پی سی دانلود - data-analysis

این دوره دروازه‌ای است برای ورود به دنیای یادگیری ماشین و به کارگیری مفاهیم آن، بدون نوشتن حتی یک خط کد. این آموزش هم برای افراد مبتدی و هم برای متخصصانی طراحی شده است که از کدنویسی‌های پیچیده دوری می‌کنند. شرکت‌کنندگان از طریق ترکیبی پویا از درس‌گفتارها و نمایش‌های عملی، هم تئوری و هم کاربردهای عملی یادگیری ماشین را کاوش خواهند کرد. در این بخش، درک کاملی از اصول اولیه یادگیری ماشین به دست می‌آید که شامل مرور کلی یادگیری عمیق، تفاوت‌های بین یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL)، و اجزای کلیدی محرک این فناوری‌ها است. همچنین، تفاوت‌های ظریف بین سیستم‌های مبتنی بر قانون و سیستم‌های مبتنی بر داده بررسی می‌شود و شرکت‌کنندگان نحوه تعریف مؤثر مسائل و جمع‌آوری داده را خواهند آموخت. تکنیک‌های ضروری پیش‌پردازش داده مانند نرمال‌سازی، استانداردسازی و مهندسی ویژگی آموزش داده می‌شود. سپس، با استفاده از پلتفرم‌هایی مانند کگل (Kaggle) و دیتایکو (Dataiku)، نمایش‌های عملی از کاربردهای دنیای واقعی ارائه می‌شود؛ از جمله ساخت و آموزش مدل تا تکنیک‌های ارزیابی شامل ماتریس‌های سردرگمی، منحنی‌های ROC و موارد دیگر.
در دوره آموزشی No-Code AI & ML: From Data to Deployment Without Coding با کاربرد یادگیری ماشین در پلتفرم‌های بدون کد آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای یادگیرندگانی طراحی شده است که به جای تمرین‌های بی‌پایان تئوری و دستور زبان، به دنبال یادگیری عملی و ساخت ابزارهای واقعی هستند. مخاطبان، چه در سطح مبتدی باشند و چه دارای دانش اولیه پایتون، در این دوره به جای نوشتن کدهای نمونه، 8 ابزار کاملاً کاربردی را از ابتدا خواهند ساخت. هدف اصلی این است که زبان برنامه‌نویسی پایتون از طریق تجربه توسعه کامل پروژه، کاملاً مورد تسلط قرار گیرد. در این مسیر، شرکت‌کنندگان با کل فرآیند توسعه — از مرحله برنامه‌ریزی و کدنویسی گرفته تا آزمایش و بهینه‌سازی هر پروژه — آشنا می‌شوند. این روش به دانشجو این امکان را می‌دهد تا مفاهیم بنیادین پایتون را در عمل ببیند و آن‌ها را در موقعیت‌های واقعی به کار گیرد. محتوای دوره شامل مباحث اساسی و پیشرفته‌ای است که برای تبدیل شدن به یک برنامه‌نویس پایتون با تجربه در توسعه ابزارهای کاربردی ضروری است. این دوره فراتر از مفاهیم ابتدایی رفته و مهارت‌های مورد نیاز برای توسعه نرم‌افزار حرفه‌ای را در اختیار افراد قرار می‌دهد تا بتوانند کارهای تکراری را خودکار سازند و برنامه‌هایی با رابط کاربری گرافیکی (GUI) بسازند.
در دوره آموزشی Project Based Python Create 8 Powerful Tools Step by Step با توسعه ابزارهای کاربردی و ساختاریافته، برنامه‌نویسی زبان پایتون را به صورت عملی یاد خواهید گرفت.

مایکروسافت اکسل یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین نرم‌افزارهای دسکتاپ برای تحلیل داده‌هاست. با شرکت در دوره آموزش تجزیه و تحلیل داده و گزارش‌سازی در مایکروسافت اکسل، شرکت‌کنندگان مهارت‌های بسیار پرتقاضایی را کسب خواهند کرد که برای تحلیل مؤثر مجموعه‌های بزرگ داده ضروری است. پس از آن که داده‌ها تحلیل، پاک‌سازی و برای ارائه آماده شدند، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه آن‌ها را در قالب یک داشبورد گزارش تعاملی ارائه دهند. این دوره شامل بیش از 30 ویدیوی آموزشی است که به شرکت‌کنندگان اجازه می‌دهد مفاهیم تحلیل داده و گزارش‌سازی در اکسل را گام‌به‌گام دنبال و تمرین کنند. فایل‌های تمرینی قابل دانلود نیز در اختیار آن‌ها قرار می‌گیرد. همچنین، پشتیبانی مربی از طریق بخش پرسش و پاسخ (QA) موجود در دوره ارائه می‌شود تا بتوانند سؤالات خود را بپرسند. در طول دوره، یک داشبورد واقعی اکسل ساخته می‌شود و تضمین بازگشت وجه 30 روزه نیز برای آن در نظر گرفته شده است.
در دوره آموزشی Microsoft Excel Data Analysis and Dashboard Reporting با تجزیه و تحلیل داده‌ها و ساخت گزارش‌های داشبورد تعاملی در اکسل آشنا خواهید شد.

این دوره با معرفی سریع و اجمالی رابط کاربری R Studio آغاز می‌شود. سپس، شرکت‌کنندگان بلافاصله با یک فایل داده واقعی کار را شروع می‌کنند. در این بخش، یک روال غربالگری داده، شامل بازرسی توزیع متغیرها با استفاده از نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام‌ها، بررسی متغیرهای رشته‌ای ناخواسته (Chr)، شمارش مقادیر گمشده (NA) و موارد دیگر، به صورت گام به گام به آنان آموزش داده می‌شود. پس از آن، به برخی از تحلیل‌های بنیادی داده، مانند جداول فراوانی همراه با فراوانی‌ها و درصد ستونی، آمار توصیفی برای تمامی مشاهدات و زیرگروه‌ها به صورت جداگانه، جداول توافقی با فراوانی‌ها و درصدهای ستونی، و همبستگی‌های پیرسون با حذف مقادیر گمشده به صورت لیستی و زوجی پرداخته می‌شود. در ادامه، نحوه وارد کردن و صادر کردن انواع فایل‌ها مانند R, RData, RDS, Excel, CSV, SAV و PNG به R Studio آموزش داده می‌شود. در نهایت، دوره با آموزش مهارت‌های ویرایش داده، از جمله مرتب‌سازی مجدد و حذف متغیرها (ستون‌ها) یا مشاهدات (ردیف‌ها) و شمارش مقادیر گمشده (NA) در داخل مشاهدات، به پایان می‌رسد. همچنین، محاسبه میانگین‌ها و مجموع‌ها بر روی متغیرها با و بدون مقادیر گمشده نیز پوشش داده می‌شود.
در دوره آموزشی R Studio - A Crash Course با تحلیل داده و کار با نرم‌افزار R Studio آشنا خواهید شد.

کمپ آموزشی یادگیری ماشین برای مبتدیان ۲۰۲۵، سریع‌ترین راه برای شروع مسیر شما در برنامه‌نویسی پایتون، علم داده و یادگیری ماشین است و هیچ پیش‌نیاز قبلی لازم ندارد. این دوره با اصول بسیار پایه پایتون آغاز می‌شود: انواع داده، متغیرها، حلقه‌ها، توابع، کلاس‌ها، مدیریت استثناها، کار با فایل‌ها و توسعه مبتنی بر تست. همچنین شرکت‌کنندگان با پایگاه‌های داده و APIها که برای مدیریت داده‌های دنیای واقعی ضروری هستند، کار خواهند کرد. پس از کسب مهارت کافی در پایتون، شرکت‌کنندگان به عمق یادگیری ماشین خواهند رفت. در این بخش، آنها گام به گام الگوریتم‌های کلیدی را بررسی و به کار خواهند برد.
در دوره آموزشی The Complete Machine Learning Bootcamp for Beginners 2025 با مبانی برنامه‌نویسی پایتون و الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

در این دوره، دانش‌پذیران با دموهای گام به گام و هدایت‌شده، اعتماد به نفس خود را برای یادگیری مهارت‌های بنیادی افزایش می‌دهند. به جای حفظ کردن فرمول‌های ریاضی پیچیده یا یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی جدید، تکنیک‌های یادگیری ماشین به صورت مفهومی تشریح می‌شوند تا فراگیران دقیقا درک کنند که این تکنیک‌ها چگونه و چرا کار می‌کنند. با دنبال کردن مثال‌های ساده و بصری و تعامل با مدل‌های کاربرپسند مبتنی بر اکسل، شرکت‌کنندگان می‌توانند موضوعاتی مانند رگرسیون خطی و لجستیک، درخت‌های تصمیم، کا-نزدیک‌ترین همسایه‌ها (KNN)، نایو بیز، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل احساسات را بدون نیاز به نوشتن حتی یک خط کد یاد بگیرند. در بخش ۱ این دوره، شرکت‌کنندگان با گردش کار یادگیری ماشین و تکنیک‌های رایج برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های خام جهت تحلیل آشنا می‌شوند. همچنین، با استفاده از جداول فراوانی، هیستوگرام‌ها و نمودارهای توزیع، تحلیل تک‌متغیره را بررسی خواهند کرد و سپس به ابزارهای تحلیل چندمتغیره مانند نقشه‌های حرارتی، نمودارهای ویولن و جعبه‌ای، نمودارهای پراکندگی و همبستگی خواهند پرداخت.
در دوره آموزشی Machine Learning & Data Science: The Complete Visual Guide با مفاهیم و تکنیک‌های یادگیری ماشین و علم داده آشنا خواهید شد.

این دوره با پایه‌گذاری قوی در SQL آغاز می‌شود و به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه کوئری طراحی کنند، مجموعه داده‌ها را با هم ادغام کنند (join)، نتایج را تجمیع کنند (aggregate) و پایگاه داده‌ها را به طور کارآمد مدیریت نمایند. فراگیران تمرین خواهند کرد تا بینش‌های عملی را از مجموعه داده‌های بزرگ استخراج کنند و کوئری‌های بهینه‌ای بسازند که برای کاربردهای واقعی کسب و کار مناسب باشند. در ادامه، این برنامه پایتون را برای تحلیل داده‌ها معرفی می‌کند و کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy و Matplotlib را پوشش می‌دهد. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه داده‌ها را پاکسازی، تبدیل و تحلیل کنند و همچنین بصری‌سازی‌هایی بسازند که روندها و الگوها را به طور موثر منتقل کنند. در این دوره، مطالعات موردی و پروژه‌های عملی، SQL و پایتون را با هم ترکیب کرده و نشان می‌دهند که چگونه هر دو ابزار یکدیگر را در حل مشکلات کسب و کار تکمیل می‌کنند. در پایان دوره، فراگیران قادر خواهند بود که فرآیندهای تحلیل داده را به صورت کامل و از ابتدا تا انتها مدیریت کنند، از استخراج و آماده‌سازی داده‌ها گرفته تا تولید داشبوردها و گزارش‌هایی که از تصمیمات استراتژیک کسب و کار پشتیبانی می‌کنند. این دوره برای متخصصان شاغل، تحلیلگران کسب و کار و دانشمندان داده‌ای که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در هوش تجاری و تحلیل هستند، بسیار مناسب است.
در دوره آموزشی Data Analysis & Business Intelligence with SQL+Python (30Hr) با مهارت‌های تحلیل داده، هوش تجاری، و کار با SQL و پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره به تمامی افراد علاقه‌مند، از رشته‌های مهندسی مکانیک، برق، الکترونیک، کامپیوتر یا عمران، کمک می‌کند تا بر اصول اولیه متلب، منطق برنامه‌نویسی، نمایش بصری داده‌ها، مدل‌سازی با سیمولینک (Simulink) و انجام پروژه‌های عملی مسلط شوند. با استفاده از درس‌های ساده و قابل فهم، مثال‌ها و تمرین‌های هدایت‌شده، این دوره به شما کمک می‌کند تا با ابزارهای متلب به خوبی آشنا شوید. همچنین در طول دوره، شرکت‌کنندگان از هوش مصنوعی ChatGPT به عنوان دستیاری هوشمند برای حل مسائل، کدنویسی و تسریع فرآیند یادگیری استفاده خواهند کرد. شرکت‌کنندگان با تکمیل پروژه‌های کوچک و بزرگ متلب همراه با راهنمایی، آموخته‌های خود را تثبیت می‌کنند. در مجموع، این دوره با رویکردی گام به گام، مهارت‌های لازم برای کار با متلب را از صفر تا سطح متوسط فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی Start MATLAB Programming and Simulation با مبانی برنامه‌نویسی، تحلیل داده، شبیه‌سازی و کار با ابزارهای متلب آشنا خواهید شد.

این دوره، سفری جامع و مفهوم‌محور در دنیای SQL با استفاده از PostgreSQL است؛ از ابتدایی‌ترین مفاهیم تا موضوعات پیشرفته‌ای مانند توابع پنجره‌ای، زیرپرس‌وجوها، عبارات جدولی (CTEs) و بهینه‌سازی عملکرد. آنچه این دوره را متمایز می‌کند، رویکرد یادگیری مبتنی بر سناریو است: هر مفهوم با ارائه یک بستر واقعی معرفی می‌شود و سپس وارد جزئیات نوشتن پرس‌وجوها می‌شویم. تمرکز اصلی بر شفافیت و درک مفاهیم است، نه صرفاً حفظ کردن نحو. با مفاهیم اصلی SQL مانند SELECT، JOIN، GROUP BY و فیلترها، پایه‌ای قوی خواهید ساخت، سپس به سمت تکنیک‌های پیشرفته‌ای مثل رتبه‌بندی، توابع مقداری، تجمیع روی پنجره‌ها و مقایسه‌های فروش با استفاده از مجموعه داده‌های واقعی کسب‌وکار پیش خواهید رفت. این دوره شامل آزمون‌ها و تکالیف در هر بخش و یک پروژه نهایی در سطح نمونه‌کار بر اساس داده‌های واقعی فروش است تا مهارت‌های شما تثبیت شود. این دوره برای تحلیلگران داده، دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان بک‌اند، متخصصان هوش تجاری و یا دانشجویانی که برای ورود به دنیای داده آماده می‌شوند، مناسب است. این دوره به آن‌ها کمک می‌کند تا SQL را نه تنها از نظر نحوی، بلکه از نظر مفهومی نیز به صورت کامل فرا بگیرند.
در دوره آموزشی SQL Essentials: From Basic To Advance با مفاهیم و دستورات پایه‌ای و پیشرفته زبان SQL آشنا می‌شوید.

این دوره آموزشی برای دانشجویانی طراحی شده که می‌خواهند از یک برنامه‌نویس مبتدی به یک متخصص در کتابخانه نام‌پای تبدیل شوند. نام‌پای زیربنای اصلی تقریباً تمام کتابخانه‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است. از جمله این کتابخانه‌ها می‌توان به سای‌پای (SciPy)، پانداس (Pandas)، پای‌تورچ (PyTorch) و تنسورفلو (TensorFlow) اشاره کرد. این دوره به افراد کمک می‌کند تا چالش‌های رایج در یادگیری نام‌پای را پشت سر بگذارند و از صرفاً استفاده از توابع فراتر رفته و به درکی عمیق از عملکرد داخلی آن برسند. این دوره یک آموزش ساده در مورد توابع نام‌پای نیست. بلکه رویکرد آن بر پرورش تفکر نام‌پای در دانشجویان تمرکز دارد تا بتوانند با اطمینان، کدهای حرفه‌ای را نوشته و اشکال‌زدایی کنند. دانشجویان در طول دوره با مفاهیم گام‌به‌گام و از طریق تمرین‌های کدنویسی، پروژه‌های واقعی و آزمون‌ها آشنا می‌شوند. در پایان این دوره، آن‌ها تنها توابع نام‌پای را نمی‌شناسند، بلکه نحوه عملکرد آن در پشت پرده محاسبات مربوط به سیستم‌های مدرن یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را نیز درک خواهند کرد. این دانش به دانشجویان اعتماد به نفس لازم برای کار با کتابخانه‌های پیشرفته و پروژه‌های دنیای واقعی را می‌دهد.
در دوره آموزشی NumPy Mastery for Machine Learning & AI-Beginner to Pro 2025 با کتابخانه نام‌پای، نحوه تفکر در آن، و کاربردهای آن در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.