دانلود کتاب آموزشی CEPP (Certified Expert in Python Programming) جلد اول

گواهینامه CEPP (Certified Expert in Python Programming) که توسط Python Institute ارائه می‌شود، بالاترین سطح از گواهینامه‌های این موسسه است. این گواهینامه به متخصصانی اختصاص دارد که تجربه و مهارت پیشرفته‌ای در استفاده از پایتون برای حل مسائل پیچیده دارند. این دوره بر پروژه‌های عملی و موضوعات پیشرفته تمرکز دارد.

سرفصل‌های دوره CEPP

سرفصل‌های این دوره معمولاً شامل موارد زیر است:

1. مدیریت پروژه‌های پیچیده پایتون

فصل 1: اصول طراحی نرم‌افزارهای بزرگ

• مفاهیم پایه طراحی نرم‌افزارهای بزرگ و مقیاس‌پذیر

• معماری ماژولار و تقسیم پروژه به ماژول‌ها و پکیج‌ها

• سازماندهی پروژه‌ها برای سهولت نگهداری و توسعه

• استفاده از مستندسازی برای مدیریت بهتر پروژه‌های بزرگ

فصل 2: الگوهای طراحی (Design Patterns)

• معرفی انواع الگوهای طراحی و کاربردهای آن‌ها

• الگوهای ساختاری (Structural Patterns) و کاربرد در پروژه‌های بزرگ

• الگوهای رفتاری (Behavioral Patterns) و مدیریت جریان داده‌ها

• الگوهای ایجادشی (Creational Patterns) برای مدیریت ساخت اشیا و وابستگی‌ها

فصل 3: اصول SOLID و بهترین شیوه‌های توسعه

• اصول SOLID و اهمیت آن‌ها در توسعه نرم‌افزار

• پیاده‌سازی اصول Single Responsibility و Open/Closed

• Dependency Inversion و Liskov Substitution در پروژه‌های واقعی

• رعایت استانداردها و بهترین شیوه‌ها برای افزایش کیفیت کد

فصل 4: مدیریت وابستگی‌ها و پکیج‌ها

• استفاده از ابزارهای مدیریت پکیج مانند pip و poetry

• مدیریت وابستگی‌ها و نسخه‌بندی برای پروژه‌های بزرگ

• حل مشکلات ناشی از تداخل کتابخانه‌ها و نسخه‌ها

• سازماندهی محیط‌های مجازی (Virtual Environments) برای ایزوله‌سازی پروژه‌ها

فصل 5: برنامه‌ریزی و مدیریت تیمی پروژه

• تقسیم وظایف بین اعضای تیم توسعه

• استفاده از Git و سیستم‌های کنترل نسخه برای همکاری تیمی

• مدیریت تغییرات و مرج کردن کدها به صورت سازمان‌یافته

• ایجاد مستندات پروژه و استانداردهای کدنویسی برای تیم

فصل 6: مدیریت عملکرد و مقیاس‌پذیری پروژه

• بررسی شاخص‌های عملکرد پروژه و بهینه‌سازی کد

• شناسایی گلوگاه‌ها و نقاط بحرانی در پروژه‌های بزرگ

• استفاده از ابزارهای پروفایلینگ و مانیتورینگ کد

• طراحی پروژه برای مقیاس‌پذیری در آینده و افزایش حجم کاربران

2. تست و تضمین کیفیت نرم‌افزار

فصل 1: مقدمه‌ای بر تست نرم‌افزار

• اهمیت تست نرم‌افزار در پروژه‌های پایتون

• انواع تست‌ها: واحد، یکپارچه‌سازی، سیستم و پذیرش

• چرخه عمر تست و ارتباط آن با توسعه نرم‌افزار

فصل 2: تست‌های واحد (Unit Testing)

• تعریف و هدف تست‌های واحد

• طراحی تست‌های کوچک و مستقل برای ماژول‌ها

• استفاده از کتابخانه‌های unittest و pytest

• شناسایی و رفع خطاهای عملکردی در واحدهای نرم‌افزار

فصل 3: تست‌های یکپارچه‌سازی (Integration Testing)

• مفهوم تست یکپارچه‌سازی و کاربرد آن

• بررسی تعامل بین ماژول‌ها و اجزای نرم‌افزار

• شناسایی ناسازگاری‌ها و خطاهای سیستم

• تست‌های API و ارتباط با پایگاه داده

فصل 4: ابزارهای پوشش کد و خطایابی

• مفهوم Code Coverage و اهمیت آن در تضمین کیفیت

• تحلیل نقاط ضعف و ماژول‌های تست نشده

• ابزارهای خطایابی و رفع باگ‌ها

• گزارش‌دهی و مستندسازی نتایج تست

فصل 5: تست خودکار و CI/CD

• مزایای تست خودکار در پروژه‌های بزرگ

• ایجاد تست‌های خودکار برای ماژول‌ها و سیستم‌ها

• مفهوم و پیاده‌سازی Continuous Integration و Continuous Deployment

• ادغام تست‌ها در چرخه توسعه و انتشار نرم‌افزار

فصل 6: بهبود کیفیت نرم‌افزار

• روش‌های شناسایی نقاط ضعف نرم‌افزار

• بازبینی کد و استانداردهای کدنویسی

• اصلاح خطاها و بهینه‌سازی عملکرد

• تضمین کیفیت در پروژه‌های تیمی و بزرگ

3. توسعه و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها

فصل 1: مفاهیم پایه‌ای الگوریتم‌ها

• تعریف الگوریتم و نقش آن در برنامه‌نویسی پیشرفته

• بررسی انواع الگوریتم‌ها: جستجو، مرتب‌سازی، گراف، و بهینه‌سازی

• تحلیل پیچیدگی زمانی (Time Complexity) و مکانی (Space Complexity)

• شناسایی نقاط ضعف الگوریتم‌ها و معیارهای بهبود

فصل 2: الگوریتم‌های پیشرفته

• الگوریتم‌های جستجوی پیشرفته (Binary Search, BFS, DFS)

• الگوریتم‌های مرتب‌سازی بهینه (QuickSort, MergeSort, HeapSort)

• الگوریتم‌های گراف و مسیر‌یابی (Dijkstra, A*, Floyd-Warshall)

• الگوریتم‌های بهینه‌سازی ترکیبی و الگوریتم‌های تکاملی

فصل 3: پردازش داده‌های حجیم و الگوریتم‌های موازی

• معرفی مفاهیم پردازش موازی و پردازش همزمان (Concurrency)

• الگوریتم‌های موازی برای داده‌های بزرگ

• تقسیم کار و مدیریت منابع در الگوریتم‌های موازی

• کاربرد الگوریتم‌های موازی در تحلیل داده‌های حجیم

فصل 4: بهینه‌سازی کد و عملکرد

• شناسایی نقاط گلوگاهی در الگوریتم‌ها

• استفاده از ابزارهای بهینه‌سازی مانند Numba و Cython

• کاهش زمان اجرا و مصرف حافظه

• تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای برنامه‌های مقیاس‌پذیر

فصل 5: حل مسائل پیچیده و کاربردی

• طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های سفارشی برای مسائل واقعی

• استفاده از الگوریتم‌های بهینه در پردازش داده‌های مالی و علمی

• بررسی نمونه‌های عملی در پروژه‌های بزرگ پایتون

• سنجش عملکرد الگوریتم‌ها و تست کارایی

4. توسعه وب پیشرفته

فصل 1: مقدمه‌ای بر توسعه وب با پایتون

• آشنایی با مفاهیم پایه توسعه وب

• مقایسه فریمورک‌های مختلف Python Web (Django، Flask، FastAPI)

• انتخاب فریمورک مناسب بر اساس نیاز پروژه

فصل 2: فریمورک Django

• معماری MVC و نقش آن در Django

• ایجاد پروژه و اپلیکیشن در Django

• مدیریت URLها و مسیرهای وب

• کار با مدل‌ها و پایگاه داده‌های رابطه‌ای

• مدیریت قالب‌ها (Templates) و نمایش داده‌ها در وب

فصل 3: فریمورک Flask

• آشنایی با Flask و کاربرد آن در پروژه‌های کوچک و متوسط

• ایجاد روت‌ها و مدیریت مسیرهای HTTP

• کار با قالب‌ها و فرم‌ها

• مدیریت پایگاه داده با ORMها و Flask Extensions

• ساخت RESTful API ساده با Flask

فصل 4: فریمورک FastAPI

• مزایای FastAPI برای توسعه APIهای سریع و مقیاس‌پذیر

• ایجاد APIهای RESTful و مدیریت مسیرها

• اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic

• مدیریت امنیت و احراز هویت در APIها

فصل 5: مدیریت پایگاه‌های داده

• کار با پایگاه‌های داده SQL (PostgreSQL, MySQL)

• استفاده از پایگاه‌های داده NoSQL (MongoDB, Redis)

• طراحی مدل داده و ارتباط بین جداول

• بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها

فصل 6: احراز هویت و امنیت

• مدیریت کاربران و سطوح دسترسی در وب‌سایت

• استفاده از توکن‌ها و JWT برای APIها

• جلوگیری از حملات رایج وب مانند XSS و SQL Injection

• پیاده‌سازی HTTPS و مدیریت گواهینامه‌های SSL

فصل 7: توسعه و مدیریت APIها

• طراحی RESTful API استاندارد

• مدیریت پاسخ‌ها و کدهای وضعیت HTTP

• مستندسازی APIها با ابزارهایی مانند Swagger و OpenAPI

• ارتباط APIها با وب‌سایت‌ها و برنامه‌های موبایل

فصل 8: بهینه‌سازی و مدیریت عملکرد وب‌سایت

• کشینگ داده‌ها برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی

• مدیریت بار ترافیک و بهینه‌سازی سرور

• مانیتورینگ عملکرد وب‌سایت و شناسایی نقاط ضعف

• مقیاس‌پذیری برنامه‌های وب برای کاربران زیاد

5. تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین

فصل 1: مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌ها

• مفاهیم پایه‌ای تحلیل داده و اهمیت آن در پروژه‌های پیشرفته پایتون

• انواع داده‌ها و ساختارهای داده در پایتون

• آشنایی با داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته

فصل 2: پردازش و پاک‌سازی داده‌ها

• شناسایی داده‌های ناقص یا نامعتبر و مدیریت آن‌ها

• حذف داده‌های پرت و نویزهای آماری

• نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها

• ترکیب و ادغام مجموعه‌های داده مختلف

فصل 3: تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)

• بررسی توزیع داده‌ها و آمارهای توصیفی

• شناسایی الگوها، روندها و همبستگی‌ها

• مصورسازی داده‌ها با استفاده از نمودارهای خطی، ستونی، پراکندگی و هیستوگرام

• استفاده از کتابخانه‌های Pandas، Matplotlib و Seaborn برای تحلیل داده

فصل 4: ویژگی‌سازی و مهندسی داده‌ها

• استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌های خام

• کاهش ابعاد داده‌ها با تکنیک‌هایی مانند PCA

• ایجاد شاخص‌ها و معیارهای جدید برای بهبود مدل‌های یادگیری ماشین

• انتخاب ویژگی‌ها برای بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها

فصل 5: مدل‌سازی یادگیری ماشین

• معرفی انواع مدل‌های یادگیری ماشین (Supervised، Unsupervised، Reinforcement)

• پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی مقادیر عددی

• استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای دسته‌بندی داده‌ها

• خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم‌های K-Means و DBSCAN

فصل 6: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها

• معیارهای سنجش عملکرد مدل‌ها (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC)

• ارزیابی مدل‌ها با روش Cross-Validation

• تشخیص overfitting و underfitting و روش‌های جلوگیری از آن‌ها

• بهینه‌سازی پارامترهای مدل با تکنیک‌های مختلف

فصل 7: پردازش داده‌های حجیم و مقیاس‌پذیر

• کار با داده‌های بزرگ با استفاده از Dask و Apache Spark

• پردازش موازی و بهینه‌سازی حافظه

• توسعه مدل‌های یادگیری ماشین برای داده‌های حجیم

• مدیریت جریان داده‌ها و اجرای تحلیل در محیط‌های توزیع‌شده

فصل 8: پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین

• آماده‌سازی داده‌ها و پیش‌پردازش برای پروژه واقعی

• انتخاب مدل مناسب بر اساس نوع مسئله

• ارزیابی و تفسیر نتایج مدل

• مستندسازی و ارائه نتایج تحلیل داده‌ها