0

دوره آموزش پایتون (python)

دوره آموزش پایتون (python)

درباره این دوره

به دوره آموزش پایتون خوش آمدید! پایتون یک زبان برنامه نویسی کامپیوتری است که اغلب برای ساخت وب سایت ها و نرم افزارها، اتوماسیون و انجام تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. پایتون یک زبان همه منظوره است، یعنی می توان از آن برای ایجاد انواع برنامه های مختلف استفاده کرد. به دلیل سادگی و همه‌کاره بودن، پایتون به یکی از پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی امروز تبدیل شده است.

پایتون توسط Guido van Rossum ساخته شد و اولین بار در 20 فوریه 1991 منتشر شد. نام پایتون از یک برنامه کمدی تلویزیونی به نام Monty Python الهام گرفته شد که از شبکه BBC پخش میشد. یکی از ویژگی های شگفت انگیز پایتون این است که در واقع کار یک نفر است. البته گویدو ون روسوم تمام اجزای پایتون را خودش توسعه نداده است. سرعت گسترش پایتون در سراسر جهان نتیجه کار مداوم هزاران برنامه نویس، آزمایش کننده، کاربر و علاقه‌مند است، اما باید گفت که ایده اولیه پایتون در ذهن شخص گویدو رشد کرد. پایتون توسط بنیاد نرم‌افزار پایتون، یک سازمان عضویت غیرانتفاعی و جامعه‌ای که به توسعه، بهبود، گسترش و محبوبیت زبان پایتون و محیط آن اختصاص دارد، نگهداری می‌شود.

قبل از اینکه شروع به دیدن فیلم های دوره آموزش پایتون رایگان کنید، بهتر است با مزایا و معایب پایتون آشنا شوید:

مزایای پایتون

  • پایتون شبیه به زبان انگلیسی طراحی شده است تا خواندن و نوشتن آن ساده باشد.
  • پایتون یک زبان بسیار بهینه است. به دلیل سادگی پایتون، توسعه دهندگان می توانند روی حل مشکل تمرکز کنند. آنها نیازی به صرف زمان زیاد برای درک سینتکس یا رفتار زبان برنامه نویسی ندارند. کد کمتری می نویسند و کارهای بیشتری انجام می دهند.
  • پایتون یک زبان تفسیر شده است به این معنی که پایتون مستقیماً کد را خط به خط اجرا می کند. در صورت بروز هر گونه خطایی، اجرای بعدی را متوقف می کند و خطای رخ داده را گزارش می دهد.
  • کتابخانه استاندارد پایتون بسیار بزرگ است، تقریباً می توانید تمام توابع مورد نیاز برای کار خود را پیدا کنید. بنابراین، لازم نیست به کتابخانه های خارجی وابسته باشید.

معایب پایتون

  • پایتون کند است. اجرای خط به خط کد اغلب منجر به اجرای کند برنامه می شود. ماهیت پویای پایتون همچنین مسئول سرعت پایین آن است زیرا باید کارهای اضافی را در حین اجرای کد انجام دهد. بنابراین، پایتون برای اهدافی که سرعت یک جنبه مهم پروژه است، استفاده نمی شود.
  • پایتون برای اینکه بتواند سادگی خود را حفظ کند، مجبور است که از حافظه بیشتری استفاده کند. اگر در پروژه شما، مدیریت حافظه مهم است، استفاده از پایتون پیشنهاد نمیشود.
  • همانطور که می دانیم پایتون یک زبان تایپ پویا است، بنابراین نوع داده یک متغیر می تواند در هر زمان تغییر کند. یک متغیر حاوی عدد صحیح ممکن است در آینده رشته ای داشته باشد که می تواند منجر به خطاهای زمان اجرا(RuntimeError) شود. بنابراین برنامه نویسان پایتون نیاز به آزمایش کامل برنامه ها دارند.

یادگیری پایتون چقدر طول میکشد؟

یادگیری اصول اولیه پایتون بسته به آنچه می خواهید یاد بگیرید و چقدر زمان میگذارید، از چند هفته تا چند ماه به طول می انجامد. اما از آنجا که پایتون کاربردهای زیادی دارد، می توانید سالها صرف یادگیری برنامه های مختلف آن کنید. دانستن اینکه چه کارهایی را می خواهید انجام دهید و آیا می خواهید از پایتون به عنوان حرفه ای استفاده کنید، می تواند تعیین کند که سفر پایتون شما چقدر طول خواهد کشید. اولین قدم در یادگیری پایتون، همین دوره مقدماتی آموزش رایگان پایتون است.

یادگیری اصول اولیه پایتون در عرض دو تا شش ماه ممکن است، اگرچه این ممکن است بسیار بیشتر یا بسیار کمتر باشد، بسته به اینکه چقدر زمان برای یادگیری اختصاص می دهید. طبق آمار Statista، حدود 15.7 میلیون توسعه دهنده پایتون در جهان وجود دارد. با تعداد زیادی از افرادی که روی این نرم افزار منبع باز کار می کنند، این نرم افزار همیشه در حال تکامل است تا ابزارها و قابلیت های جدیدی را در خود جای دهد. شما هرگز همه چیزهایی که در مورد پایتون باید بدانید را نخواهید دانست، و این اشکالی ندارد.

کاربران پایتون به ده‌ها هزار کتابخانه دسترسی دارند. به عنوان مثال، TensorFlower می‌تواند به ساده‌سازی برنامه‌های یادگیری ماشین کمک کند، در حالی که Pandas دسترسی به ساختارهای داده انعطاف‌پذیر و پاسخگو را ارائه می‌دهد. این بدان معنی است که تسلط بر پایتون یک فرآیند مداوم است که در آن شما آنچه را که باید بدانید همانطور که به آن نیاز دارید یاد می گیرید.

موسسه برگزارکننده

-

مدرس

امیرحسین بیگدلو

دوره‌های مشابه

علم داده (Data Science) شامل مجموعه‌ای از اصول، تعریف مسئله، الگوریتم‌ها و فرآیندها است که هدف آن استخراج الگوهای غیرواضح و مفید از مجموعه داده‌ها است. امروز علم داده در حال تحول حوزه‌های علمی و کاربردی مختلف از پزشکی، روان شناسی، علوم اجتماعی، کسب‌وکار و مدیریت، علوم پایه، فنی و مهندسی و … است.

 

سرفصل‌های دوره علم داده (دیتا ساینس)

این دوره در ۳۱ جلسه برگزار می‌شود که هر جلسه ۳ ساعت و نیم است. جمعاً در این دوره بیش از صد ساعت محتوای آموزشی با تکیه بر حل مسئله از دنیای واقعی در حوزه‌های مختلف علم داده ارائه می‌گردد. برنامه هر جلسه به شرح زیر است:

جلسه اول: مقدمه‌ای بر علم داده، نصب آناکوندا، کار اولیه با پایتون (اعداد، حروف، عملگرها)

جلسه دوم: ساختارهای داده، عبارات شرطی و حلقه‌ها در پایتون

جلسه سوم: ماژول‌ها و کتابخانه، توابع و کلاس در پایتون، مثال الگوریتم نیوتن-رافسون

جلسه چهارم: آشنایی با کتابخانه Numpy در پایتون، مروری بر مفاهیم جبرخطی و ماتریس‌ها

جلسه پنجم: آشنایی با کتابخانه Pandas در پایتون

جلسه ششم: آشنایی با کتابخانه Matplotlib در پایتون

جلسه هفتم: روش‌های آمار توصیفی و استنباطی برای شناخت داده- موردکاوی اول

جلسه هشتم: نحوه مواجهه با داده‌های گمشده و داده‌های پرت- موردکاوی دوم

جلسه نهم: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین، آشنایی با الگوریتم kNN

جلسه دهم: پیاده‌سازی الگوریتم kNN در پایتون و آشنایی با مراحل مدل‌سازی در یادگیری ماشین – موردکاوی سوم

جلسه یازدهم: الگوریتم رگرسیون خطی

جلسه دوازدهم: پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی در پایتون – موردکاوی چهارم

جلسه سیزدهم: رگرسیون گام به گام و رویکردهای قاعده‌سازی در رگرسیون خطی- موردکاوی پنجم

جلسه چهاردهم: آشنایی با الگوریتم درخت تصمیم و جنگل تصادفی در یادگیری ماشین- موردکاوی ششم

جلسه پانزدهم: آشنایی با رگرسیون لجستیک

جلسه شانزدهم: آشنایی با الگوریتم‌های kNN، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان برای حل مسائل دسته‌بندی

جلسه هفدهم: پیاده‌سازی الگوریتم‌های دسته‌بندی در پایتون – موردکاوی هفتم

جلسه هجدهم: آشنایی با الگوریتم‌های نظارت‌نشده؛ خوشه‌بندی و کاهش بعد

جلسه نوزدهم: پیاده‌سازی الگوریتم‌های نظارت‌نشده در پایتون- موردکاوی هشتم

جلسه بیستم: مقدمه‌ا‌ی بر یادگیری عمیق- موردکاوی نهم

جلسه بیست‌ویکم: تحلیل سری‌های زمانی

جلسه بیست‌ودوم: پیاده‌سازی تحلیل سری‌های زمانی در پایتون- موردکاوی دهم

جلسه بیست‌وسوم: مقدمه‌‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R: ساختارهای داده، عبارات شرطی، حلقه‌ها، توابع و کتابخانه

جلسه بیست‌وچهارم: تحلیل‌های آماری در R- موردکاوی یازدهم

جلسه بیست‌وپنجم: پیاده‌سازی یادگیری ماشین در R بخش اول – موردکاوی پنجم در R

جلسه بیست‌وششم: پیاده‌سازی یادگیری ماشین در R بخش دوم – موردکاوی هفتم در R

جلسه بیست‌وهفتم: آشنایی با مفاهیم پایگاه داده و انبار داده

جلسه بیست‌وهشتم: راه‌اندازی پایگاه داده MySQL- موردکاوی دوازدهم، بخش اول

جلسه بیست‌ونهم: تمیزکردن و پردازش داده‌ها در SQL- موردکاوی دوازدهم، بخش دوم

جلسه سی‌ام: کوئری‌نویسی پیشرفته در SQL- موردکاوی دوازدهم، بخش سوم

جلسه سی‌‎ویکم: مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی محصولات داده‌محور- موردکاوی سیزدهم

علاقمندان به حوزه علوم داده (Data Science)، یادگیری ماشین و داده‌کاوی، اعضای تیم داده و هوش تجاری شاغل در استارتاپ‌ها، سازمان‌ها و کسب و کارها، علاقه‌مندان به امور پژوهشی در حوزه علم داده و افرادی که به دنبال آموزش های کاربردی و ارتقاء مهارت های خود هستند، می‌توانند در این دوره شرکت نمایند. با مراجعه به صفحه آشنایی با رشته‌های دانشگاهی مرتبط با علم‌ داده در ایران به درک بیشتری در این حوزه می‌رسید.

متخصص علم‌داده براساس آخرین آمارهای رسمی جزو سه شغل برتر در سال 2022 هست. شغلی که علاوه بر جذابیت شغلی دارای حقوق و مزایای بسیار بالاتری به نسبت سایر مشاغل بوده است. متخصص علم‌داده فردی است که مهارت‌های خود را در زمینه آمار و ساختن مدل‌های یادگیری ماشین بکار می‌برد تا پیش‌بینی‌ها را انجام دهد و به سؤالات کلیدی در کسب‌وکار پاسخ دهد. همچنین یک متخصص علم‌داده باید درست مانند یک تحلیلگر داده قادر به پاک‌سازی، تجزیه‌وتحلیل و تجسم داده‌ها باشد. بااین‌حال، یک متخصص داده، عمق و تخصص بیشتری در این مهارت‌ها دارد و همچنین قادر به آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین است. متخصص علم‌داده فردی است که می‌تواند با پرداختن به سؤالات نامحدود و دگرگون پذیر و استفاده از دانش خود در مورد آمار و الگوریتم‌های پیشرفته، ارزش زیادی را خلق کند.

 

سرفصل های دوره :

دوره جامع علم‌داده در ۱۵ سرفصل کاربردی طی ۳۵۰ ساعت منطبق با نیازمندی‌های بازار کار طراحی و برنامه‌ریزی ‌شده است. این دوره یک سفر منسجم و جامع جهت تبدیل‌شدن شما به یک متخصص علم‌داده خواهد بود. در این دوره با مفاهیم، تکنیک‌ها و ابزارهای مرجع و تخصصی روز علم‌داده توسط برجسته‌ترین اساتید در سرفصل‌های زیر تدریس خواهند شد.

  • مبانی آمار و جبرخطی
    • تحلیل داده با اکسل
    • مدیریت پایگاه داده با Microsoft SQL Server
    • هوش تجاری در Power BI
    • مبانی و مفاهیم علم‌داده
    • تحلیل آماری در زبان R
    • علم‌داده در پایتون
    • سری‌های زمانی در پایتون
    • سیستم‌های توصیه‌گر در پایتون
    • متن‌کاوی  و وب‌‎کاوی
    • یادگیری عمیق
    • تحلیل کلان داده
    • داستان‌سرایی داده با نرم‌افزار Tableau
    • مدیریت و حاکمیت داده
    • مدیریت فرآیند و فرآیندکاوی
نظرات شما

دیدگاهتان را بنویسید

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