پی سی دانلود: دانلود آموزش

کوبرنتیس پیاده سازی جدیدی از بیش از یک دهه تجربه گوگل در اجرای نرم افزارهای سمت سرور در مقیاس بسیار بالاست که به صورت متن باز (open source) در اختیار همه قرار گرفته است. این نرم افزار وظیفه اجرا و مدیریت کانتینرها را بر روی گروهی از سرورهای موجود در یک یا چند مرکز داده ها (data center) به عهده دارد. کوبرنتیس در واقع نسل سوم از این فنآوریست که در شرکت گوگل از ابتدا به زبان گو (Go) پیاده سازی شده است. دو نسل قبلی آن برگ (Borg) نام داشته که پیاده سازی آن به زبان سی پلاس پلاس بوده است و گوگل همچنان از آن در محیط عملیاتی استفاده می کند. در کوبرنتیس یک یا چند کانتینر که به صورت مشترک برنامه ای کاربردی را تشکیل می دهند، به صورت واحدی جداگانه به نام پاد (pod) دسته بندی میشوند تا مدیریت و کشف (discovery) آنها آسانتر شود. مزیت کلیدی کوبرنتیس در این است که بدون نیاز به یک تیم بزرگ برای راه اندازی و نگهداری، میتوان آن را در مقیاس وسیع برای اجرای میلیاردها برنامه کاربردی به کار گرفت. از مزایای دیگر آن قابلیت اجرا بر روی بسترهای متفاوت است؛ از سرورهای یک مرکز داده های خصوصی گرفته تا سرویسهای ابری عمومی، یا حتی ترکیبی از هر دو.
در دوره آموزشی Docker Kubernetes MasterClass: DevOps from Scratch با آموزش تسلط بر کوبرنتس، داکر و سوارم برای دوآپس اشنا خواهید شد.

هادوپ یک نرم افزار کد باز (Open source) است که برای تقسیم بندی و توزیع فایل های متمرکز به کار می رود. هادوپ تحت لیسانس آپاچی (Apache) ارائه می شود و توسط جاوا برنامه نویسی شده است. امّا هادوپ چگونه به وجود آمد؟ شرکت گوگل در پی افزایش حجم تبادل اطلاعات، به دنبال راه حلّی برای افزایش سرعت و راندمان سرورهای خود بود که سیستم توزیع (Distribution) منحصر به فردی برای خود ابداع کرد به نام GFS که مخفف Google File System بود. در پی این موفقیت، انجمن توزیع Apache به فکر گسترش این تکنولوژی در سطح وسیع تری افتاد و سیستم هادوپ به وجود آمد. هادوپ یک فریم ورک یا مجموعه ای از نرم افزارها و کتابخانه هایی است که ساز و کار پردازش حجم عظیمی از داده های توزیع شده را فراهم می کند. در واقع Hadoop را می توان به یک سیستم عامل تشبیه کرد که طراحی شده تا بتواند حجم زیادی از داده ها را بر روی ماشین های مختلف پردازش و مدیریت کند. Apache Spark، یک چارچوب محاسباتی برای داده ­های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی­ کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark می­تواند در Yarn اجرا شود و با فرمت داده­ای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه ­داده ه­ای بین کارها، در حافظه، شناخته می­ شود. این قابلیت Spark سبب می­ شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه­ داده­ های همیشه از دیسک بار می­ شوند، عمل کند.
در دوره آموزشی A Big Data Hadoop and Spark project for absolute beginners با آموزش مقدماتی بیگ دیتا هادوپ و اسپارک اشنا خواهید شد.

اندروید به زبان ساده سیستم عاملی است برای دستگاه های موبایل و گوشی های هوشمند که توسط بیش از 30 کمپانی معروف پشتیبانی می شود. اندروید اوپن سورس است و توسعه دهندگان می توانند با استفاد از اندروید اس دی کا برنامه های مختلفی برای این سیستم عامل بنویسند. در واقع اندروید بستری را فراهم می کند تا برنامه نویسان بتوانند هرچه سریعتر و بهتر برنامه هایی بسازند که از تمام ویژگی های یک گوشی هوشمند استفاده کند. اندروید به معنای واقعی باز است، یعنی برنامه نویس می تواند از تمام قدرت یک تلفن همراه استفاده کند. اندروید امکان استفاده از توابع داخلی  گوشی موبایل همچون شماره گیری، یا استفاده از دوربین گوشی و فرستادن اس ام اس را به برنامه نویسان می دهد تا بتوانند اپلیکیشن های قدرتمند و کاربردی برای کاربران بسازند.
Android SDK مجموعه ای از ابزارها، نمونه کد و اسنادی است که برای توسعه برنامه های اندروید مورد نیاز می باشد.
این نرم افزار یک محیط توسعه بسیار غنی شامل دیوایس امولیتر، ابزاری برای اشکال زدایی، حافظه و عملکرد پروفایل، و یک پلاگین برای Eclipse IDE می باشد. همچنین این نرم افزار از تمامی فرمت های رایج صدا، ویدئو و تصویر پشتیبانی می کند.
در دوره آموزشی Android Unit Testing and Test Driven Development با آموزش توسعه اندروید تست محور و تست واحد اشنا خواهید شد.

 پوسته (Theme) یا همان قالب وردپرس به مجموعه ای از قالب ها و استایل هایی گفته می شود که برای تعریف ظاهر و نحوه نمایش سایت ساخته شده توسط وردپرس مورد استفاده قرار می گیرند. از طریق بخش نمایش در ناحیه مدیریت وردپرس می توان قالب ها را مدیریت، تغییر، حذف یا اضافه کرد. قالب های رایگان و تجاری متعددی برای وردپرس موجود است. یکی از بزرگترین مرجع های قالب رایگان برای وردپرس سایت WordPress.org می باشد. پوسته های وردپرس را می توان با استفاده از افزونه ها یا قرار دادن کد هایی در فایل functions.php تغییر داد. همچنین تغییرات در قالب ها را نیز می توان با استفاده از قالب های فرزند (child theme) در قالب اصلی اعمال کرد. پوسته ها به جز تصاویر و جاوا اسکریپت ها عموما از سه بخش تشکیل می شوند. این سه بخش یکی فایل style.css، دیگری فایل های پوسته وردپرس و در آخر فایل اختیاری functions.php می باشند که اجازه تغییر در پوسته را به کاربران می دهند. هر قالب باید یک فایل منحصر به فرد style.css داشته باشد. این به آن معنی نیست که نمی توان از استایل های مشابه برای قالب ها استفاده کرد، بلکه به این معنی می باشد که اطلاعاتی که در اول فایل style.css یک قالب قرار می گیرد نباید شبیه به اطلاعات موجود در قالبی دیگر باشد. همچنین اگر پوسته، پوسته فرزند نباشد نیز باید حداقل یک فایل index.php برای مدیریت نحوه نمایش محتوا داشته باشد.
در دوره آموزشی WordPress Web Design and Advanced Theme Development با آموزش طراجی وب سایت با وردپرس و توسعه پیشرفته پوسته اشنا خواهید شد.

شیوه‌نامهٔ آبشاری یا روی‌انداز آبشاری سَبْک یا سی‌اس‌اس (به انگلیسی: CSS: Cascading Style Sheets) در کنار اچ‌تی‌ام‌ال هستهٔ فناوری ساخت صفحه‌های وب هستند. سی‌اس‌اس روشی ساده برای نمایش چیدمان و جلوه‌های تصویری (مانند نوع قلم، رنگ و اندازه‌ها) بر صفحه‌های وب است. شیوه‌نامهٔ آبشاری از جنس زبان‌های نشانه‌گذاری، با ساختار متن سادهٔ رایانه هستند و درون هرکدام، دستورهایی آبشار مانند و پی‌درپی، برای چگونگی نمایش هر صفحه وب افزوده می‌شود. به گفته‌ای ساده تر، این دستورها روش نشان داده شدن قلم‌ها و اندازه‌شان، رنگ‌ها و پس زمینه‌ها، روش چیدمان موزاییک‌های دربرگیرنده داده‌ها (دیواره‌ها)، و بسیاری دیگر از عنصرهای ساختار هر صفحه وب را، درون خود جای می‌دهند.
در دوره آموزشی CSS3 Masterclass: Your Complete Beginner to Advanced Class با آموزش کامل سی اس اس 3 اشنا خواهید شد.

به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Mathematics for Data Science and Machine Learning using R با آموزش ریاضیات برای علوم داده و یادگیری ماشین با زبان آر اشنا خواهید شد.