پایه‌های برنامه‌نویسی
متغیر، شرط، حلقه، تابع و ساختار داده را با تمرین‌های کوتاه و قابل اجرا یاد بگیر.
یادگیری پروژه‌محور برای دنیای واقعی
پایتون را فقط نخوان؛ با آن آینده‌ات را بساز.
از اولین خط کد تا تحلیل داده و ساخت مدل‌های هوشمند، در یک مسیر شفاف با درس‌های کوتاه، تمرین عملی، آزمون و آزمایشگاه آنلاین پیش برو.
+۸۷٪
پیشرفت با تمرین مستمر
# آکادمی غیاثی | آموزش پایتون
class Academy:
def __init__(self):
self.name = "آکادمی غیاثی"
self.students = 400
self.free = True
def teach(self, topic):
return f"یاد گرفتی: {topic}"
ghiyasi = Academy()
print(ghiyasi.teach("Python"))
۱۲ کتابخانه
در محیط آنلاین آماده است
چرا پایتون؟
یک زبان؛ صدها مسیر حرفه‌ای
پایتون خوانا، قدرتمند و انتخاب اول بسیاری از تیم‌های فناوری برای داده، هوش مصنوعی، وب و اتوماسیون است.
- ✓ شروع آسان، رشد نامحدود: سریع وارد عمل شو و تا معماری نرم‌افزار و AI پیش برو.
- ✓ اکوسیستم غنی: هزاران کتابخانه آماده برای حل مسئله‌های واقعی.
- ✓ فرصت‌های شغلی متنوع: توسعه بک‌اند، تحلیل داده، یادگیری ماشین و اتوماسیون.
مسیر یادگیری
نقشه‌ای روشن از اولین خط کد تا استخدام
هر مرحله یک خروجی مشخص دارد؛ می‌دانی چه می‌آموزی، چه می‌سازی و قدم بعدی چیست.
حل مسئله و کدنویسی تمیز
مسئله را تحلیل کن، راه‌حل را به بخش‌های کوچک بشکن و کد خوانا و آزمون‌پذیر بنویس.
انتخاب مسیر تخصصی
وب و API، علم داده، یادگیری ماشین یا اتوماسیون را بر اساس علاقه و بازار کار انتخاب کن.
ساخت نمونه‌کار حرفه‌ای
یک پروژه واقعی را از طراحی تا انتشار تکمیل کن و برای رزومه و مصاحبه آماده شو.
تازه‌ترین جزوه‌ها
دانش فنی، شفاف و قابل اجرا
جزوه‌هایی که با مثال، تمرین و توضیح دقیق نوشته شده‌اند؛ نه ترجمه‌های پراکنده و سطحی.
فهرست جزوه‌ها ۱۳ جزوه
01مبانی پایتونمتغیرها، انواع داده و ورودی/خروجی
02نصب پایتون و VS Codeراهنمای قدم‌به‌قدم شروع کار
03ساختارهای شرطیتصمیم‌گیری در برنامه‌ها
04حلقه‌ها در پایتونتکرار و پیمایش حرفه‌ای
05رشته‌هامتدها، برش و قالب‌بندی
06لیست‌هامتدها و عملیات کاربردی
07تاپل‌هاداده‌های مرتب و تغییرناپذیر
08مجموعه‌هاعضویت، اجتماع و اشتراک
09دیکشنری‌هامدیریت داده‌های کلید و مقدار
10توابع در پایتونکدهای تمیز و قابل استفاده مجدد
11شی‌گراییکلاس، وراثت و پروژه
12NumPyمحاسبات عددی و آرایه‌ها
13Pandasتحلیل و پاک‌سازی داده
تمرین‌های پایتون
تمرین را انتخاب کن و دست‌به‌کد شو
پنج مجموعه تمرین موجود سایت از مباحث مقدماتی تا توابع بازگشتی؛ هر مجموعه را جداگانه انتخاب و اجرا کن.
فهرست تمرین‌ها ۵ مجموعه
مبتدی01
تمرین ۱: چاپ اسم با ستاره
نام خود را در یک متغیر ذخیره کن و آن را با ۱۵ ستاره در هر طرف چاپ کن.
مبتدی02 تمرینات پایه و شرطی پایتونورودی، شرط‌ها، حلقه‌ها، توابع و کار با دیکشنری را تمرین کن.
مبتدی03 تمرینات حلقه for و داده‌های دنبالهایرشته، لیست، توابع آماری، الگوهای چاپی و مسائل تکرار با حلقه for.
متوسط04 تمرینات حلقه while و بازی‌های تعاملیحلقه while، حدس عدد، سنگ‌کاغذ‌قیچی و تمرین‌های تعاملی را حل کن.
پیشرفته05 تمرینات پیشرفته و توابع بازگشتیبازگشت، پالیندروم، جایگشت، قدرت‌سنجی رمز و مسائل ترکیبیاتی.
جامعه یادگیری
تنها کد نزن؛ با دیگران رشد کن
پرسش‌ها، پروژه‌ها و تجربه‌ات را به اشتراک بگذار، از بازخورد استفاده کن و در چالش‌های دوره‌ای شرکت کن.
پرسش‌های متداول
قبل از شروع، هرچه باید بدانی
برای شروع باید برنامه‌نویسی بلد باشم؟
خیر. مسیر مقدماتی از مفاهیم پایه آغاز می‌شود و با مثال و تمرین، قدم‌به‌قدم پیش می‌رود.
آیا می‌توانم با گوشی یاد بگیرم و کد اجرا کنم؟
بله. همه صفحات واکنش‌گرا هستند و آزمایشگاه کد برای موبایل، تبلت و دسکتاپ بهینه شده است.
کدها روی سرور اجرا می‌شوند؟
محیط اصلی آزمایشگاه از WebAssembly داخل مرورگر استفاده می‌کند؛ بنابراین اجرای معمول کد سریع‌تر و خصوصی‌تر است.
کتابخانه‌های علم داده پشتیبانی می‌شوند؟
NumPy، SciPy، Pandas، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn، XGBoost، Joblib و Threadpoolctl در محیط آزمایشگاه در دسترس‌اند.
چطور گواهی دریافت می‌کنم؟
پس از تکمیل همه درس‌ها و پروژه نهایی دوره، گواهی دیجیتال با شناسه قابل استعلام برای حساب شما صادر می‌شود.
ارتباط با ما
سؤال یا پیشنهاد داری؟ گوش می‌دهیم.
برای انتخاب مسیر، همکاری آموزشی یا گزارش مشکل پیام بفرست. پاسخ روشن و کاربردی دریافت می‌کنی.
✉
ایمیل
از طریق فرم امن سایت
از طریق فرم امن سایت
⌁
پشتیبانی فنی
گزارش خطا و پیشنهاد بهبود
گزارش خطا و پیشنهاد بهبود