Udemy – Learn Python Using Google Colab 2025-3

در تاریخ: 1404/08/18 4:41:46

توضیحات

دوره Learn Python Using Google Colab. این دوره آموزشی، زبان برنامه‌نویسی پایتون را از سطح مبتدی و به شیوه‌ای کاملاً عملی و پروژه‌محور در محیط رایگان Google Colab ارائه می‌دهد. پایتون به عنوان زبانی قدرتمند، همه‌کاره و مناسب برای تازه‌کاران، در حوزه‌هایی مانند توسعه وب، علم داده، اتوماسیون و هوش مصنوعی کاربرد دارد. با استفاده از Google Colab که یک پلتفرم ابری و بدون نیاز به نصب نرم‌افزار است، شرکت‌کنندگان می‌توانند کدنویسی و اجرای کدهای پایتون را مستقیماً از مرورگر وب خود و روی هر دستگاهی تجربه کنند. در طول این دوره، مبانی پایتون شامل سینتکس، متغیرها، انواع داده، عملگرها و عبارات آموزش داده می‌شود. کنترل جریان با دستورات شرطی و حلقه‌ها، ساخت و استفاده از توابع و برنامه‌نویسی ماژولار، و کار با ساختارهای داده مانند لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها پوشش داده می‌شود. مفاهیم برنامه‌نویسی شی‌گرا شامل کلاس‌ها، اشیاء، وراثت و چندریختی تدریس می‌گردد. مدیریت فایل برای کار با فایل‌های متنی، CSV و JSON و همچنین مدیریت خطاها با بلوک‌های try-except از دیگر بخش‌های دوره است. کار با کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند NumPy و Pandas برای دستکاری داده، Matplotlib و Seaborn برای بصری‌سازی داده، و کتابخانه requests برای تعامل با APIهای خارجی آموزش داده می‌شود. ویژگی‌های پیشرفته‌تر مانند دکوراتورها، ژنراتورها و عبارات منظم نیز مورد بررسی قرار می‌گیرند. در نهایت، شرکت‌کنندگان با تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها آشنا شده و مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین، شامل پیش‌پردازش داده و آموزش مدل‌های ساده با scikit-learn، دریافت می‌کنند. این دوره با ترکیب درس‌های گام‌به‌گام، تمرین‌های عملی و مثال‌های کاربردی، پایه محکمی در پایتون ایجاد کرده و مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی را فراهم می‌نماید.

آنچه فرا خواهید گرفت

اصول پایتون:
درک مبانی پایتون، از جمله سینتکس (Syntax)، انواع داده (Data Types) و جریان کنترل (Control Flow).
ذخیره و دستکاری داده‌ها با استفاده از متغیرها (Variables)، لیست‌ها (Lists)، تاپل‌ها (Tuples)، دیکشنری‌ها (Dictionaries) و مجموعه‌ها (Sets).
تصمیم‌گیری با استفاده از دستورات شرطی و خودکارسازی وظایف با حلقه‌ها (Loops).
کار با توابع و برنامه‌نویسی شیءگرا:
ایجاد توابع قابل استفاده مجدد، کار با آرگومان‌ها و بررسی توابع لامبدا (Lambda Functions).
کار با کلاس‌ها (Classes)، اشیاء (Objects)، وراثت (Inheritance)، پلی‌مورفیسم (Polymorphism) و کپسوله‌سازی (Encapsulation).
مدیریت فایل و خطا:
خواندن، نوشتن و مدیریت فایل‌های متنی، CSV و JSON، در حین مدیریت مؤثر خطاها (Error Handling).
کار با Google Colab:
کار با Google Colab، یک پلتفرم آنلاین مبتنی بر Jupyter، بدون نیاز به نصب محلی.
تجزیه و تحلیل و مصورسازی داده‌ها:
بررسی کتابخانه‌های NumPy، Pandas، Matplotlib، Seaborn و Plotly برای دستکاری و مصورسازی داده‌ها (Data Manipulation and Visualization).
بارگذاری، پاکسازی و تجزیه و تحلیل مجموعه‌داده‌ها (Datasets) با استفاده از Pandas و مصورسازی بینش‌ها با Matplotlib و Seaborn.
دریافت داده و پردازش متن:
بازیابی و پردازش داده‌ها از منابع خارجی با استفاده از کتابخانه requests.
اعمال تطبیق الگو (Pattern Matching) برای اعتبارسنجی داده و پردازش متن.
مفاهیم پیشرفته و هوش مصنوعی:
یادگیری مفاهیم پیشرفته پایتون برای برنامه‌نویسی کارآمد.
درک مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، آموزش مدل‌های ساده و ارزیابی عملکرد آن‌ها.

این دوره مناسب افرادیست که

مبتدیان مطلق در برنامه‌نویسی: اگر هرگز یک خط کد ننوشته‌اند، این دوره به صورت گام‌به‌گام و مبتدی-دوستانه آن‌ها را راهنمایی خواهد کرد.
دانشجویان و مربیان: ایده‌آل برای دانشجویانی که برای اولین بار پایتون را یاد می‌گیرند و مربیانی که می‌خواهند برنامه‌نویسی پایتون را در برنامه درسی خود معرفی کنند.
دانشمندان داده و تحلیلگران مشتاق: اگر می‌خواهند علم داده، یادگیری ماشین یا اتوماسیون را بررسی کنند، پایتون یک مهارت ضروری است و این دوره به آن‌ها کمک می‌کند پایه‌ای قوی بسازند.
متخصصان به دنبال ارتقاء مهارت: چه در IT، مالی، بازاریابی یا هر زمینه دیگری باشند، پایتون می‌تواند به خودکارسازی وظایف، تحلیل داده‌ها و افزایش بهره‌وری کمک کند.
توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان زبان‌های دیگر: اگر در زبان‌های برنامه‌نویسی دیگری مانند Java، C++ یا JavaScript تجربه دارند و می‌خواهند پایتون را به سرعت یاد بگیرند، این دوره یک انتقال روان را فراهم می‌کند.
متخصصان کسب و کار و غیرفنی: یاد می‌گیرند که چگونه می‌توان از پایتون برای اتوماسیون، تحلیل داده‌های پایه و افزایش بهره‌وری استفاده کرد، بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی گسترده.
علاقه‌مندان به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: پایتون پایه و اساس هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. این دوره به آن‌ها کمک می‌کند سفر خود را در این زمینه‌های پیشرفته شروع کنند.
فریلنسرها و کارآفرینان: اگر به دنبال افزودن پایتون به مجموعه مهارت‌های خود برای فریلنسینگ، توسعه وب یا اتوماسیون هستند، این دوره یک نقطه شروع عالی خواهد بود.

مشخصات دوره

ناشر: Udemy
مدرس: Cyberdefense Learning
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 8 ساعت و 46 دقیقه
تعداد دروس: 70

سرفصل های دوره در تاریخ 2025/6

پیشنیازهای دوره Learn Python Using Google Colab

Basic Computer Skills – Comfortable with using a computer, browsing the internet, and managing files.
A Google Account – Required to access Google Colab (free to create).
Internet Access – Since Google Colab runs online, a stable internet connection is necessary.
Curiosity and Willingness to Learn – A problem-solving mindset and eagerness to explore Python.
Basic Mathematics Understanding (Optional) – A general understanding of basic math concepts (addition, subtraction, multiplication, division) will be helpful, but not mandatory.
No Software Installation Required! – Since we will be using Google Colab, there is no need to install Python or any additional software on your local machine. Everything runs in the cloud!