در این بخش، دانشجویان با تاریخچه، ویژگی‌ها و مزایای زبان پایتون آشنا خواهند شد. این سرفصل برای کسانی که تجربه برنامه‌نویسی ندارند و یا قصد دارند از پایتون به‌عنوان زبان اول خود استفاده کنند، ضروری است. همچنین، این مقدمه به درک کلی از محیط‌های توسعه و کاربردهای گسترده پایتون در زمینه‌های مختلف کمک می‌کند.

این بخش به نحوه نصب و پیکربندی محیط‌های مختلف توسعه پایتون (IDE) مانند PyCharm، Jupyter Notebooks و نصب بسته‌های مورد نیاز با استفاده از pip پرداخته می‌شود. نصب صحیح ابزارها اولین قدم در شروع برنامه‌نویسی با پایتون است و به دانشجویان امکان می‌دهد که به‌طور مؤثر در این زبان کدنویسی کنند.

این بخش به آموزش مبانی پایتون شامل متغیرها، انواع داده‌ها، و نحوه استفاده از عملیات پایه‌ای در زبان پایتون می‌پردازد. این سرفصل اهمیت زیادی دارد زیرا بدون درک صحیح از اصول اولیه، نمی‌توان برنامه‌نویسی پیشرفته را یاد گرفت. در دنیای یادگیری ماشین، این اصول برای پردازش داده‌ها و ساخت مدل‌های ساده ضروری هستند.

در این بخش، دانشجویان نحوه استفاده از ساختارهای شرطی (if, elif, else) و حلقه‌ها (for, while) را یاد می‌گیرند. این مفاهیم پایه‌ای برای هر زبان برنامه‌نویسی هستند و در پایتون نیز برای انجام تصمیم‌گیری‌های منطقی و پردازش مجموعه‌های داده اهمیت دارند. این ساختارها در پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین کاربرد زیادی دارند.

در این سرفصل، مفهوم توابع در پایتون معرفی شده و نحوه تعریف و استفاده از آن‌ها برای تقسیم‌بندی برنامه‌ها به بخش‌های کوچک‌تر آموزش داده می‌شود. توابع یکی از ارکان اصلی در برنامه‌نویسی هستند و در یادگیری ماشین نیز برای ساختاردهی و بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده ضروری هستند.

این بخش به معرفی ساختار داده‌ای مجموعه‌ها (sets) در پایتون می‌پردازد و نحوه استفاده از آن‌ها برای ذخیره و دستکاری داده‌ها آموزش داده می‌شود. مجموعه‌ها در پایتون مشابه لیست‌ها و دیکشنری‌ها هستند اما ویژگی‌هایی مانند منحصر به فرد بودن داده‌ها دارند. این مفهوم در پردازش داده‌های پیچیده و حذف داده‌های تکراری کاربرد فراوانی دارد.

این بخش به آموزش نحوه خواندن، نوشتن، و ویرایش فایل‌ها در پایتون می‌پردازد. کار با فایل‌ها برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها امری ضروری است. در پروژه‌های یادگیری ماشین و علم داده، توانایی کار با فایل‌های متنی و CSV برای وارد کردن و خروجی گرفتن داده‌ها حیاتی است.

در این بخش، دانشجویان با مفاهیم شی‌گرایی در پایتون، از جمله کلاس‌ها، اشیاء، ارث‌بری و پلی‌مورفیسم آشنا می‌شوند. این سرفصل به دانشجویان کمک می‌کند تا به‌صورت مدولار و سازمان‌یافته‌تر برنامه‌نویسی کنند. برنامه‌نویسی شی‌گرا در پروژه‌های بزرگ یادگیری ماشین و ساخت مدل‌های پیچیده کاربرد دارد.

در این بخش، نحوه مدیریت استثناها و خطاها در پایتون با استفاده از دستورات try, except آموزش داده می‌شود. این مفاهیم در برنامه‌نویسی به‌ویژه در زمان خطاها و مشکلات پیش‌بینی‌نشده بسیار کاربرد دارند و کمک می‌کنند که برنامه به‌طور پایدار اجرا شود. در پروژه‌های علمی و یادگیری ماشین، این موضوع برای کنترل خطاهای احتمالی هنگام پردازش داده‌ها ضروری است.

در این بخش، مفاهیم ماژول‌ها و پکیج‌ها در پایتون معرفی شده و نحوه استفاده از آن‌ها برای سازمان‌دهی بهتر کد و استفاده از کتابخانه‌های شخص ثالث بررسی می‌شود. استفاده از ماژول‌ها و پکیج‌ها برای بهره‌برداری از کدهای نوشته‌شده توسط دیگران و بهبود کارایی برنامه‌نویسی در پروژه‌های یادگیری ماشین ضروری است.

این بخش به معرفی روش‌های مصورسازی داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند Matplotlib و Seaborn پرداخته می‌شود. مصورسازی داده‌ها برای تحلیل نتایج مدل‌های یادگیری ماشین، شبیه‌سازی داده‌ها و نمایش اطلاعات به شیوه‌ای بصری و قابل فهم از اهمیت زیادی برخوردار است.