پی سی دانلود - data-processing

Igor Pro محصول شرکت WaveMetrics، یک نرم‌افزار تخصصی برای تحلیل داده‌های علمی و مهندسی است که امکان انجام محاسبات عددی پیشرفته، مدل‌سازی و ترسیم نمودارهای دقیق را در یک محیط یکپارچه فراهم می‌کند. این برنامه از سال ۱۹۸۹ تاکنون مورد استفاده گسترده پژوهشگران، دانشجویان و مهندسان قرار گرفته و به عنوان ابزاری قدرتمند برای پردازش داده، تحلیل آماری، سری‌های زمانی و پردازش تصویر شناخته می‌شود. Igor Pro علاوه بر قابلیت‌های تحلیلی، دارای زبان برنامه‌نویسی داخلی است که به کاربران اجازه می‌دهد فرآیندهای محاسباتی را شخصی‌سازی کرده و ابزارهای اختصاصی خود را توسعه دهند. این نرم‌افزار برای سیستم‌عامل‌های ویندوز و مک عرضه شده و در پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی کاربرد فراوانی دارد.

HYPACK نامی آشنا برای مهندسین حوزه هیدروگرافی بوده که توسط شرکت Xylem توسعه و پشتیبانی می‌گردد. این نرم افزار از تخصصی‌ترین نرم افزارهای این حوزه بوده و به مهندسین کمک می‌کند تا بتوانند داده‌های دریایی و اقیانوس‌ها رو مورد مطالعه قرار دهد. با استفاده از این نرم افزار و داده‌های GPS می‌توان موقعیت دقیق اجسام و عملیات لازم در دریاها را به دست آورده و همچنین برای انواع فرآیندها نظیر لایروبی زیر دریا برنامه ریزی کرد. این نرم افزار با قابلیت راهبری می‌تواند به عنوان سیستم کنترل دستگاه‌های Dredging مورد استفاده قرار گیرد. از دیگر امکانات این نرم افزار می‌توان به پردازش گرافیکی، تعیین موقعیت لحظه‌ای، پشتیبانی از 4 کانال مگنومتر، تعیین سرعت صوت و پایدار سازی خطوط دریایی اشاره نمود.

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.

Azure Data Factory (ADF) یک سرویس مبتنی بر فضای ابری برای ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) و یکپارچه‌سازی داده‌ها است که توسط مایکروسافت ارائه شده است. این سرویس به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا داده‌ها را از منابع متعدد، از جمله منابع محلی، در فضای ابری یا در پلتفرم‌های مختلف، انتقال، تبدیل و هماهنگ‌سازی کنند. این سرویس به عنوان خط لوله داده در محیط Azure عمل می‌کند و امکان اتصال، پاک‌سازی و تحویل داده‌ها به سیستم‌هایی مانند دریاچه‌های داده، انبارهای داده، پلتفرم‌های هوش تجاری و خطوط لوله یادگیری ماشین را فراهم می‌آورد. عملکرد Azure Data Factory بر اساس یک رویکرد گردش کاری است که شامل چهار مرحله اصلی است: ADF از طریق سرویس‌های پیوندی به بیش از ۱۰۰ منبع داده مانند SQL Server، Azure Blob Storage، Amazon S3، Google Cloud Storage، Salesforce و SAP متصل می‌شود. داده‌ها به صورت دسته‌ای یا در زمان واقعی دریافت می‌شوند. ADF از Data Flows (یک رابط بصری و بدون نیاز به کد برای تبدیل داده) یا فعالیت‌های سفارشی مانند اسکریپت‌های SQL، وظایف Spark، نوت‌بوک‌های Databricks و رویه‌های ذخیره‌شده استفاده می‌کند. تبدیل‌ها ممکن است شامل ادغام، فیلتر کردن، تجمیع، تبدیل فرمت (مانند تبدیل CSV به JSON و Parquet) و پاک‌سازی داده‌ها باشد.
در دوره آموزشی Azure Data Factory (ADF): Build Scalable Data Pipelines با مبانی Azure Data Factory و ساخت خطوط لوله داده آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در شبکه‌های 5G می‌پردازد. مدرس با ارائه مفاهیم اساسی و کلیدی، چالش‌ها و راهکارهای پیاده‌سازی این فناوری‌ها را در شبکه‌های مخابراتی تشریح می‌کند. در این دوره، مخاطبان با مفاهیم هوش مصنوعی مولد، مدل‌های زبان بزرگ و یادگیری فدرال آشنا شده و پتانسیل استفاده از آن‌ها در زمینه‌های مختلف مانند بهینه‌سازی شبکه، مدیریت ترافیک، امنیت شبکه و برش شبکه را درک خواهند کرد. همچنین، جنبه‌های نظارتی، روندهای آتی و ملاحظات اخلاقی و حفظ حریم خصوصی مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی در صنعت مخابرات نیز مورد بحث و بررسی قرار می‌گیرد. این دوره برای مدیران، مهندسان و دانشجویانی که علاقه‌مند به درک عمیق و کاربردی از نقش هوش مصنوعی در شبکه‌های 5G هستند، بسیار مفید خواهد بود.
در دوره آموزشی AI in 5G Networks: Deployment Aspects, Risks and Telecom LLM با کاربردهای هوش مصنوعی در شبکه‌های 5G آشنا خواهید شد.

این دوره برای توسعه‌دهندگان پایتون که به دنبال تسلط بر مهارت‌های پیشرفته کدنویسی هستند، طراحی شده است. جو مارینی، مربی این دوره، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا دانش فنی خود را افزایش دهند یا برای مصاحبه‌های شغلی جهت دستیابی به نقشی جدید آماده شوند. این دوره شامل چالش‌های کدنویسی است که توسط CoderPad ارائه شده‌اند؛ این چالش‌ها تمرینات کدنویسی تعاملی با بازخورد در زمان واقعی هستند که به شرکت‌کنندگان امکان می‌دهند تا با تمرین عملی، مهارت‌های کدنویسی خود را ارتقا دهند. جو مارینی با پنج چالش کدنویسی خاص و متمرکز بر داده‌ها، به توسعه مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون شرکت‌کنندگان کمک می‌کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان تمرین می‌کنند تا داده‌ها را تجزیه و کاوش کنند، با مجموعه‌ها کار کنند، از توابع ریاضی و آماری بهره ببرند و بسیاری مهارت‌های دیگر را کسب کنند. هدف اصلی این دوره، تجهیز برنامه‌نویسان پایتون به ابزارها و تکنیک‌های لازم برای کارآمدتر شدن در تحلیل و دستکاری داده‌ها است. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با چالش‌های دنیای واقعی در زمینه داده‌ها به بهترین شکل ممکن روبرو شوند و راه‌حل‌های بهینه ارائه دهند. تمرکز بر جنبه‌های عملی و کاربردی پایتون در این دوره، آن را به گزینه‌ای ایده‌آل برای کسانی تبدیل می‌کند که به دنبال تقویت مهارت‌های خود در این زمینه هستند.
در دوره آموزشی Hands-On Advanced Python: Data Engineering Basics با مهارت‌های پیشرفته پایتون برای کاوش و دستکاری داده‌ها آشنا خواهید شد.

این دوره نشان می‌دهد که چگونه LINQ به توسعه‌دهندگان قدرت می‌دهد تا داده‌ها را به آسانی فیلتر، مرتب‌سازی، گروه‌بندی و تجمیع کنند و از این طریق وضوح و قابلیت نگهداری کد خود را تضمین نمایند. چه در حال کار با منابع داده رابطه‌ای باشید، چه برنامه‌های کاربردی مبتنی بر داده ایجاد کنید و چه با فرمت‌های متنوع داده سروکار داشته باشید، تسلط بر قدرت بیانی و ادغام راحت LINQ با زبان سی شارپ برای شما مفید خواهد بود. این دوره با ارائه مثال‌های عملی و سناریوهای کاربردی، درک عمیقی از نحوه استفاده موثر از LINQ در پروژه‌های واقعی در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. مباحث کلیدی شامل بهینه‌سازی پرس و جوها برای بهبود عملکرد، استفاده از LINQ در معماری‌های لایه‌ای و ادغام آن با سایر فناوری‌های .NET است. شرکت‌کنندگان همچنین با الگوهای طراحی رایج مورد استفاده با LINQ و بهترین شیوه‌ها برای نوشتن کد LINQ تمیز و کارآمد آشنا خواهند شد. این دوره برای توسعه‌دهندگان با سطوح مختلف تجربه مناسب است و دانش جامعی در مورد LINQ و کاربردهای آن در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد.
در دوره آموزشی Complete Guide to .NET LINQ: Querying Collections, Databases, and Markup با روش‌های پرس و جو و کار با انواع داده‌ها در محیط .NET 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 آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مبانی زبان برنامه‌نویسی پایتون آغاز کرده و به تدریج آن‌ها را با مفاهیم پیشرفته‌تر مانند برنامه‌نویسی شیءگرا آشنا می‌سازد. در ادامه، دوره به آموزش کتابخانه‌های حیاتی NumPy و Pandas می‌پردازد که ابزارهای قدرتمندی برای دستکاری، پردازش و تحلیل کارآمد داده‌ها در پایتون هستند. شرکت‌کنندگان یاد خواهند گرفت که چگونه با مجموعه‌های داده بزرگ کار کنند، داده‌های از دست رفته را مدیریت نمایند و محاسبات پیچیده را انجام دهند. علاوه بر این، دوره به معرفی کتابخانه Polars می‌پردازد و مزایای آن را در مقایسه با Pandas، به ویژه در زمینه سرعت و عملکرد در کار با داده‌های حجیم، مورد بررسی قرار می‌دهد. بخش مهم دیگری از این دوره به آموزش تکنیک‌های مصورسازی داده با استفاده از کتابخانه‌های Seaborn و Matplotlib اختصاص دارد. شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای ایجاد انواع نمودارها و تصاویر بصری جذاب و گویا را کسب خواهند کرد تا بتوانند داستان‌های نهفته در داده‌ها را به طور موثرتری 전달 کنند. همچنین، آشنایی با Git و اصول کنترل نسخه به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا به طور موثرتری تغییرات کد خود را مدیریت کرده و در پروژه‌های تیمی همکاری نمایند. در نهایت، دوره با آموزش نحوه ساخت داشبوردهای تعاملی با استفاده از Streamlit و Matplotlib به اوج خود می‌رسد. شرکت‌کنندگان یک پروژه عملی و کاربردی را با استفاده از داده‌های واقعی ایجاد کرده و نحوه استقرار آن را برای نمایش به کارفرمایان یا مشتریان بالقوه فرا خواهند گرفت. در طول این دوره، تمرین‌ها و تکالیف عملی متعددی برای تثبیت یادگیری و کسب تجربه عملی در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌گیرد.
در دوره آموزشی Python Data Analyst Bootcamp: Process, Analyze & Visualize با ابزارها و تکنیک‌های مورد نیاز برای تحلیل و مصورسازی داده‌ها با استفاده از پایتون آشنا خواهید شد.