 - ادامه رشته‌ها 4 - عملگرهای ریاضی 5 - لیست 6 - دیکشنری و بولین If: 1 - شرط‌ها 2 - تمرین 3 - عملگرهای شرطی Loop: 1 - While loop 2 - For Loop Function: 1 - Def 2 - Modules 3 - Fstring 4 - کار با فایل‌ها 5 - دستورات Break, Continue, Pass OOP: 1 - Object-oriented Programming Class: 1 - Method 2 - متغیرها در کلاس 3 - ارث بری 4 - نقاط دسترسی 5 - Property 6 - مدیریت خطا

درباره دوره: دانش عملی SQL برای حرفه‌های حوزه داده مانند دانشمندان داده، تحلیلگران داده و مهندسین داده حیاتی است. اکثر داده های موجود در دنیا داخل دیتابیس ها جا گرفته است. SQL زبانی قدرتمند برای برقراری ارتباط و استخراج داده از پایگاه‌های داده است. در این دوره شما SQL را بطور کامل از مقدماتی‌‌ترین دستورات مانند Select گرفته تا مفاهیم پیشرفته مانند دستورات Join می آموزید. آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده یکی از مهم‌ترین مباحثی است که علاقه‌مندان به دیتا ساینس باید در آن شرکت کنند. زیرا با استفاده از SQL امکان ذخیره‌سازی هرگونه اطلاعاتی در حجم بزرگ امکان‌پذیر است. دنیای پیشرفته‌ی امروز، دنیای داده‌ها است. از کسب‌وکارها و تجارت‌های مختلف گرفته تا علم پزشکی و هواشناسی، حجم انبوهی از اطلاعات دارند که به تحلیل و بررسی نیاز دارد. در اینجا علوم داده کمک می‌کند تا از دل این اقیانوس اطلاعات، دانش و بینش‌های کارآمد استخراج کنیم و بتوانیم مسائل مختلف را به‌صورت مؤثر حل کنیم. برای این‌که بتوان اطلاعات زیادی را ذخیره کرد به ابزاری خاصی به نام پایگاه داده نیاز است. پایگاه داده برای علوم داده نوع خاصی از ابزار ذخیره‌سازی اطلاعات است که به‌طور ویژه برای ذخیره، مدیریت و تجزیه‌وتحلیل مجموعه داده‌های حجیم طراحی شده است. این ابزار می‌تواند داده‌های فراوانی را در جداول مختلف ذخیره کند تا با استفاده از علوم داده اطلاعات مفید از آنها استخراج شود. به همین علت آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده اهمیت فراوانی دارد. SQL، مخفف زبان پرس‌و‌جوی ساختاریافته و یک زبان استاندارد برای مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای (RDBMS) است. این زبان برای ایجاد، مدیریت و به‌روزرسانی پایگاه‌های داده به‌کار می‌رود و امکان استخراج، تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها و تهیه گزارش‌های دقیق را فراهم می‌کند. SQL به‌عنوان یک ابزار قدرتمند در حوزه داده‌ها شناخته شده و برای دستکاری و پردازش داده‌های ذخیره شده در پایگاه‌های داده استفاده می‌شود. متخصصان علوم داده برای انجام وظایف خود به داده‌های باکیفیت و قابل‌ اعتماد نیاز دارند. پایگاه داده با فراهم کردن امکان ذخیره‌سازی ایمن، سازمان‌یافته و کارآمد داده‌ها نقش اساسی در این زمینه ایفا می‌کند. اینجاست که اهمیت آموزش پایگاه داده mysql خود را نشان می‌دهد. برخی از مهم‌ترین دلایل اهمیت دیتابیس برای علوم داده عبارت‌اند از: سازماندهی و مدیریت داده‌ها: پایگاه داده با فراهم کردن ساختاری مناسب برای داده‌ها، امکان سازماندهی و مدیریت آنها را آسان می‌کند. این امر باعث می‌شود تا متخصصان دیتا ساینس بتوانند به راحتی داده‌های مورد نظر خود را بازیابی کنند. دسترسی آسان و سریع به داده‌ها: در پایگاه داده امکانی وجود دارد که متخصصان این حوزه می‌توانند داده‌های مورد نظر خود را که در جدول وجود دارد جستجو و بازیابی کنند. به همین علت آنها هر زمانی که بخواهند می‌توانند به‌راحتی به اطلاعات مورد نیاز دسترسی داشته باشند. حفظ کیفیت و یکپارچگی داده‌ها: پایگاه داده با استفاده از ابزارهای مختلف، از قبیل قواعد اعتبارسنجی و کلیدهای اصلی کیفیت و یکپارچگی داده‌ها را تضمین می‌کند. این امر منجر به نمایش نتایج دقیق‌تر و قابل اعتمادتری در تحلیل‌های علوم داده می‌شود. مقیاس‌پذیری: پایگاه داده SQL برای مدیریت حجم زیادی از داده‌ها طراحی شده‌ است. این امر برای متخصصان علوم داده که اغلب با داده‌های بسیار زیادی سروکار دارند، اهمیت فراوانی دارد. پایگاه‌های داده به گونه‌ای طراحی شده‌اند که بتوان آنها را با افزایش حجم داده‌ها، به راحتی مقیاس‌بندی کرد و گسترش داد. امنیت داده‌ها: پایگاه‌های داده دارای مکانیزم‌های امنیتی مختلفی برای محافظت از داده‌ها در برابر دسترسی‌های غیرمجاز، سوء‌استفاده و حملات سایبری هستند. این امر برای سازمان‌هایی که با داده‌های حساس سروکار دارند، بسیار مهم است. دیتابیس به‌عنوان زیرساختی کارآمد و سازمان‌یافته برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها در علوم داده به‌ کار می‌رود. می‌توان گفت پایگاه داده برای دیتا ساینس حکم ستون فقرات در پروژه‌های مختلف را دارد. به همین علت آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده اهمیت و کاربردهای فراوانی را دارد. برخی از مهم‌ترین کاربردهای پایگاه داده در علوم داده عبارت‌اند از: پایگاه داده با استفاده از ابزارهای مختلفی مانند تریگرها و پروسیجرهای ذخیره‌شده امکان اتوماسیون وظایف تکراری را فراهم می‌کند. این امر می‌تواند به صرفه‌جویی در زمان و افزایش بهره‌وری متخصصان علوم داده کمک کند. بسیاری از داده‌ها دارای اطلاعات مکانی (موقعیت جغرافیایی) هستند. به همین علت پایگاه‌های داده مکانی با قابلیت ذخیره‌سازی و تحلیل این نوع داده‌ها، امکان انجام تحلیل‌های فضایی و نقشه‌برداری را فراهم می‌کنند. داده‌های زمانی به داده‌هایی اطلاق می‌شوند که دارای بعد زمان هستند (تاریخ و ساعت). بنابراین پایگاه داده زمانی، با قابلیت ذخیره‌سازی و تحلیل این نوع داده‌ها بررسی روندها و تغییرات در طول زمان را ممکن می‌کنند. این امر به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا رفتار مشتریان خود را در طول زمان به‌طور کامل بررسی کنند. داده‌های استاد به داده‌های پایه و مرجع در یک سازمان اطلاق می‌شود (اطلاعات مشتریان یا محصولات). پایگاه داده با قابلیت مدیریت داده‌های استاد، امکان حفظ انسجام و یکپارچگی این داده‌ها را در سرتاسر سازمان فراهم می‌کند. پایگاه داده با قابلیت پشتیبانی از حاکمیت داده، امکان نظارت بر دسترسی به داده‌ها، اعمال ردیابی ممیزی و حفظ انطباق با قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها را فراهم می‌کند. در آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده با ویژگی‌های مهم این ابزار آشنا می‌شوید. برخی از مهم‌ترین ویژگی‌هایی که در آموزش sql برای علوم داده به آنها اشاره می‌شود عبارت‌اند از: با تسلط بر آموزش پایگاه داده sql می‌توان از آن در محیط‌های مختلف مانند پایتون استفاده کرد و اطلاعات را از طریق این ابزار استخراج کرد. تسلط بر اصول طراحي پایگاه داده به شما این امکان را می‌دهد تا شما بتوانید در هر محیطی بلادرنگ به اطلاعات مورد نیاز خود و تحلیل آنها دسترسی داشته باشید. با توجه به اهمیت فراوان آموزش اس کیو ال برای علم داده، مکتب خونه یکی از بهترین دوره‌های مقدماتی از آکادمی Coursera را ترجمه کرده و با زیرنویس فارسی در اختیار شما قرار داده است تا بتوانید از اطلاعات بهترین دوره‌ها در دنیا استفاده کنید. مدرسان این دوره Hima Vasudevan که یکی از داده‌شناسان شرکت IBM و Rav Ahuja که مدیر ارشد برنامه جهانی در این شرکت است، هستند. مدت زمان برگزاری این دوره مقدماتی 2 ساعت است. شما در این مدت زمان مباحث اصلی و پایه را یاد می‌گیرید و با انجام تمرین‌هایی که در انتهای دوره وجود دارد بر آنها تسلط کافی پیدا می‌کنید. سرفصل‌های دوره آموزش پایگاه داده و SQL برای دیتاساینس به صورت زیر است: فصل اول: شروع به کار با SQL فصل دوم: آشنایی با پایگاه داده‌ و جداول مرتبط  (Relational) فصل سوم: SQL (سطح متوسط) فصل چهارم: دسترسی به پایگاه داده با پایتون فصل پنجم: تمرین دوره فصل آخر: (اختیاری) SQL پیشرفته برای مهندس داده گفتنی است که برای شرکت در این دوره به هیچ پیش‌نیازی احتیاج ندارید. اما اگر می‌خواهید درباره SQL اطلاعات بیشتری داشته باشید می‌توانید در آموزش پایگاه داده رایگان یا آموزش sql server رایگان مکتب خونه شرکت کنید. گفتنی است درس پایگاه داده رشته کامپیوتر جزوه پایگاه داده، برای آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده به شما کمک می‌کند تا این دوره را با تسلط بیشتری بگذرانید. افراد زیادی می‌توانند در آموزش پایگاه داده برای علوم داده شرکت کنند. به‌طور کلی می‌توان گفت هر کس که به دنبال ارتقا دانش خود همراه با علوم داده است می‌تواند در این دوره شرکت کند. اما حضور در این آموزش برای گروه‌های زیر الزامی است: اگر مشتاق هستید تا علوم داده را یاد بگیرید و وارد این حوزه شوید، باید با نحوه‌ی ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های بزرگ آشنا باشید. شما می‌توانید با شرکت در آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده مکتب خونه اطلاعات مفیدی درباره آن بدست آورید و با انجام تمرین‌ها به آن مسلط شوید. پس اگر به فکر ارتقا مهارت‌ها و دانش خود در این زمینه هستید، همین حالا برای تهیه این آموزش اقدام کنید. در مکتب خونه همچنین انواع دوره آموزش برنامه نویسی، آموزش پایتون، آموزش پایگاه داده و آموزش دیتاساینس به عنوان پیش نیاز و مکمل این دوره آموزشی در دسترس است. شروع به کار با SQL: 1 - مقدمه دوره 2 - آشنایی با پایگاه داده 3 - دستور Select 4 - Count ، Distinct و Limit 5 - دستور Insert 6 - دستورهای Delete و Update آشنایی با پایگاه داده‌ و جداول مرتبط (Relational): 1 - مفاهیم پایگاه داده‌های مرتبط (Relational) 2 - انواع دستورها در SQL (DDL و DML) 3 - دستور Create Table 4 - دستورات Alter، Drop و Truncate در جداول 5 - نحوه ساخت Instance پایگاه داده در فضای ابری SQL (سطح متوسط): 1 - استفاده از Patternها و Rangeها در String 2 - مرتب‌سازی نتایج 3 - گروه‌بندی نتایج 4 - توابع داخلی پایگاه داده 5 - توابع داخلی Date و Time 6 - Sub-Queryها و Nested Select 7 - کار با چند جدول دسترسی به پایگاه داده با پایتون: 1 - دسترسی به پایگاه داده با پایتون 2 - نوشتن کد با DB-API 3 - دسترسی به پایگاه داده با SQL Magic 4 - تحلیل داده با پایتون 5 - اتصال به پایگاه داده از طریق ibm_db API 6 - ایجاد جدول، بارگزاری داده و کوئری زدن تمرین دوره: 1 - کار با دیتاست‌های واقعی 2 - گرفتن جزئیات جدول و ستون‌ها (اختیاری) SQL پیشرفته برای مهندس داده: 1 - Viewها 2 - فرآیندهای ذخیره شده (Stored Procedures) 3 - تراکنش‌های ACID 4 - بررسی اجمالی دستور Join 5 - دستور Inner Join 6 - دستور Outer Join

درباره دوره: *لازم به ذکر است که زیرنویس این دوره توسط هوش مصنوعی صورت گرفته است.*متخصصان حوزه‌ی داده، برای کمک به کسب‌وکارها در تصمیم‌گیری‌های بهتر، داده‌ها را تحلیل می‌کنند. آن‌ها برای انجام این کار از تکنیک‌های قدرتمندی مانند داستان‌سرایی با داده، آمار و یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. در این دوره، شما با کاوش در نقش متخصصان داده در محیط کاری، سفر یادگیری خود را آغاز خواهید کرد. همچنین با فرآیند کاری پروژه‌محور PACE (برنامه‌ریزی، تحلیل، ساخت، اجرا) و چگونگی سازماندهی پروژه‌های داده با استفاده از آن آشنا می‌شوید. کارمندان گوگل که هم‌اکنون در این حوزه فعالیت می‌کنند، با ارائه‌ی فعالیت‌های عملی شبیه‌سازی‌شده‌ی وظایف مرتبط، به اشتراک گذاشتن نمونه‌هایی از کار روزانه‌ی خود و کمک به تقویت مهارت‌های تحلیل داده‌ی شما برای آمادگی شغلی، شما را در این دوره راهنمایی می‌کنند. مقدمه‌ای بر مفاهیم علم داده: 1 - خوش‌آمدگویی 2 - کشف جعبه ابزار داده‌ 3 - جمع‌بندی 4 - Lois-An:با کنجکاوی در حرفه‌ی داده خود پیش بروید 5 - ارزیابی تاثیر داده در عصر حاضر: 1 - خوش‌آمدگویی 2 - Adrian: ایجاد راه‌حل‌های تجاری مبتنی بر داده 3 - مشاغل مبتنی بر داده، موتور محرک کسب‌وکارهای مدرن 4 - بهره‌گیری از تحلیل داده در سازمان‌های غیرانتفاعی 5 - مهارت‌های کلیدی مورد نیاز برای یک حرفه‌ی مبتنی بر داده 6 - ملاحظات اخلاقی مهم برای متخصصان داده 7 - فضای شغلی برای متخصصان داده 8 - جمع‌بندی حرفه شما به عنوان یک متخصص داده: 1 - خوش‌آمدگویی 2 - Cassie: عشق مادام العمر به داده 3 - آینده مشاغل داده 4 - Tiffany: نصیحت برای جویندگان کار 5 - ایجاد یک حضور حرفه‌ای آنلاین 6 - تقویت روابط حرفه‌ای 7 - آماده شدن برای جستجوی کار 8 - Daisy: برجسته کردن مهارت‌های فنی و ارتباطی 9 - جمع‌بندی کاربردها و گردش کار داده: 1 - خوش‌آمدگویی 2 - Hautahi: اهمیت برقراری ارتباط در حرفه‌ی علوم داده 3 - آشنایی با مدل PACE 4 - عناصر کلیدی ارتباط 5 - ارتباط، محرک PACE 6 - PACE و موضوعات دوره‌ی آینده 7 - جمع‌بندی پروژه پایانی دوره: 1 - ارزش یک پورتفولیو 2 - معرفی پروژه پایانی دوره برای پورتفولیو 3 - جمع‌بندی پروژه پایانی دوره و نکاتی برای موفقیت شغلی در آینده 4 - جمع‌بندی دوره

درباره دوره: در دنیای مالی و بازارهای مالی، استفاده از مدل‌سازی مالی و داده‌کاوی یادگیری برای ساخت ربات معامله‌گر و بورس معاملات الگوریتمی با پایتون از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است. در این زمینه، آموزش cppi و معامله گری با پایتون ابزارهایی هستند که برنامه نویسان پایتون می‌توانند از آن‌ها برای تحلیل تکنیکال، ساخت متاتریدر بازارهای مالی و سبد سهام الگوریتمی استفاده کنند. دوره آموزش  cppi و معامله گری با پایتون با هدف بررسی این ابزارها و نحوه استفاده از آن‌ها در مکتب خونه تهیه و تدوین شده است که در ادامه معرفی خواهد شد. دوره آموزش جامع استراتژی پیشرفته معاملاتی با پوشش ریسک سبد سهام CPPI با پایتون دوره‌ای پروژه محور با هدف آموزش CPPI است که به همت مکتب خونه و به تلاش  مهندس سجاد جمالیان تهیه و تدوین شده است. در این دوره که در دو سرفصل مجزا ارائه می‌شود، ابتدا در رابطه با استراتژی CPPI و سپس Geometric Brownian Motion آموزش به عمل خواهد آمد. هدف از دوره آموزش cppi و معامله گری با پایتون ارائه رویکردی جامع و پروژه محوت برای استفاده از پتانسیل زبان برنامه‌نویسی پایتون در امور مالی است. همچنین دانشجویان دوره تکنیتک‌های زیر را نیز یاد خواهند گرفت: دوره cppi و معامله گری با پایتون برای تمام افرادی که به فکر توسعه مهارت‌های خود در بازارهای مالی هستند مناسب است و در کنار آن برای کسانی که به برنامه‌نویسی پایتون علاقه‌مند هستند نیز مناسب خواهد بود. در این دوره دوره آموزش cppi و معامله گری با پایتون با الگوریتم و استراتژی پیشرفته CPPI به این مهم دست پیدا خواهید نمود. این دوره به‌صورت جامع به شما آموزش معامله‌گری و ابزار لازم برای دستیابی به هدف فوق یعنی درامان‌ماندن از ریسک بازار را خواهد داد. ریسک و حفظ اصل سرمایه که در بازارهای مالی به‌عنوان "مدیریت سرمایه‌گذاری و ریسک حساب معامله" شناخته می‌شود، اصلی‌ترین وظیفه یک سرمایه‌گذار است.پس این دوره به دانشجویان اصلی‌ترین وظیفه یک سرمایه‌گذار و راه عمل به این وظیفه را خواهد آموخت. در این دوره پیشرفته به آموزش و طراحی استراتژِی Constant Proportion Portfolio Insurance  (CPPI) در پایتون پرداخته می‌شود و در ادامه 90 درصد دوره در پایتون کدنویسی انجام شده و از ابتدای آنچه که نیاز دارید و ابزارهای موردنیاز در اختیارتان قرار خواهد گرفت. همچنین در این دوره Geometric Brownian Motion در بازارهای مالی آموزش داده می‌شود و کدهای آن به‌صورت کامل و جامع و با ویجت‌های شگفت‌انگیز ارائه می‌گردد. کدها و متریال دوره به دانشجویان تحویل داده می‌شود که پس از آن خود بتوانند به تحلیلگری و معامله‌گری و بیمه سبد سهامشان بپردازند. مدل‌سازی مالی یکی از موضوعاتی است که در سال‌های اخیر به عنوان یکی از مهم‌ترین حوزه‌های علمی و پژوهشی در حوزه مالی شناخته‌ شده که در این راستا، مدل CPPi به عنوان یکی از مدل‌های پرکاربرد در معاملات مالی مطرح‌شده است. در این مدل، سرمایه‌گذار با رعایت قواعد خاصی، به دنبال حفظ سرمایه خود و بهره‌برداری از مزیت‌های بازار، در معاملات مالی شرکت می‌کند. امروزه با گسترش فناوری، پایتون به‌عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب در حوزه مدل‌سازی مالی شناخته‌شده است. با استفاده از این زبان، سرعت و دقت در مدل‌سازی مالی افزایش می‌یابد. بنابراین، یادگیری معامله‌گری با پایتون و استفاده از مدلCPPi، برای سرمایه‌گذاران و معامله‌گران مالی بسیار مناسب است. در این آموزش به عنوان مکمل دوره آموزش cppi و معامله گری با پایتون، قصد داریم با معرفی مدل CPPi و نحوه استفاده از پایتون در معامله‌گری، مهارت‌های لازم را برای انجام معاملات مالی با استفاده از این دو مورد را به شما آموزش دهیم. در این آموزش، ابتدا مفاهیم پایه مدل CPPi و معامله‌گری با پایتون معرفی‌شده‌ و سپس به بررسی مفاهیم پیشرفته‌تر پرداخته می‌شود. از مهم‌ترین مباحثی که در این آموزش پوشش داده می‌شود، می‌توان به تعیین سرمایه‌گذاری اولیه، تنظیم پارامترهای مدل، تنظیم وزن‌های سرمایه‌گذاری و نحوه اعمال محدودیت‌ها برای کاهش ریسک معاملات اشاره کرد. در این بخش به آموزش راه‌اندازی ربات معامله‌گر در بازارهای مالی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌پردازیم. ربات معامله‌گر یک برنامه کاربردی است که به کمک آن، می‌توان در بازارهای مالی به صورت خودکار معامله کرد. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی بسیار قدرتمند و پرکاربرد است که بسیاری از برنامه‌نویسان از آن برای پیاده‌سازی ربات معامله‌گر استفاده می‌کنند. ابتدا در این مقاله به آموزش نوشتن ربات معامله‌گر با استفاده از الگوریتم Constant Proportion Portfolio Insurance (CPPI) می‌پردازیم. CPPI یک روش معامله‌گری است که با استفاده از آن می‌توان به صورت خودکار پرتفوی از خود در بازار سرمایه حفاظت کرد. در این روش، پرتفوی موردنظر به دو بخش تقسیم می‌شود: بخش ریسکی و بخش بی‌ریسک. بخش ریسکی شامل سهام و دارایی‌هایی است که قابلیت رشد دارند و بخش بی‌ریسک شامل دارایی‌هایی خواهد بود که قابلیت رشد کمتری دارند مانند نقدینگی و اوراق قرضه. در ادامه، به شرح نحوه پیاده‌سازی ربات معامله‌گر با استفاده از پایتون می‌پردازیم. برای پیاده‌سازی ربات معامله‌گر ابتدا باید با استفاده از کتابخانه‌های مربوطه، داده‌های بازار را دریافت کرده و سپس الگوریتم CPPI را پیاده‌سازی کنیم. در نهایت، با استفاده از دستورات مربوطه، معاملات را انجام داده و نتایج را نمایش می‌دهیم. این روش می‌تواند به صورت خودکار معاملات را در بازارهای مالی انجام دهد و با استفاده از الگوریتم CPPI، پرتفوی خود را در برابر ریسک‌های بازار محافظت کند. در دنیای بازار سرمایه، تحلیل تکنیکال به عنوان یکی از روش‌های محبوب برای پیش‌بینی قیمت دارایی‌ها مطرح است. با این حال، برخی نقاط ضعف در این روش وجود دارد که با استفاده از داده‌کاوی و یادگیری ماشین می‌توان آن‌ها را برطرف کرد. این روش به نام CPPi نیز شناخته می‌شود و در اینجا قصد داریم به آن بپردازیم. CPPi (Constant Proportion Portfolio Insurance) به روشی گفته می‌شود که در آن، سرمایه‌گذار با نگاه کردن به نوسانات بازار، درصدی از سرمایه خود را برای استفاده در معاملات الگوریتمی مشخص می‌کند. برای این کار، از داده‌های تاریخی و همچنین داده‌های فعلی بازار استفاده می‌شود تا اطلاعات بیشتری درباره نوسانات بازار و تغییرات قیمت در آینده به دست آید. در معاملات الگوریتمی، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیز استفاده می‌شود تا پارامترهایی مانند میزان خریدوفروش و همچنین نوع دارایی‌هایی که می‌خواهیم در آن‌ها معامله کنیم، بهینه‌سازی شوند. با استفاده از این روش، می‌توان به سرعت و با دقت بالا معاملات را انجام داد و سود بیشتری کسب کرد. در نهایت، استفاده هم‌زمان از CPPi و معامله گری با پایتون می‌تواند به عنوان یکی از بهترین روش‌های ارتقای تحلیل تکنیکال در بازار سرمایه مطرح شود. با این روش، می‌توان به سرعت و با دقت بالا به تحلیل و پیش‌بینی قیمت دارایی‌ها پرداخت و در نهایت سود بیشتری به دست آورد. در بخش از آموزش cppi و معامله گری با پایتون در مورد سبد سهام الگوریتمی و متاتریدر برای بهره‌گیری در معاملات با پایتون سخن به میان خواهد آمد. سبد سهام الگوریتمی، روشی است که برای سرمایه‌گذاری در بورس و بازار سرمایه استفاده می‌شود. در این روش، سهام با توجه به عملکرد آن‌ها در بازار و پویایی بازار، به صورت خودکار انتخاب می‌شوند. بهره‌گیری از سبد سهام الگوریتمی در معاملات با پایتون، به سادگی و سرعت بیشتر در معاملات منجر می‌شود. در این روش، با توجه به شرایط بازار، سبدی از سهام با هدف داشتن درآمد مطلوب تشکیل خواهد شد. در اینجا cppi به عنوان یک روش سرمایه‌گذاری در بازار سرمایه معرفی می‌شود. در این روش، سرمایه‌گذار با در نظر گرفتن میزان ریسک مورد قبول خود، به دنبال حداکثر سود ممکن است. همچنین، متاتریدر نیز ابزاری محسوب می‌شود که برای معامله گری در بازار سرمایه استفاده می‌شود. این ابزار، معامله‌گران را قادر می‌سازد تا با استفاده از الگوریتم‌های خودکار، معاملات خود را انجام دهند. با استفاده از متاتریدر در معاملات با پایتون، معامله‌گران به سرعت و با دقت بالا می‌توانند معاملات خود را انجام دهند. بعد از بحران مالی سال‌های 1973 و 1974 در آمریكا، به دلیل تجربه‌های تلخ گذشته، بسیاری از مدیران سرمایه‌گذاری در صندوق‌های بزرگ مانند صندوق‌های بازنشستگی، علاقه‌ای به سرمایه‌گذاری در بازارهـای سـهام نداشـتند. محققـان حوزه مالی دریافتند كه دغدغه اصلی مدیران، نبود راهكارهایی است كه بتوانند سرمایه‌گذاران را در برابر ضررهای شـدید در بازارهای مالی محافظت كنند، ازاین‌رو، به فكر افتادند تا سازوكاری را برای پوشش ریسك سرمایه‌گذاران در بازارهای نزولی طراحی کنند. در سال 1976 Hayne E. Leland ایده بیمه سبد سهام را مطرح كرد و در سال 1981 با تجاری‌سازی ایـن ایده، استراتژی‌های بیمه سبد به بازارهای مالی معرفی شد. استراتژی‌های بیمه سبد سهام  Portfolio Insurance(PI) نوعی روش‌های ساختاری هستند كه تلاش می‌کنند بـین دارایـی ریسـكی و دارایی بدون ریسك با تضمین سطح مشخصی از بازده، نسبت بهینه‌ای به دست آورند. به بیـان دیگـر بـا اسـتفاده از ایـن استراتژی‌های معاملاتی، می‌توان حداقل بازده از پیش تعیین شده‌ای را كسب كرد. این روش‌ها ضمن اینكه امكان كسـب سود در بازارهای صعودی را حفظ می‌کنند، مـانع افـت شـدید سـرمایه در بازارهـای نزولـی می‌شوند و در پایـان دوره مقدار کف (Floor) را برای ارزش پرتفو تضمین می‌کنند. این روش به طور پویا کل سرمایه را به دارایی ریسکی و دارایی ایمن از ریسک تخصیص می‌دهد. با توجه به موضوعاتی که در این مقاله مطرح شد، می‌توان نتیجه گرفت که مدل‌سازی مالی و معامله گری با پایتون، به عنوان یکی از روش‌های مؤثر در بازار سرمایه به شمار می‌آیند. با استفاده از الگوریتم CPPI و راه‌اندازی ربات معامله‌گر در بازارهای مالی با پایتون، می‌توان به سرعت و با دقت بالا معاملات را انجام داد و سود بیشتری کسب کرد. همچنین، استفاده از داده‌کاوی و یادگیری ماشین در تحلیل تکنیکال، بهبود قابل‌توجهی در نتایج معاملات دارد. در کل، آموزش cppi و معامله گری با پایتون، به عنوان یکی از بهترین راه‌های ارتقای تحلیل تکنیکال در بازار سرمایه، مورد توجه قرار می‌گیرد. استراتژی CPPI: 1 - مقدمه و پیش گفتار 2 - PI (Portfolio Insurance) and CPPI Overview 3 - شروع کدنویسی و معرفی داده‌ها 4 - توابع get_ind_returns و دریافت داده‌ها 5 - طراحی و اجرای استراتژی CPPI در پایتون - بخش اول 6 - طراحی و اجرای استراتژی CPPI در پایتون - بخش دوم 7 - طراحی function کامل برای استراتژِی CPPI 8 - توابع مهم ()annualize_ret() , annualize_vol() , sharpe_ratio() , drawdown 9 - توابع مهم ()skewness() , kurtosis() , var_gaussian() , cvar_historic برای محاسبه ریسک 10 - طراحی ()summary_stats برای تحلیل و بررسی خلاصه حساب 11 - بررسی ()summary_stats برای CPPI 12 - آپدیت floor توسط drawdown Geometric Brownian Motion: 1 - Geometric Brownian Motion 2 - کدنویسی و نوشتن تابع Geometric Brownian motion 3 - بررسی سناریوهای GBM 4 - طراحی widgets برای شبیه‌سازی mont-carlo برای پیش‌بینی حرفه‌ای 5 - تابع مهم show_gbm جهت نمایش حرفه‌ای و پویای پیش‌بینی 6 - بهبود تابع gbm برای کاهش زمان اجرا و بهبود بهینگی کدها 7 - کدنویسی و اجرای تابع show_cppi برای اجرای Geometric Brownian motion بر روی استراتژی CPPI - بخش اول 8 - کدنویسی و اجرای show_cppi برای اجرای Geometric Brownian motion بر روی استراتژی CPPI - بخش دوم 9 - طراحی یک هیستوگرام برای نمایش پراکندگی سناریوها 10 - جمع‌بندی و پایان دوره

درباره دوره: هرچه داده‌های بیشتری تولید کنیم، درک همه آن داده‌ها و استخراج بینش معنادار از آن‌ها دشوارتر می‌شود. داده کاوی راه‌حلی برای این موضوع ارائه می‌دهد، راه‌حلی که روش‌های تصمیم‌گیری کسب‌وکارها، کاهش هزینه‌ها و افزایش درآمد را شکل خواهد داد. دوره آموزش داده کاوی با هدف آموزش این ترند در دنیای کامپیوتر و برنامه‌نویسی ارائه شده است و به‌خوبی مفاهیم مربوط به درس داده کاوی را ارائه می‌دهد. دوره آموزش داده کاوی مکتب خونه، در ٢٤ جلسه در قالب محتوای ویدیویی از کلاس دانشگاه اصفهان گردآوری‌شده است. این دوره آموزشی در ٢٥ ساعت به کاربران ارائه می‌شود و در آن مفاهیم داده کاوی پوشش داده خواهد شد. دوره آموزش داده کاوی برای تمامی افرادی که به مفاهیم علم داده، تحلیل داده، متن کاوی، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و غیره علاقه‌مند هستند، مناسب است. به‌صورت کلی این دوره برای افراد زیر توصیه می‌شود. هدف از ارائه آموزش دیتا ماینینگ، آموزش مفاهیم و تکنیک‌های مربوط به داده کاوی به کاربران است. این آموزش یک آموزش کلاس محور است و برای اهداف کاربردی نیز مناسب خواهد بود. داده ‌کاوی (دیتا ماینینگ | data mining) معمولاً به‌عنوان فرآیند استفاده از کامپیوتر و اتوماسیون برای جستجوی مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها برای الگوها و روندها، تبدیل آن یافته‌ها به بینش‌ها و پیش‌بینی‌های تجاری تعریف می‌شود. داده کاوی فراتر از فرآیند جستجو است، زیرا از داده‌ها برای ارزیابی احتمالات آینده و توسعه تجزیه‌وتحلیل‌های عملی استفاده می‌کند. دوره آموزش داده کاوی مختص آموزش این ترند است و بیشتر مفاهیمی که در داده کاوی موجود هستند را برای کاربران پوشش می‌دهد. مفهوم داده کاوی قبل از کامپیوترها وجود داشته است. آغاز داستان داده کاوی توسط قضیه بیز در سال 1763 و کشف تحلیل رگرسیون در سال 1805 آغاز شد. از طریق ماشین جهانی تورینگ (1936)، کشف شبکه‌های عصبی (1943)، توسعه پایگاه‌های داده (دهه 1970) و الگوریتم‌های ژنتیک (1975) و کشف دانش در پایگاه‌های داده (1989)، زمینه برای درک مدرن ما از آنچه داده کاوی امروزی است فراهم شد. همچنین بعداً با رشد پردازنده‌های کامپیوتری، ذخیره‌سازی داده‌ها و فناوری در دهه‌های 1990 و 2000، داده‌کاوی نه‌تنها قدرتمندتر، بلکه در انواع موقعیت‌ها نیز پربارتر شد. داده کاوی و یادگیری ماشینی (machine learning) فرآیندهای منحصربه‌فردی هستند که اغلب مترادف در نظر گرفته می‌شوند. با این حال، درحالی‌که هر دو برای تشخیص الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ مفید هستند، عملکرد آن‌ها بسیار متفاوت است. داده کاوی فرآیند یافتن الگوها در داده‌ها خواهد بود. زیبایی داده کاوی در این است که با شناسایی پیشگیرانه الگوهای داده غیرشهودی از طریق الگوریتم‌ها (به‌عنوان‌مثال، مصرف‌کنندگانی که شیر می‌خرند به‌احتمال‌زیاد بیسکویت می‌خرند) به سؤالاتی که نمی‌دانستیم بپرسیم، پاسخ دهیم. با این حال، تفسیر این بینش‌ها و کاربرد آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های تجاری همچنان نیازمند مشارکت انسانی است. در همین حال، یادگیری ماشینی فرآیندی است که به کامپیوتر یاد می‌دهد تا مانند انسان‌ها یاد بگیرد. با یادگیری ماشینی، کامپیوترها یاد می‌گیرند که چگونه احتمالات را تعیین کرده و بر اساس تجزیه‌وتحلیل داده‌های خود پیش‌بینی کنند. یادگیری ماشین گاهی از داده کاوی به‌عنوان بخشی از فرآیند خود استفاده می‌کند، در نهایت نیازی به دخالت مکرر انسان به‌صورت مداوم ندارد، به‌عنوان نمونه می‌توان از یادگیری عمیق و شبکه عصبی اشاره کرد که از دیتا ماینینگ استفاده می‌کنند. داده کاوی از یک روش کاملاً ساختاریافته و شش مرحله‌ای پیروی می‌کند که به‌عنوان فرآیند استاندارد بین صنعت برای داده کاوی (CRISP-DM) شناخته می‌شود. این فرآیند کار را در مراحل و در صورت لزوم تکرار مراحل را تشویق می‌کند. در واقع، تکرار مراحل اغلب برای توضیح تغییر داده‌ها یا معرفی متغیرهای مختلف ضروری است. در دوره آموزش داده کاوی مراحل و فرایند داده کاوی آموزش داده خواهد شد اما با این حال در زیر به این مراحل اشاره شده است. بیایید نگاهی دقیق‌تر به هر مرحله از CRISP-DM بیندازیم: برای شروع، ابتدا این سؤالات را بپرسید: هدف ما چیست؟ برای حل چه مشکلی تلاش می‌کنیم؟ چه داده‌هایی برای حل آن نیاز داریم؟ بدون درک روشنی از داده‌های مناسب برای استخراج، پروژه می‌تواند خطاها، نتایج نادرست یا نتایجی ایجاد کند که به سؤالات صحیح پاسخ نمی‌دهند. پس از تعیین هدف کلی، داده‌های مناسب باید جمع‌آوری شوند. داده‌ها باید با موضوع مرتبط باشند و معمولاً از منابع مختلفی مانند سوابق فروش، نظرسنجی مشتریان و داده‌های موقعیت جغرافیایی می‌آیند. هدف این مرحله ‌این است که اطمینان حاصل شود که داده‌ها به‌درستی تمام مجموعه داده‌های لازم برای رسیدگی به هدف را در برمی‌گیرند. زمان‌برترین مرحله، مرحله آماده‌سازی، شامل سه مرحله است: استخراج، تبدیل و بارگذاری که به آن ETL نیز گفته می‌شود. ابتدا داده‌ها از منابع مختلف استخراج شده و در یک منطقه مرحله‌بندی سپرده می‌شوند. در مرحله بعد، در مرحله تبدیل: داده‌ها تمیز می‌شوند، مجموعه‌های تهی پر می‌شوند، داده‌های پرت و تکراری حذف می‌شوند، خطاها برطرف می‌شوند و همه داده‌ها به جداول اختصاص می‌یابد. در مرحله آخر، بارگذاری، داده‌های فرمت شده برای استفاده در پایگاه داده بارگذاری می‌شوند. مدل‌سازی داده‌ها به مجموعه داده‌های مربوطه می‌پردازد و بهترین رویکرد و تحلیل‌های آماری و ریاضی را برای پاسخگویی به سؤال‌های هدف در نظر می‌گیرد. تکنیک‌های مدل‌سازی مختلفی مانند طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و تحلیل رگرسیون موجود است که در دوره آموزش داده کاوی موردبحث واقع‌شده‌اند. پس از ساخت و آزمایش مدل‌ها، زمان ارزیابی کارایی آن‌ها در پاسخ به سؤالی که در مرحله درک کسب‌وکار شناسایی‌شده است فرا می‌رسد. این یک مرحله انسان‌محور است، زیرا فردی که پروژه را اجرا می‌کند باید تعیین کند که آیا خروجی مدل به‌اندازه کافی اهداف آن‌ها را برآورده می‌کند یا خیر. در غیر این صورت، می‌توان مدل متفاوتی ایجاد کرد یا داده‌های متفاوتی تهیه کرد. هنگامی که مدل data کاوی دقیق و موفق در پاسخ به سؤال عینی تلقی شد، زمان استفاده از آن فرا می‌رسد. استقرار می‌تواند در قالب یک ارائه بصری یا یک گزارش به اشتراک‌گذاری بینش رخ دهد. همچنین می‌تواند به اقداماتی مانند ایجاد یک استراتژی فروش جدید یا اجرای اقدامات کاهش ریسک منجر شود. داده کاوی در شناسایی الگوهای داده و استخراج بینش تجاری مفید از آن الگوها بسیار مفید است. برای انجام این وظایف، متخصصین از تکنیک‌های مختلفی برای تولید نتایج متفاوت استفاده می‌کنند. در اینجا پنج تکنیک رایج داده کاوی آورده شده است که این تکنیک‌ها در دوره آموزش داده کاوی نیز آورده شده‌اند. تکنیک طبقه‌بندی یا کلاس‌بندی، نقاط داده بر اساس یک سؤال یا مشکل خاص به گروه‌ها یا کلاس‌ها اختصاص داده می‌شود که در دوره آموزش دیتا ماینینگ آموزش داده خواهد شد. این تابع به دنبال کشف روابط بین نقاط داده خواه بود. از آن برای تعیین اینکه آیا یک عمل یا متغیر خاص دارای ویژگی‌هایی است که می‌تواند با سایر اقدامات مرتبط باشد استفاده می‌شود. در دوره آموزش داده کاوی مفاهیم مربوط به خوشه‌بندی پوشش داده شده است. علاوه بر جستجوی الگوها، داده کاوی به دنبال کشف داده‌های غیرعادی در یک مجموعه است. تشخیص ناهنجاری فرآیند یافتن داده‌هایی است که با الگو مطابقت ندارند. این فرآیند می‌تواند به یافتن موارد تقلب کمک کند و به خرده‌فروشان کمک کند تا در مورد افزایش یا کاهش فروش محصولات خاص بیشتر بدانند. خوشه‌بندی به دنبال شباهت‌ها در یک مجموعه داده می‌گردد و نقاط داده‌ای را که ویژگی‌های مشترک دارند را به زیرمجموعه‌ها جدا می‌کند. این شبیه به نوع تجزیه‌وتحلیل طبقه‌بندی است که نقاط داده را گروه‌بندی می‌کند، اما در تجزیه‌وتحلیل خوشه‌بندی، داده‌ها به گروه‌های قبلاً تعریف‌شده اختصاص داده نمی‌شوند. خوشه‌بندی برای تعریف صفات در یک مجموعه داده مفید است، مانند تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید، وضعیت نیاز، مرحله زندگی یا ترجیحات احتمالی در ارتباطات بازاریابی. در دوره آموزش داده کاوی مباحث خوشه‌بندی به‌صورت کامل پوشش داده خواهد شد. تجزیه‌وتحلیل رگرسیون در مورد درک این است که کدام عوامل در یک مجموعه داده مهم‌تر هستند، چه عواملی می‌توانند نادیده گرفته شوند و چگونه این عوامل با هم تعامل دارند. با استفاده از این روش، داده‌کاوی‌ها می‌توانند نظریه‌هایی را تأیید کنند. کسب‌وکارها از داده‌کاوی استفاده می‌کنند تا با استفاده از داده‌هایی که در مورد مشتریان، محصولات، فروش و کمپین‌های تبلیغاتی و بازاریابی جمع‌آوری می‌کنند، مزیت رقابتی به خود بدهند. داده کاوی به آن‌ها کمک می‌کند تا عملیات را سریع‌تر کنند، روابط با مشتریان فعلی را بهبود بخشند و مشتریان جدیدی به دست آورند. به‌صورت کلی کاربردهای داده کاوی را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد ولی کاربردها به این موارد خلاصه نمی‌شود. در ابتدایی ترین کاربرد، خرده‌فروشان از تجزیه‌وتحلیل سبد برای تجزیه‌وتحلیل آنچه مصرف‌کنندگان می‌خرند استفاده می‌کنند. این یک شکل از تکنیک تداعی است که به خرده‌فروشان بینشی در مورد عادات خرید می‌دهد و به آن‌ها اجازه می‌دهد خریدهای دیگر را توصیه کنند. پیش‌بینی فروش شکلی از تحلیل پیش‌بینی‌کننده است که کسب‌وکارها بیشتر از بودجه خود را به آن اختصاص می‌دهند. داده کاوی می‌تواند با بررسی داده‌های تاریخی مانند سوابق فروش، شاخص‌های مالی، عادات مخارج مصرف‌کننده، فروش منتسب به یک زمان خاص از سال و روندها، به کسب‌وکارها کمک کند تا فروش را پیش‌بینی کنند و اهداف تعیین کنند. کسب‌وکارها پایگاه‌های داده بزرگی از داده‌های مصرف‌کننده می‌سازند که از آن برای شکل‌دهی و تمرکز تلاش‌های بازاریابی خود استفاده می‌کنند. این کسب‌وکارها به راه‌هایی برای مدیریت و استفاده از این داده‌ها برای توسعه ارتباطات بازاریابی هدفمند و شخصی‌شده نیاز دارند. داده کاوی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا رفتارهای مصرف‌کننده را درک کنند، اطلاعات تماس و سرنخ‌ها را ردیابی کنند و مشتریان بیشتری را در پایگاه‌های داده بازاریابی خود درگیر کنند. داده کاوی می‌تواند اطلاعات به‌روزی را در مورد موجودی محصول، برنامه‌های تحویل و الزامات تولید در اختیار کسب‌وکارها قرار دهد. داده کاوی همچنین می‌تواند به حذف برخی از عدم قطعیت‌های ناشی از مسائل ساده عرضه و تقاضا در زنجیره تأمین کمک کند. سرعتی که داده‌کاوی می‌تواند الگوها را تشخیص دهد و پیش‌بینی‌ها را طراحی کند، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا سهام محصول خود را بهتر مدیریت کنند و کارآمدتر عمل کنند. کسب‌وکارها، به‌ویژه خرده‌فروشان، حجم عظیمی از داده‌ها را از طریق برنامه‌های وفاداری تولید می‌کنند. داده کاوی به این کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا از طریق این داده‌ها روابط با مشتری را ایجاد و تقویت کنند. در زیر چند موقعیت برتر که از تکنیک‌های داده کاوی استفاده می‌کنند آورده شده است. مدیران پایگاه داده نقش‌های حیاتی در ذخیره، ایمن‌سازی و بازیابی بالقوه داده‌های یک شرکت ایفا می‌کنند. آن‌ها اطمینان حاصل می‌کنند که تحلیلگران می‌توانند در صورت نیاز به داده‌های مناسب دسترسی داشته باشند. مدیریت پایگاه داده یک زمینه در حال گسترش با پتانسیل حقوق و دستمزد زیادی است. دانشمندان علوم کامپیوتر و اطلاعات فناوری جدید (زبان‌های کامپیوتری، سیستم‌عامل‌ها، نرم‌افزارها و غیره) را در فضایی که به‌سرعت در حال گسترش است طراحی می‌کنند و همیشه در جستجوی ایده‌های جدید هستند. آن‌ها در زمینه‌هایی مانند مالی، فناوری، مراقبت‌های بهداشتی و اکتشاف علمی کار می‌کنند. تحلیلگران تحقیقاتی مطالعات بازاریابی را برای کمک به شرکت‌ها برای هدف قرار دادن مشتریان جدید، افزایش فروش و تعیین پتانسیل فروش محصولات جدید انجام می‌دهند. رشد تجارت الکترونیک باعث رشد در این زمینه می‌شود. معماران شبکه ارتباطات داده یک شرکت را طراحی، می‌سازند و نگهداری می‌کنند که می‌تواند از چند کامپیوتر تا یک مرکز داده بزرگ و مبتنی بر ابر را شامل شود. کارشناسان امنیت دیجیتال تقریباً برای هر سازمانی که نیاز به محافظت از داده‌های حساس و جلوگیری از حملات سایبری دارد ضروری شده‌اند و داده کاوی این پتانسیل را دارد که به آن‌ها کمک کند. به‌صورت کلی در حال حاضر همه شرکت‌های بزرگ و کوچک که مبنی بر فناوری و اینترنت هستند از داده کاوی بهره می‌برند، بنابراین یادگیری داده کاوی با منابع و مراجع آموزشی به‌نوعی ضرورت تبدیل‌شده است. دوره آموزش داده کاوی مکتب خونه نقطه شروع خوبی برای انجام این کار است. فیلم های آموزشی: 1 - جلسه اول - شناخت انواع داده‌ها و ویژگی‌ها 2 - جلسه دوم - انواع ویژگی‌ها و توصیف آماری داده‌ها 3 - جلسه سوم - شناخت داده‌ها (پراکندگی، توزیع نرمال، تحلیل هیستوگرام، اندازه‌گیری شباهت و عدم شباهت داده‌ها) 4 - جلسه چهارم - تکمیل روش‌های شباهت‌سنجی-مصورسازی داده‌ها 5 - جلسه پنجم - عملیات پیش‌پردازش وپاک‌سازی داده‌ها 6 - جلسه ششم - عملیات پیش پردازش- تجمیع داده‌ها (تحلیل همبستگی – تست کای-دو) 7 - جلسه هفتم - روش‌های کاهش داده- (کاهش بعد، تبدیل موجک، تبدیل HAAR) 8 - جلسه هشتم - روش‌های کاهش داده- هیستوگرام، خوشه‌بندی و… 9 - جلسه نهم - انواع روش‌های گسسته‌سازی 10 - جلسه دهم - انباره داده‌ها-شماهای ستاره‌ای، دانه‌برفی تحلیل الگوهای پرتکرار 11 - جلسه یازدهم - ایجاد قوانین انجمنی 12 - جلسه دوازدهم - الگوریتم Apriori 13 - جلسه سیزدهم - افزایش بهره‌وری الگوریتم Apriori و شروع FP-growth 14 - جلسه چهاردهم - الگوریتم Eclat و معیارهای ارزیابی قوانین انجمنی 15 - جلسه پانزدهم - مفاهیم دسته‌بندی داده‌ها 16 - جلسه شانزدهم - درخت تصمیم 17 - جلسه هفدهم - بررسی معیارهای شاخص و هرس درخت تصمیم 18 - جلسه هجدهم - دسته‌بندی بیزین - دسته‌بندی مبتنی بر قانون 19 - جلسه نوزدهم - استخراج قوانین درخت تصمیم 20 - جلسه بیستم - ارزیابی و مقایسه روش‌های دسته‌بندی 21 - جلسه بیست و یکم - Ensemble Methods 22 - جلسه بیست و دوم - روش‌های دسته‌بندی پیشرفته 23 - جلسه بیست و سوم - مفاهیم خوشه‌بندی – k-means 24 - جلسه بیست و چهارم - خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

درباره دوره: در دنیای امروز داده‌ها به یکی از اصلی‌ترین پارامترها در هر صنعتی تبدیل شده‌اند و به همین دلیل داشتن سیستمی برای مدیریت آن‌ها اهمیت زیادی دارد. دیتابیس (Data Base) یا پایگاه داده شیوه‌ای برای مدیریت داده‌هاست که آشنایی با آن می‌تواند یک فرصت شغلی مناسب در اختیار شما قرار دهد. پایگاه داده mongoDB از انواع پایگاه‌داده‌های غیر رابطه‌ای است که امکان دسترسی هم‌زمان میلیون‌ها نفر به داده‌های حجیمی مثل تصاویر و فیلم‌ها را فراهم می‌کند. به همین دلیل در دنیای کاری امروز بسیار کارآمد خواهد بود. دوره آموزش mongodb با هدف آموزش این پایگاه داده محبوب تهیه و تدوین شده است که در ادامه به معرفی آن خواهیم پرداخت . هدف اصلی از یادگیری دوره آموزش mongodb تسلط کامل بر مفاهیم این پایگاه داده و کار با آن است. در این دوره شما مباحث کوئری نویسی دیتابیس را یاد خواهید گرفت و می‌آموزید که چگونه آن را برنامه‌نویسی کنید. همچنین با قابلیت‌ها و ابزارهای مختلف آن آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه با استفاده از دستورات مختلف از فضای وب به این پایگاه داده متصل شده و داده‌های آن را استخراج کنید. در این دوره آموزش mongodbابتدا به معرفی و نصب mongodb پرداخته شده است و سپس دانشجو با دستورات و مفاهیم mongodb آشنا خواهد شد و قادر به اجرای mongodb خواهد بود. اگرچه این دوره یک دوره کامل مقدماتی تا پیشرفته نیست اما می‌تواند نقطه شروع خوبی برای یادگیری این نوع دیتابیس Nosql باشد. با استفاده از دوره‌های آموزشی مکمل به همراه این دوره آموزشی می‌توانید به سطح و درک مناسبی از این نوع بانک اطلاعاتی برسید. دوره آموزش mongodb مناسب کسانی است که به دنبال یادگیری مهارتی کاربردی و به‌روز برای ورود به بازار کار هستند. این پایگاه داده یکی از دیتابیس‌های کاربردی در سراسر جهان است؛ بنابراین تسلط بر روی آن یک مهارت کلیدی برای کسب درآمد ارزی نیز به‌حساب می‌آید. همچنین افرادی که قبلاً با پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای کارکرده‌اند و برای کار با داده‌های بزرگ به مشکل برخورده‌اند، می‌توانند با شرکت در این دوره آموزش رایگان مونگو دی بی مشکلات خود را به‌طور کامل حل کنند. این دوره همچنین برای متخصصان وب که قصد دارند سرعت سایت خود را به‌واسطه دسترسی سریع‌تر به داده‌ها بالا ببرند، کاربردی خواهد بود. مهارت اصلی که بعد از اتمام دوره آموزش mongodb کسب خواهید کرد، تسلط بر روی مفاهیم و برنامه‌نویسی این پایگاه داده است. شما در این دوره آموزش دیتابیس mongodb یاد می‌گیرید که چگونه از داده‌های موجود نسخه پشتیبان تهیه کنید، با سرعت مناسبی داده‌های موردنیاز را پیدا کرده و در اختیار کاربر قرار دهید و از این پایگاه داده در زبان‌های دیگر مانند node js یا PHP استفاده کنید. علاوه بر این شما تجربه‌های عملی در این حوزه کسب خواهید که به منزله سابقه کار برای شماست و می‌توانید با استاد به این تجربیات بدون ترس وارد بازار کار شوید. در پایان این دوره آموزش مونگو دی بی به‌اندازه کافی و برای پیداکردن کاری با درآمد عالی بر روی پایگاه داده mongoDB تسلط پیدا می‌کنید و حتی می‌توانید وارد حوزه آموزش این پایگاه داده نیز بشوید. شما برای شرکت در این دوره نیاز به دانستن هیچ موضوعی ندارید. در دوره آموزش mongodb کلیه مباحث مربوط به پایگاه‌داده از صفر آموزش داده می‌شود و مدرس قدم‌به‌قدم شما را تا متخصص شدن همراهی می‌کند؛ بنابراین نیازی نیست مباحث ابتدایی پایگاه‌داده یا mongoDB را بدانید یا قبلاً با یک پایگاه‌داده رابطه‌ای یا غیر رابطه‌ای کار کرده باشید. بعد از آموزش مباحث اولیه و نصب این پایگاه‌داده، در هر جلسه تمریناتی به شما داده می‌شود که با حل آن‌ها می‌توانید با مشکلاتی که در عمل و در زمان کار با داده‌های واقعی برایتان پیش می‌آید آشنا دست‌وپنجه نرم کرده و سؤالاتتان را از مدرس بپرسید. درنهایت بدون نیاز به هیچ پیش‌زمینه ابتدایی برای مباحث این دیتابیس مسلط شده و می‌توانید اطلاعات خود را به‌راحتی در آن ذخیره، بازیابی، ویرایش یا حذف کرده و پایگاه‌داده را به وب‌سایت یا نرم‌افزارهای آفلاین و آنلاین خود وصل کنید. MongoDB، محبوب‌ترین پایگاه داده NoSQL و یک پایگاه داده منبع باز سند گرا به‌حساب می‌آید. اصطلاح NoSQL درواقع به معنای غیر رابطه‌ای است. این بدان معناست که MongoDB بر اساس ساختار پایگاه داده رابطه‌ای جدول مانند عمل نمی‌کند، بلکه مکانیزم کاملاً متفاوتی را برای ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها از بانک‌های اطلاعاتی ارائه می‌دهد. این فرمت ذخیره‌سازی BSON (مشابه فرمت JSON) نامیده می‌شود. هدف از دوره آموزش MongoDB ارائه اطلاعات کاملی از این پایگاه داده محبوب است که هم‌اکنون کاربردهای بسیار فراوانی دارد. MongoDB یک پایگاه داده منبع باز، سند گرا و یکی از محبوب‌ترین پایگاه داده NoSQL است. NoSQL به زبان ساده به معنای یک پایگاه داده غیر رابطه‌ای است، یعنی ساختار پایگاه داده رابطه‌ای جدول مانندی در آن وجود ندارد، در عوض مکانیزم کاملاً متفاوتی برای ذخیره و بازیابی داده‌ها وجود دارد. این فرمت ذخیره‌سازی BSON نام دارد و بسیار شبیه JSON است. MongoDB  جایگزینی مناسب برای دیتابیس‌های رابطه‌ای است که نیازی به ساختار جدول ندارد. این پایگاه داده غیر رابطه‌ای از سال 2009 معرفی‌شده و به دلیل مزایای متعدد که دارد از همان ابتدا موردتوجه قرار گرفت. این دیتابیس زبانی غنی برای کوئری نویسی دارد که با استفاده از آن می‌توانید خیلی راحت داده‌ها را دسته‌بندی کرده یا اطلاعات موردنظر خود را از آن پایگان داده استخراج کنید. همچنین امکان برنامه‌نویسی شیءگرا را نیز برای شما فراهم می‌کند. هدف این دوره آموزش MongoDB ارائه اطلاعات سطحی و مقدماتی در مورد MongoDB با کمک مجموعه داده‌های تستی است که حاوی دستورات اساسی مانند insert، update، delete  و غیره است. ممکن است این سؤال برای کاربران پیش بیاد که چرا اصلاً ما به یادگیری این دیتابیس با دوره آموزش MongoDB نیاز داریم؟ در پاسخ باید گفت: پایگاه‌های داده SQL داده‌ها را در قالب جدول ذخیره می‌کنند. این داده‌ها در یک مدل داده از پیش تعریف شده ذخیره می‌شوند که برای برنامه‌های کاربردی در حال رشد در دنیای واقعی امروزی چندان انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر نیست. برنامه‌های مدرن بیش از هر زمان دیگری شبکه‌ای، اجتماعی و تعاملی هستند. برنامه‌ها داده‌های بیشتری را ذخیره می‌کنند و با نرخ‌های بالاتری به آن دسترسی دارند. سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS) انتخاب مناسبی برای مدیریت داده‌های بزرگ به دلیل طراحی و نوع برنامه آن‌ها نیست، زیرا همان‌طور که گفته شد، این پایگاه داده‌های رابطه‌ای مقیاس‌پذیر نیستند. اگر پایگاه داده بر روی یک سرور واحد اجرا شود، در مقیاس‌پذیری با محدودیت روبه‌رو می‌شود. پایگاه داده‌های NoSQL مقیاس‌پذیرتر هستند و عملکرد عالی را ارائه می‌دهند. MongoDB یک پایگاه داده NoSQL است که با افزودن سرورهای بیشتر و بیشتر مقیاس‌پذیر می‌شود و با مدل سند انعطاف‌پذیر خود بهره‌وری را افزایش می‌دهد. در زیر چند دلیل برای استفاده از MongoDB آورده شده است: در دوره آموزش MongoDB در قالب مثال‌های واقعی به چشم خواهیم دید که چرا MongoDB آن‌قدر اهمیت دارد و لازم است آن را یاد بگیریم. RDBMS دارای یک طراحی طرح‌واره معمولی است که تعداد جداول و رابطه بین این جداول را نشان می‌دهد در حالی که MongoDB سند گرا است و در آن هیچ مفهومی از طرح‌واره یا رابطه وجود ندارد. تراکنش‌های پیچیده در MongoDB پشتیبانی نمی‌شوند زیرا عملیات پیوستن یا الحاق (join) پیچیده در دسترس نیست. MongoDB اجازه می‌دهد تا یک ساختار سند بسیار انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر باشد. به‌عنوان‌مثال، یک سند داده از یک مجموعه در MongoDB می‌تواند دو فیلد داشته باشد در حالی که سند دیگر در همان مجموعه می‌تواند چهار فیلد داشته باشد. MongoDB در مقایسه با RDBMS به دلیل تکنیک‌های اندیس گذاری و ذخیره‌سازی کارآمد سریعتر است. با این حال چند اصطلاح وجود دارد که در هر دو پایگاه داده موجود هستند. آنچه در RDBMS جدول نامیده می‌شود در MongoDB مجموعه نامیده می‌شود. به‌طور مشابه، یک تاپل یک سند و یک ستون یک فیلد نامیده می‌شود. MongoDB یک «_id» پیش‌فرض ارائه می‌کند که یک عدد هگزادسیمال 12 بایتی است که منحصر به فرد بودن هر سند را تضمین می‌کند و این شبیه کلید اصلی در RDBMS است. همان‌طور که در دوره آموزش MongoDB نیز به آن اشاره شده است MongoDB دارای ویژگی‌های بسیار متعدد و جالبی است که به نوبه خود کمک بسیار زیادی به توسعه‌دهندگان می‌کند. در این جا مهم‌ترین ویژگی‌های MongoDB آورده شده است: MongoDB در سناریوهای زیر بر RDBMS ترجیح داده می‌شود: MongoDB در حال حاضر پشتیبانی رسمی از درایورها را برای تمام زبان‌های برنامه نویسی محبوب مانند: C ،C++ ،Rust ،C# ،Java ،Node.js ،Perl ،PHP Python ،Ruby ،Scala ،Go و Erlang ارائه می‌دهد. در پلتفرم آموزشی مکتب خونه برای بیشتر زبان‌هایی که ذکر شد، دوره آموزش برنامه نویسی قرار دارد که در کنار یادگیری پایگاه داده MongoDB می‌تواند شما را برای ورود به بازار کار برنامه نویسی آماده کند. MongoDB فقط از اوراکل لینوکس که هسته سازگار با Read hat (RHCK) را اجرا می‌کند، پشتیبانی می‌کند. MongoDB از هسته Unbreakable Enterprise (UEK) پشتیبانی نمی‌کند. همچنین MongoDB 5.0 نیاز به استفاده از مجموعه دستورالعمل AVX دارد که در پردازنده‌های انتخابی اینتل و AMD موجود است. می‌توانیم از Microsoft SQL Server Management Studio برای اتصال داده‌های MongoDB خود به یک نمونه SQL Server استفاده کنیم. Linked Server ابزاری از MS SQL Server است که امکان اجرای پرس‌وجوهای توزیع شده را برای ارجاع جداول ذخیره‌شده در پایگاه داده غیر SQL Server در یک پرس‌وجو را می‌دهد. MongoDB مزایای بسیار زیادی برای توسعه‌دهندگان و برنامه نویسان در پروژه‌های مختلف ارائه می‌دهد که مهم‌ترین آن‌ها شامل مورد زیر است: اگر به فکر یادگیری پایگاه داده MongoDB هستید و دواست دارید در این زمینه پیشرفت چشم‌گیری داشته باشید و بتواند به‌صورت عملی با آن کار کنید، هم‌اکنون با ثبت‌نام در دوره آموزش MongoDB اولین و مهم‌ترین قدم این مسیر را بردارید. آموزش رایگان MongoDB: 1 - پایگاه داده چیست؟ 2 - نصب مانگودی‌بی 3 - دستورات مانگودی‌بی