پی سی دانلود - cloud-computing

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.

این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند پلتفرم Azure Data Factory را به صورت عملی و با پروژه‌های واقعی، خطوط داده پویا و حل مشکلات کاربردی بیاموزند. این دوره از سخنرانی‌های تئوری و آماده‌سازی عمومی برای گواهینامه‌ها فاصله گرفته و بر کاربرد واقعی تمرکز دارد. مسترینگ دیتا فکتوری آژور دوره‌ای است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا به طور عملی و از طریق سناریوهای واقعی، مهارت‌های خود را در Azure Data Factory (ADF) ارتقا دهند. این دوره به جای تمرکز بر مفاهیم تئوریک، بر حل مسائل عملی و پیاده‌سازی پروژه‌های دنیای واقعی تمرکز دارد. شرکت‌کنندگان با یادگیری و استفاده از Azure Data Factory، می‌توانند داده‌ها را از منابع مختلفی مانند SQL، REST APIs، Snowflake و PostgreSQL جمع‌آوری کنند. علاوه بر این، دوره شامل آموزش ساخت چارچوب‌های قابل استفاده مجدد، پیاده‌سازی بارهای افزایشی و تبدیل داده‌ها با استفاده از Data Flows است. این دوره توسط CloudPandith (Mallaiah)، یک معمار ارشد داده و مربی حرفه‌ای، هدایت می‌شود و بیش از ۴۰ سناریوی بلادرنگ ADF را دربرمی‌گیرد. مخاطبان این دوره، چه مبتدی باشند و چه افراد حرفه‌ای، یاد می‌گیرند که چگونه خطوط داده را با استفاده از تمام ویژگی‌های ADF مانند SHIR (محیط‌های یکپارچه‌سازی خودمیزبان)، تریگرها (محرک‌ها)، ادغام Key Vault، CDC (تغییر داده‌های ضبط شده)، و زمان‌بندی Databricks طراحی، خودکارسازی و بهینه کنند. در این دوره، هر بخش آموزشی بر مبنای کاربردهای واقعی ساخته شده و نه بر اساس تئوری‌های کتابی.
در دوره آموزشی Mastering Azure Data Factory : Real-World Projects With ADF با ساخت و بهینه‌سازی خطوط داده در پلتفرم Azure آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای آشنایی کامل با مفاهیم پایه سنجش از راه دور ماهواره‌ای و تحلیل داده‌های GIS با استفاده از گوگل ارث انجین (GEE)، پلتفرمی در مقیاس سیاره‌ای برای داده‌ها و تحلیل‌های علوم زمین، طراحی شده است. این پلتفرم از زیرساخت‌های ابری گوگل بهره می‌برد و قادر به پردازش پتابایت‌ها داده تصویری است. در این دوره، با تمرین‌های عملی و داده‌های واقعی سنجش از راه دور و GIS، شرکت‌کنندگان به صورت گام به گام با این ابزار قدرتمند آشنا می‌شوند. با شرکت در این دوره، گامی مهم در مسیر تبدیل شدن به یک متخصص تحلیل داده‌های مکانی برداشته می‌شود. مدرس دوره، فارغ‌التحصیل مقطع MPhil از دانشگاه آکسفورد و دارای مدرک دکترا از دانشگاه کمبریج است. او چندین سال تجربه در تحلیل داده‌های واقعی سنجش از راه دور و انتشار مقالات در مجلات معتبر بین‌المللی را دارد. در طول دوره، از داده‌های واقعی سنجش از راه دور مانند داده‌های لندست (Landsat) از USGS و داده‌های راداری از JAXA استفاده می‌شود تا تجربه عملی کار با سنجش از راه دور و درک کاربرد آن فراهم گردد. این دوره تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان تکنیک‌های تحلیل داده‌های سنجش از راه دور را به طور عملی یاد گرفته و مهارت خود را در تحلیل‌های مکانی افزایش دهند.
در دوره آموزشی Complete Google Earth Engine for Remote Sensing & GIS با تحلیل داده‌های سنجش از راه دور و GIS با استفاده از گوگل ارث انجین آشنا خواهید شد.

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.

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.