پی سی دانلود - bigdata

این دوره جامع و عملی در زمینه LLMOps برای توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده، مهندسان MLOps و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی طراحی شده است. هدف آن، آموزش ساخت، مدیریت و استقرار LLM‌های مقیاس‌پذیر با استفاده از ابزارهای پیشرفته و فناوری‌های مدرن مبتنی بر رایانش ابری است. در این دوره، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه فاصله بین ساخت برنامه‌های قدرتمند LLM و استقرار آن‌ها در محیط‌های تولید واقعی را با استفاده از ابزارهایی مانند GitHub، Jenkins، Docker، Kubernetes، FastAPI، سرویس‌های ابری (AWS و GCP) و خطوط لوله CI/CD از بین ببرند. در طول این دوره، چندین پروژه کاربردی و جامع پیاده‌سازی می‌شود. این پروژه‌ها نحوه‌ی عملیاتی کردن مدل‌های HuggingFace Transformers، مدل‌های بهینه‌سازی‌شده و استقرار APIهای Groq را به همراه نظارت بر عملکرد با استفاده از Prometheus، Grafana و SonarQube نشان می‌دهند. همچنین، شرکت‌کنندگان مدیریت زیرساخت و هماهنگ‌سازی را با استفاده از Kubernetes (Minikube و GKE)، AWS Fargate و Google Artifact Registry (GAR) یاد خواهند گرفت.
در دوره آموزشی LLMOps And AIOps Bootcamp With 9+ End To End Projects با استقرار و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های تولیدی آشنا خواهید شد.

در این دوره، یادگیری عملی در اولویت قرار دارد و به شرکت‌کنندگان تجربه دست اول کار با مجموعه‌ داده‌های واقعی در صنایع و کاربردهای گوناگون ارائه می‌شود. از پیش‌بینی روند بازار سهام گرفته تا تحلیل رفتار مشتری، از پردازش زبان طبیعی تا تشخیص تصویر، فراگیران با طیف متنوعی از پروژه‌ها مواجه خواهند شد که چالش‌های پیش روی دانشمندان داده در دنیای پویای امروز را منعکس می‌کنند. هر پروژه در این دوره، که توسط متخصصان صنعت رهبری می‌شود، به دقت طراحی شده است تا بینش‌های ارزشمند و تکنیک‌های عملی را در اختیار شرکت‌کنندگان قرار دهد. خواه یک مبتدی باشید که به دنبال ایجاد یک پایه قوی است یا یک متخصص داده با تجربه که قصد دارد توانایی‌های خود را ارتقا دهد، این دوره برای تمام سطوح مهارت مناسب است و شما را در هر مرحله از پروژه‌ها راهنمایی می‌کند. این دوره فرصتی بی‌نظیر برای کسب تجربه عملی گسترده و آمادگی برای ورود به عرصه حرفه‌ای علم داده فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی Data Science Bootcamp 2025 : Build 365 Projects in 365 Days با کاربردهای متنوع علم داده در دنیای واقعی آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را با مبانی علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا می‌کند و آن‌ها را قادر می‌سازد تا از طریق پروژه‌های عملی، مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار را کسب کنند. این دوره با رویکرد یادگیری از طریق انجام دادن، مفاهیم پیچیده را به شیوه‌ای ساده و کاربردی ارائه می‌دهد و شامل مباحثی از جمله برنامه‌نویسی پایتون، آمار و ریاضیات مورد نیاز، تکنیک‌های پیش‌پردازش و تحلیل داده، الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده و بدون نظارت، و همچنین مفاهیم و کاربردهای هوش مصنوعی مولد و عامل‌محور می‌باشد. علاوه بر آموزش‌های فنی، این دوره راهنمایی‌های لازم برای ساخت رزومه و موفقیت در مصاحبه‌های شغلی را نیز ارائه می‌دهد تا شرکت‌کنندگان بتوانند با آمادگی کامل وارد حوزه علوم داده شوند.
در دوره آموزشی Full Stack Data Science with GenAI با مفاهیم و کاربردهای علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.

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.