آموزش ریکت (React) در اصفهان

مدت زمان

30 ساعت

سطح

همه سنین

نحوه برگزاری

حضوری/آنلاین/خصوصی

مدرک بین المللی

دارد

قیمت دوره

3/600/000 تومان

پیشنیاز

دارد

شروع دوره

10 بهمن ماه

پرداخت

نقد ، اقساطی

دپارتمان

کامپیوتر

کامپیوتر

استاد

عجمین

دوره حضوری و آنلاین آموزش ریکت (React) در اصفهان

+

پشتیبانی ۳ ماهه رایگان و آزمون آنلاین دوره ای

دوره خصوصی آموزش ریکت (React) در اصفهان

پشتیبانی ۶ ماهه رایگان و آزمون آنلاین دوره ای

فهرست آموزش ریکت (React) در اصفهان

تدریس Python برای بازار کار باید شامل مفاهیم پایه تا پیشرفته، ابزارهای مورد استفاده در صنایع مختلف، و پروژه‌های عملی باشد. در این مسیر، تمرکز باید بر روی مهارت‌هایی باشد که در مشاغل مختلف از توسعه نرم‌افزار تا علم داده، هوش مصنوعی و خودکارسازی کاربرد دارند. در ادامه سرفصل‌های جامع و کامل برای یادگیری Python ویژه بازار کار ارائه شده است:

بخش اول: مفاهیم پایه‌ای Python

  1. مقدمه‌ای بر Python و نصب محیط توسعه
    • معرفی Python و کاربردهای آن در بازار کار
    • نصب Python و تنظیم محیط توسعه (PyCharm, VS Code, Jupyter Notebook)
    • آشنایی با Python REPL (Shell) و استفاده از آن
  2. مبانی برنامه‌نویسی در Python
    • معرفی انواع داده‌ها (اعداد، رشته‌ها، لیست‌ها، دیکشنری‌ها، مجموعه‌ها)
    • تعریف متغیرها و قوانین نامگذاری
    • عملگرهای ریاضی، مقایسه‌ای و منطقی
    • ورودی و خروجی داده‌ها (input(), print())
  3. کنترل جریان برنامه
    • دستورات شرطی: if, else, elif
    • حلقه‌های تکرار: for, while
    • دستورات کنترلی: break, continue, pass
  4. توابع و ماژول‌ها
    • تعریف و استفاده از توابع (def)
    • پارامترها و آرگومان‌ها
    • محدوده متغیرها (global, local)
    • ماژول‌های داخلی Python و استفاده از import

بخش دوم: مباحث پیشرفته‌تر در Python

  1. کار با انواع داده‌های پیشرفته
    • لیست‌ها و دیکشنری‌های تو در تو
    • توابع پیشرفته برای لیست‌ها و دیکشنری‌ها (مانند map(), filter(), reduce())
    • لیست کامپرهنشن (List Comprehensions)
    • استفاده از Lambda functions
  2. مدیریت استثناها و خطاها
    • انواع خطاها در Python (SyntaxError, TypeError, ValueError و …)
    • مدیریت استثناها با استفاده از try, except, finally, else
    • ایجاد استثناهای سفارشی (Custom Exceptions)
  3. کار با فایل‌ها
    • خواندن و نوشتن فایل‌های متنی (open(), read(), write())
    • مدیریت فایل‌ها با استفاده از Context Manager (with)
    • کار با فایل‌های CSV و JSON
  4. کار با ماژول‌های استاندارد
    • استفاده از ماژول‌های داخلی Python (مانند os, sys, math, datetime, random)
    • مدیریت مسیرهای فایل و پوشه با os و shutil
    • تولید اعداد تصادفی و کار با زمان

بخش سوم: برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)

  1. مبانی برنامه‌نویسی شی‌ءگرا در Python
    • تعریف کلاس‌ها و اشیاء (Classes, Objects)
    • سازنده‌ها (__init__) و متدها
    • مفهوم self و نحوه استفاده از آن
  2. اصول ارث‌بری و پلی‌مورفیسم
    • مفهوم ارث‌بری (Inheritance) و پیاده‌سازی آن
    • مفهوم پلی‌مورفیسم (Polymorphism) و نحوه استفاده از آن
    • تعریف متدهای کلاس والد و بازنویسی آنها در کلاس فرزند
  3. مدیریت کپسوله‌سازی و متدهای ویژه
    • سطح دسترسی متغیرها (Public, Private, Protected)
    • متدهای ویژه (__str__, __repr__, __len__)
    • مدیریت کلاس‌ها و متدهای استاتیک (Static Methods)

بخش چهارم: کار با کتابخانه‌ها و ابزارهای کاربردی

  1. آشنایی با پکیج‌ها و مدیریت وابستگی‌ها
    • نصب و مدیریت پکیج‌ها با pip
    • معرفی محیط‌های مجازی (Virtual Environments) با venv و conda
    • ایجاد پکیج‌های سفارشی و مدیریت وابستگی‌ها
  2. کار با کتابخانه‌های مفید Python
    • آشنایی با کتابخانه‌های معروف مانند:
      • numpy: برای محاسبات عددی
      • pandas: برای تحلیل و مدیریت داده‌ها
      • matplotlib و seaborn: برای مصورسازی داده‌ها
      • requests: برای ارسال درخواست‌های HTTP
      • beautifulsoup4: برای وب‌اسکرپینگ
      • sqlite3: برای مدیریت پایگاه داده محلی
  3. آشنایی با APIها و ارتباط با وب
    • ارسال و دریافت درخواست‌های HTTP با requests
    • پارس کردن پاسخ‌های JSON و XML
    • استفاده از APIهای عمومی (مانند APIهای آب و هوا، ارز و غیره)

بخش پنجم: کار با داده‌ها و علم داده (Data Science)

  1. مبانی کار با داده‌ها در Python
    • معرفی کتابخانه‌های pandas و numpy
    • خواندن و نوشتن داده‌ها از فایل‌های CSV، Excel و JSON
    • عملیات بر روی داده‌ها (فیلتر کردن، مرتب‌سازی، گروه‌بندی)
  2. مصورسازی داده‌ها
    • استفاده از کتابخانه‌های matplotlib و seaborn برای رسم نمودارها
    • رسم نمودارهای خطی، میله‌ای، پراکندگی و هیستوگرام
    • سفارشی‌سازی نمودارها (افزودن عنوان، برچسب و رنگ)
  3. تحلیل داده‌ها و آمار
    • انجام محاسبات آماری بر روی داده‌ها با pandas
    • پیاده‌سازی تحلیل‌های توصیفی (میانگین، میانه، واریانس، همبستگی)
    • شناسایی الگوها و ترندها در داده‌ها
  4. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
    • آشنایی با کتابخانه scikit-learn
    • آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین (Cleaning, Preprocessing)
    • پیاده‌سازی مدل‌های ساده (رگرسیون خطی و طبقه‌بندی)
    • ارزیابی مدل‌ها (Train/Test Split, Cross Validation)

بخش ششم: خودکارسازی و اسکریپت‌نویسی

  1. خودکارسازی وظایف روزمره
    • خودکارسازی مدیریت فایل‌ها و پوشه‌ها با os و shutil
    • خودکارسازی پردازش‌های تکراری با اسکریپت‌های Python
  2. کار با Excel و PDF
    • خواندن و نوشتن فایل‌های Excel با openpyxl و pandas
    • ایجاد و ویرایش فایل‌های PDF با PyPDF2 و reportlab
  3. اسکرپینگ وب و استخراج داده‌ها
    • آشنایی با وب‌اسکرپینگ و استفاده از beautifulsoup و scrapy
    • استخراج داده‌ها از صفحات وب
    • خودکارسازی دریافت داده‌های سایت‌های پویا

بخش هفتم: پروژه‌های عملی و آماده‌سازی برای بازار کار

  1. پروژه‌های توسعه نرم‌افزار و خودکارسازی
    • ساخت یک نرم‌افزار مدیریت کارهای روزانه (To-Do List) با استفاده از Tkinter
    • پیاده‌سازی سیستم خودکارسازی ایمیل و مدیریت فایل‌ها
  2. پروژه‌های تحلیل و مصورسازی داده‌ها
    • تحلیل داده‌های فروش و ایجاد گزارشات مدیریتی
    • مصورسازی داده‌های آماری و گزارش‌گیری پیشرفته با matplotlib و pandas
  3. پروژه‌های وب‌اسکرپینگ و API
    • ایجاد یک اسکرپینگ وب برای استخراج داده‌های خبری یا قیمتی
    • ساخت یک ابزار Python برای تعامل با APIهای عمومی و دریافت داده‌های پویا
  4. پروژه نهایی: ساخت یک برنامه کاربردی کامل
    • انتخاب یک پروژه کامل بر اساس علاقه دانشجویان (مانند سیستم حسابداری، تحلیل داده‌های بورس، یا سیستم مدیریت کتابخانه)
    • طراحی، پیاده‌سازی و ارائه پروژه به صورت مستند

بخش هشتم: آماده‌سازی برای بازار کار

  1. آمادگی برای مصاحبه‌های شغلی
    • مرور سوالات متداول مصاحبه‌های Python
    • پیاده‌سازی پروژه‌های عملی در محیط‌های واقعی
    • حل چالش‌های برنامه‌نویسی Python (Code Challenges) در پلتفرم‌هایی مانند HackerRank و LeetCode
  2. ایجاد پرتفولیو (Portfolio) حرفه‌ای
    • ساخت نمونه کارهای قوی برای نمایش به کارفرمایان
    • نوشتن مستندات فنی و معرفی پروژه‌های انجام‌شده
  3. معرفی اصول کار تیمی و پروژه‌های گروهی
    • آشنایی با ابزارهای مدیریت نسخه مانند Git و GitHub
    • همکاری در پروژه‌های متن‌باز (Open Source) و کار تیمی

این سرفصل‌ها ترکیبی از مباحث پایه، ابزارهای پیشرفته، و پروژه‌های عملی است که دانشجویان را برای ورود به بازار کار آماده می‌کند. تمرکز اصلی بر یادگیری کاربردی Python در حوزه‌های مختلف، از توسعه نرم‌افزار تا تحلیل داده و هوش مصنوعی، و آماده‌سازی برای مصاحبه‌های شغلی و پروژه‌های حرفه‌ای است.

دوره پایتون شامل دو دوره مقدماتی و پیشرفته که هرکدام شامل 30 ساعت

آموزشگاه چارسوق اصفهان چه دوره های دیگری در حوزه کامپیوتر دارد؟

معرفی کامل آموزش پایتون در اصفهان

دیدگاهتان را بنویسید

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

5/5 - (1 امتیاز)
دپارتمان معماری

کارگاه تولید محتوای الکترونیکی با هوش مصنوعی

✅تولیدکتاب و مقاله با استفاده از هوش مصنوعی
✅ساخت تصویر و پوستر با استفاده از هوش مصنوعی
✅ساخت پاورپوینت و ورد با استفاده از هوش مصنوعی
✅تولید کلیپ و پادکست با استفاده از هوش مصنوعی
✅کار با اینترنت با استفاده از ابزار حرفه ای
✅ساخت اپلیکیشن اندروید با استفاده از هوش مصنوعی
✅ساخت انیمیشن دو بعدی با استفاده از هوش مصنوعی و نرم افزار

مدت ورکشاپ:۸ ساعت

تاریخ برگزاری:اواخر شهریور

قیمت:۳/۶۰۰/۰۰۰

۲/۰۰۰/۰۰۰

دوره هوش مصنوعی اصفهان