دوره آموزش پایتون – Jet Start

این دوره آموزشی پیش‌نیازی ندارد و تمامی افراد می‌توانند به‌واسطه آن، مقدماتی از زبان برنامه نویسی پایتون را فرا بگیرند.

دو مورد از رایج‌ترین و تأثیرگذارترین موارد استفاده پایتون، توسعه وب و یادگیری ماشین است. پایتون به‌دلیل سادگی، خوانایی و اکوسیستم گسترده متشکل از کتابخانه‌ها و فریمورک ها، برای توسعه وب استفاده می‌شود. فریم‌ورک‌هایی مانند Django و Flask ، گزینه‌های محبوبی برای ساخت وب‌اپلیکیشن‌ها هستند.

انعطاف‌پذیری پایتون آن را برای Web Scrapping و همچنین توسعه API، با استفاده از فریمورک‌هایی مانند FastAPI و Django REST framework برای ساخت API های RESTful به انتخاب مناسبی تبدیل می‌کند. ازسوی دیگر، پایتون به زبان پیش‌فرض برای پروژه‌های علم داده و یادگیری ماشین تبدیل شده است و حاوی کتابخانه‌ها و ابزارهای مختلفی برای دستکاری داده، تجزیه‌وتحلیل و محاسبات علمی است. شما می‌توانید با مطالعه مقاله 10 کتابخانه برتر علم داده به زبان پایتون ، با آن‌ها آشنا شوید.

شما می‌توانید از پایتون برای تسک‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده کنید. سادگی و خوانایی پایتون باعث می‌شود که پژوهشگران، دانشمندان داده و مهندسین بتوانند به‌طور مؤثر، راه حل‌های یادگیری ماشین را آزمایش و استقرار دهند.

در یادگیری ماشین، دو نوع یادگیری ماشین کلاسیک (Classical ML) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs | Large Language Models) مورد توجه قرار می‌گیرند.

یادگیری ماشین کلاسیک، الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVMs) و روش‌های خوشه‌بندی (مانند k-means) را در بر می‌گیرد. این الگوریتم‌ها به‌طور معمول نیازمند مهندسی ویژگی (Feature Engineering) هستند و برای تسک‌های مربوط به داده‌های ساختاریافته، مانند Classification، رگرسیون و خوشه‌بندی در حوزه‌های مختلف استفاده می‌شوند.

ازسوی دیگر، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، معماری‌های مبتنی‌بر یادگیری عمیق خاصی هستند که روی داده‌های متنی گسترده آموزش داده شده‌اند و در تسک‌های پردازش زبان طبیعی مانند تولید متن، تحلیل احساسات و ترجمه زبان برتری دارند و از توانایی خود برای درک و تولید متن شبیه انسان، بدون مهندسی ویژگی صریح، استفاده می‌کنند. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، پیشرفت قابل‌توجهی در پردازش زبان طبیعی (NLP) را نمایش داده‌اند و با مدل‌هایی مانند GPT و BERT نشان داده می‌شوند. برای آشنایی بیشتر با مدل‌های زبانی بزرگ، مقاله LLM چیست را مطالعه کنید.

همچنین اگر علاقه‌مند به این حوزه هستید، می‌توانید مجموعه مقالات حوزه LLM را نیز مطالعه نمایید.

پای‌چارم (Pycharm)، جوپیتر (Jupyter Notebook)، IDLE ، Spyder از مشهورترین محیط‌های برنامه‌نویسی و ویرایشگرهای کد مناسب برای پایتون هستند. هر IDE، برای نیازهای متفاوتی، از توسعه پایتون و محاسبات علمی گرفته تا کدنویسی سبک و تحلیل داده تعاملی، مناسب است و طیف وسیعی از ویژگی‌ها را برای بهبود بهره‌وری براساس نیازمندی‌های خاص پروژه و ترجیحات کاربر ارائه می‌دهد. در این دوره آموزشی، Pycharm مورد استفاده قرار می‌گیرد. برای شناخت بیشتر انواع IDE، مقاله آشنایی با بهترین محیط های برنامه نویسی (IDE) را مطالعه کنید.

یادگیری پایتون به‌دلیل چندمنظوره‌بودن، خوانایی بالا و کاربردهای گسترده در حوزه‌های مختلف، بسیار مفید است. سینتکس ساده و خوانایی بالای پایتون، یادگیری آن را برای افراد مبتدی آسان می‌کند؛ در عین حال، به قدرتی کافی برای توسعه برنامه‌های پیچیده در زمینه‌های مختلف مجهز است. شما می‌توانید آن را در امور مختلفی همچون، تحلیل داده و یادگیری ماشین استفاده کنید. جامعه کاربری بزرگ و اکوسیستم غنی از کتابخانه‌های پایتون، منابع فراوانی را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند و تضمین‌کننده توسعه سریع و راه‌حل های قدرتمند است. پذیرش پایتون توسط شرکت‌های بزرگ و نقش آن در زمینه‌های نوظهوری مانند هوش مصنوعی و اتوماسیون، بر اهمیت روزافزون آن صحه می‌گذارد و آن را به مهارتی سودمند برای رشد شغلی و نوآوری در صنعت فناوری مدرن تبدیل می‌کند.

خیر؛ شما می‌توانید پس از فراگیری مفاهیم پایه پایتون برای ورود به حوزه‌های پیشرفته‌تر همچون یادگیری ماشین و علم داده اقدام کنید. همچنین پیشنهاد می‌کنیم برای یادگیری علم داده، دوره یادگیری علم داده را مشاهده نمایید.

به‌صورت کلی، داده‌های عددی (Numeric)، رشته‌ای (String)، ترتیبی (Sequence)، دودویی (Binary)، نگاشت (Mapping)، داده بولین (Boolean) و داده‌های مجموعه (Set) ، دیتاتایپ‌های مهم در پایتون به شمار می‌روند.

شما می‌توانید پس از مشاهده این دوره، در دو مسیر محوری توسعه وب و علم داده قدم بردارید. البته باید توجه کرد که هریک از آن‌ها، مهارت‌ها و دانش خاص خود را نیاز دارند. برای درک بهتر مسیر شغلی پایتون، توصیه می‌شود مقاله آینده شغلی زبان برنامه نویسی پایتون را مطالعه کنید.

برای تعریف انواع داده در پایتون لازم است شما نحو، یا همان سینتکس، آن‌ها را بلد باشید. به‌عنوان مثال، شما باید بدانید نحوه تعریف تاپل (Tuple) به چه صورت است. درک این اصول اولیه به شما اجازه می‌دهد که به‌طور مؤثر، انواع مختلف داده‌ها را در پایتون تعریف و مدیریت کنید.

در پایتون، ماژول‌ها فایل‌هایی با قابلیت استفاده مجدد هستند که حاوی توابع، کلاس‌ها و متغیرهایی هستند و می‌توانند با استفاده از دستور import ، به سایر اسکریپت‌های پایتون اضافه شوند. به این ترتیب، کدی منظم و ماژولار ایجاد خواهد شد.

کتابخانه‌ها مجموعه‌ای از ماژول‌ها هستند که قابلیت‌های پایتون را فراتر از کتابخانه استاندارد آن توسعه می‌دهند و عملکردهای اضافی مختلفی مانند دستکاری داده و محاسبات عددی را ارائه خواهند داد. فریم‌ورک‌ها در پایتون، مانند Django و Flask برای توسعه وب، یک رویکرد ساختاریافته و مجموعه‌ای از ابزارها را برای ساختن انواع خاصی از برای اپلیکیشن‌ها ارائه می‌دهند.

برای استفاده از ماژول‌ها و کتابخانه‌ها، لازم است آن‌ها را با استفاده از import به اسکریپت پایتون خود وارد کنید و با دسترسی به توابع، کلاس‌ها و متغیرهای آن‌ها، از قابلیت‌های آن‌ها بهره شوید.

برای تبدیل‌شدن به یک توسعه‌دهنده پایتون، تسلط به زبان برنامه‌نویسی پایتون، فریمورک‌های وب، آشنایی با پایگاه‌های داده SQL و NoSQL و سیستم‌ کنترل نسخه (Version Control System) به‌عنوان ضرورت‌های ابتدای محسوب می‌شوند. البته اگر بخواهید به حوزه علم داده وارد شوید و از پایتون برای تسک‌های یادگیری ماشین استفاده کنید، لازم است بر جبر خطی و آمار نیز تسلط داشته باشید.

جایگاه فعلی و چشم‌انداز آتی پایتون، قدرتمند باقی مانده است. درحال حاضر، پایتون به‌دلیل سادگی، خوانایی و انعطاف‌پذیری بالا در حوزه‌های مختلف، یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی در سراسر جهان است. این زبان به‌طور گسترده در توسعه وب، محاسبات علمی، تحلیل داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، اتوماسیون و موارد دیگر استفاده قرار می‌شود. اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها و فریمورک‌های پایتون، همچنان درحال رشد است و موقعیت آن را در صنایع مختلف تثبیت می‌کند. با نگاهی به آینده، انتظار می‌رود پذیرش پایتون به‌دلیل تناسب آن با تکنولوژی‌های نوظهور مانند علم داده، هوش مصنوعی و رایانش ابری افزایش یابد.

هدف اصلی ما در نیک آموز، ارائه به‌روزترین آموزش‌های حوزه برنامه‌نویسی، پایگاه داده و هوش تجاری است. به همین دلیل، سعی داریم با ارائه تمرین‌های اضافه و سناریوهای تعمیم‌یافته‌، به شما کمک کنیم تا مفاهیم سرفصل را بهتر از قبل بیاموزید.

علاوه‌براین، براساس اینکه در طول زمان، چه میزان تغییراتی در محتوای دوره آموزشی ایجاد شود، تخفیف‌های مناسبی (۵۰٪ الی ۱۰۰٪) به خریداران دوره‌های پیشین تعلق می‌گیرد. در شرایطی که به‌روزرسانی دوره، به افزایش مثال‌ها یا Feature های خاصی محدود شود، این موارد به‌صورت رایگان در اختیار شما قرار خواهد گرفت تا شما بتوانید دوره‌ای که از قبل تهیه کرده‌اید را به بهترین شکل ممکن درک کنید و مهارت‌های خود را مطابق با آپدیت‌ها گسترش دهید. ضمن اینکه می‌توانید تا مدت زمان شش ماه، از پشتیبانی (پرسش‌وپاسخ فنی) برخوردار شوید.

بله؛ می‌توانید ازطریق اسنپ پی، به‌راحتی این دوره آموزشی را تهیه کنید. کافیست در اسنپ پی، حساب کاربری ایجاد کرده و پس از ورود به صفحه نیک آموز، دوره موردنظر را تهیه کنید. اگر بخواهید از خرید اقساطی به‌عنوان روش پرداخت هزینه استفاده کنید، تنها یک‌چهارم آن را در ابتدا پرداخت خواهید کرد. شما می‌توانید با مطالعه راهنمای خرید اقساطی دوره آموزشی با اسنپ پی با مراحل آن آشنا شوید.

این دوره به‌صورت دانلودی و دارای لایسنس پخش است. شما می‌توانید این دوره را در پلیر اختصاصی مجموعه، با نام اسپات پلیر، مشاهده کنید. توجه کنید که پس از تهیه این دوره، یک کلید لایسنس منحصربه‌فرد در پنل کاربری شما قرار می‌گیرد. در صورتی که به لایسنس‌های بیشتری نیاز داشته باشد، می‌توانید با پرداخت هزینه آن، از این مزیت برخوردار شوید. توجه کنید که تمام فایل‌های مربوط به دوره، شامل سورس کدها و جزوات، همگی در اسپات پلیر قابل دسترس شما هستند. برای اطلاعات بیشتر، به راهنمای مشاهده محصولات آموزشی محافظت شده نیک آموز مراجعه کنید.

درصورت تمایل به دریافت فاکتور رسمی، پیش از خرید خود، با واحد فروش مجموعه (17 00 07 91 – 021) تماس حاصل نمایید. لطفاً توجه کنید که پس از خرید آنلاین از سایت مجموعه، به هیچ عنوان امکان صدور فاکتور رسمی وجود نخواهد داشت.

این دوره آموزشی در استودیو اختصاصی نیک آموز تهیه شده است و در آن، مفاهیم پایه زبان برنامه‌نویسی پایتون به‌طور قابل‌درک و به بیان ساده، برای شما شرح داده می‌شوند. نحوه ارائه دوره به‌گونه‌ای است که شما می‌توانید تمام مفاهیم را فرا بگیرید و مثال‌ها و سناریوها را هم‌زمان با مدرس، بررسی کنید.

شما می‌توانید با مراجعه به فرم درخواست مشاوره تخصصی ، از متخصصان نیک آموز مشاوره دریافت کنید و با به‌کارگیری مهارت‌های تجربی تیم ما، در ارتباط با پروژه‌های تخصصی خود راهنمایی دریافت کنید.

بله؛ در نیک آموز امکان برگزاری دوره های سازمانی به‌صورت تخصصی فراهم شده است. به‌منظور ثبت درخواست، کافی است اطلاعات خود و دوره سازمانی مدنظر را در فرم درخواست آموزش سازمانی ثبت کنید تا ما با شما تماس بگیریم.

برای اینکه بتوانید در ارتباط با برنامه‌نویسی، مشاوره / تدریس خصوصی بگیرید، لطفاً فرم درخواست مشاوره مدرسین را تکمیل نمایید تا کارشناسان ما با شما تماس بگیرند.

رضایت شما از دوره آموزشی و کمک به رفع مشکلات احتمالی، برای ما اهمیت زیادی دارد. به همین دلیل، یک گروه پشتیبانی در تلگرام ایجاد شده است تا شما بتوانید درصورت نیاز، مسائل خود را در این بستر مطرح کنید. تا حداکثر ۴۸ ساعت کاری پس از ثبت نام در دوره، با شما تماس گرفته می‌شود و فرآیند عضویت شما در گروه تلگرام نهایی خواهد شد. توجه شود که در آینده، سیستم تیکتینگ راه‌اندازی می‌شود و فرآیند پشتیبانی از گروه تلگرامی به آن جا منتقل خواهد شد.

بله؛ شما می‌توانید از مشاوره‌های نیک آموز به‌عنوان راهنما در مسیر خود استفاده کنید. برای این منظور، لطفاً شماره خود را در فرم مشاوره صفحه دوره وارد کنید تا مشاوران نیک آموز با شما تماس بگیرند.