پی سی دانلود - cloud-computing

این دوره آموزشی با هدف تبدیل کردن علاقه‌مندان به مهندسان خبره هوش مصنوعی طراحی شده است و مسیری شفاف و گام‌به‌گام را برای یادگیری پیش روی مخاطب قرار می‌دهد. در این برنامه آموزشی، تمرکز تنها بر ارائه تئوری‌ها و مفاهیم انتزاعی نیست، بلکه شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه سیستم‌های هوشمند واقعی را از صفر طراحی کرده و بسازند. یکی از ویژگی‌های برجسته این دوره، ایجاد درک عمیق از چرایی عملکرد الگوریتم‌هاست؛ به طوری که دانشجو صرفاً یک اپراتور ابزار نباشد، بلکه منطق پشت هر فناوری را به درستی درک کند.
در طول مسیر آموزشی، نحوه اتصال اجزای مختلف هوش مصنوعی از جمله داده‌کاوی، یادگیری ماشین (Machine Learning)، یادگیری عمیق (Deep Learning) و مهندسی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مورد بررسی قرار می‌گیرد. برخلاف بسیاری از دوره‌های مشابه که ابزارها را به صورت جزیره‌ای و جداگانه آموزش می‌دهند، این دوره بر روی یکپارچه‌سازی تمام این تخصص‌ها در قالب یک «جریان کاری مهندسی» (Workflow) تمرکز دارد؛ دقیقاً همان روشی که در صنایع پیشرو و پروژه‌های بزرگ تجاری در سطح جهان به کار گرفته می‌شود.
در دوره آموزشی Full Stack AI Engineering Bootcamp با فرآیند جامع طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند در صنعت آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی با رویکردی کاملاً عملی طراحی شده است تا تمامی مفاهیم مرتبط با مدیریت کدهای منبع و ابزارهای همکاری تیمی را به دانشجو منتقل کند. یکی از ویژگی‌های بارز این آموزش، عدم نیاز به پیش‌نیازهای پیچیده و تخصصی است؛ به طوری که هر علاقه‌مندی تنها با داشتن دسترسی به اینترنت و اشتیاق فراوان برای یادگیری، می‌تواند سفر خود را در دنیای گیت‌لب آغاز نماید. مدرس در این دوره تلاش کرده است تا تمامی مباحث را با بیشترین دقت و جزئیات ممکن شرح دهد تا از بروز هرگونه ابهام یا سوال اضافی در ذهن مخاطب جلوگیری شود.
ساختار دروس به گونه‌ای چیدمان شده است که حتی مفاهیم دشوار نیز به زبانی ساده و قابل فهم بیان شوند. با این حال، پشتیبانی مستمری برای دانشجو در نظر گرفته شده است؛ چنانچه بخشی از مطالب نیاز به شفاف‌سازی بیشتر داشته باشد یا دانشجو احساس کند که جای خالی یک مبحث خاص در آموزش حس می‌شود، این امکان فراهم شده تا از طریق بخش نظرات ذیل هر درس یا ارسال پیام مستقیم، با مدرس در ارتباط باشد. این تعامل دوطرفه باعث می‌شود که دوره همواره به‌روز و مطابق با نیازهای یادگیرندگان باقی بماند.
در دوره آموزشی OpenShift 4.20 and Docker: From Zero to Production (2026) با مدیریت مخازن کد و ابزارهای همکاری در پلتفرم گیت‌لب آشنا خواهید شد.

دوره آموزشی «چالش ۱۰۰ روزه دواپس» به گونه‌ای طراحی شده است که مسیر شغلی شرکت‌کنندگان را متحول کرده و آن‌ها را به مهندسان دواپس حرفه‌ای و آماده ورود به بازار کار تبدیل کند. این برنامه آموزشی که در پلتفرم «کدکلود» ارائه شده، پیش از این به هزاران دانشجو کمک کرده است تا با پایبندی به یک ساعت آموزش عملی در روز، از مباحث تئوری فاصله گرفته و وارد دنیای واقعی پروژه‌ها شوند. اکنون این تجربه به سطحی بالاتر ارتقا یافته است. این دوره جدید، در واقع مکمل نهایی چالش ۱طو روزه است و با این هدف ساخته شده که اطمینان حاصل شود هیچ دانشجویی در مسیر یادگیری متوقف نخواهد شد.
در حالی که چالش اصلی وظایف و تسک‌ها را در اختیار دانشجو قرار می‌دهد، این دوره به طور ویژه روی ارائه راهکارها و پاسخ‌های گام‌به‌گام تمرکز دارد. در طول این ۱۰۰ روز، شرکت‌کنندگان ویدیوهای نمایشی را که توسط اساتید خبره هدایت می‌شوند، دنبال می‌کنند. این ویدیوها با دقت بالا تهیه شده‌اند تا دانشجو را در تمام مراحل انجام پروژه‌های واقعی و ریزپروژه‌های موجود در چالش همراهی کنند.
در دوره آموزشی 100 Days of DevOps با مفاهیم و ابزارهای کاربردی مهندسی دواپس و اجرای پروژه‌های عملی این حوزه 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.

این دوره آموزشی به‌طور ویژه برای دانش‌پژوهانی طراحی شده است که قصد دارند از سطح مقدماتی اینترنت اشیا فراتر رفته و وارد دنیای حرفه‌ای ساخت اپلیکیشن‌های آماده برای بازار کار شوند. در طول این مسیر آموزشی، شرکت‌کنندگان با فرآیند ساخت سیستم‌های مدرن اینترنت اشیا به صورت کامل و «پایان به پایان» (End-to-End) آشنا می‌شوند. این فرآیند شامل تمامی مراحل، از اتصال دستگاه‌های فیزیکی گرفته تا پلتفرم‌های ابری، داشبوردهای نمایش داده‌های آنی، خطوط لوله داده‌های مقیاس‌پذیر و مدیریت امنیت دستگاه‌ها است. تمرکز اصلی این دوره بر معماری‌های کاربردی، جریان‌های کاری عملی و سناریوهای واقعی است که امروزه در صنایع پیشرو مورد استفاده قرار می‌گیرند.
دانشجویان در ابتدا با نحوه ساخت اپلیکیشن‌های تحت وب و داشبوردهای اختصاصی برای اینترنت اشیا آشنا می‌شوند. آن‌ها لایه کاربردی (Application Layer) در ساختار IoT را به خوبی درک کرده و می‌آموزند که چگونه رابط‌های کاربری جذابی طراحی کنند که داده‌های دریافتی از حسگرها را به صورت زنده نمایش دهد. در این بخش، استفاده از پروتکل‌های حیاتی مانند REST API و همچنین پروتکل MQTT بر بستر وب‌سوکت‌ها (WebSockets) به صورت دقیق آموزش داده می‌شود تا ارتباطی پایدار و سریع بین دستگاه و کاربر برقرار گردد.
در دوره آموزشی IoT Application Development: Dashboard, Data Pipelines & OTA با مفاهیم پیشرفته طراحی سیستم‌های متصل و مدیریت داده‌های هوشمند آشنا خواهید شد.

دوره آموزشی متخصص تایید شده هوش مصنوعی آمازون (AWS Certified AI Practitioner) با کد آزمون AIF-C01، با هدف توانمندسازی افراد در تمامی سطوح مهارتی طراحی شده است. این برنامه آموزشی به گونه‌ای تدوین شده که نه‌تنها برای مهندسان مشتاق یادگیری ماشین، بلکه برای مدیران کسب‌وکار و تحلیلگران داده نیز بسیار کاربردی و راهگشا باشد. هدف اصلی این دوره، ایجاد یک زیربنای فکری و فنی مستحکم در حوزه مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) است تا شرکت‌کنندگان بتوانند با اعتماد به نفس کامل در پروژه‌های مبتنی بر تکنولوژی‌های نوظهور مشارکت کنند.
در طول این مسیر آموزشی، دانش‌جویان با مجموعه‌ای گسترده از سرویس‌های پیشرفته شرکت آمازون آشنا می‌شوند. از جمله این ابزارها می‌توان به پلتفرم جامع SageMaker برای ساخت و آموزش مدل‌ها، سرویس Bedrock برای دسترسی به مدل‌های پایه هوش مصنوعی مولد، و همچنین ابزارهای تخصصی‌تری مانند Comprehend برای پردازش متن، Rekognition برای تحلیل تصویر و ویدیو، و Lex جهت ساخت رابط‌های گفتگوی هوشمند اشاره کرد. تمرکز دوره تنها بر جنبه‌های تئوری نیست، بلکه از طریق ماژول‌های آموزشی تحت هدایت مدرس و بررسی سناریوهای واقعی در دنیای تجارت، تلاش می‌شود تا دانش‌جویان درک عمیقی از کاربرد عملی این فناوری‌ها پیدا کنند.
در دوره آموزشی AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) با مفاهیم کاربردی و خدمات ابری هوش مصنوعی در پلتفرم AWS آشنا خواهید شد.

پایتون به عنوان یکی از منعطف‌ترین و پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی در حوزه مهندسی و تحلیل داده شناخته می‌شود. اکوسیستم غنی این زبان، شامل کتابخانه‌های محبوبی نظیر Pandas ،PySpark و NumPy، به متخصصان اجازه می‌دهد تا داده‌ها را با سرعت بالا پردازش کرده، حجم کاری را خودکارسازی کنند و سیستم‌های ETL مقیاس‌پذیری را ایجاد نمایند که توانایی مدیریت حجم عظیم اطلاعات را داشته باشند. از سوی دیگر، دیتا‌بریکس به عنوان یک پلتفرم یکپارچه برای تحلیل و مهندسی داده معرفی می‌شود که جهت ساده‌سازی فرآیندهای داده‌های حجیم (Big Data) و یادگیری ماشین توسعه یافته است. این پلتفرم که بر پایه آپاچی اسپارک بنا شده، محیطی بهینه برای ایجاد خطوط لوله ETL با کارایی بالا فراهم می‌کند. شرکت‌کنندگان در این دوره می‌آموزند که چگونه از نوت‌بوک‌های مشارکتی استفاده کنند و حاکمیت داده‌ها را در سطح سازمانی با ابزارهایی مانند Unity Catalog مدیریت نمایند.
این دوره آموزشی تمام دانش لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص مهندسی داده را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. آموزش‌ها با استفاده از نمودارهای بصری، مثال‌های کاربردی و پروژه‌های واقعیِ توسعه خط لوله ETL همراه است تا مفاهیم به عمیق‌ترین شکل ممکن منتقل شوند. در طول این مسیر، از مراحل اولیه ورود داده‌ها تا پاکسازی، تغییر شکل و در نهایت بارگذاری آن‌ها در مخازن داده، به صورت گام‌به‌گام بررسی خواهد شد.
در دوره آموزشی Python, Databricks & Apache Spark: Complete ETL Engineering با اصول طراحی و اجرای فرآیندهای مهندسی داده آشنا خواهید شد.

این دوره به منزله یک راهنمای جامع و کامل برای علاقه‌مندان به تبدیل شدن به یک مهندس ماهر DevOps در سال 2025 ارائه شده است. فرد در این دوره از ابتدا شروع می‌کند و تمامی اصول اساسی و ابزارهای ضروری DevOps را فرا می‌گیرد. سرفصل‌های آموزشی شامل مفاهیم بنیادی DevOps، سیستم‌عامل لینوکس، اسکریپت‌نویسی شل (Shell Scripting) برای اتوماسیون، Git برای کنترل نسخه، Docker برای کانتینرسازی، یکپارچه‌سازی پیوسته و استقرار پیوسته (CI/CD)، سرویس‌های ابر آمازون (AWS) و Kubernetes برای ارکستراسیون کانتینرها هستند. هر یک از موضوعات مطرح شده در این مجموعه آموزشی به صورت عملی، با روشی مناسب برای افراد مبتدی و با ارائه پروژه‌های واقعی و راهنمایی‌های گام به گام تدریس می‌شوند. این دوره برای هر کسی که به دنبال تسلط بر ابزارهای DevOps و فناوری‌های ابری با تقاضای بالا در سال 2025 است، مفید خواهد بود؛ چه یک دانشجو باشد، چه یک توسعه‌دهنده نرم‌افزار و چه یک متخصص فناوری اطلاعات. در پایان دوره، فرد شرکت‌کننده اعتماد به نفس لازم برای ساخت، خودکارسازی و استقرار برنامه‌های کاربردی را همچون یک فرد حرفه‌ای کسب خواهد کرد.
در دوره آموزشی DevOps Full Course for Beginners 2025 | Git, Docker, AWS. با مفاهیم و ابزارهای اساسی مورد نیاز برای ساخت، اتوماسیون و استقرار برنامه‌ها به صورت حرفه‌ای آشنا خواهید شد.

این دوره برای کسانی طراحی شده که می‌خواهند به یک مهندس داده تبدیل شوند و بر یکی از پرتقاضاترین پلتفرم‌های این صنعت مسلط گردند. این بوت‌کمپ، افراد را از سطح مبتدی تا پیشرفته در حوزه‌های Databricks، کتابخانه PySpark و Delta Lake ارتقا می‌دهد. یادگیری از طریق ساخت گام به گام پروژه‌های واقعی و کاربردی مهندسی داده انجام می‌شود. صرف نظر از اینکه فرد تازه با Databricks آشنا شده یا پیش‌تر تجربه داشته است، این بوت‌کمپ مهارت‌های عملی مورد نیاز برای طراحی، ساخت و بهینه‌سازی خطوط لوله ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) در محیط ابری را فراهم می‌آورد. شرکت‌کنندگان با تسلط بر معماری Medallion (شامل لایه‌های Bronze، Silver و Gold) به صورت عملی، توانایی مدیریت و پردازش داده‌های حجیم را کسب می‌کنند.
در طول دوره، شرکت‌کنندگان مهارت‌هایی حیاتی مانند ساخت خطوط لوله ETL سرتاسری با استفاده از PySpark و SQL را فرا می‌گیرند. همچنین، کار با Delta Lake برای انجام تراکنش‌های ACID، مدیریت تکامل طرحواره (Schema Evolution) و قابلیت سفر در زمان (Time Travel) پوشش داده می‌شود. روش‌های ورود و پردازش داده‌ها با استفاده از ابزارهایی مانند Auto Loader و Delta Live Tables (DLT) آموزش داده شده و نحوه پاکسازی داده‌های نامرتب با تبدیل‌های PySpark و اجرای قوانین کیفیت داده فرا گرفته خواهد شد.
در دوره آموزشی Complete Databricks & PySpark Bootcamp: Zero to Hero با اصول و کاربردهای پیشرفته Databricks و PySpark برای ساخت خطوط لوله ETL در مقیاس بزرگ آشنا خواهید شد.

گو (Go) یک زبان برنامه‌نویسی ترجمه‌شده و همروند است که در شرکت گوگل و توسط رابرت گریسمر، راب پایک و کن تامپسون توسعه داده می‌شود. این زبان در نوامبر ۲۰۰۹ معرفی شد و در حال حاضر در چند سامانهٔ اجرایی گوگل استفاده می‌شود. کامپایلر گو از لینوکس، مک او اس، ویندوز و انواع سیستم‌های عامل بی‌اس‌دی مانند FreeBSD پشتیبانی می‌کند. از لحاظ معماری پردازنده نیز، معماری x86، معماری x64، معماری ARM و معماری POWER که مخصوص به شرکت آی‌بی‌ام است، توسط کامپایلر گو پشتیبانی می‌شوند. اهداف ایجاد زبان گو کارایی زبان‌های ترجمه‌شده دارای سامانه نوع ایستا،آسانی برنامه‌ نویسی زبان‌های پویا، امنیت نوع‌ها و حافظه، پشتیبانی برای همروندی و ارتباط، و کامپایل سریع است. در زبان گو، ارث‌بری نوع‌ها وجود ندارد.
در دوره آموزشی Go Getting Started با برنامه نویسی مقدماتی زبان گو آشنا می شوید.