Udemy – Modern Graph Theory Algorithms with Python 2025-2

در تاریخ: 1403/11/27 10:39:29

توضیحات

دوره Modern Graph Theory Algorithms with Python. در این دوره جامع و پروژه محور، به دنیای جذاب تئوری گراف و کاربردهای عملی آن قدم خواهید گذاشت. چه یک دانشمند داده، مهندس نرم‌افزار یا علاقه‌مند به الگوریتم باشید، یاد خواهید گرفت که چگونه از الگوریتم‌های گراف در پایتون برای حل مسائل دنیای واقعی استفاده کنید.

آنچه فرا خواهید گرفت:

تسلط بر الگوریتم‌های بنیادی تئوری گراف: یادگیری و پیاده‌سازی کارآمد الگوریتم‌هایی مانند DFS، BFS، الگوریتم دایکسترا با استفاده از پایتون و NetworkX
ساخت تحلیل‌گر شبکه‌های اجتماعی: ساخت یک تحلیل‌گر کامل شبکه‌های اجتماعی از ابتدا، شامل ابزارهای تجسم و الگوریتم‌های تشخیص جامعه
پیاده‌سازی الگوریتم‌های یافتن مسیر بهینه: پیاده‌سازی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های یافتن مسیر برای کاربردهای واقعی مانند سیستم‌های ناوبری شهری و شبکه‌های حمل و نقل
طراحی و توسعه زیرساخت‌های شبکه بهینه: طراحی و توسعه زیرساخت‌های شبکه بهینه با استفاده از الگوریتم‌های درخت پوشای حداقل (کرو اسکال و پریم)
ایجاد تجسم‌های گراف حرفه‌ای: ایجاد نمایش‌های تعاملی و ابزارهای تحلیل شبکه با استفاده از NetworkX و Matplotlib
کاربرد معیارهای مرکزی و الگوریتم PageRank: تحلیل نفوذ و اهمیت در شبکه‌های اجتماعی با استفاده از معیارهای مرکزی و الگوریتم PageRank
توسعه سیستم‌های توصیه‌گر: توسعه سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر گراف و تکنیک‌های یادگیری ماشین
تسلط بر تکنیک‌های پیشرفته تحلیل شبکه: تسلط بر تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند تشخیص جامعه، گراف‌های دو بخشی و نقاط مفصل
ساخت چهار پروژه کامل دنیای واقعی: نمایش کاربردهای عملی تئوری گراف در توسعه نرم‌افزار مدرن

این دوره مناسب چه کسانی است؟

توسعه‌دهندگان پایتون که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه تئوری گراف و تحلیل شبکه گسترش دهند، به‌ویژه کسانی که علاقه‌مند به ساخت کاربردهای عملی هستند
دانشمندان داده و تحلیلگران که می‌خواهند بر تجسم شبکه و الگوریتم‌های مبتنی بر گراف برای تحلیل داده‌های پیچیده و یادگیری ماشین تسلط پیدا کنند
دانشجویان علوم کامپیوتر یا افراد خودآموز که می‌خواهند تجربه عملی در پیاده‌سازی الگوریتم‌های گراف فراتر از دانش تئوریک کلاس درس داشته باشند
مهندسان نرم‌افزار که با سیستم‌های شبکه، پلتفرم‌های اجتماعی یا موتورهای توصیه‌گر کار می‌کنند و به مهارت‌های عملی پیاده‌سازی الگوریتم‌های گراف نیاز دارند
متخصصان فناوری اطلاعات که به دنبال درک بهینه‌سازی شبکه و تحلیل از طریق ابزارها و کتابخانه‌های مدرن پایتون هستند
متخصصان فناوری که به سمت نقش‌هایی مانند تحلیل شبکه‌های اجتماعی، بهینه‌سازی مسیر یا طراحی زیرساخت شبکه تغییر مسیر می‌دهند

مشخصات دوره Modern Graph Theory Algorithms with Python

ناشر: Udemy
مدرس: Meta Brains, Skool of AI
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 2 ساعت و 21 دقیقه
تعداد دروس: 39

سرفصل های دوره

پیشنیازهای دوره Modern Graph Theory Algorithms with Python

Basic Python programming experience (variables, functions, loops, and basic data structures). No advanced Python knowledge required
Basic understanding of data structures (arrays, lists, dictionaries). No prior graph theory knowledge needed
Python 3.x installed on your computer (Windows, Mac, or Linux)
Familiarity with using pip to install Python packages (we’ll guide you through installing NetworkX and Matplotlib)
Basic math skills (high school level algebra). No advanced mathematics required
A computer with minimum 4GB RAM and any modern operating system
Text editor or IDE of your choice (we recommend VS Code, but any will work)
Enthusiasm to learn about networks and graph algorithms – perfect for beginners in graph theory!