پی سی دانلود - analytics

این دوره برای افراد کاملاً مبتدی در پایتون طراحی شده است که به دنبال یادگیری بصری‌سازی داده‌ها به روشی آسان، جذاب و عملی هستند. شرکت‌کنندگان در این دوره، ابتدا با مبانی برنامه‌نویسی پایتون آشنا می‌شوند؛ بنابراین حتی اگر قبلاً هرگز یک خط کد هم ننوشته باشند، می‌توانند شروع به یادگیری کنند. پس از تسلط بر مبانی پایتون، به دنیای جذاب بصری‌سازی داده‌ها قدم می‌گذارند و اصول داستان‌گویی بصری با داده‌ها را درک خواهند کرد. بخش اصلی دوره به معرفی کتابخانه Plotly اختصاص دارد. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه با استفاده از این کتابخانه، نمودارهای تعاملی و خیره‌کننده‌ای را در پایتون ایجاد کنند. این آموزش شامل ساخت انواع مختلف نمودارها از جمله نمودارهای میله‌ای، خطی، پراکندگی، دایره‌ای، هیستوگرام، نقشه‌های حرارتی و بسیاری موارد دیگر است. در ادامه، شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای سفارشی‌سازی بصری‌سازی‌های خود را کسب می‌کنند. این بخش شامل یادگیری نحوه استایل‌دهی به نمودارها با استفاده از رنگ‌ها، تم‌ها، توضیحات و قابلیت‌های تعاملی است. هدف این دوره، ارائه یک مسیر کامل و عملی برای تبدیل شدن به یک متخصص در بصری‌سازی داده‌ها با پایتون و کتابخانه Plotly است.
در دوره آموزشی Learn Python for Data Analysis & Visualize Data with Plotly با برنامه‌نویسی پایتون و بصری‌سازی داده‌ها با کتابخانه Plotly آشنا خواهید شد.

در این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان با چگونگی بهره‌گیری از پلتفرم داتابریکس به منظور مدیریت و پردازش حجم وسیعی از داده‌ها برای ساخت و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی آشنا می‌شوند. همچنین، نحوه ادغام مدل‌های زبانی بزرگ پیشرفته در این فرآیند آموزش داده می‌شود تا امکان توسعه برنامه‌های کاربردی هوشمند در زمینه‌های مختلف پردازش زبان طبیعی فراهم گردد. این دوره شامل مباحثی پیرامون طبقه‌بندی متون، خلاصه‌سازی اطلاعات، جستجوی معنایی در متون و ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای است. از طریق تمرینات عملی و پروژه‌های واقعی، دانش‌پذیران تجربه لازم برای طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر داده و زبان را کسب خواهند کرد و با اصول معماری سامانه‌های هوش مصنوعی یکپارچه و روش‌های بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها آشنا می‌شوند.
در دوره آموزشی Building AI Applications with Databricks and Gen AI با ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از داتابریکس و مدل‌های زبانی بزرگ آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی یک برنامه فشرده و عملی است که شرکت‌کنندگان را در طول 21 روز از طریق پیاده‌سازی 21 پروژه کلیدی در حوزه‌های مختلف علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی راهنمایی می‌کند. هدف این دوره، توسعه مهارت‌های فنی شرکت‌کنندگان و ایجاد یک نمونه کار قوی و متنوع است که توانایی‌های آن‌ها را در حل مسائل واقعی با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته نشان دهد. هر پروژه به گونه‌ای طراحی شده است که یک مفهوم یا تکنیک خاص را پوشش دهد و شرکت‌کنندگان را قادر سازد تا به تدریج دانش و تجربه خود را در زمینه‌هایی نظیر پیش‌بینی سری‌های زمانی، تحلیل مشتری، مدل‌سازی ریسک، تحلیل احساسات، سیستم‌های توصیه‌گر، پیش‌بینی فرسایش، مدل‌سازی قیمت‌گذاری، تشخیص تهدیدات سایبری، تشخیص تقلب، پیش‌بینی مصرف انرژی و ترافیک، تحلیل ارزش طول عمر مشتری، تحلیل بازار سهام، پردازش زبان طبیعی، تحلیل سبد بازار، پیش‌بینی خطر سلامت و روند بازار مسکن، ساخت سیستم‌های معاملات خودکار، پیش‌بینی تقاضا و ساخت عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری تقویتی بپردازند. این رویکرد عملی تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان نه تنها مفاهیم نظری را درک می‌کنند، بلکه قادر به اعمال آن‌ها در پروژه‌های ملموس و قابل ارائه نیز خواهند بود.
در دوره آموزشی 21 data science portfolio projects in 21 days با کاربردهای متنوع و عملی علم داده و یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

Minitab یک نرم افزار کنترل کیفیت آماری و مناسب برای پروژه های Six Sigma و بهبود کیفیت است. این نرم افزار به عنوان یکی از نرم افزارهای تخصصی آمار برای کنترل کیفیت، کار بر روی اعداد و تجزیه و تحلیل داده های خام شناخته شده است و در بسیاری از واحد های صنعتی بزرگ و کوچک مورد استفاده قرار می گیرد و به وسیله آن می توان با تجزیه و تحلیل داده های آماری به طراحی آزمایشات پرداخت. همچنین انجام برخی عملیات ها مانند تولید اعداد تصادفی که از توزیع های آماری خاصی مانند توزیع نرمال، کی دو، گاما، اف، برنولی، پواسن، بتا، وایبل و ... پیروی می کنند، پرداخت.
در واقع نرم افزار Minitab (مینی تب) یکی از نرم افزارهای مطرح آماری است که در برخی زمینه های علم آمار، از جمله کاربرد آمار در صنعت و اقتصاد از قابلیت های خاصی برخوردار است.
تحلیل های سری زمانی با گستردگی و دقت بیشتری در این نرم افزار ارائه شده است.

«چگونگی استفاده از داده» مجموعه‌ای شامل ۳ دوره است که برای تجهیز فراگیران به مهارت‌های ضروری لازم برای شروع یک حرفه در زمینه تحلیل داده طراحی شده است. این تخصص بر توانایی شناسایی و پاسخ‌گویی به سؤالات حیاتی کسب‌وکار با استفاده از داده‌ها تأکید دارد، در حالی که یک پایه جامع در فرایندهای کلیدی تحلیل داده ارائه می‌دهد. در دوره اول، شرکت‌کنندگان با اصول تحلیل داده، علم داده و آنالیز داده آشنا می‌شوند. آن‌ها ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی ضروری را از طریق مطالعات موردی واقعی فرا می‌گیرند. در ادامه، بر تکنیک‌های آماده‌سازی و ساماندهی داده با استفاده از SQL مسلط می‌شوند و تجربه عملی در ذخیره‌سازی، دسترسی و دست‌کاری داده‌ها با استفاده از پایگاه‌های داده رابطه‌ای به دست می‌آورند. با ورود به مرحله تحلیل اکتشافی داده (EDA) با پایتون، شرکت‌کنندگان مهارت‌هایی در بازرسی، پرس‌وجو، خلاصه‌سازی و بصری‌سازی داده‌ها کسب می‌کنند. علاوه بر این، آن‌ها یاد می‌گیرند که چگونه تکنیک‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده —مانند رگرسیون، درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی و خوشه‌بندی— را برای حل چالش‌های پیچیده کسب‌وکار و انجام پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده به کار ببرند. در نهایت، شرکت‌کنندگان در ایجاد بصری‌سازی‌های تأثیرگذار با Tableau و ارائه مؤثر بینش‌های داده به ذینفعان تخصص پیدا می‌کنند، که آن‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیم‌گیری آگاهانه را در سناریوهای واقعی هدایت کنند. این تخصص شامل انواع تکالیف با نمره و تمرینی است، هم در قالب بررسی‌های یادگیری با تلاش‌های متعدد و هم در قالب تکالیف برنامه‌نویسی از طریق پلتفرم Codio. تکالیف تمرینی در این دوره برای نمره نهایی محاسبه نمی‌شوند. تمامی تکالیف دیگر به صورت خودکار نمره‌دهی می‌شوند و بازخورد فوری به فراگیران ارائه می‌دهند. لطفاً در صورت داشتن هرگونه سؤال در مورد تکالیف یا دستورالعمل‌ها، در انجمن‌های گفتگو واقع در هر ماژول شرکت کنید. مرورگر Google Chrome برای تکمیل تکالیف کدنویسی توصیه می‌شود.
در دوره آموزشی How to Use Data Specialization با تجزیه و تحلیل داده‌ها، ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و ارائه بینش‌های کاربردی آشنا خواهید شد.

دوره "آمار و آزمون فرضیه برای علم داده" یک دوره جامع یودمی است که شرکت‌کنندگان را با دانش آماری و مهارت‌های تحلیل داده‌ای که برای موفقیت در حوزه علم داده حیاتی هستند، توانمند می‌سازد. این دوره با هدف ارائه درکی عمیق از نقش محوری آمار در استخراج بینش‌های داده‌محور و شکل‌دهی به درک ما از اطلاعات طراحی شده است. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان مهارت‌های ضروری پایتون را برای دستکاری و بصری‌سازی مؤثر داده‌ها فرا خواهند گرفت. این شامل توانایی طبقه‌بندی داده‌ها برای آماده‌سازی تحلیل‌های معنادار، و خلاصه‌سازی داده‌ها با استفاده از معیارهایی نظیر میانگین، میانه و مد است. همچنین، شرکت‌کنندگان با مفاهیم تغییرپذیری داده‌ها مانند دامنه، واریانس و انحراف معیار آشنا می‌شوند و روابط بین متغیرها را با استفاده از همبستگی و کوواریانس درک می‌کنند. این دوره به بررسی شکل و توزیع داده‌ها با استفاده از تکنیک‌هایی مانند چارک‌ها و صدک‌ها می‌پردازد و روش‌های استانداردسازی داده‌ها و محاسبه نمرات Z را آموزش می‌دهد. بخش قابل توجهی از دوره به نظریه احتمالات و کاربردهای عملی آن اختصاص دارد؛ از جمله پایه‌ریزی محاسبات احتمالات با نظریه مجموعه‌ها، بررسی احتمال رخدادها تحت شرایط خاص، و کشف قدرت احتمال بیزی در سناریوهای واقعی. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود مسائل پیچیده شمارش را به راحتی حل کنند و با مفهوم متغیرهای تصادفی و نقش آن‌ها در احتمال آشنا شوند. در نهایت، این دوره به بررسی توزیع‌های احتمالی مختلف و کاربردهای آن‌ها می‌پردازد و بینشی جامع در مورد ابزارهای آماری ضروری برای تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد.
در دوره آموزشی Statistics and Hypothesis Testing for Data science با مفاهیم کلیدی آمار و احتمال برای تحلیل داده‌ها آشنا خواهید شد.

این بوت کمپ جامع علوم داده برای افرادی طراحی شده است که می‌خواهند حرفه خود را در زمینه علوم داده آغاز کنند یا مهارت‌های فعلی خود را ارتقا دهند. این برنامه آموزشی با در نظر گرفتن آخرین تحولات هوش مصنوعی در سال 2025 به روز شده است و یک رویکرد گام به گام و عملی را برای یادگیری تمام مفاهیم و ابزارهای کلیدی مورد نیاز برای موفقیت در این حوزه ارائه می‌دهد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مبانی علوم داده، از جمله آمار، ریاضیات، و برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهند شد. آن‌ها یاد خواهند گرفت که چگونه داده‌ها را جمع‌آوری، پاکسازی، و آماده کنند، و همچنین چگونه از تکنیک‌های مختلف تجسم داده برای به دست آوردن بینش‌های ارزشمند استفاده کنند. این دوره همچنین مباحث پیشرفته‌تری مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، و پردازش زبان طبیعی را پوشش می‌دهد.
در دوره آموزشی The Data Science Course: Complete Data Science Bootcamp 2025 با تمام مراحل و ابزارهای مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک متخصص علوم داده آشنا خواهید شد.

این دوره برای توسعه‌دهندگان پایتون که به دنبال تسلط بر مهارت‌های پیشرفته کدنویسی هستند، طراحی شده است. جو مارینی، مربی این دوره، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا دانش فنی خود را افزایش دهند یا برای مصاحبه‌های شغلی جهت دستیابی به نقشی جدید آماده شوند. این دوره شامل چالش‌های کدنویسی است که توسط CoderPad ارائه شده‌اند؛ این چالش‌ها تمرینات کدنویسی تعاملی با بازخورد در زمان واقعی هستند که به شرکت‌کنندگان امکان می‌دهند تا با تمرین عملی، مهارت‌های کدنویسی خود را ارتقا دهند. جو مارینی با پنج چالش کدنویسی خاص و متمرکز بر داده‌ها، به توسعه مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون شرکت‌کنندگان کمک می‌کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان تمرین می‌کنند تا داده‌ها را تجزیه و کاوش کنند، با مجموعه‌ها کار کنند، از توابع ریاضی و آماری بهره ببرند و بسیاری مهارت‌های دیگر را کسب کنند. هدف اصلی این دوره، تجهیز برنامه‌نویسان پایتون به ابزارها و تکنیک‌های لازم برای کارآمدتر شدن در تحلیل و دستکاری داده‌ها است. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با چالش‌های دنیای واقعی در زمینه داده‌ها به بهترین شکل ممکن روبرو شوند و راه‌حل‌های بهینه ارائه دهند. تمرکز بر جنبه‌های عملی و کاربردی پایتون در این دوره، آن را به گزینه‌ای ایده‌آل برای کسانی تبدیل می‌کند که به دنبال تقویت مهارت‌های خود در این زمینه هستند.
در دوره آموزشی Hands-On Advanced Python: Data Engineering Basics با مهارت‌های پیشرفته پایتون برای کاوش و دستکاری داده‌ها آشنا خواهید شد.

در این دوره آموزشی متوسط و پروژه‌محور، جسی راموس، مربی دوره، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با تمرین حل مسائل واقعی کسب‌وکار، مهارت‌های خود را در SQL ارتقا دهند. با استفاده از یک شرکت فناوری به عنوان مطالعه موردی، جسی با ارائه یازده چالش کدنویسی خاص و متمرکز بر کسب‌وکار، به برنامه‌نویسان SQL کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را تقویت کنند. در طول دوره، شرکت‌کنندگان تحلیل محصولات با استفاده از عبارات جدول مشترک (CTEs)، تبدیل داده‌ها با دستور CASE، ترکیب چندین منبع داده با UNION، کار با داده‌های سلسله‌مراتبی با self join (اتصال به خود)، حل مسائل پیشرفته با توابع پنجره (window functions) و سایر کاربردهای عملی SQL را تمرین می‌کنند. این دوره شامل «چالش‌های کدنویسی» است که توسط CoderPad پشتیبانی می‌شوند. چالش‌های کدنویسی تمرین‌های کدنویسی تعاملی با بازخورد بلادرنگ هستند که به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهند تا برای پیشرفت مهارت‌های کدنویسی خود، تمرین عملی کدنویسی داشته باشند. هدف این دوره، آماده‌سازی شرکت‌کنندگان برای مواجهه با مسائل پیچیده دنیای واقعی و ارائه راه‌حل‌های کارآمد و بهینه با استفاده از SQL است. این رویکرد عملی و کاربردی، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا نه تنها دانش تئوری خود را افزایش دهند، بلکه توانایی‌های عملی خود را نیز در محیطی شبیه‌سازی‌شده بهبود بخشند. با شرکت در این دوره، افراد قادر خواهند بود تا داده‌ها را به طور موثر تحلیل و مدیریت کرده و به نیازهای مختلف کسب‌وکار پاسخ دهند.
در دوره آموزشی SQL Hands-On Practice: Solve Business Problems با حل مسائل کسب‌وکار و کاربردهای پیشرفته SQL آشنا خواهید شد.

دوره «تسلط بر SQL در BigQuery توسط یک کارمند گوگل» نقشه راه کاملی را برای تبدیل شدن به فردی مسلط و آماده به کار با Google BigQuery ارائه می‌دهد. BigQuery یکی از قدرتمندترین پلتفرم‌های داده مبتنی بر ابر است که در گوگل و فراتر از آن مورد استفاده قرار می‌گیرد. این دوره با هدف آموزش گام به گام، از صفر تا سطح پیشرفته، برای افرادی طراحی شده است که تازه شروع به کار کرده‌اند یا قبلاً با SQL کار کرده‌اند. در این دوره، از مثال‌های واقعی، توضیحات واضح و نکات داخلی از یک کارمند گوگل استفاده می‌شود تا فرآیند یادگیری بهینه شود. BigQuery در قلب تحلیل داده در گوگل قرار دارد و داشبوردها، پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین، بینش‌های تجاری و عملیات حیاتی را پشتیبانی می‌کند. تسلط بر نوشتن SQL تمیز و کارآمد در BigQuery یک توانایی فوق‌العاده برای هر کسی در نقش‌های مرتبط با داده، محصول یا کسب‌وکار محسوب می‌شود. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا این مهارت حیاتی را کسب کرده و در بازار کار رقابتی امروز متمایز شوند. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان نه تنها با مفاهیم پایه‌ای SQL در BigQuery آشنا می‌شوند، بلکه به تکنیک‌های پیشرفته نیز مسلط خواهند شد که به آن‌ها امکان می‌دهد تا با داده‌های بزرگ به صورت کارآمد و مؤثر کار کنند.
در دوره آموزشی BigQuery SQL Mastery by a Googler: From Basics to Advanced با کار با داده‌های بزرگ در محیط Google BigQuery آشنا خواهید شد.