پی سی دانلود: دانلود آموزش

 مدرک بین‌المللی +CompTIA A با محوریت مهارت‌ های جامع سخت‌ افزاری و نرم‌ افزارهای مرتبط با سخت‌افزار از جمله مدارک استانداردی است که دریافت آن موفقیت و جایگاه والای "شغلی - حرفه‌ای" فرد را تضمین می‌نماید. مدرک کامپتیا ای پلاس (+CompTIA A) به آموزش و سنجش مهارت های سخت افزاری، شبکه سازی و نرم افزاری (مرتبط با سخت افزار) می پردازد. این مدرک قسمتی از مدارک سازمان هایی مانند Microsoft ،Hewlett-Packard ،Cisco و Novell می بوده و در واقع یک استاندارد فنی برای کارشناسان فنی پشتیبان کامپیوتر می باشد. متخصصان کامپیوتر با استفاده از این مدرک شایستگی های خود را در در نصب، نگهداری و پیشگیری از مشکلات، شبکه سازی، امنیت و اشکال زدایی در سطح بین المللی اثبات می کند. متخصصان فنی که مدرک +CompTIA A را کسب کرده اند، با استفاده از مهارت های ارتباطی برای کار با Client ها بهترین خدمات رسانی را به مشتریان دارا می باشند. در اغلب کمپانی های مطرح، کسب مدرک +CompTIA A جزو الزامات متخصصان سرویس دهنده می باشد.
در دوره آموزشی Packt CompTIA A+ 2019 Certification 1002. The Total Course با آموزش مدرک تخصصی آ+ 1002 اشنا خواهید شد.

در دنیای HTML  و CSS که نمایش محتوی را به عهده دارند همیشه یک موضوع, سختی و پیچیدگی خاص خود را داشته و آن هم صفحه آرایی است. به عنوان مثال اگر شما بخواهید یک صفحه برای نمایش یک ستونی یا دو ستونی از عکس ها را داشته باشید با مشکل چندانی رو به رو نیستید ولی برای صفحه آرایی های چند ستونه ی تودرتو قطعا با دردسرهای مختلفی مواجه خواهید شد و همچنین یکسان سازی صفحه آرایی صورت گرفته در مرورگرهای مختلف کار شما را پیچیده تر می کند. اگر با صفحه آرایی امروزی آشنا باشید قطعا با مشکل Float که به وسیله تکنیک Clearfix حل می شود دست و پنجه نرم کرده اید و حتی از مشکل whitespace  که در صفحه آرایی با inline-block به وجود می آید آگاهی دارید. خبر خوب اینکه CSS3  ماژولی برای صفحه آرایی دارد که نه تنها مشکلات قبلی را کنار می زند بلکه ویژگی های بسیار چشم گیر و کاربردی را فراهم می کند. این ماژول Flexible Box یا Flexbox نام دارد.
در دوره آموزشی Udemy CSS3 Flexbox Course: Build 5 Real Flexible Layouts با آموزش ساخت 5 اپ با سی اس اس فلکس باکس اشنا خواهید شد.

تصویرسازی داده‌ها (Data Visualization) به معنی ایجاد و مطالعه نمایش بصری داده، یعنی «اطلاعات چکیده‌شده به یک شکل شماتیک، شامل خواص یا متغیرهای مربوط به واحدهای اطلاعاتی» است.
به گفته فریدمن (۲۰۰۸) «هدف اصلی تصویرسازی داده‌ها ارتباط واضح و کارآمد اطلاعات از طریق ابزارهای گرافیکی است. البته به این معنی نیست که تصویرسازی داده‌ها برای کارآمدی باید خسته‌کننده به نظر بیاید یا برای زیبا بودن باید پیچیده باشد. برای انتقال کارآمد ایده‌ها، هر دو شکل زیبا و کارآمدی باید دوشادوش پیش رفته باشند و دانش مربوط به مجموعه‌ای پیچیده و پراکنده از اطلاعات را با نمایش نوآورانه جنبه‌های کلیدی آن، انتقال دهند. با این وجود طراحان معمولا نمی‌توانند توازن میان شکل و کارآمدی را رعایت کنند و تجسم زیبایی از داده‌ها ایجاد می‌کنند که در اصلی‌ترین ماموریت خود - انتقال اطلاعات - باز می‌مانند». فرناندا ویگاس و مارتین واتنبرگ معتقدند تصویرسازی داده‌ها نه‌تنها باید ارتباطی واضح ایجاد کند بلکه باید توجه و درگیری بیننده را نیز موجب شود. تصویرسازی داده‌ها ارتباطی نزدیک با گرافیک اطلاعات، تجسم اطلاعات، تجسم علمی و گرافیک آماری دارد. در هزاره جدید، تصویرسازی داده‌ها حوزه‌ای فعال برای تحقیق، آموزش و توسعه شده است. امروزه بسیاری معتقدند تصویرسازی داده‌ها توانسته تجسم علمی و اطلاعاتی را با هم متحد کند. برایان ویلیسون ثابت کرده است تصویرسازی داده‌ها با فراگیری توسعه سریع نرم‌افزار و درگیری مشتریان نیز ارتباط دارد.
در دوره آموزشی Udemy Python for Data Visualization & Fraud Detection Bootcamp با آموزش پایتون برای شبیه سازی داده ها و تشخیص تقلب اشنا خواهید شد.

 یادگیری عمیق (Deep learning) (یادگیری ژرف ماشین، یادگیری ساختار ژرف یا یادگیری سلسله مراتبی) یک زیر شاخه از یادگیری ماشینی و بر مبنای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که در تلاش هستند مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یک گراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیر خطی هستند، مدل می‌کنند. به بیان دیگر پایهٔ آن بر یادگیری نمایش دانش و ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است. یک نمونه آموزشی (برای نمونه: تصویر یک گربه) می‌تواند به صورت‌های گوناگون بسان یک بردار ریاضی پر شده از مقدار به ازای هر پیکسل و در دید کلی تر به شکل یک مجموعه از زیرشکل‌های کوچک‌تر (نظیر اعضای صورت گربه) مدل سازی شود. برخی از این روش‌های مدل سازی سبب ساده شدن فرایند یادگیری ماشین (برای نمونه: تشخیص تصویر گربه) می‌شود. در یادگیری ژرف امید به جایگزینی استخراج این ویژگی‌های تصویر به دست بشر (مانند اعضای گربه) با روش‌های کامل خودکار بدون نظارت و نیمه نظارتی وجود دارد. انگیزهٔ نخستین در بوجود آمدن این ساختار یادگیری از راه بررسی ساختار عصبی در مغز انسان الهام گرفته شده است که در آن یاخته‌های عصبی با فرستادن پیام به یکدیگر درک را امکان‌پذیر می‌کنند. بسته به فرض‌های گوناگون در مورد نحوهٔ اتصال این یاخته‌های عصبی، مدل‌ها و ساختارهای مختلفی در این حوزه پیشنهاد و بررسی شده‌اند، هرچند که این مدل‌ها به صورت طبیعی در مغز انسان وجود ندارد و مغز انسان پیچیدگی‌های بیشتری را دارا است. این مدل‌ها نظیر شبکه عصبی عمیق، شبکه عصبی پیچیده، شبکه باور عمیق پیشرفت‌های خوبی را در حوزه‌های پردازش زبان‌های طبیعی، پردازش تصویر ایجاد کرده‌اند.
در دوره آموزشی Packt Deep Learning with Java با آموزش یادگیری عمیق با جاوا اشنا خواهید شد.

(دیزاین پترن - Design Pattern) یک راه اثبات شده برای حل مشکلات و مسائل معمول برنامه نویسی می باشد. الگوها جنبه های طراحی خوب را در قالب کد در می آورند و کدهای قابل توسعه ی مجدد و همراه با خوانایی بسیار آسان که باعث راحتی توسعه و افزایش سرعت در یک تیم برنامه نویسی می شود تولید می کنند. الگوهای طراحی علاوه بر موارد بالا یک مزیت دیگر نیز دارد، اینکه باعث می شود تا در یک تیم برنامه نویسی اعضای گروه بر روی ساختار و معماری یک برنامه بتوانند به صورت بسیار راحت تر بحث و مشورت کرده و تصمیم گیری کنند. الگوها در واقع یک زبان هستند که می توانند برای بیان کردن ایده ها و راحت کردن بحث ها مورد استفاده قرار گیرند. از طرف دیگر جاوا اسکریپت یک زبان بسیار محبوب بوده و این محبوبیت روز به روز در حال افزایش است. به دلیل اینکه فریمورک ها و کتابخانه های بسیار قدرتمندی در حال تولید و نیز توسعه برای جاوا اسکریپت می باشند. این محبوبیت به حدی است که امروزه به وسیله ی این زبان علاوه بر تولید برنامه های تحت وب، برنامه های موبایل و دسکتاپ نیز توسعه داده می شود.
در دوره آموزشی Udemy Learn Behavioural Design Patterns in Java با آموزش الگوهای طراحی رفتاری در جاوا اشنا خواهید شد.

انتظارات بالاخره به سر رسید و اپل در جریان برگزاری کنفرانس WWDC، رسما از iOS 13 رونمایی کرد. همانطور که انتظار می‌رفت، حالت تاریک یا Dark Mode یکپارچه مهم‌ترین خصوصیتی است که در این به‌روزرسانی سیستم عامل شاهد آن خواهید بود. همچنین سه اپلیکیشن پیش‌فرض اپل از جمله Reminders، Health و Apple Books در این به‌روزرسانی نرم‌افزاری به طور کامل متحول شده‌اند. در iOS 13 فیس آیدی حالا 30 درصد سریع‌تر از گذشته عمل می‌کند و حجم اپلیکیشن‌ها برای دانلود با کاهشی 50 درصدی مواجه خواهد بود. این در حالیست که اپلیکیشن‌های سیستم عامل در این نسخه حالا با سرعتی دو برابر بیشتر نسبت به قبل بارگذاری می‌شوند.
در دوره آموزشی Udemy The Complete iOS 13 Developer Course - and SwiftUI با آموزش کامل توسعه آی او اس 13 همراه با سوئیفت اشنا خواهید شد.

 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. دو نوع کاربردی که از مدل پردازشی Spark بهره می­ برند، الگوریتم ­های تکرار شونده (که یک تابع بر روی مجموعه داده­ای بصورت تکراری تا حصول شرط خروج، اعمال می­گردد، و تحلیل تعاملی(که یک کاربر مجموعه ای از پرس و جوهای اکتشافی تک کاره را بر روی مجموعه ای داده­ ها، اعمال می­ کنند) است. همچنین اسپارک APIهایی در زبان­های Java، Scala و Python، ارایه می ­کند. پروژه Apache Spark شامل ماژول ­های یادگیری ماشین(MLlib)، پردازش گراف (GraphX)، پردازش جریانی( (Spark Streaming)، و SQL (Spark SQL است.
در دوره آموزشی Udemy Big Data Analysis with Apache Spark PySpark: Hands on Python با آموزش آنالیز داده های حجیم با پای اسپارک اشنا خواهید شد.