پی سی دانلود - big-data

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مبانی پایتون و آمار به مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هدایت می‌کند. این دوره با پوشش کتابخانه‌های کلیدی مانند NumPy و Pandas، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم را آموزش می‌دهد. سپس به بررسی الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده و بدون نظارت، شبکه‌های عصبی، CNNها و RNNها می‌پردازد. شرکت‌کنندگان همچنین با پردازش زبان طبیعی و تکنیک‌های استقرار مدل آشنا خواهند شد و از طریق پروژه‌های عملی، تجربه عملی کسب خواهند کرد. هدف این دوره تربیت متخصصان آماده برای صنعت در زمینه علم داده و هوش مصنوعی است. علاوه بر این، این دوره بر استقرار مدل و مهندسی MLOps تمرکز دارد و به شرکت‌کنندگان مهارت‌های عملی برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولید و مدیریت چرخه عمر آن‌ها را آموزش می‌دهد. از طریق پروژه‌های عملی در دنیای واقعی، شرکت‌کنندگان دانش و مهارت‌های خود را برای حل مشکلات پیچیده داده محور به کار می‌گیرند و یک نمونه کار قوی برای نشان دادن توانایی‌های خود ایجاد می‌کنند.
در دوره آموزشی Mastering Data Science & AI with Python & Real-World Project با مفاهیم و تکنیک های علم داده و هوش مصنوعی 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.

«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.

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 فنی برای متخصصان داده طراحی شده است و نشان می‌دهد که چگونه می‌توان راه‌حل‌های جستجوی پیچیده‌ای را طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی کرد که گراف‌های دانش، هوش مصنوعی و فناوری‌های جستجوی سنتی را با هم ترکیب می‌کنند. در این دوره، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه تصمیمات معماری اتخاذ کنند، اقدامات امنیتی را پیاده‌سازی کنند و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) مؤثری را برای سیستم‌های جستجو در مقیاس سازمانی تعیین کنند. در طول دوره، مربی، اشلی فیت، بر پیاده‌سازی عملی، ملاحظات امنیتی و بهینه‌سازی عملکرد تأکید می‌کند و تجربه عملی با معماری‌های جستجوی مدرن را فراهم می‌آورد. هوش مصنوعی مولد یک مزیت برای فناوری‌های جستجوی سنتی است، به خصوص زمانی که قدرت آن را به صورت ترکیبی به کار ببرید. این دوره به شما کمک می‌کند تا با استفاده از این ترکیب قدرتمند، سیستم‌های جستجوی هوشمندانه‌تر و کارآمدتری بسازید که می‌توانند نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تری را به کاربران ارائه دهند. مباحث مطرح شده شامل انتخاب ابزارها و فناوری‌های مناسب، طراحی ساختارهای داده برای گراف‌های دانش، ادغام مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای درک بهتر پرس‌وجوها و تولید پاسخ‌های دقیق، و همچنین روش‌های ارزیابی عملکرد و امنیت سیستم‌های جستجو می‌باشد. این رویکرد جامع به شرکت‌کنندگان امکان می‌دهد تا مهارت‌های لازم برای ساخت نسل بعدی سیستم‌های جستجو را کسب کنند.
در دوره آموزشی Semantic Search and Information Retrieval using GenAI با طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های جستجوی پیشرفته آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را با مفاهیم و کاربردهای عملی پشته الاستیک (Elastic Stack) آشنا می‌کند. پشته الاستیک که شامل ابزارهای قدرتمندی مانند الاستیک‌سرچ (Elasticsearch)، لاگ‌استش (Logstash)، کیبانا (Kibana) و فایل‌بیت (Filebeat) است، راه‌حلی پیشرو برای جمع‌آوری، پردازش، ذخیره‌سازی، تحلیل و بصری‌سازی داده‌های لاگ و رویدادها به شمار می‌رود. هدف اصلی این دوره، توانمندسازی افراد برای پیاده‌سازی و مدیریت یک سیستم یکپارچه لاگ‌برداری و مشاهده‌پذیری برای طیف وسیعی از برنامه‌ها و زیرساخت‌ها است. در بخش‌های ابتدایی، دوره به معرفی اجزای اصلی پشته الاستیک و معماری آن می‌پردازد تا درک عمیقی از نحوه عملکرد هر ابزار و تعامل آن‌ها با یکدیگر فراهم شود. سپس، روش‌های مختلف نصب پشته الاستیک بر روی سیستم‌عامل‌های گوناگون از جمله اوبونتو، لینوکس، ویندوز و حتی با استفاده از داکر (Docker) و آمازون لینوکس ۲ (Amazon Linux 2) به تفصیل آموزش داده می‌شود.
در دوره آموزشی 3D Printing for Engineers & Makers with Practical approach با ابزارهای پشته الاستیک برای لاگ‌برداری، تحلیل و مانیتورینگ داده‌های سیستمی و برنامه‌ها آشنا خواهید شد.

این بخش اول از دوره مهندسی داده در AWS است. این دوره توضیحات مفصلی در مورد سرویس‌های مهندسی داده AWS مانند S3 (سرویس ذخیره‌سازی ساده)، Redshift، Athena، Hive، Glue Data Catalog و Lake Formation ارائه می‌دهد. این دوره به لایه انبار داده یا لایه مصرف و ذخیره‌سازی خط لوله مهندسی داده می‌پردازد. در جلد دوم، سرویس‌های پردازش داده (دسته‌ای و جریانی) را به نمایش خواهد گذاشت. شرکت‌کنندگان فرصت‌هایی برای انجام تمرین‌های عملی با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ (100 گیگابایت تا 300 گیگابایت یا بیشتر داده) خواهند داشت. علاوه بر این، این دوره تمرین‌های عملی ارائه می‌دهد که با سناریوهای زمان واقعی مانند تنظیم عملکرد پرس و جو Redshift، دریافت جریانی، توابع پنجره‌ای، تراکنش‌های ACID، دستور COPY، کلیدهای توزیع و مرتب‌سازی، WLM، امنیت سطح ردیف و ستون، پارتیشن‌بندی Athena، WLM Athena و غیره مطابقت دارند.
در دوره آموزشی Data Engineering on AWS Vol 1 - OLAP & Data Warehouse با مفاهیم و ابزارهای مرتبط با انبار داده در AWS آشنا خواهید شد.

این دوره برای یادگیرندگانی طراحی شده است که به دنبال مسیری جدی و ساختاریافته برای ورود به حوزه هوش مصنوعی هستند. فرقی نمی‌کند پیش‌زمینه مهندسی، برنامه‌نویسی، تحلیل داده داشته باشید یا حتی از ابتدا شروع می‌کنید؛ در این دوره همه چیز به صورت عملی و گام به گام ارائه شده است. آموزش با مفاهیم ریاضی پایه و پایتون مقدماتی آغاز می‌شود، بنابراین اگر مدتی است از جبر خطی یا احتمال استفاده نکرده‌اید، جای نگرانی نیست. توضیحات واضحی در مورد ریاضیات پشت الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی آن‌ها با پایتون ارائه می‌شود که می‌توانید مستقیماً آن‌ها را اجرا، تغییر و از آن‌ها یاد بگیرید. شما با کد واقعی کار خواهید کرد، وظایف را به صورت بصری حل خواهید کرد و دلیل کارکرد هر روش را درک خواهید کرد، نه فقط نحوه استفاده از آن را. در این دوره از ترکیب پایتون، PyTorch، جولیا (Julia) و نوت‌بوک‌های Colab در موارد مناسب استفاده می‌شود. این دوره مفصل، فنی و به گونه‌ای طراحی شده است که اطمینان حاصل شود شما با درکی عمیق از هوش مصنوعی آن را به پایان می‌رسانید.
در دوره آموزشی Artificial Intelligence Masterclass با مبانی و کاربردهای هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع برای افرادی طراحی شده است که هیچ پیش‌زمینه‌ای در SQL ندارند و می‌خواهند به صورت عملی این زبان قدرتمند را یاد بگیرند. این آموزش با ارائه مفاهیم کلیدی SQL به زبانی ساده و قابل درک آغاز شده و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تر مانند نوشتن انواع پرس و جوها، کار با داده‌ها از طریق فیلتر کردن، پیوند دادن، گروه‌بندی و تجمیع آن‌ها می‌پردازد. یکی از ویژگی‌های منحصر به فرد این دوره، تاکید بر یادگیری عملی از طریق استفاده از MySQL Workbench برای اجرای و تست کردن دستورات SQL است. علاوه بر این، با استفاده از پروژه‌های شبیه‌سازی شده دنیای واقعی و چالش‌های هدایت‌شده، شرکت‌کنندگان فرصت پیدا می‌کنند تا مهارت‌های خود را در سناریوهای واقعی به کار بگیرند و یک چارچوب منطقی برای حل مسائل SQL توسعه دهند. این دوره همچنین شامل یک بخش ویژه در مورد استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT برای تسهیل فرآیند نوشتن و رفع اشکال کد SQL است. در نهایت، با بررسی نقش SQL در مشاغل مختلف حوزه داده و ارائه نکات مربوط به آمادگی برای مصاحبه، این دوره شرکت‌کنندگان را برای ورود به بازار کار آماده می‌سازد.
در دوره آموزشی SQL for Beginners: Practical SQL + AI + Job Projects(2025)  با مفاهیم و کاربردهای عملی زبان SQL آشنا خواهید شد.