پی سی دانلود - algorithms

علم داده در مقیاسی گسترده و جهانی در حال گسترش و توسعه است. در همه جای جامعه، حرکتی برای پیاده‌سازی و استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های علم داده برای توسعه و بهینه‌سازی تمام جنبه‌های زندگی، کسب‌وکارها، جوامع، دولت‌ها و کشورها وجود دارد. این دوره مجموعه‌ای مفید از روش‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته علم داده به همراه Pandas و Python را به شما آموزش می‌دهد. این دوره دارای محتوای انحصاری است که موارد جدیدی را در مورد روش‌ها و الگوریتم‌ها به شما آموزش می‌دهد.
در دوره آموزشی Advanced Data Science Methods and Algorithms با روش ها و الگوریتم های پیشرفته علم داده آشنا خواهید شد.

در پایان این دوره، شما نه تنها مبانی نظری برنامه نویسی تابعی را درک خواهید کرد، بلکه تجربه عملی با مثال های کدنویسی دنیای واقعی نیز کسب خواهید کرد. چه مبتدی باشید که به دنبال کاوش برنامه نویسی تابعی است یا یک توسعه دهنده با تجربه که به دنبال اصلاح مهارت های خود است، این دوره همه چیزهایی را که برای تسلط بر قابلیت های برنامه نویسی تابعی مدرن جاوا نیاز دارید، فراهم می کند.
در دوره آموزشی Functional Programming in Java (Includes Java Collections) با مفاهیم برنامه نویسی تابعی و عبارات لامبدا آشنا خواهید شد.

این دوره به بررسی اصول اولیه جمع‌آوری زباله می‌پردازد. جمع‌آوری زباله یکی از مهم‌ترین جنبه‌های مدیریت حافظه در برنامه‌نویسی است. در این دوره، با چالش‌های مدیریت دستی حافظه مانند نشت حافظه (memory leaks) و اشاره گرهای آویزان (dangling pointers) آشنا می‌شوید. این مشکلات زمانی رخ می‌دهند که برنامه‌نویس به طور دستی حافظه را مدیریت می‌کند و فراموش می‌کند که آن را آزاد کند یا به آن به صورت نامعتبر دسترسی پیدا می‌کند.
در Garbage Collection Algorithms دوره با اصول اولیه جمع‌آوری زباله در زبان های برنامه نویسی آشنا می‌شوید.

تجزیه یا تحلیل نحوی، یکی از اولین مراحل طراحی و پیاده‌سازی یک کامپایلر است. یک نحو (syntax) خوب طراحی شده برای زبان برنامه‌نویسی شما، دلیل بزرگی است که کاربران ترجیح می‌دهند دقیقاً زبان شما را انتخاب کنند. مشکل رایج در "نظریه تجزیه‌کننده‌ها" در مدارس و کتاب‌های کلاسیک کامپایلر این است که این نظریه اغلب به عنوان "خیلی پیشرفته" در نظر گرفته می‌شود و مستقیماً به توصیفات رسمی پیچیده از نظریه محاسبات و گرامرهای رسمی می‌پردازد. در نتیجه، دانش‌آموزان ممکن است علاقه خود را به ساخت یک کامپایلر، حتی در مرحله تجزیه، از دست بدهند.
با گذراندن دوره Parsing Algorithms، شما می‌توانید به یک متخصص در زمینه تجزیه تبدیل شوید و درک عمیقی از یکی از مهم‌ترین مراحل طراحی یک کامپایلر پیدا کنید.

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.