یک مهندس نرم افزار چه چیزهایی باید بداند ؟

به عنوان یک مهندس نرم‌افزار، دانش و مهارت‌های متنوعی نیاز دارید تا بتوانید در این حوزه موفق عمل کنید. در زیر به برخی از مهم‌ترین مواردی که باید بدانید اشاره می‌کنم:

👌 ۱. **مبانی برنامه‌نویسی و الگوریتم‌ها**
   - **زبان‌های برنامه‌نویسی**: تسلط بر حداقل یک زبان برنامه‌نویسی مانند Python، Java، C++، JavaScript و غیره.
   - **الگوریتم‌ها و ساختار داده‌ها**: درک عمیق از الگوریتم‌ها (مانند جستجو، مرتب‌سازی، گراف‌ها) و ساختار داده‌ها (مانند آرایه‌ها، لیست‌ها، درخت‌ها، هش‌ها).
   - **پیچیدگی زمانی و مکانی**: توانایی تحلیل عملکرد الگوریتم‌ها از نظر زمان و حافظه.

👌 ۲. **مهندسی نرم‌افزار و روش‌های توسعه**
   - **چرخه عمر نرم‌افزار (SDLC)**: آشنایی با مراحل مختلف توسعه نرم‌افزار از جمله تحلیل نیازها، طراحی، پیاده‌سازی، تست، استقرار و نگهداری.
   - **مدل‌های توسعه**: آشنایی با مدل‌های مختلف توسعه مانند آبشاری (Waterfall)، چابک (Agile)، اسکرام (Scrum) و Kanban.
   - **مدیریت پروژه**: توانایی برنامه‌ریزی، زمان‌بندی و مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری.

👌 ۳. **طراحی سیستم و معماری نرم‌افزار**
   - **الگوهای طراحی (Design Patterns)**: آشنایی با الگوهای طراحی مانند Singleton، Factory، Observer و غیره.
   - **معماری نرم‌افزار**: درک معماری‌های مختلف مانند معماری لایه‌ای، میکروسرویس‌ها، معماری مبتنی بر رویداد (Event-Driven) و غیره.
   - **اصول SOLID**: آشنایی با اصول طراحی شیءگرا (SOLID) که شامل Single Responsibility، Open/Closed، Liskov Substitution، Interface Segregation و Dependency Inversion است.

👌 ۴. **پایگاه داده‌ها**
   - **پایگاه داده‌های رابطه‌ای (SQL)**: تسلط بر مفاهیم پایگاه داده‌های رابطه‌ای مانند MySQL، PostgreSQL و Oracle.
   - **پایگاه داده‌های NoSQL**: آشنایی با پایگاه داده‌های غیررابطه‌ای مانند MongoDB، Cassandra و Redis.
   - **بهینه‌سازی کوئری‌ها**: توانایی نوشتن و بهینه‌سازی کوئری‌ها برای عملکرد بهتر.

👌 ۵. **توسعه وب و اپلیکیشن‌های موبایل**
   - **توسعه Front-end**: آشنایی با HTML، CSS، JavaScript و فریم‌ورک‌هایی مانند React، Angular یا Vue.js.
   - **توسعه Back-end**: تسلط بر توسعه سمت سرور با استفاده از فریم‌ورک‌هایی مانند Django، Flask، Spring Boot یا Node.js.
   - **توسعه موبایل**: آشنایی با توسعه اپلیکیشن‌های موبایل برای Android (با Java/Kotlin) یا iOS (با Swift).

👌 ۶. **ابزارها و فناوری‌ها**
   - **سیستم‌های کنترل نسخه (Version Control)**: تسلط بر Git و پلتفرم‌هایی مانند GitHub، GitLab یا Bitbucket.
   - **ابزارهای ساخت و اتوماسیون**: آشنایی با ابزارهایی مانند Maven، Gradle، Jenkins و Docker.
   - **تست نرم‌افزار**: توانایی نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests)، تست‌های یکپارچه‌سازی (Integration Tests) و استفاده از ابزارهایی مانند JUnit، Selenium و Postman.

👌 ۷. **امنیت نرم‌افزار**
   - **مبانی امنیت**: آشنایی با مفاهیم امنیتی مانند احراز هویت، رمزنگاری، تزریق SQL و XSS.
   - **بهترین روش‌های امنیتی**: رعایت اصول امنیتی در طراحی و پیاده‌سازی نرم‌افزار.

👌 ۸. **شبکه‌ها و ارتباطات**
   - **مبانی شبکه**: درک مفاهیم پایه‌ای شبکه مانند TCP/IP، HTTP/HTTPS، RESTful API و WebSocket.
   - **برنامه‌نویسی شبکه**: توانایی کار با سوکت‌ها و توسعه برنامه‌های تحت شبکه.

👌 ۹. **هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (اختیاری)**
   - **مبانی هوش مصنوعی**: آشنایی با مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.
   - **ابزارهای هوش مصنوعی**: آشنایی با کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn.

👌 ۱۰. **مهارت‌های نرم (Soft Skills)**
   - **کار تیمی**: توانایی کار موثر در تیم‌های چند‌تخصصی.
   - **ارتباطات**: توانایی برقراری ارتباط موثر با همکاران، مدیران و مشتریان.
   - **حل مسئله**: توانایی تحلیل مشکلات و ارائه راه‌حل‌های خلاقانه.

👌 ۱۱. **یادگیری مستمر**
   - **تکنولوژی‌های جدید**: دنبال کردن آخرین تحولات و تکنولوژی‌های حوزه نرم‌افزار.
   - **مشارکت در جامعه**: شرکت در کنفرانس‌ها، وبینارها و جوامع آنلاین برای تبادل دانش و تجربه.

👌 ۱۲. **اخلاق حرفه‌ای**
   - **رعایت اخلاق‌ حرفه‌ای**: رعایت اصول اخلاقی در توسعه نرم‌افزار و حفظ حریم خصوصی کاربران.

این لیست جامعی از مهارت‌ها و دانش‌هایی است که یک مهندس نرم‌افزار باید داشته باشد. البته بسته به حوزه تخصصی شما (مثلاً توسعه وب، موبایل، امنیت، داده‌کاوی و غیره) ممکن است برخی از این موارد بیشتر یا کمتر مورد نیاز باشند.

کتابخانه Pandas در پایتون

Pandas یک کتابخانه قدرتمند و اوپن سورس پایتون است. کتابخانه Pandas برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. پانداز از ساختارهای داده و عملکردهایی برای انجام عملیات کارآمد بر روی داده ها تشکیل شده اند.

پانداز برای کار با داده های جدولی مانند صفحات گسترده یا جداول SQL مناسب هستند.

پانداز پایتون برای چه استفاده می شود؟
کتابخانه پانداز عموماً برای علم داده استفاده می شود.

 کتابخانه پانداز همراه با کتابخانه های دیگری که برای علم داده استفاده می شوند استفاده ی گسترده ای دارد. این کتابخانه در کنار کتابخانه NumPy ساخته شده است که به این معنی است که بسیاری از ساختارهای NumPy در پانداز استفاده یا تکرار می شوند.

داده های تولید شده توسط پانداز اغلب به عنوان ورودی برای رسم توابع در Matplotlib، تجزیه و تحلیل آماری در SciPy و الگوریتم های یادگیری ماشین در Scikit-learn استفاده می شود.

حتما از خود می پرسید چرا باید از کتابخانه پانداز استفاده کنیم؟ کتابخانه Pandas پایتون بهترین ابزار برای تجزیه و تحلیل، تمیز کردن و دستکاری داده ها است.

در اینجا لیستی از کارهایی است که می توانیم با استفاده از پانداز انجام دهیم:

🔴🔵 پاکسازی، ادغام و پیوستن مجموعه داده ها.
🔴🔵 مدیریت آسان داده های از دست رفته (که به صورت NaN نشان داده می شود) در داده های ممیز شناور و همچنین داده های غیرمقطع شناور.
🔴🔵 ستون ها را می توان از DataFrame و اشیاء با ابعاد بالاتر درج و حذف کرد.
🔴🔵 گروه قدرتمند بر اساس عملکرد برای انجام عملیات تقسیم-کاربرد-ترکیب بر روی مجموعه داده ها.
🔴🔵 تجسم داده ها

 

شروع کار با پانداز
بیایید نحوه شروع کار با کتابخانه Python Pandas را ببینیم:

نصب پانداز
اولین قدم در کار با پانداز، اطمینان از نصب بودن یا نبودن آن در سیستم است.  اگر نصب نبود، پس باید آن را با استفاده از دستور pip روی سیستم خود نصب کنیم.

برای مطالعه بیشتر، نگاهی به این مقاله در مورد نصب پاندا در زیر بیاندازید.

installing pandas

با اضافه کردن این خط کد میتوان کتابخانه پانداز را ایمپورت کرد.

import pandas as pd

 

      آموزش گام به گام کتابخانه پانداز در پایتون - به زودی       

یادگیری پایتون را از کجا شروع کنیم؟

برای شروع یادگیری پایتون، مراحل زیر می‌توانند به شما کمک کنند:

🔴🔴🔵 ۱. نصب پایتون و تنظیم محیط توسعه
   - ابتدا پایتون را از [سایت رسمی پایتون](https://www.python.org/) دانلود و نصب کنید.
   - برای نوشتن کد، می‌توانید از ویرایشگرهای ساده مثل Notepad++ یا VS Code استفاده کنید. همچنین محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) مثل PyCharm یا Jupyter Notebook هم گزینه‌های خوبی هستند.

🔴🔴🔵 ۲. یادگیری مباحث پایه
   مباحث ابتدایی که باید یاد بگیرید عبارتند از:
   - نحو پایه (Syntax): چگونگی نوشتن دستورات ساده.
   - انواع داده‌ها: اعداد (int, float)، رشته‌ها (str)، لیست‌ها (list)، تاپل‌ها (tuple)، دیکشنری‌ها (dict).
   - عملگرها: عملگرهای ریاضی (+, -, *, /) و عملگرهای مقایسه‌ای (==, !=, >).
   - کنترل جریان: دستورات شرطی (if, elif, else) و حلقه‌ها (for, while).
   - توابع: تعریف و فراخوانی توابع (def).
   - ماژول‌ها و کتابخانه‌ها: نحوه استفاده از ماژول‌های استاندارد پایتون.

🔴🔴🔵 ۳. تمرین و پروژه‌های کوچک
   - بعد از یادگیری مباحث پایه، شروع به حل مسائل ساده کنید. مثلاً:
     - برنامه‌ای بنویسید که اعداد اول را چاپ کند.
     - یک ماشین حساب ساده بسازید.
     - برنامه‌ای بنویسید که یک متن را از کاربر بگیرد و تعداد کلمات آن را بشمارد.

🔴🔴🔵 ۴. یادگیری مباحث پیشرفته‌تر
   بعد از تسلط بر مباحث پایه، می‌توانید به سراغ مباحث پیشرفته‌تر بروید:
   - برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP): کلاس‌ها، اشیا، وراثت و چندریختی.
   - مدیریت خطاها: استفاده از try, except, finally.
   - کار با فایل‌ها: خواندن و نوشتن فایل‌های متنی و باینری.
   - کتابخانه‌های استاندارد: مثل os, sys, datetime, math.

🔴🔴🔵 ۵. یادگیری کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های محبوب
   بسته به حوزه‌ای که می‌خواهید در آن فعالیت کنید، کتابخانه‌های مختلفی وجود دارند:
   - علم داده و تحلیل داده: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn.
   - یادگیری ماشین: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
   - توسعه وب: Django, Flask.
   - اتوماسیون و اسکریپت‌نویسی: Selenium, BeautifulSoup.

 

🔴🔴🔵 ۶. پروژه‌های بزرگ‌تر
   - بعد از تسلط بر مباحث پیشرفته، شروع به انجام پروژه‌های بزرگ‌تر کنید. مثلاً:
     - یک وب‌سایت ساده با Flask یا Django بسازید.
     - یک مدل یادگیری ماشین برای پیش‌بینی داده‌ها ایجاد کنید.
     - یک ربات تلگرام با استفاده از کتابخانه python-telegram-bot بسازید.

🔴🔴🔵 ۷. مشارکت در جامعه پایتون
   - در انجمن‌ها و گروه‌های پایتون مشارکت کنید (مثل [Stack Overflow](https://stackoverflow.com/)).
   - پروژه‌های خود را در [GitHub](https://github.com/) به اشتراک بگذارید.
   - از منابع آموزشی آنلاین مثل [Real Python](https://realpython.com/) و [Python.org](https://www.python.org/) استفاده کنید.

🔴🔴🔵 ۸. ادامه یادگیری و به‌روزرسانی دانش
   - پایتون یک زبان پویا است و همیشه چیزهای جدیدی برای یادگیری وجود دارد. سعی کنید همیشه به‌روز باشید و در دوره‌ها و وبینارهای آموزشی شرکت کنید.

🔴🔴🔵 اگر سوال خاصی دارید یا به منابع خاصی نیاز دارید، خوشحال می‌شم کمک کنم! / ارادتمند شما سعید دامغانیان