توضیحات

آموزش به روز ساختارهای داده و الگوریتم ها در پایتون

نام دوره : Python Data Structures and Algorithms: Complete Guide

پیش‌نیاز

• آشنایی اولیه با سینتکس و مفاهیم پایهٔ پایتون

• گذراندن دوره Learn Python Programming Masterclass (یا تجربهٔ معادل) توصیه می‌شود

• داشتن یک کامپیوتر با پایتون ۳ و یک ویرایشگر کد مانند PyCharm، VS Code یا IntelliJ IDEA

• نیازی به تجربهٔ قبلی در ساختار داده یا الگوریتم‌ها نیست — همه چیز از اصول پایه آموزش داده می‌شود

توضیحات 

مبانی‌ای را یاد بگیر که موتور اصلی پایتون در پروژه‌های واقعی هستند.

در این دوره ساختارهای داده‌ای مهم را از صفر می‌سازید، الگوریتم‌هایی مانند مرتب‌سازی را خودتان پیاده‌سازی می‌کنید و سپس نسخهٔ پایتونیک و استاندارد آنها را یاد می‌گیرید.

همچنین با نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests) و متدهای ویژهٔ پایتون (Dunder Methods) مهارت حرفه‌ای‌تری پیدا می‌کنید.

این دوره دقیقاً همان قدم بعدی است بعد از اینکه زبان پایتون را یاد گرفتید—مسیر ارتقا از «من پایتون بلدم» به «می‌توانم کدهای بهینه و اصولی طراحی کنم».

مدرسین دوره، تیم بوچالکا و JP Roberts، هر دو از باتجربه‌ترین مربیان حوزهٔ پایتون هستند.

تیم با بیش از ۱.۷ میلیون دانشجو و صدها هزار نظر مثبت یکی از معتبرترین چهره‌های Udemy است. ترکیب تجربهٔ آموزشی تیم و تجربهٔ صنعتی JP یک آموزش عمیق، کاربردی و قابل اعتماد ارائه می‌دهد.

این دوره چه تفاوتی دارد؟

• اول ساخت، بعد نسخهٔ پایتونیک
  در هر موضوع ابتدا تئوری را یاد می‌گیرید، سپس خودتان پیاده‌سازی دستی انجام می‌دهید و در نهایت نسخهٔ استاندارد پایتون مثل sorted()، ماژول‌های heapq، deque و queue را یاد می‌گیرید.

• کاملاً عملی و شغلی
  آرایه‌ها، لیست‌های پیوندی، استک، صف، هش‌تیبل‌ها، مجموعه‌ها، درخت‌ها، هیپ‌ها، جست‌وجو و مرتب‌سازی—همگی همراه با تحلیل Big-O و نوشتن تست‌های واحد.

• پایتون به‌روز
  شامل ویژگی‌های جدید CPython مثل الگوریتم Powersort در Python 3.11 و مقایسه با نسخه‌های قدیمی‌تر.

در دوره آموزش به روز ساختارهای داده و الگوریتم ها در پایتون  چه یاد می‌گیرید؟

• مفاهیم پایه و Big-O — زمان، فضا، و تحلیل کارایی

• آرایه‌ها و لیست‌ها — مدل حافظه، تغییر اندازه، slicing، iteration و متدهای dunder

• لیست‌های پیوندی — تک/دوگانه، درج، حذف، معکوس کردن، ایندکس‌دهی و پیمایش

• استک/صف/دِک — پیاده‌سازی دستی + نسخهٔ پایتونی

• هش‌تیبل‌ها و مجموعه‌ها — Open Addressing، Chaining، ساختار dict و set

• درخت‌ها — درخت جستجوی دودویی، traversal، پیاده‌سازی کامل Red-Black Tree

• هیپ‌ها و صف‌های اولویت — ساخت هیپ، Heapsort و heapq

• جست‌وجو — خطی و دودویی (بازگشتی و تکراری)

• مرتب‌سازی — Bubble, Selection, Insertion, Merge, Quick, Counting, Radix و Powersort جدید

• تست‌نویسی — Unit Test حرفه‌ای به سبک CPython

• ABC و Protocols — تفاوت‌ها و کاربردها

• بازگشت (Recursion) — اینکه کجا مناسب است و کجا نیست

تجربهٔ یادگیری شما

• ویدیوهای Code-Along از مفاهیم پایه تا ساختارهای پیشرفته

• تمرین عملی و چالش‌های قابل حل + پاسخ

• الگوهای تولید (Production Patterns) که مستقیماً قابل استفاده در محیط کار هستند

سؤالات پرتکرار

آیا هم الگوریتم‌ها را خودمان می‌سازیم و هم نسخهٔ آمادهٔ پایتون را یاد می‌گیریم؟
بله. ابتدا خودتان پیاده‌سازی می‌کنید، سپس نسخهٔ استاندارد پایتون را یاد می‌گیرید.

آیا دوره ویژگی‌های جدید CPython را پوشش می‌دهد؟
کاملاً — شامل Powersort، عملگر والروس و بهبودهای Python 3.11.

همین حالا شروع کن

این دوره شما را از مفاهیم اولیه تا الگوهای کاربردی و آمادهٔ تولید می‌رساند—از اصول تا پیاده‌سازی واقعی ساختار داده و الگوریتم‌ها، با آموزش دو مربی برجستهٔ Udemy.

دوره آموزش به روز ساختارهای داده و الگوریتم ها در پایتون مناسب چه کسانی است؟

• کسانی که پایتون پایه را بلدند و می‌خواهند مثل یک مهندس نرم‌افزار فکر کنند

• افرادی که برای مصاحبه‌های برنامه‌نویسی آماده می‌شوند

• برنامه‌نویسان خودآموزی که پایهٔ علوم کامپیوتر را می‌خواهند

• متخصصانی که قصد بهبود کارایی، خوانایی و مقیاس‌پذیری کدهای پایتون را دارند

• دانشجویانی که دورهٔ Python Masterclass را گذرانده‌اند و به دنبال قدم بعدی هستند

بخشی از دوره :