1. خانه
  2. مقالات
  3. هوش مصنوعی
  4. آموزش برنامه نویسی پایتون از مقدماتی تا پیشرفته

آموزش برنامه نویسی پایتون از مقدماتی تا پیشرفته

آموزش برنامه نویسی پایتون از مقدماتی تا پیشرفته

براساس گزارشی از GitHub در سال ۲۰۲۲، استفاده از پایتون ۲۲.۵٪ نسبت به سال قبل افزایش یافته بود و به سومین زبان پرکاربرد در این پلتفرم تبدیل شده بود. از آن زمان تاکنون نیز استفاده از پایتون روزبه‌روز افزایش یافته است و بسیاری از افراد مایل به یادگیری آن هستند. 

اما برای آموزش پایتون مقدماتی تا پیشرفته باید از کجا شروع کنیم؟ چه مراحلی را پشت سر بگذاریم؟ از چه منابع و آموزش‌هایی استفاده کنیم؟ در این مقاله می‌خواهیم به همه این سوالات پاسخ دهیم، یک راهنمای قدم به قدم و برنامه یادگیری به شما پیشنهاد دهیم و همچنین منابع مفید و قابل اعتماد را به شما معرفی کنیم. 

مقدمه‌ای بر پایتون

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره است که به سادگی و خوانایی‌ معروف بوده و میان توسعه‌دهندگان  تازه‌کار و باتجربه محبوبیت زیادی دارد. این زبان برای اولین بار در دهه ۱۹۸۰ توسط گیدو ون روسوم طراحی شد و امروزه به یکی از پایه‌های اصلی در زمینه‌های مختلف مانند توسعه وب، تحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی و محاسبات علمی تبدیل شده است.

پایتون دارای یک کتابخانه استاندارد و جامع است که می‌تواند به طور مستقیم کارهایی از قبیل پردازش ناهمزمان تا فایل‌های زیپ را انجام دهد. علاوه بر این، جامعه پایتون که یکی از بزرگ‌ترین‌ها در دنیای برنامه‌نویسی است، به گسترش بیشتر توانایی‌های پایتون با کمک ماژول‌ها و کتابخانه‌های متنوع کمک می‌کند.

چرا پایتون یاد بگیریم؟

چرا پایتون یاد بگیریم؟

یادگیری پایتون به دلایل مختلفی مفید است چون پایتون علاوه بر محبوبیت گسترده‌ای که دارد. شرکت‌ها در صنایع مختلف به دنبال متخصصانی هستند که بتوانند با استفاده از پایتون داده‌ استخراج کنند، مدل‌های یادگیری ماشین بسازند و وظایف آن‌ها را خودکار کنند. با یادگیری پایتون امکان حضور در فرصت‌های شغلی زیادی فراهم می‌شود در ادامه به برخی از مهم‌ترین کاربردهای پایتون اشاره می‌کنیم.

  • علم داده: با افزایش علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، نیاز زیادی به مهارت‌های پایتون ایجاد شده است. پایتون در تحلیل داده‌ها و تصویرسازی به طور گسترده‌ای استفاده می‌شود و کتابخانه‌هایی مانند پانداس (Pandas)، نامپای (NumPy) و مت‌پلات‌لیب (Matplotlib) در این زمینه مفید هستند.
  • توسعه وب: از چارچوب‌هایی مانند جنگو (Django) و فلاسک (Flask) برای توسعه بک‌اند استفاده می‌شود.
  • توسعه نرم‌افزار: پایتون را می‌توان در توسعه نرم‌افزار برای اسکریپت‌نویسی، اتوماسیون و تست کردن استفاده کرد.
  • توسعه بازی: می‌توان از پایتون برای توسعه بازی با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند پای‌گیم (PyGame) و تکینتر (tkinter) استفاده کرد.
  • یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: کتابخانه‌هایی مانند تنسورفلو (TensorFlow)، پای‌تورچ (PyTorch) و اسکی‌لرن (Scikit-learn) پایتون را در این زمینه‌ها گزینه‌ای محبوب ساخته‌اند.

بهترین راه‌های یادگیری پایتون

راه‌های مختلفی برای یادگیری پایتون وجود دارد و بهترین روش به سبک یادگیری شما و انعطاف‌پذیری برنامه یادگیری‌تان بستگی دارد. در ادامه به برخی از بهترین روش‌ها برای شروع یادگیری پایتون از صفر اشاره می‌کنیم:

۱. دوره‌های آنلاین

در بین منابع آنلاین، منابع قابل اعتمادی وجود دارد و می‌توانند به شما کمک کنند که در بهترین زمان ممکن یه نتیجه خوبی برسید. فیلم آموزش پایتون از مقدماتی تا پیشرفته فارسی می‌تواند به شما کمک کند، قدم به قدم مفاهیم را بیاموزید و تمرین کنید.

 دوره برنامه‌نویسی پایتون آکادمی همراه مهارت‌های لازم برای یک کدنویسی ماهرانه را آموزش می‌دهد. 

برنامه نویسی پایتون
 ۲۰۶۷ نفر  ۱۲ساعت

۵۰۰,۰۰۰ تومان
خرید دوره

دوره آموزشی پایتون از مقدماتی تا پیشرفته، ارائه شده توسط آکادمی همراه، شما را از پایه با اصول الگوریتم‌نویسی و نگارش فلوچارت آشنا می‌سازد و شما با مفاهیم ابتدایی آغاز کرده و تا سطح پیشرفته پیش خواهید رفت. 

در آغاز دوره، با ساختارهای برنامه‌نویسی و دستورات متنوع در زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد. همچنین، ماژول‌های کاربردی و معروف پایتون مانند نامپای، پانداس و مت‌پلات از طریق مثال‌های فراوان مورد بررسی قرار می‌گیرند. در انتهای دوره، شما به مطالعه مفاهیم پیچیده‌تر پایتون مانند برنامه‌نویسی شی‌گرا، مدیریت استثناها و کار با فایل‌ها خواهید پرداخت. دوره با داشتن تمرین‌های آنلاین، مثال‌های حل‌شده و بخش‌های پرسش و پاسخ، فرصت‌های بی‌نظیری برای یادگیری عمیق‌تر فراهم می‌آورد.

۲. کتاب‌ها

کتاب‌ها منابعی عالی هستند، به‌ویژه برای کسانی که ترجیح می‌دهند به صورت خودخوان پیش روند. دو کتاب برنامه نویسی پایتون از مقدماتی تا پیشرفته «پایتون را به روش سخت بیاموزید» توسط زد شاو و «Python Crash Course» توسط اریک ماتس نوشته شده‌اند. این کتاب‌ها توضیحات عمیقی درباره مفاهیم پایتون ارائه می‌دهند و همراه با تمرین‌ها و پروژه‌های متعددی هستند که روند یادگیری شما را سریع‌تر و باکیفیت‌تر می‌کنند.

برخی از بهترین کتاب‌های پایتون عبارتند از:

۱. یادگیری پایتون، ویرایش پنجم، نوشته مارک لوتز

۲.Head-First Python، نوشته پل بری

۳. پایتون ۳، (Python 3: The Comprehensive Guide to Hands-On Python Programming)

یادگیری پایتون چقدر زمان می‌برد؟

اگرچه یادگیری پایتون آسان‌‌تر از سایر زبان‌هاست، اما به پشتکار و تمرین نیاز دارد. زمان لازم برای یادگیری پایتون بسته به تجربه قبلی شما در برنامه‌نویسی، پیچیدگی مفاهیمی که سعی در درک آن‌ها دارید و میزان زمانی که می‌توانید به یادگیری اختصاص دهید، می‌تواند بسیار متفاوت باشد.

شما با داشتن یک برنامه یادگیری ساختارمند و تلاش مداوم، معمولا می‌توانید در چند هفته اصول اولیه را درک کرده و در چند ماه مهارت کامل پیدا کنید.

مراحل یادگیری پایتون از مقدماتی تا پیشرفته

مراحل یادگیری پایتون از مقدماتی تا پیشرفته

فرض می‌کنیم که شما از صفر شروع به یادگیری پایتون کرده‌اید، حالا باید مراحل زیر را طی کنید:

۱. دلیل یادگیری پایتون را درک کنید

انگیزه‌ خود برای یادگیری پایتون را مشخص کنید. پایتون زبانی چندمنظوره با کاربردهای متنوع است. بنابراین، اگر از قبل بدانید که چرا می‌خواهید پایتون را یاد بگیرید به شما کمک می‌کند تا برنامه یادگیری مخصوص به خود را دنبال کنید.

مثلا اگر به دنبال ورود به حوزه اتوماسیون، تجزیه و تحلیل داده‌ها یا توسعه نرم‌افزار باشید، هر کدام شما را به سمتی هدایت کرده و شما را متمرکز و انگیزه‌مند در مسیر یادگیری قرار می‌دهد.

۲. شروع کردن با مبانی پایتون

پایتون بر خوانایی کد تاکید دارد و به شما اجازه می‌دهد که مفاهیم را در تعداد خط کمتری از کد بیان کنید. شما باید با درک مفاهیم پایه مانند متغیرها، انواع داده‌ها و عملگرها شروع کنید.

دوره پایتون از مقدماتی تا پیشرفته آکادمی همراه، مبانی پایتون را برای تحلیل داده‌ها پوشش می‌دهد و به سادگی و به شما کمک می‌کند با این مفاهیم آشنا شوید.

  1. نصب پایتون و راه‌اندازی محیط شما: برای شروع کدنویسی در پایتون، شما نیاز به نصب پایتون و راه‌اندازی محیط توسعه‌ دارید. می‌توانید پایتون را از وب‌سایت رسمی آن دانلود کنید.
  2. نوشتن اولین برنامه پایتون: با نوشتن یک برنامه پایتون ساده شروع کنید، مانند اسکریپت همیشگی “Hello, World!”. این فرایند به شما کمک می‌کند تا سینتکس و ساختار کد پایتون را درک کنید.
  3. ساختارهای داده در پایتون: پایتون چندین ساختار داده داخلی مانند لیست‌ها، تاپل‌ها، مجموعه‌ها و دیکشنری‌ها را ارائه می‌دهد. این ساختارهای داده برای ذخیره‌سازی و دستکاری داده‌ها در برنامه‌های شما استفاده می‌شوند. در دوره آکادمی همراه بخشی به ساختارهای داده و الگوریتم‌ها در پایتون اختصاص داده شده است که طیف وسیعی از این جنبه‌ها را پوشش می‌دهد.
  4. کنترل جریان در پایتون: دستورات کنترل جریان، مانند if-statements، for-loops و while-loops، به برنامه شما اجازه می‌دهند تا تصمیم‌گیری‌ها را انجام دهد و اقدامات را تکرار کند. 
  5. توابع در پایتون: توابع در پایتون بلوک‌هایی از کد قابل استفاده مجدد هستند که وظیفه خاصی را انجام می‌دهند. شما می‌توانید توابع خودتان را تعریف کنید و از توابع داخلی پایتون استفاده کنید. 

۳. تسلط بر مفاهیم متوسط پایتون

پس از آشنایی با مبانی، می‌توانید شروع به یادگیری موضوعات پیشرفته‌تر کنید. این موضوعات برای شکل دادن به درک شما از پایتون ضروری هستند و به شما کمک می‌کنند تا مشکلات و موقعیت‌های مختلفی که هنگام استفاده از این زبان برنامه‌نویسی با آن روبرو می‌شوید را حل کنید. در دوره آموزش پایتون آکادمی همراه بخش‌های زیر به‌صورت کامل پوشش داده شده‌اند:

  • رفع خطا و استثنائات: پایتون ابزارهایی برای رسیدگی به خطاها و استثنا‌ها در کد شما فراهم می‌کند. درک نحوه استفاده از بلوک‌های try/except و بلند کردن استثناها برای نوشتن برنامه‌های پایتون ضروری است. 
  • کار با کتابخانه‌ها در پایتون: قدرت پایتون از اکوسیستم وسیع کتابخانه‌های آن ناشی می‌شود. یاد بگیرید چگونه کتابخانه‌های رایج مانند نامپای (NumPy) برای محاسبات عددی، پانداس (pandas) برای دستکاری داده‌ها و مت‌پلات‌لیب (matplotlib) برای تصویرسازی داده‌ها را وارد کرده و از آن‌ها استفاده کنید.
  • برنامه‌نویسی شی‌گرا در پایتون: پایتون از برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP) پشتیبانی می‌کند، یک پارادایم که به شما امکان می‌دهد کد خود را حول محور اشیاء و کلاس‌ها سازماندهی کنید. درک مفاهیم OOP مانند کلاس‌ها، اشیاء، inheritance و polymorphism می‌تواند به شما کمک کند تا کد خود را سازمان‌یافته‌تر و کارآمدتر بنویسید.

۴. یادگیری از طریق عمل

یکی از موثرترین روش‌ها برای یادگیری پایتون، استفاده فعالانه از آن است. شما باید تلاش کنید تا زمان صرف شده برای یادگیری دستورالعمل‌ها را به حداقل برسانید و هرچه سریع‌تر روی پروژه‌ها کار کنید. این رویکرد که همان یادگیری از طریق عمل است، یعنی مفاهیمی که از مطالعات خود آموخته‌اید در پروژه‌ها و تمرینات دنیای واقعی به کار بگیرید.

در دوره برنامه‌نویسی با پایتون آکادمی همراه فرصت‌هایی برای تست خودتان دارید و می‌توانید با چیزهایی که یاد گرفته‌اید پروژه انجام دهید در انتهای دوره هم باید در آزمون پایانی شرکت کرده و مهارت‌های خود را بصورت عملی بسنجید.

پس از پایان دوره نیز سعی کنید آنچه را که یاد گرفته‌اید در ایده‌ها و پروژه‌های خودتان بکار ببرید. سعی کنید پروژه‌ها یا ابزارهای موجود که برایتان مفید هستند را دوباره خلق کنید. 

۵. ساختن پرتفوی از پروژه‌ها

هنگامی که پروژه‌ها را تکمیل می‌کنید، آن‌ها را در یک پرتفوی جمع‌آوری کنید. این پرتفوی باید مهارت‌ها و علایق شما را منعکس کرده و متناسب با حرفه یا صنعتی که به آن علاقه‌مندید، طراحی شود. سعی کنید پروژه‌هایتان مهارت‌های حل مسئله شما را به نمایش بگذارند.

۶. خودتان را به چالش بکشید

هرگز دست از یادگیری برندارید و پس از تسلط بر مبانی، به دنبال انجام دادن تسک‌ها و پروژه‌های چالش‌برانگیزتر بگردید. سعی کنید در زمینه‌هایی تخصص پیدا کنید که به اهداف شغلی یا علایق شخصی شما مرتبط هستند. چه در زمینه علم داده، توسعه وب یا یادگیری ماشین، همیشه چیزهای بیشتری برای یادگیری در دنیای پایتون وجود دارد. به یاد داشته باشید، سفر یادگیری پایتون مانند ماراتن است، نه دوی سرعت. به تمرین کردن ادامه دهید، کنجکاو باشید و از اشتباه کردن نترسید.

داده کاوی با پایتون
 ۷۵۷ نفر  ۸ساعت

۷۰۰,۰۰۰ تومان
خرید دوره

مهم‌ترین شغل‌های پایتون در سال ۲۰۲۴

مهم‌ترین شغل‌های پایتون در سال ۲۰۲۴

همانطور که پیش‌تر دیدیم، تقاضا برای حرفه‌ای‌هایی با مهارت‌های پایتون در حال افزایش است و شغل‌های زیادی وجود دارند که به دانش این زبان برنامه‌نویسی نیاز دارند. در ادامه برخی از بهترین شغل‌هایی که از پایتون استفاده می‌کنند را لیست کرده‌ایم:

۱. دانشمند داده

دانشمندان یا تحلیل گر داده، کارآگاهان دنیای داده‌ها بوده و مسئول کشف و تفسیر منابع داده غنی، مدیریت حجم زیادی از داده‌ها و ترکیب نقاط داده برای شناسایی روندها هستند.

آن‌ها از مهارت‌های تحلیلی، آماری و برنامه‌نویسی خود برای جمع‌آوری، تحلیل و تفسیر بیگ دیتاها استفاده می‌کنند. سپس از این اطلاعات برای ارائه راه‌حل‌های مبتنی بر داده برای مشکلات پیچیده کسب‌وکار استفاده می‌کنند، مانند شناسایی رفتارهای مشتری.

مهارت‌های کلیدی مورد نیاز دانشمند داده:

  • دانش قوی از پایتون، R، و SQL
  • درک مفاهیم یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • تسلط بر تجزیه و تحلیل آماری، تحلیل کمی و مدل‌سازی پیش‌بینی
  • تکنیک‌های تصویرسازی داده و گزارش‌دهی
  • مهارت‌های ارتباطی و ارائه مؤثر

ابزارهای ضروری:

  • ابزارهای تجزیه و تحلیل داده (مانند پانداس، نامپای)
  • کتابخانه‌های یادگیری ماشین (مانند Scikit-learn)
  • ابزارهای تصویرسازی داده (مانند Matplotlib, Tableau)
  • چارچوب‌های بیگ دیتا (مانند Airflow, Spark)
  • ابزارهای خط فرمان (مانند Git, Bash)

۲. توسعه‌دهنده پایتون

توسعه‌دهنده پایتون مسئول نوشتن برنامه‌های کاربردی وب در سمت سرور یا همان بک اند است. آن‌ها اجزای بخش پشتیبانی را توسعه می‌دهند، برنامه را به سایر خدمات وب متصل می‌کنند و کار توسعه‌دهندگان فرانت با برنامه پایتون ادغام می‌کنند. همچنین توسعه‌دهندگان پایتون اغلب در تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین دخیل هستند.

مهارت‌های کلیدی پایتون دولوپر:

  • تسلط بر برنامه‌نویسی پایتون
  • درک تکنولوژی‌های فرانت (HTML, CSS, JavaScript)
  • دانش از چارچوب‌های وب پایتون (مانند Django, Flask)
  • آشنایی با کتابخانه‌های ORM
  • شناخت پایگاه داده (مانند MySQL, PostgreSQL)

ابزارهای ضروری:

  • محیط‌های توسعه مجتمع پایتون (مانند PyCharm)
  • سیستم‌های کنترل نسخه (مانند Git)
  • کتابخانه‌های پایتون برای توسعه وب (مانند Django, Flask)

۳. تحلیلگر داده

تحلیلگران داده مسئول تفسیر داده‌ها و تبدیل آن‌ها به اطلاعاتی هستند که می‌توانند راه‌هایی برای بهبود یک کسب‌وکار ارائه دهند. آن‌ها اطلاعات را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده و الگوها و روندها را تفسیر می‌کنند. پس از جمع‌آوری و تفسیر داده‌ها، تحلیلگران داده می‌توانند گزارش دهند که چه چیزی را یافته‌اند تا تصمیمات استراتژیک کسب‌وکار را تحت تاثیر قرار دهند.

مهارت‌های کلیدی تحلیلگر داده:

  1. تسلط بر پایتون، R، و SQL
  2. دانش قوی از تجزیه و تحلیل آماری
  3. تجربه با ابزارهای هوش تجاری (مانند Tableau, Power BI)
  4. درک تکنیک‌های جمع‌آوری داده و تمیز کردن داده
  5. مهارت‌های ارتباطی و ارائه مؤثر

ابزارهای ضروری:

  • ابزارهای تجزیه و تحلیل داده (مانند پانداس، نامپای)
  • ابزارهای داده هوش تجاری (مانند Tableau, Power BI)
  • پایگاه‌های داده SQL (مانند MySQL, PostgreSQL)
  • نرم‌افزار جدول‌بندی (مانند MS Excel)

۴. مهندس یادگیری ماشین

مهندسان یادگیری ماشین برنامه‌نویسان پیچیده‌ای هستند که ماشین‌ها و سیستم‌هایی را توسعه می‌دهند که توانایی دارند هر دانشی را یاد گرفته و به کار ببندند. آن‌ها مسئول ایجاد برنامه‌ها و الگوریتم‌هایی هستند که امکان می‌دهند ماشین‌ها بدون دستور مستقیم (ماشین‌های خودآموز) برای انجام آن کارها، اقدام کنند.

مهارت‌های کلیدی مهندس ماشین لرنینگ:

  • تسلط بر پایتون، R، و SQL
  • درک عمیق از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • شناخت چارچوب‌های یادگیری عمیق (مانند TensorFlow,)

ابزارهای ضروری:

  • کتابخانه‌های یادگیری ماشین (مانند Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • ابزارهای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده (مانند پانداس، نامپای)
  • ابزارهای تصویرسازی داده (مانند Matplotlib, Seaborn)
  • چارچوب‌های یادگیری عمیق (مانند TensorFlow, Keras, PyTorch)

بوت کمپ پایتون و هوش مصنوعی
 ۵۷۸ نفر  ۹۸ساعت

۴,۰۰۰,۰۰۰ تومان
خرید دوره

سفر جالب یادگیری برنامه‌نویسی پایتون

یادگیری زبان برنامه‌نویسی پایتون یک سفر جذاب و چالش برانگیز است که می‌تواند شما را برای به دست آوردن فرصت‌های شغلی بسیاری آماده کند. این مقاله مراحل آموزش پایتون مقدماتی تا پیشرفته را مرور کردیم و نقشه‌ای کامل و واضح برای شروع سفر یادگیری پایتون ارائه دادیم.

به یاد داشته باشید، کلید یادگیری پایتون (یا هر زبان برنامه‌نویسی دیگری) پیوستگی و تمرین است. عجله نکنید از روی مفاهیم بگذرید. به خودتان زمان دهید تا هر یک را درک کنید و در پروژه‌های عملی به کار ببرید. به جوامع پایتون بپیوندید، در چالش‌های برنامه‌نویسی شرکت کنید و هرگز از یادگیری دست نکشید. اگر می‌خواهید کار خود را ساده‌تر کنید می‌توانید در  دوره برنامه‌نویسی پایتون آکادمی همراه ثبت نام کنید تا مهارت‌های لازم برای کدنویسی را یاد بگیرید و بسیار آسانتر به یک برنامه‌نویس پایتون تبدیل شوید.

منابع:

دیدگاهتان را بنویسید

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

شماره همراه شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند

تعداد بازدید: ۱۸۴۵
موضوعات داغ

دوره‌های مرتبط

مقالات مرتبط

برای دانلود رایگان لیست جامع بهترین ابزارهای هوش مصنوعی ۲۰۲۴ فرم زیر را تکمیل کنید: