دوره پایتون و یادگیری آن می‌تواند در بسیاری از زمینه‌ها مفید باشد، از جمله:
- برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار: پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی تفسیری قدرتمند در حوزه توسعه نرم افزار مورد استفاده قرار می‌گیرد. با یادگیری پایتون، می‌توانید اپلیکیشن‌های تحت وب، برنامه‌های دسکتاپ، بازی‌های کامپیوتری و بسیاری از نرم افزارهای دیگر را توسعه دهید.
- علوم داده: پایتون در حوزه علوم داده بسیار قدرتمند است، به دلیل این که بسیاری از کتابخانه‌های مفید برای پردازش داده در پایتون وجود دارند. با استفاده از پایتون، شما می‌توانید داده‌ها را بارگیری کرده، پردازش کنید، مدل‌های یادگیری ماشین بسازید و نتایج را به تصویر بکشید.
- شبکه‌های عصبی: پایتون به عنوان یکی از زبان‌های معمول برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی مورد استفاده قرار می‌گیرد. کتابخانه هایی مانند TensorFlow و Keras به شما اجازه می‌دهند تا به آسانی شبکه های عصبی را پیاده‌سازی کنید و به حل مسائل مربوط به یادگیری عمیق بپردازید.
- تحلیل مالی: پایتون برای تحلیل داده‌های مالی مفید است. مثلاً Pyfolio یکی از کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل سهام است که به شما امکان می‌دهد برای یک پرتفوی خاص متریک‌هایی نظیر BETA و Sharpe را محاسبه کنید.
- توسعه بازی: پایتون برای توسعه بازی‌های کامپیوتری هم استفاده می‌شود. با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Pygame می‌توانید بازی‌هایی مانند بازی‌های دو بعدی و سه بعدی را توسعه دهید.
این فقط چند مثال از کاربردهای یادگیری پایتون هستند. در کل، پایتون یک زبان ساده، قدرتمند و چندمنظوره است که در بسیاری از زمینه‌ها مفید است.
جامعترین سرفصل پایتون بهمراه پشتیبانی نامحدود حتی بعد از اتمام کارگاه
سطح مقدماتی
- مباحث پایه برنامه نویسی
- ساختار کدنویسی در پایتون
- اوپراتورها و شی‌گرایی در پایتون
- مدیریت استثنائات و دیباگینگ
- متغیرها، دستورات شرطی، حلقه ها و توابع
- بررسی، کدنویسی و تمرین الگوریتم‌های معروف
- فرآیند تبدیل کد به برنامه و گرافیکی‌سازی
- کتابخانه های پایتون (نامپای، پانداس، سایکیت لرن و …)
سطح متوسط
- سازماندهی پروژه‌ها براساس متدولوژی کریسپ
- بررسی و تحلیل دیتاست های مختلف در علوم اجتماعی، مدیریت، اقتصاد، پزشکی، مهندسی و …
- پیش پردازش، آنالیز و آماده سازی داده
- بصری‌سازی و تحلیل داده ها
- الگوریتم های یادگیری ماشین باناظر و بدون ناظر
- الگوریتم های درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان، KNN ، LOF، شبکه عصبی، جنگل تصادفی، رگرسیون، خوشه بندی و …
- الگوریتم‌های یادگیری عمیق، پردازش تصویر و بینایی کامپیوترسطح پیشرفته
- کاربرد پلتفرم های هوش مصنوعی (Chat GPT و …) در توسعه، بهبود و دیباگ برنامه ها
- آموزش Github، Stackoverflow و نحوه توسعه پروژه و دانش در زبان پایتون
- آموزش نحوه گرفتن پروژه و کسب درآمد دلاری و ریالی از بسترهای فریلنسری
۲۴ ساعت آموزش جامع با پشتیبانی نامحدود
با تدریس مهندس حسین صانعی
دانش آموخته کارشناسی ارشد دانشگاه تهران
برنامه نویس و متخصص هوش مصنوعی و علوم داده
سابقه همکاری با معاونت علمی ریاست جمهوری و شرکت DHZ Solution نروژ
برای آشنایی با دوره آموزشی جامع طراحی وب استاد حسین صانعی اینجا کلیک نمایید.