آموزش پیشرفته پایتون (Python) حضوری 2025

آموزش پیشرفته پایتون (Python) دوره حضوری 2025

آموزش پیشرفته پایتون (Python) به شما امکان می‌دهد تا با جدیدترین تکنیک‌ها و ابزارهای Python در سال 2025 آشنا شوید. از برنامه‌ نویسی موازی و پردازش داده‌های حجیم گرفته تا پیاده‌سازی ماشین لرنینگ و APIها، شرکت‌کنندگان در پایان دوره مهارت‌های پیشرفته لازم برای حل مسائل پیچیده و توسعه برنامه‌های بزرگ را کسب خواهند کرد.

دانشگاه متاورس تمامی دوره‌های آموزشی در حوزه برنامه نویسی و گرافیک را ارائه می‌دهد. برای مشاهده این دوره‌ها بر روی لینک کلیک کنید.

ویژگی‌های دوره آموزش پیشرفته پایتون (Python):

• آموزش پیشرفته پایتون (Python) برای برنامه‌ نویسان و متخصصین داده با تمرکز بر کاربردهای حرفه‌ای و پیشرفته
• مناسب برای افرادی که با مبانی Python آشنا هستند و می‌خواهند به سطح پیشرفته در حوزه‌های مختلف از جمله هوش مصنوعی، تحلیل داده، توسعه وب و برنامه‌ نویسی شیءگرا برسند
• آموزش بر اساس جدیدترین نسخه Python 2025 با تمرکز بر موضوعات پیشرفته مانند مدیریت حافظه، برنامه‌ نویسی چندنخی (Multithreading)، پردازش داده‌های حجیم (Big Data) و ماشین لرنینگ
• پروژه‌ محور با تمرکز بر استفاده از کتابخانه‌ها و چارچوب‌های پیشرفته Python
• استفاده از ابزارهای مدرن برای توسعه، دیباگ و بهینه‌سازی پروژه‌های بزرگ

برنامه‌ریزی زمانی دوره:

• مدت زمان آموزش: ۲ روز در هفته، هر روز ۳ ساعت
• مدت کل دوره: ۶ هفته
• کل ساعت آموزش: ۳۶ ساعت
• هزینه هر ساعت: ۲۵۰,۰۰۰ تومان
• هزینه کل دوره: ۹,۰۰۰,۰۰۰ تومان

سرفصل‌های دوره آموزش پیشرفته پایتون (Python):

در ادامه سرفصل‌های این دوره را به طور جامع معرفی می‌کنیم. همراه ما باشید:

اولین هفته: کار با داده‌های پیچیده و مدیریت حافظه

• جلسه اول (3 ساعت):
  • مدیریت حافظه پیشرفته در Python: جمع‌آوری خودکار حافظه (Garbage Collection)
  • اصول کار با داده‌های پیچیده و ساختارهای داده‌ای مانند Tuple، Set و Frozenset
  • بهینه‌سازی استفاده از حافظه در برنامه‌های بزرگ
• جلسه دوم (3 ساعت):
  • معرفی کتابخانه‌های NumPy و SciPy برای کار با داده‌های پیچیده و علمی
  • اصول مدیریت داده‌های عددی در NumPy
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های ریاضی با NumPy

دومین هفته: کار با APIها و برنامه‌ نویسی وب

• جلسه سوم (3 ساعت):
  • کار با RESTful APIها در Python و ارسال درخواست‌های HTTP با requests
  • نحوه فراخوانی APIهای خارجی و مدیریت داده‌ها با JSON
  • پروژه عملی: اتصال به یک API خارجی برای جمع‌آوری و پردازش داده‌ها
• جلسه چهارم (3 ساعت):
  • معرفی چارچوب‌های وب Python: Flask و Django
  • پیاده‌سازی یک برنامه ساده وب با استفاده از Flask
  • مدیریت مسیریابی (Routing) و فرم‌ها در Flask
  • پروژه عملی: ساخت یک API وب با Flask برای مدیریت داده‌های کاربران

سومین هفته: برنامه‌ نویسی موازی و چندنخی

• جلسه پنجم (3 ساعت):
  • اصول برنامه‌ نویسی چندنخی (Multithreading) و چندپردازشی (Multiprocessing) در Python
  • استفاده از ماژول‌های threading و multiprocessing برای مدیریت همزمانی
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی پردازش موازی در برنامه‌های Python برای تسریع پردازش داده‌ها
• جلسه ششم (3 ساعت):
  • معرفی AsyncIO و برنامه‌ نویسی غیرهمزمان (Asynchronous Programming) در Python
  • نحوه مدیریت همزمانی در برنامه‌های وب و شبکه
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی سرور ساده چت غیرهمزمان با استفاده از AsyncIO

چهارمین هفته: کار با داده‌های بزرگ و پردازش داده‌های حجیم

• جلسه هفتم (3 ساعت):
  • معرفی کتابخانه pandas برای تحلیل و پردازش داده‌های بزرگ
  • استفاده از pandas برای کار با داده‌های ساختار‌یافته و خواندن داده‌ها از فایل‌های CSV، Excel و SQL
  • پروژه عملی: تحلیل داده‌های بزرگ از یک سیستم مالی با استفاده از pandas
• جلسه هشتم (3 ساعت):
  • استفاده از Dask برای پردازش داده‌های حجیم در Python
  • کار با داده‌های بزرگتر از حافظه و پردازش موازی با Dask
  • پروژه عملی: پردازش و تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از Dask

پنجمین هفته آموزش پیشرفته پایتون (Python): کار با ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی

• جلسه نهم (3 ساعت):
  • معرفی کتابخانه scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه ماشین لرنینگ مانند رگرسیون خطی و درخت تصمیم
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل یادگیری ماشین برای پیش‌بینی فروش
• جلسه دهم (3 ساعت):
  • بررسی ابزارهای پروفایلینگ و Debugging برای بهبود عملکرد برنامه
  • استفاده از ابزارهای پیشرفته مانند Valgrind و gdb برای رفع اشکال
  • پروژه عملی: پروفایلینگ و بهینه‌سازی یک برنامه پیچیده

ششمین هفته: پروژه نهایی و جمع‌بندی

• جلسه یازدهم (3 ساعت):
  • انتخاب پروژه نهایی توسط شرکت‌کنندگان (تحلیل داده‌ها، پیاده‌سازی API، یا مدل یادگیری ماشین)
  • راهنمایی در طراحی و پیاده‌سازی پروژه
  • کار بر روی پروژه‌های نهایی با تمرکز بر استفاده از تمام مفاهیم آموخته‌شده
• جلسه دوازدهم (3 ساعت):
  • ارائه پروژه نهایی توسط شرکت‌کنندگان
  • جمع‌بندی دوره و بررسی نکات کلیدی در برنامه‌ نویسی پیشرفته با Python
  • معرفی منابع و مسیرهای یادگیری بیشتر در حوزه‌های تخصصی Python

ویژگی‌های جدید 2025:

• نسخه Python 3.11 و بالاتر: استفاده از جدیدترین قابلیت‌ها و استانداردهای Python در سال 2025
• پردازش داده‌های حجیم با Dask: استفاده از Dask برای پردازش داده‌های بزرگ و بهینه‌سازی عملکرد
• پیاده‌سازی ماشین لرنینگ: کار با کتابخانه‌های پیشرفته مثل scikit-learn و TensorFlow برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی