پی سی دانلود - لینکدین

داده‌هایی که در دنیای واقعی با آن‌ها سروکار داریم معمولاً دارای هرج‌ومرج، نواقص و ناهماهنگی‌های زیادی هستند. وجود مقادیر مفقود، متون غیریکدست و داده‌های پرت می‌تواند بدون آنکه متوجه شوید، تحلیل‌ها و نتایج نهایی شما را کاملاً منحرف کند. این دوره آموزشی به صورت کاملاً عملی طراحی شده است تا به علاقه‌مندان یاد دهد چگونه داده‌های خام و نامنظم را با استفاده از کتابخانه پانداس در پایتون، به داده‌هایی تمیز، دقیق و آماده برای تحلیل تبدیل کنند.
علاوه بر این، دوره به موضوعات کلیدی مانند پردازش متن پرداخته است؛ به‌طوری‌که شرکت‌کنندگان نحوه تمیزکاری و تطبیق متون را با استفاده از عبارت‌های منظم آموخته و تکنیک‌های برخورد با داده‌های مفقود را فرا می‌گیرند. در این بخش، روش‌های مختلف حذف یا جایگزینی مقادیر خالی با استفاده از محاسبات آماری بررسی می‌شود. همچنین نحوه تحلیل داده‌های پرت و درک مفهوم آن‌ها پیش از اقدام به حذف، آموزش داده خواهد شد تا از آسیب به صحت تحلیل جلوگیری شود. در پایان، فراگیران توانایی تشخیص مشکلات کیفیت داده و آماده‌سازی مجموعه‌های داده‌ای قابل اعتماد را کسب خواهند کرد. این دوره برای تحلیل‌گران داده، دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان پایتون و تمامی افرادی که با داده‌ها کار می‌کنند بسیار مناسب است. این آموزش توسط شرکت آناکوندا تولید شده و در این مجموعه منتشر گردیده است.
در دوره آموزشی Data Cleaning with pandas با تکنیک‌های تمیزکاری و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل آشنا خواهید شد.

در این دوره آموزشی جامع، فراگیران با نحوه ادغام کانتینرهای داکر در سراسر چرخه حیات اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی آشنا می‌شوند. روند آموزش از اولین گام‌ها یعنی تعریف نیازمندی‌های سیستم و ایجاد یک محیط توسعه قابل بازتولید آغاز شده و تا مرحله تست سرویس‌ها و آماده‌سازی ایمیژهای نهایی برای محیط تولید ادامه می‌یابد.
علاوه بر این، دوره پیش‌رو پایه‌ای محکم و مفصل در زمینه مفاهیم کلیدی داکر ارائه می‌دهد. فراگیران نحوه ساخت و مدیریت فایل‌های داکر، ایمیژها، مخازن ذخیره‌سازی و همچنین روند کامل ساخت و اجرای کانتینرها را به صورت کاملاً کاربردی فرا می‌گیرند. در بخش‌های پایانی نیز روش‌های استفاده از ابزارهای قدرتمندی مانند داکر کمپوز و محیط‌های توسعه کانتینری در نرم‌افزار ویژوال استودیو کد آموزش داده می‌شود تا شرکت‌کنندگان بتوانند یک محیط کاری کانتینری متمرکز برای ساخت نمونه‌های اولیه و ارزیابی نهایی برنامه‌های خود ایجاد کنند.
در دوره آموزشی Docker for Local AI App Development: Build Lightweight, Containerized AI Applications با نحوه به‌کارگیری داکر در چرخه ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

برنامه آموزشی «دوره کامل بازاریابی شبکه‌های اجتماعی ۲۰۲۶» یک دوره تمرینی، جامع و کاملاً تولیدمحور است که با هدف ارتقای مهارت‌های افراد طراحی شده تا تولیدکنندگان محتوای معمولی را به بازاریابان دیجیتال حرفه‌ای و شاخص‌محور تبدیل کند. این دوره فراتر از روش‌های قدیمی و سنتی عمل می‌کند؛ روش‌هایی که صرفاً بر انتشار محتوا و امید داشتن به جذب مخاطب متمرکز بودند و دیگر در دنیای امروز کارایی لازم را ندارند. در مقابل، این برنامه به بررسی دقیق و متناسب با واقعیت‌های فضای دیجیتال امروز می‌پردازد و راهکارهای نوینی ارائه می‌دهد.
در این دوره افراد می‌آموزند که چگونه استراتژی‌های بازاریابی خود را بر اساس داده‌های دقیق تنظیم کنند و از ابزارهای مدرن برای بهبود بازدهی کمپین‌های خود بهره ببرند. علاوه بر این، دوره یادشده به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از الگوریتم‌های جدید شبکه‌های اجتماعی پیدا کنند و توانایی تحلیل رفتار کاربران را در راستای تحقق اهداف تجاری توسعه دهند. با اجرای دقیق آموزه‌های این دوره، کسب‌وکارها می‌توانند مسیر رشد خود را در محیط رقابتی دیجیتال هموارتر ساخته و بازده سرمایه‌گذاری خود را در بخش بازاریابی به شکل چشمگیری افزایش دهند.
در دوره آموزشی Full Social Media Marketing 2026 با بازاریابی حرفه‌ای و داده‌محور در شبکه‌های اجتماعی آشنا خواهید شد.

در دنیای امروز، هوش مصنوعی در حال ایجاد تحولی بنیادین و چشمگیر در صنعت توسعه نرم‌افزار است. این دوره آموزشی اختصاصی با تمرکز بر محیط توسعه ویژوال استودیو کد (VS Code) طراحی شده است تا به برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان کمک کند ابزارهای مدرن هوش مصنوعی، به‌ویژه گیت‌هاب کوپایلت (GitHub Copilot) را در فرآیندهای روزمره کدنویسی خود به کار گیرند. فراگیران در این دوره با شیوه تولید خودکار کد، راهنمایی و هدایت برنامه‌نویسی از طریق دستورات متنی و چت هوشمند، و همچنین محول کردن وظایف برنامه‌نویسی به عامل‌های هوشمند (Agents) برای تسهیل و سرعت‌بخشی به روند توسعه نرم‌افزار آشنا می‌شوند.
در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان موفق به ایجاد یک چارچوب قدرتمند و جامع برای ادغام بی‌وقفه هوش مصنوعی در فعالیت‌های روزانه کدنویسی خود خواهند شد. این دوره برای توسعه‌دهندگانی که تمایل دارند از راهکارهای هوشمند برای افزایش بهره‌وری و یافتن رویکردهای خلاقانه در برنامه‌نویسی استفاده کنند، بسیار مناسب است. شرکت‌کنندگان با دریافت راهنمایی‌های عملی، توانمندی ارزیابی انتقادی خروجی‌های هوش مصنوعی را کسب کرده و می‌توانند کیفیت بالای پروژه‌های خود را حفظ نمایند. این دوره آموزشی توسط مجموعه «لرن‌ایت لبز» (LearnIt Labs) تولید شده است و افتخار میزبانی آن در این کتابخانه آموزشی وجود دارد.
در دوره آموزشی AI-Powered Development: GitHub Copilot in Visual Studio Code با ابزارها و روش‌های ادغام هوش مصنوعی و گیت‌هاب کوپایلت در ویژوال استودیو کد جهت بهبود کدنویسی آشنا خواهید شد.

پلتفرم دیتابریکس به یکی از ابزارهای محور و اساسی در دنیای مهندسی داده تبدیل شده است و فراگیری آن برای متخصصان داده اهمیت بسیار زیادی دارد. در این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان با مسیر کامل و گام‌به‌گام فرایند ساخت جریان‌های کاری داده مدرن در بستر دیتابریکس آشنا می‌شوند. فرایند آموزش از نخستین مرحله، یعنی استخراج و وارد کردن داده‌های خام به محیط سیستم آغاز می‌شود و تا مرحله انتقال، بازسازی، تبدیل و تنظیم نهایی داده‌ها ادامه می‌یابد. در نهایت، فراگیران یاد می‌گیرند که چگونه داده‌هایی کاملاً پاک‌سازی‌شده، مرتب و آماده برای تحلیل‌های پیشرفته تجاری و آماری ارائه دهند.
صرف‌نظر از اینکه فراگیران در ابتدای مسیر یادگیری دیتابریکس باشند یا قصد داشته باشند مهارت‌های مهندسی داده خود را به سطوح بالاتر و حرفه‌ای‌تری ارتقا دهند، این دوره تمامی مفاهیم پیچیده را به روشی کاملاً ساده، کاربردی و مناسب برای افراد مبتدی تشریح می‌کند. آموزش‌ها تنها به مباحث نظری محدود نمی‌شوند، بلکه با ارائه پیش‌نمایش‌های عملی، تمرین‌های دست‌به‌نقد و نمونه‌های واقعی در دنیای تجارت همراه است تا شرکت‌کنندگان تجربه ملموسی از کار با پروژه کسب کنند. لازم به ذکر است که این دوره آموزشی ارزشمند توسط الکس فربیرگ و مجموعه آنالیست بیल्डर تهیه و تولید شده است و محتوای آن برای بهره‌مندی علاقه‌مندان در اختیار کاربران قرار گرفته است تا بتوانند دانش فنی خود را در حوزه داده گسترش دهند.
در دوره Modern Data Workflows with Databricks با مهندسی و مدیریت داده‌ها در دیتابریکس آشنا خواهید شد.

نحوه‌ی ادغام و به‌کارگیری ابزار هوش مصنوعی مایکروسافت کوپایلت (Microsoft Copilot) در مجموعه نرم‌افزارهای کاربردی مایکروسافت ۳۶۵ می‌پردازد. مخاطبان در این دوره فرا می‌گیرند که چگونه از قابلیت‌های پیشرفته و هوشمند کوپایلت جهت ساده‌سازی، تسریع و بهینه‌سازی فرآیندهای ارتباطی اداری و سازمانی بهره ببرند. همچنین، نحوه پیش‌نویس کردن، ویرایش، بازبینی و ساختاردهی اسناد متنی در محیط نرم‌افزار ورد به صورت کامل و حرفه‌ای آموزش داده می‌شود. علاوه بر این، دوره مذکور به نحوه ساخت و طراحی ارائه‌های تصویری جذاب، تاثیرگذار و ساختارمند در نرم‌افزار پاورپوئینت با تکیه بر تکنولوژی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌پردازد. تحلیل دقیق و سریع داده‌ها، خلاصه‌سازی مجموعه‌داده‌های پیچیده و فرمول‌نویسی هوشمند در نرم‌افزار اکسل نیز از دیگر محورهای اصلی این آموزش محسوب می‌شود. فراگیران در طول این دوره آموزشی با تکنیک‌های نوین و داده‌محوری آشنا می‌شوند که به آن‌ها کمک می‌کند اطلاعات داده‌ای خود را در محیط اکسل به درستی تحلیل کرده، روایت‌های داستانی و متقاعدکننده در پاورپوئینت ایجاد نمایند و مدیریت برنامه‌ها، جلسات و وظایف کاری خود را در بسترهای ارتباطی نظیر تیمز و اوت‌لوک به شیوه‌ای هدفمند پیش ببرند.
در دوره آموزشی Microsoft Copilot Essentials by Microsoft Press با نحوه استفاده از هوش مصنوعی کوپایلت در نرم‌افزارهای مایکروسافت ۳۶۵ آشنا خواهید شد.

در دنیای امروز که حجم داده‌ها به‌طور توامان رو به افزایش است، روش‌های سنتی دیگر پاسخگوی نیازهای پیچیده کاربران نیستند. این دوره آموزشی با هدف عبور از الگوریتم‌های کلاسیک طراحی شده است تا به متخصصان نشان دهد چگونه می‌توانند سیستم‌های توصیه‌گر موجود را با استفاده از قدرت هوش مصنوعی ارتقا بخشند. مدرس دوره، ریشابا میسرا، با تمرکز بر جنبه‌های فنی و عملی، مفاهیم کلیدی همچون تولید تعبیه‌ها (Embeddings)، بازرتبه‌بندی معنایی (Semantic Reranking) و مقابله با چالش «شروع سرد» (Cold Start) را تشریح می‌کند.
بخش مهمی از این آموزش به معماری‌های بومی هوش مصنوعی مولد (GenAI-native) اختصاص یافته است. این معماری‌ها امکان ایجاد تجربه‌های پویا و تعاملی مانند جستجوی گفتگو‌محور و توصیه‌های چندرسانه‌ای (Multimodal) را فراهم می‌کنند. شرکت‌کنندگان در این مسیر یاد می‌گیرند که چگونه از ساختارهای ایستا فاصله گرفته و به سمت سیستم‌هایی حرکت کنند که قادر به درک عمیق‌تری از نیات کاربران هستند.
در دوره Building LLM-Powered Recommendation Systems با مفاهیم و زیرساخت‌های نوین طراحی سیستم‌های پیشنهاددهنده مبتنی بر GenAI آشنا خواهید شد.

دنیای هوش مصنوعی از مدل‌های ساده چت‌بات فراتر رفته و به سمت «عامل‌های هوشمند» حرکت کرده است؛ موجودیت‌هایی که نه تنها پاسخ می‌دهند، بلکه می‌توانند از ابزارها استفاده کرده و وظایف پیچیده را به صورت خودکار انجام دهند. در این دوره آموزشی، اپریل گیتنز (April Gittens)، مهندس باسابقه هوش مصنوعی، به زبانی ساده و تخصصی نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با بهره‌گیری از قدرت پایتون و افزونه کاربردی AI Toolkit در محیط ویرایشگر Visual Studio Code، عامل‌هایی ساخت که توانایی تعامل هوشمندانه با محیط را داشته باشند.
بخش اول آموزش بر پایه و اساس معماری عامل‌ها تمرکز دارد. مخاطب می‌آموزد که یک عامل هوشمند دقیقاً چگونه فکر می‌کند و چطور می‌توان با نوشتن دستورات (Prompts) اثربخش، رفتار آن را هدایت کرد. همچنین استفاده از اسکیماها (Schemas) برای دریافت خروجی‌های ساختاریافته آموزش داده می‌شود تا اطمینان حاصل شود که عامل هوشمند، داده‌ها را به شکلی دقیق و قابل استفاده برای برنامه‌های دیگر ارائه می‌دهد.
در مراحل پیشرفته‌تر، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه با تعریف ابزارهای اختصاصی (Custom Tools)، قابلیت‌های عامل خود را گسترش دهند. این یعنی عامل هوشمند فقط به دانش متنی محدود نمی‌شود و می‌تواند عملیاتی مانند جستجوی داده یا محاسبات خاص را انجام دهد. علاوه بر این، دوره به موضوع حیاتی ارزیابی پاسخ‌ها می‌پردازد. با استفاده از معیارهای سنجش داخلی (Metrics)، برنامه‌نویس می‌تواند کیفیت و دقت عملکرد عامل را بررسی کرده و آن را برای سناریوهای واقعی و چالش‌برانگیز در دنیای صنعت آماده کند.
در دوره آموزشی Creating Agents with Python and the AI Toolkit for Visual Studio Code با نحوه طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی عامل‌های هوشمند کاربردی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی بر پایه ساخت یک پروژه عملی و گام‌به‌گام طراحی شده است تا دانش‌جویان را با فرآیند توسعه ابزارهای هوشمند آشنا کند. در ابتدای مسیر، مدرس دوره، فیکایو آدپوجو، به بررسی توانمندی‌های کلیدی و هسته‌ای مدل Gemini می‌پردازد. او با تمرکز بر تولید متن، به مهارت‌آموزان نشان می‌دهد که چگونه می‌توان پیشنهادهای سفر و برنامه‌های زمانی ساختاریافته و دقیقی را با استفاده از هوش مصنوعی استخراج کرد.
در بخش‌های پیشرفته‌تر، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه قابلیت بارگذاری تصاویر مقاصد مورد نظر را برای کاربران فراهم کنند تا تجربه کاربری بسیار غنی‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تری خلق شود. یکی از نقاط قوت این دوره، آموزش استفاده از قابلیت «فراخوانی توابع» (Function Calling) است که به واسطه آن، برنامه می‌تواند به صورت پویا با سایر رابط‌های برنامه‌نویسی (API) ارتباط برقرار کند؛ برای مثال، برنامه یاد می‌گیرد که چگونه اطلاعات لحظه‌ای مربوط به شرایط آب‌وهوایی را در برنامه‌ریزی‌های سفر لحاظ کند تا دقت پیشنهادات به حداکثر برسد.
در دوره آموزشی Developing a Full-Stack App with the Gemini API با نحوه ساخت یک اپلیکیشن هوشمند برای مدیریت سفر آشنا خواهید شد.

در این دورهٔ عملی، مگان سیلوی، مشاور علوم داده، شرکت‌کنندگان را در مسیر ساخت برنامه‌های کاربردی وب با استفاده از Streamlit هدایت می‌کند. به طور خاص، شرکت‌کنندگان یک دستیار کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-powered coding assistant) را در محیط Streamlit خواهند ساخت. این دستیار به آن‌ها کمک می‌کند تا با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و API شرکت OpenAI، داشبوردهای دادهٔ تعاملی را تولید، اصلاح و نگهداری کنند. در ابتدا، شرکت‌کنندگان با ساخت یک دستیار هوش مصنوعی ساده مبتنی بر چت در Streamlit آغاز خواهند کرد. سپس، نحوهٔ بارگذاری، آماده‌سازی و تحلیل داده‌های خود را در Streamlit فرا خواهند گرفت. در مرحلهٔ بعد، از طریق تعاملات مکالمه‌ای با یک دستیار هوش مصنوعی جاسازی‌شده، داشبوردهای پویا همراه با فیلترها و انواع گوناگونی از بصری‌سازی‌ها (ویژوال‌ها) را ایجاد خواهند کرد. در نهایت، آموزش داده می‌شود که چگونه داشبورد هوش مصنوعی کاملاً کاربردی خود را آزمایش کرده، نگهداری کنند و آن را بر روی Streamlit Community Cloud مستقر سازند. این دوره جامع، مهارت‌های لازم برای ساخت ابزارهای داده‌ای قدرتمند و تعاملی را با تمرکز بر بهره‌گیری از قابلیت‌های هوش مصنوعی فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی Build with AI: AI-Powered Dashboards with Streamlit با ساخت برنامه‌های کاربردی وب تعاملی مبتنی بر داده و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.