پی سی دانلود: دانلود آموزش

تنسورفلو (TensorFlow) یک کتابخانهٔ نرم‌افزاری متن‌باز برای یادگیری ماشین در انواع مختلف وظایف مفهومی و زبان است که در حال حاضر توسط ۵۰ تیم تحقیقاتی و محصولات مختلف گوگل از جمله بازشناسی گفتار، جی‌میل، گوگل فوتوز و جستجو که بسیاری از آن‌ها سابقاً از دیست‌بلیف استفاده کرده بودند، استفاده می‌شود. تنسورفلو در آغاز توسط تیم گوگل برین مرکز تحقیقاتی گوگل به صورت داخلی استفاده می‌شد ولی بعدها در ۹ نوامبر ۲۰۱۵ تحت مجوز آپاچی منتشر شد. TensorFlow نرم افزار یادگیری ماشینی گوگل است. گوگل همچنین از TensorFlow برای توسعه پروژه Magenta هم بهره گرفته که هدف ارتقای هنر ماشینی را دنبال می کند. در همین راستا گوگل یک ملودی 90 ثانیه ای پیانو منتشر کرده که کاملا توسط یک شبکه عصبی ساخته شده است. این موضوع تقریبا تصوری از کارهایی که TensorFlow قادر به انجامشان هست را برای کاربران ایجاد می کند.
در دوره آموزشی Packt Deep Learning with TensorFlow با ویژگی ها و امکانات تنسورفلو به شکل عمیق و کاربردی آشنا می شوید.

چندسکویی (Cross-platform) در اصطلاح نرم‌افزارهای رایانه، به آن دسته از نرم‌افزارها گفته می‌شود که در چندین سکوی رایانه‌ای قابل اجرا هستند. این نرم‌افزارها در دو دستهٔ کلی قرار می‌گیرند. دستهٔ نخست برای هر یک از سکوهای رایانه‌ای به طور جداگانه تولید می‌شوند. در این تکنولوژی‌ها برنامه نویس یک بار برنامه را می‌نویسد و سپس کامپایلر برای هر سیستم‌عامل (مهمتر از همه ویندوز، لینوکس، مکینتاش و...) فایل اجرایی جداگانه‌ای تولید می‌کند. از جمله این گروه می‌توان به کیلیکس زبانی مشابه دلفی برای ویندوز و لینوکس اشاره کرد، یا موتور توسعه بازی موآی که با زبان برنامه نویسی سی++ نوشته شده است و برای تمام تلفن‌های همراه و سیستم عامل‌های موجود رایانه‌های شخصی، فایل اجرایی مخصوص را تولید می‌کند. دستهٔ دوم توسط زبان‌های تفسیرشده نگارش می‌شوند و توسط مفسرهای موجود در هر سکوی رایانه‌ای قابل اجرا هستند. یکی از معروف‌ترین مثال‌های این گروه می‌توان به اپلت‌های جاوا اشاره کرد. برنامه نویسان جاوا برنامه خود را به صورت اپلت توزیع می‌کنند اما کاربران سیستم‌عامل‌های مختلف نیازمند داشتن ماشین مجازی جاوا روی سیستم خود هستند. همچنین چند سکویی به دسته‌ای از نرم‌افزارها گفته می‌شود که در یک محیط از چند سکو استفاده شده‌ است.
در دوره آموزشی Udemy Cross-platform Desktop App Development for Windows Mac Linux با نحوه توسعه اپ های کراس پلتفرم برای ویندوز، مک و لینوکس آشنا می شوید.

واژه ی MEAN گرفته شده از ابتدای چهار واژه ی MongoDB, Express, AngularJS, NoedJS می باشد.  MEAN یک فریم ورک برای نقطه شروع و ارتباط بین این چهار برنامه است. MEAN یک فریم ورک جاوا اسکریپت برای راه سریع و سازمان یافته برای توسعه ی اپلیکیشن های تحت وب می باشد. سعی بر این است که ارتباط بین این چهار فریم ورک پایه برقرار شود و مشکلات مجتمع سازی پایه حل شود. Node.js این امکان را به شما می دهد که در سمت سرور هم از زبان javascript استفاده کنید؛ و هزینه ی یادگیری یک زبان دیگر را از دوش شما بر میدارد. به علاوه خاصیت NoSQL بودن MongoDB به شما کمک می کند که بدون نگرانی لایه ی داده را عوض کنید. و بالاخره این تکنولوژی جامعه ی پشتیبانی قوی دارد که باعث می شود کار کردن با این تکنولوژی راحت باشد.
در دوره آموزشی Livelessons MEAN Web Development Workshop به طور کامل با توسعه وب با ابزارهای مین آشنا می شوید. 

با توجه به استفاده ی فراوان از تلفن های همراه هوشمند و فراگیر شدن نرم افزارهای جانبی برای این دستگاه ها، توسعه دهندگان آن ها را نیز بیشتر شده است که بعضی از آن ها با جاوا و بعضی دیگر با فریم ورک های موجود برای این دستگاه ها بازی و برنامه تولید می کنند. آیونیک یک چارچوبی است برای توسعه ی نرم افزارهای موبایل بدون دانستن جاوا که هدف آن توسعه ی برنامه های ترکیبی از چند زبان مختلف مثل HTML5 ،CSS و جاوا اسکریپت است. آیونیک در زمینه ی طراحی ظاهر برنامه ها به شما کمک می کند به صورتی که به وسیله ی آن می توانید تمام تعاملات کاربر با برنامه خود را ایجاد و مدیریت کنید. می توان گفت فرم ورک آیونیک شبیه بوت استرپ است با این تفاوت که پشتیبانی آن طیف وسیعی از تلفن های هوشنمد را شامل می شود البته نمی توان این را گفت که شبیه به فریم ورک هایی هست که فقط عمل Responsive کردن را انجام می دهند بلکه اساس آن بر اساس المان ها و لایه هایی است که در طراحی ظاهری برنامه های موبایل iOS و Android استفاده می شود.
در دوره آموزشی Packt Ionic 2 Solutions با نحوه استفاده و توسعه نرم افزار های موبایل با فریم ورک آیونیک 2 آشنا می شوید.  

Microsoft Visio Professional به شما کمک می‌کند تا اطلاعات و ارتباطات پیچیده، ایده‌ها، فرآیندها و امور کاری خود را به صورت دیاگرام و نمودار طراحی کنید و با تجسم آن‌ها قادر به پیگیری حرفه‌ای‌ و در نتیجه تصمیم گیری‌های موثر تر باشید. این برنامه کار بر روی نظرات پیچیده را برای کاربران حرفه ای IT و تجاری بسیار ساده کرده است. به وسیله این برنامه می‌توانید به طراحی دیاگرام‌های شبکه، فلوچارت‌ها، تقویم‌ها و چارت‌های سازمانی حرفه‌ای بپردازید. برای آن دسته از افرادی که مایل هستند در ارائه کارهایشان بیشتر از نمودارهای گرافیکی استفاده کنند، این برنامه ابزار مناسبی را جهت ترسیم نمودار و طراحی اشکال در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد.
در دوره آموزشی Lynda Visio Tips and Tricks با نکته ها و حقه های ویزیو آشنا می شوید.

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 به‌صورت 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. اسکالا (Scala) یک زبان برنامه‌نویسی شیءگرا و تابعی است. نام اسکالا آمیزه‌ای است از "scalable" و "language" به معنی زبان مقایس‌پذیر، از اهداف اصلی ایجاد زبان اسکالا، ارائه زبانی است برای تولید نرم‌افزار مقیاس‌پذیر به روشی چابک و سریع، و به دور از مشکلات مرسوم. اسکالا تلفیق زبان‌های شی‌گرا همچون روبی و جاوا با زبان‌های تابعی همچون Haskell و Erlang است. از نقطه نظر چابکی و کارایی، عده‌ای اسکالا را جمع دو دنیای زبان‌های پویا (Dynamic-Type) و ایستا (Static-Type) می‌دانند.
در دوره آموزشی Packt Apache Spark with Scala به معرفی آپاچی اسپارک و اسکالا می پردازیم.

داده‌کاوی (Data Mining) به مفهوم استخراج اطلاعات نهان و یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ است. بسیاری از مردم داده کاوی را مترادف واژه های رایج کشف دانش از داده‌ها (KDD) میدانند. داده‌کاوی پایگاه‌ها و مجموعه‌های حجیم داده‌ها را در پی کشف واستخراج دانش، مورد تحلیل و کند و کاوهای ماشینی (و نیمه‌ماشینی) قرار می‌دهد. این گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع می‌توان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر آمار دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می‌نماید.
در دوره آموزشی Livelessons Applied Data Mining for Business Analytics به معرفی تکنیک ها و ویژگی های مختلف داده کاوی برای آنالیز داده های تجاری می پردازیم.