پی سی دانلود: دانلود آموزش

یکی از رایج ترین و پرطرفدارترین زبان هایی که برای برنامه نویسی شیء گرا و سطح بالا استفاده می شود، زبان سی‌شارپ (C#) است. این زبان توسط مایکروسافت و جزئی از دات نت به وجود آمد و بعداً استانداردهای ECMA و ISO را نیز در بر گرفت و یکی از ۴۴ زبان برنامه نویسی ای است که توسط زمان اجرای زبان مشترک از .NET Framework پشتیبانی می‌شوند و در همه جا به وسیله مایکروسافت ویژوال استودیو شناخته می‌شود. در واقع زبان #C، یک زبان برنامه نویسی چند الگویی و است و منظم شده مدل‌های تابعی، امری، عمومی، شی گرا و جز گرا و در بستر دات نت است.
در دوره آموزشی Teamtreehouse C# Objects با آموزش اشیا در سی شارپ اشنا خواهید شد.

علم داده (Data Science)، دانشی میان‌رشته‌ای پیرامون استخراج دانش و آگاهی از مجموعه‌ای داده و اطلاعات است. علم داده از ترکیب مباحث مختلفی به وجود آمده و بر مبانی و روش‌های موجود در حوزه‌های مختلف علمی بنا شده‌است. تعدادی از این حوزه‌ها عبارتند از: ریاضیات، آمار، مهندسی داده، بازشناخت الگو و... هدف این علم، استخراج مفهوم از داده و تولید محصولات داده‌محور است. کتابخانه‌ی Pandas ساختار داده‌ی جدید و ابزارهایی را برای تجزیه و تحلیل کاربردی و عملی بر روی داده‌ها در زمینه‌هایی چون اقتصاد، آمار، علوم اجتماعی و مهندسی فراهم نموده است. Pandas به راحتی می‌تواند با داده‌های ناقص، کثیف و بدون برچسب کار کند (داده‌ها و جداولی که هم اکنون نیز در سازمان‌های مختلف وجود دارد)؛ و همچنین شامل متدهایی برای تغییر شکل، ادغام و یا برش مجموعه داده‌ی ما است.
در دوره آموزشی Udemy Master Data Analysis with Python - Essential Pandas Commands با آموزش آنالیز داده ها با پایتون و دستورات پانداس اشنا خواهید شد.

در واقع ما می توانیم از Docker به عنوان یک ماشین مجازی یاد کنیم زیرا تا حدود زیادی وقتی صحبت از Docker می شود اکثر دوستان تصورشان یک ماشین مجازی است. اما بر خلاف ماشین های مجازی که یک سیستم عامل کاملا مستقل ایجاد می کنند، Docker هیچ سیستم عامل جدیدی ایجاد نمی کند بلکه این امکان را به بسته نرم افزاری ایجاد شده می دهد که از Kernel اصلی سیستم عامل لینوکسی که بر روی آن نصب شده است استفاده کند و در زمان انتقال نیز فقط Package نرم افزاری منتقل می شود نه ماشین مجازی، در واقع Docker Engine یا موتور اصلی Docker جایگزین نرم افزار Hypervisor ما می شود و اینکار یعنی کارایی سیستم ما به شدت افزایش می یابد زیرا یک لایه واسط به نام Hypervisor حذف شده و نرم افزار بصورت مستقیم با هسته اصلی سیستم عامل کار میکند با این تفاوت که کاملا ایزوله شده است. یکی از مهمترین فاکتورهایی که Docker دارد Open Source بودن آن است. این یعنی هر کسی می تواند Docker را تهیه و سورس آن را تغییر بدهد و یک محصول جدید معرفی کند و یا اینکه قابلیت های جدیدی به آن اضافه کند که تا به حال بر روی آن وجود نداشته است.
در دوره آموزشی Udemy Docker MasterClass : Docker & Swarm for DevOps با آموزش داکر و سوارم برای دوآپس اشنا خواهید شد.

نرم افزار بلندر (Blender) یکی از محبوبترین برنامه های کاربردی مدلسازی و ساخت انیمیشن به صورت سه بعدی است که با حفظ سادگی رابط کاربری و در عین حال ارائه ویژگی هایی نظیر مانند پنل قدرتمند و حرفه ای، کاربرد آسان برای افراد مبتدی و حرفه ای، امکان ویرایش ویدیو و ... امکان ساخت انیمیشن به صورت سه بعدی را فراهم می کند. Blender امکان ایجاد طیف گسترده ای از محتوای دو بعدی و سه بعدی در زمینه های گسترده ای از مدل سازی های مربوط به بافت متن، نور، انیمیشن، ویدیو و Post Production را به شما ارائه می دهد. Blender از طریق معماری باز امکان همکاری cross-Platform، قابلیت توسعه پذیری و ایجاد یک گردش کاری یکپارچه را برای بکارگیری در پروژه های فیلم، انیمیشن و بازی سازی به وجود می آورد.
در دوره آموزشی Skillshare Blender 2.8 The Modelling Guide با آموزش مدل سازی در بلندر 2.8 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 Udemy A Big Data Hadoop and Spark project for absolute beginners با آموزش مقدماتی بیگ دیتا هادوپ و اسپارک اشنا خواهید شد.

 Gatsby را می‌توان به عنوان یک پلت فرم مبتنی بر کامپوننت React و زبان پرس و جوی گراف کیوال (Graph-QL) در نظر گرفت که برای تولید سایت های ایستا کاربرد دارد. ولی این اصطلاحات به چه معنا است؟ در اصل در این پلت فرم، از برترین بخش‌های کامپوننت های React، وب پک (WebPack)، React-Router و گراف کیوال و سایر ابزار ها استفاده شده تا یک تجربه‌ی بسیار لذت بخش توسعه‌ی وب سایت ها را در اختیار شما قرار دهد. البته نباید از این پلت فرم تنها به عنوان یک ابزار تولید کننده‌ی وب سایت ایستا یاد کرد. این پلت فرم را می‌توان به عنوان یک چارچوب مدرن‌تری نسبت به یک پلت فرم سازنده‌ی وب سایت ایستا در نظر گرفت.
در دوره آموزشی Udemy Gatsby with WordPress as a headless CMS (2019) با آموزش گتس بای با وردپرس به عنوان سی ام اس اشنا خواهید شد.

اسپرینگ (Spring) یکی از معروف ترین و پرکاربرد ترین framework های جاوایی است. این framework متن باز بوده و اولین بار در سال 2003 ارائه شده است. اسپرینگ از ابتدای ارائه تا الان تغییرات زیادی داشته و بسیار قدرتمند و معروف شده است. اسپرینگ framework قدرتمندی است که هدف اصلی آن برنامه های enterprise هستند اگرچه اسپرینگ بیشتر java EE را هدف گرفته است ولی در محیط های غیر از EE نیز می توان از آن استفاده کرد. بر خلاف تصوری که اشتباهاً در بین خیلی ها شکل گرفته است اسپرینگ برای ساخت اپلیکیشن تحت وب نیست بلکه Spring web که مبتنی بر مدل MVC بود و بیشتر به عنوان Spring MVC شناخته می شود تنها بخشی از اسپرینگ است که از آن برای ساخت برنامه های تحت وب استفاده می شود. در رایانش، میکروسرویس‌ها نوعی الگوی معماری است که در آن برنامه‌های پیچیده به بخش‌های کوچک و مستقلی شکسته می‌شوند که از طریق APIهای مستقل از زبان با هم در ارتباط هستند. این سرویس‌ها کوچک هستند و سطح بسیار خوبی از استقلال را دارند (یعنی decoupledند). به علاوه تمرکز هر یک بر روی انجام یکی از آن کارهای کوچک است. سرویس‌ها کوچکند و به اندازهٔ کافی ریزدانه هستند (fine grained) ولی نه ریزتر به گونه‌ای که یک هدف تجاری و کاربردی خاص را انجام می‌دهند.
در دوره آموزشی Packt Spring 5.0 Microservices با آموزش مایکروسرویس در اسپرینگ 5.0 اشنا خواهید شد.