دانلود کتاب آموزشی Python for Data Science in Cryptocurrency جلد اول

دوره‌های Python for Data Science in Cryptocurrency معمولاً به نحوی طراحی می‌شوند که به شرکت‌کنندگان کمک کنند تا از پایتون برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی روند قیمت ارزهای دیجیتال استفاده کنند. در این دوره‌ها، به یادگیری مفاهیم پایه و پیشرفته تحلیل داده و یادگیری ماشین در زمینه ارزهای دیجیتال پرداخته می‌شود. در ادامه، یک لیست از سر فصل‌های معمول این دوره‌ها آورده شده است:

فهرست سرفصل‌های دوره آموزشی Python for Data Science in Cryptocurrency

بخش 1: مقدمه‌ای بر ارزهای دیجیتال

فصل 1: آشنایی با ارزهای دیجیتال

• تعریف و مفهوم ارز دیجیتال

• تاریخچه پیدایش بیت‌کوین و توسعه اولین ارزهای دیجیتال

• معرفی سایر ارزهای مهم مانند Ethereum، Ripple، Litecoin

• بررسی مزایا و محدودیت‌های استفاده از ارزهای دیجیتال

فصل 2: اصول بلاکچین

• مفهوم بلاکچین و ساختار داده‌ای آن

• نحوه ثبت تراکنش‌ها در بلاکچین

• نقش استخراج (Mining) و اعتبارسنجی تراکنش‌ها

• بررسی امنیت و شفافیت بلاکچین

فصل 3: انواع ارزهای دیجیتال

• ارزهای دیجیتال متمرکز و غیرمتمرکز

• استیبل‌کوین‌ها (Stablecoins) و کاربرد آن‌ها

• توکن‌ها و کوین‌ها: تفاوت‌ها و مثال‌ها

• ارزهای دیجیتال بر پایه قراردادهای هوشمند

فصل 4: دسترسی به داده‌های ارز دیجیتال

• منابع داده‌های قیمت و معاملات ارزهای دیجیتال

• آشنایی با صرافی‌های دیجیتال و ارائه‌دهندگان API

• انواع داده‌های قابل دسترسی (قیمت، حجم معاملات، تاریخچه تراکنش‌ها)

• اهمیت کیفیت و صحت داده‌ها برای تحلیل

فصل 5: کاربردهای ارزهای دیجیتال

• سرمایه‌گذاری و معامله‌گری

• پرداخت‌ها و انتقالات مالی

• کاربرد بلاکچین در صنایع مختلف (مالی، بیمه، زنجیره تأمین)

• آینده ارزهای دیجیتال و روندهای نوظهور

بخش 2: مقدمه‌ای بر پایتون برای تحلیل داده‌ها

فصل 1: نصب و راه‌اندازی محیط پایتون

• انتخاب محیط توسعه مناسب (IDE) برای تحلیل داده‌ها

• نصب پایتون و مدیریت نسخه‌ها

• معرفی محیط‌های تعاملی مانند Jupyter Notebook و Google Colab

• نصب و مدیریت کتابخانه‌های مورد نیاز با استفاده از pip یا conda

فصل 2: آشنایی با مفاهیم پایه پایتون

• متغیرها و انواع داده‌ها (اعداد، رشته‌ها، لیست‌ها، دیکشنری‌ها، مجموعه‌ها)

• عملگرها و عبارات شرطی

• حلقه‌ها و تکرارها (for، while)

• توابع و ماژول‌ها

• مدیریت خطاها و Exception Handling

فصل 3: کار با داده‌ها

• خواندن و نوشتن فایل‌های CSV و JSON

• پردازش داده‌های متنی و عددی

• پاک‌سازی داده‌ها و اصلاح داده‌های ناقص یا اشتباه

• ترکیب و ادغام مجموعه داده‌ها (Merge, Join)

فصل 4: تحلیل داده‌های ابتدایی

• آمار توصیفی و بررسی مقادیر کلیدی داده‌ها

• مرتب‌سازی و فیلتر کردن داده‌ها

• گروه‌بندی داده‌ها و محاسبه Aggregation

• شناسایی داده‌های پرت و ناهمسانی‌ها

فصل 5: مصورسازی داده‌ها

• استفاده از نمودارهای خطی، ستونی و دایره‌ای

• ترسیم نمودارهای توزیع داده‌ها (Histogram, KDE)

• استفاده از نمودارهای جفتی و پراکندگی برای بررسی همبستگی

• سفارشی‌سازی نمودارها برای گزارش‌دهی

فصل 6: مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های حجیم

• آشنایی با داده‌های بزرگ (Big Data) و چالش‌های آن‌ها

• تکنیک‌های بهینه‌سازی برای پردازش سریع داده‌ها

• استفاده از ابزارهای پایتون برای مدیریت داده‌های حجیم

فصل 7: آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل پیشرفته

• نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها

• تبدیل داده‌ها و Feature Engineering

• آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی و پیش‌بینی

بخش 3: جمع‌آوری داده‌های ارز دیجیتال

فصل 1: منابع داده و APIها

• معرفی صرافی‌ها و پلتفرم‌های معتبر برای داده‌های ارز دیجیتال

• بررسی داده‌های تاریخی و لحظه‌ای (Historical vs Real-Time Data)

• آشنایی با انواع APIها و روش‌های دسترسی به داده‌ها

• انتخاب API مناسب بر اساس نیاز تحلیل

فصل 2: جمع‌آوری داده‌های تاریخی قیمت

• نحوه دسترسی به داده‌های تاریخی قیمت و حجم معاملات

• بررسی داده‌های OHLC (Open, High, Low, Close)

• جمع‌آوری داده‌های روزانه، هفتگی و ماهانه

• ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های تاریخی

فصل 3: جمع‌آوری داده‌های زمان واقعی

• بررسی داده‌های لحظه‌ای و Feedهای زنده

• تحلیل جریان معاملات (Trade Flow)

• روش‌های مانیتورینگ بازار و داده‌های بلادرنگ

• کاربرد داده‌های Real-Time در پیش‌بینی روند بازار

فصل 4: پردازش و پاک‌سازی داده‌ها

• شناسایی داده‌های ناقص یا اشتباه

• حذف داده‌های پرت و نویز (Outliers)

• استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها

• آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل و مدل‌سازی

فصل 5: مدیریت و سازماندهی داده‌ها

• ذخیره‌سازی داده‌ها در فرمت‌های مناسب (CSV، JSON، پایگاه داده)

• دسته‌بندی داده‌ها بر اساس ارز، صرافی و زمان

• ایجاد ساختار قابل دسترس برای تحلیل‌های بعدی

• مستندسازی منابع داده و روش‌های جمع‌آوری آن‌ها

فصل 6: امنیت و دسترسی به داده‌ها

• محافظت از کلیدهای API و اطلاعات حساس

• مدیریت محدودیت‌ها و نرخ درخواست‌ها (Rate Limiting)

• اطمینان از صحت و امنیت داده‌های جمع‌آوری‌شده

بخش 4: تحلیل داده‌های ارز دیجیتال

فصل 1: آشنایی با داده‌های بازار ارز دیجیتال

• انواع داده‌های موجود در بازار (قیمت، حجم معاملات، مارکت کپ)

• تفاوت داده‌های لحظه‌ای (Real-Time) و داده‌های تاریخی

• درک ساختار داده‌ها و نحوه ارتباط پارامترها با یکدیگر

• شناسایی شاخص‌ها و متغیرهای مهم برای تحلیل

فصل 2: تحلیل روند قیمت‌ها

• تشخیص روند صعودی، نزولی و خنثی بازار

• شناسایی الگوهای قیمتی و نقاط حمایت و مقاومت

• بررسی نوسانات کوتاه‌مدت و بلندمدت قیمت

• استفاده از میانگین‌های متحرک برای تحلیل روند

فصل 3: تحلیل حجم معاملات

• ارتباط حجم معاملات با حرکت قیمت‌ها

• شناسایی سیگنال‌های خرید و فروش از طریق حجم معاملات

• بررسی تغییرات غیرعادی حجم و تأثیر آن بر بازار

• ترکیب تحلیل حجم با تحلیل روند برای تصمیم‌گیری بهتر

فصل 4: استفاده از نمودارهای گرافیکی

• نمودارهای خطی برای نمایش روند قیمت

• نمودارهای شمعی (Candlestick Charts) و الگوهای کندل استیک

• نمودارهای هیستوگرام و میله‌ای برای تحلیل حجم

• ترکیب نمودارهای مختلف برای تحلیل جامع

فصل 5: شبیه‌سازی داده‌ها و پیش‌بینی کوتاه‌مدت

• استفاده از تکنیک‌های ساده آماری برای شبیه‌سازی قیمت‌ها

• پیش‌بینی روند کوتاه‌مدت با تحلیل داده‌های زمان‌بندی‌شده

• شناسایی نوسانات غیرعادی و روندهای مشکوک

• بررسی حساسیت قیمت‌ها نسبت به رویدادهای بازار

فصل 6: شناسایی روندهای پنهان و شاخص‌های کلیدی

• تشخیص سیگنال‌های خرید و فروش با تحلیل تکنیکال مقدماتی

• محاسبه و بررسی شاخص‌های حرکت بازار (Market Momentum)

• شناسایی نقاط ورود و خروج مناسب در معاملات

• ترکیب تحلیل روند، حجم و شاخص‌ها برای تصمیم‌گیری هوشمندانه

فصل 7: تحلیل داده‌ها برای استراتژی‌های معاملاتی

• بررسی الگوهای رفتاری قیمت برای طراحی استراتژی

• تحلیل داده‌ها برای کاهش ریسک معاملات

• شناسایی فرصت‌های سودآور با استفاده از تحلیل داده‌ها

• آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی و پیش‌بینی

بخش 5: مدل‌سازی داده‌ها برای پیش‌بینی قیمت

فصل 1: مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده‌ها

• تعریف مدل‌سازی داده‌ها و اهمیت آن در پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال

• تفاوت بین مدل‌های آماری و مدل‌های یادگیری ماشین

• بررسی داده‌های تاریخی و شناسایی ویژگی‌های مهم برای پیش‌بینی

فصل 2: پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها

• پاک‌سازی داده‌ها از خطاها و داده‌های ناقص

• نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها

• انتخاب ویژگی‌ها (Feature Selection) برای بهبود دقت مدل

• بررسی داده‌های زمانی و ایجاد ویژگی‌های مرتبط با روند بازار

فصل 3: مدل‌های رگرسیون (Regression Models)

• آشنایی با رگرسیون خطی و چندگانه

• استفاده از رگرسیون برای پیش‌بینی قیمت‌ها

• بررسی نقاط قوت و محدودیت‌های مدل‌های رگرسیونی

• تجزیه و تحلیل نتایج و بررسی خطای مدل

فصل 4: مدل‌های طبقه‌بندی (Classification Models)

• تعریف مسائل طبقه‌بندی در بازار ارز دیجیتال (مثلاً صعود یا نزول قیمت)

• معرفی الگوریتم‌های طبقه‌بندی رایج مانند Logistic Regression، Decision Trees و Random Forest

• کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در پیش‌بینی تغییرات کوتاه‌مدت بازار

• ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی با معیارهای مناسب

فصل 5: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (Neural Networks & Deep Learning)

• معرفی شبکه‌های عصبی و ساختار آن‌ها

• کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل و پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال

• آشنایی با شبکه‌های LSTM برای پیش‌بینی سری‌های زمانی

• بررسی مزایا و محدودیت‌های یادگیری عمیق در بازارهای مالی

فصل 6: مدل‌سازی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting)

• معرفی سری‌های زمانی و اهمیت آن‌ها در پیش‌بینی قیمت

• مدل‌های کلاسیک سری‌های زمانی: AR, MA, ARMA, ARIMA

• مدل‌های پیشرفته سری‌های زمانی: SARIMA و Prophet

• بررسی دقت پیش‌بینی و تطبیق مدل با داده‌های واقعی

فصل 7: ترکیب مدل‌ها و بهینه‌سازی پیش‌بینی

• استفاده از مدل‌های ترکیبی برای بهبود دقت پیش‌بینی

• تکنیک‌های Ensemble Learning مانند Bagging و Boosting

• بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از Cross-Validation و Grid Search

• تجزیه و تحلیل خطا و اصلاح مدل‌ها برای پیش‌بینی بهتر

فصل 8: ارزیابی و تفسیر مدل‌ها

• ارزیابی مدل‌ها با معیارهای دقت، خطای میانگین و سایر شاخص‌ها

• تحلیل نتایج پیش‌بینی و تشخیص روندهای واقعی بازار

• بررسی نقاط ضعف مدل و راهکارهای بهبود

• مستندسازی مدل‌ها و آماده‌سازی برای استفاده عملی در بازار