الگوریتم‌های نظریه گراف مدرن با پایتون

آنچه یاد خواهید گرفت:

• تسلط به الگوریتم‌های بنیادی نظریه گراف از جمله DFS ،BFS، الگوریتم Dijkstra و پیاده‌سازی کارآمد آن‌ها با استفاده از پایتون و NetworkX
• ساخت یک تحلیل‌گر کامل شبکه‌های اجتماعی از ابتدا، شامل ابزارهای ترسیم و الگوریتم‌های تشخیص جامعه
• پیاده‌سازی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های مسیریابی برای کاربردهای دنیای واقعی مانند سیستم‌های ناوبری شهری و شبکه‌های حمل و نقل
• طراحی و توسعه زیرساخت‌های بهینه شبکه با استفاده از الگوریتم‌های درخت پوشای کمینه (Kruskal و Prim)
• ایجاد مصورسازی های حرفه‌ای گراف با استفاده از NetworkX و Matplotlib، شامل نمایش‌های شبکه تعاملی و ابزارهای تحلیل
• استفاده از اندازه‌گیری‌های مرکزی و الگوریتم‌های PageRank برای تحلیل تأثیر و اهمیت در شبکه‌های اجتماعی
• توسعه یک سیستم توصیه‌گر با استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر گراف و تکنیک‌های یادگیری ماشین
• تسلط بر تکنیک‌های پیشرفته تحلیل شبکه شامل تشخیص جامعه، گراف‌های دوطرفه و نقاط اعتبار
• ساخت چهار پروژه کامل دنیای واقعی که کاربردهای عملی نظریه گراف در توسعه نرم‌افزار مدرن را نشان می‌دهد

پیش نیازهای دوره

• تجربه برنامه‌نویسی پایه پایتون (متغیرها، توابع، حلقه‌ها و ساختار داده‌های پایه). نیازی به دانش پیشرفته پایتون نیست
• درک پایه‌ای از ساختارهای داده (آرایه‌ها، لیست‌ها، دیکشنری‌ها). نیازمند دانش قبلی در نظریه گراف نیستید.
• نصب پایتون 3.x بر روی کامپیوتر شما (ویندوز، مک یا لینوکس)
• آشنایی با استفاده از pip برای نصب بسته‌های پایتون (ما شما را در نصب NetworkX و Matplotlib راهنمایی خواهیم کرد)
• مهارت‌های ریاضی پایه (جبر سطح دبیرستان). نیاز به ریاضیات پیشرفته نیست.
• یک کامپیوتر با حداقل 4 گیگابایت RAM و هر سیستم‌عامل مدرن
• Editor متن یا IDE به انتخاب شما (ما VS Code را توصیه می‌کنیم، اما هرکدام کار خواهد کرد)
• اشتیاق برای یادگیری در مورد شبکه‌ها و الگوریتم‌های گراف - مناسب برای مبتدیان در نظریه گراف!

توضیحات دوره

به دنیای جذاب نظریه گراف و کاربردهای عملی آن با این دوره جامع و پروژه‌محور وارد شوید. چه شما یک دانشمند داده، مهندس نرم‌افزار، یا علاقه‌مند به الگوریتم باشید، خواهید آموخت که چگونه مسائل دنیای واقعی را با استفاده از الگوریتم‌های گراف در پایتون حل کنید.

این دوره با ترکیب مبانی نظری با پیاده‌سازی عملی برجسته است و شامل چهار پروژه طراحی‌شده به‌دقت است که به‌طور تدریجی تخصص شما را گسترش می‌دهد. شما با مبانی نظریه گراف شروع می‌کنید و به‌سرعت به پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده با استفاده از NetworkX، کتابخانه گراف قدرتمند پایتون پیش می‌روید.

ویژگی‌های کلیدی این دوره شامل:

• ساخت یک تحلیل‌گر شبکه اجتماعی از ابتدا
• پیاده‌سازی الگوریتم‌های مسیریابی برای سیستم‌های ناوبری شهری
• طراحی زیرساخت بهینه شبکه با استفاده از الگوریتم‌های MST
• ایجاد یک سیستم توصیه‌گر حرفه‌ای

شما بر الگوریتم‌های ضروری از جمله جستجوی Depth-First، جستجوی Breadth-First، الگوریتم Dijkstra و مفاهیم پیشرفته‌ای مانند PageRank و تشخیص جامعه تسلط خواهید یافت. هر موضوع با تمرینات عملی و کاربردهای دنیای واقعی از تحلیل رسانه‌های اجتماعی تا بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل تقویت می‌شود.

این دوره شامل پیاده‌سازی‌های کامل پایتون از تمام الگوریتم‌ها است، با تمرکز بر کارآیی و خوانایی. شما بهترین شیوه‌های صنعتی برای کار با NetworkX و ابزارهای مصورسازی مانند Matplotlib را خواهید آموخت که تجزیه و تحلیل گراف شما را هم قدرتمند و هم بصری جذاب می‌کند.

این دوره برای برنامه‌نویسان متوسط پایتون مناسب است که می‌خواهند ابزار الگوریتمی خود را گسترش دهند. این دوره نیاز به دانش پایه پایتون دارد اما فرض می‌کند هیچ تجربه قبلی با نظریه گراف یا NetworkX وجود ندارد. در پایان، شما قادر خواهید بود شبکه‌های پیچیده را تحلیل کنید، سیستم‌های حمل و نقل را بهینه‌سازی کنید و راه‌حل‌های یادگیری ماشین مبتنی بر گراف ایجاد کنید.

به ما بپیوندید تا درک شما از الگوریتم‌های گراف را از مفاهیم نظری به مهارت‌های قابل استفاده و عملی از طریق پروژه‌های عملی و کاربردهای دنیای واقعی تبدیل کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• توسعه‌دهندگان پایتون که می‌خواهند مهارت‌های خود را در نظریه گراف و تحلیل شبکه گسترش دهند، به ویژه افرادی که به ساخت برنامه‌های عملی علاقه‌مندند.
• دانشمندان داده و تحلیل‌گران که به دنبال تسلط به مصورسازی شبکه و الگوریتم‌های مبتنی بر گراف برای تحلیل داده‌های پیچیده و یادگیری ماشین هستند.
• دانشجویان علوم کامپیوتر یا یادگیرندگان خودآموز که می‌خواهند تجربه عملی در پیاده‌سازی الگوریتم‌های گراف فراتر از دانش تئوری کلاس داشته باشند.
• مهندسان نرم‌افزار که با سیستم‌های شبکه، پلتفرم‌های اجتماعی یا موتورهای توصیه کار می‌کنند و به مهارت‌های عملی در پیاده‌سازی الگوریتم‌های گراف نیاز دارند.
• متخصصان IT که به دنبال درک بهینه‌سازی شبکه و تحلیل از طریق ابزارها و کتابخانه‌های مدرن پایتون هستند
• متخصصان فناوری که به سمت نقش‌هایی در زمینه تحلیل شبکه‌های اجتماعی، بهینه‌سازی مسیر یا طراحی زیرساخت شبکه منتقل می‌شوند.