پی سی دانلود - data-science

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 به طور خاص برای علاقه‌مندان به حوزه یادگیری ماشین طراحی شده است. این برنامه آموزشی توسط یک دانشمند داده و یک متخصص یادگیری ماشین طراحی شده تا دانش و تجربیات آن‌ها به شیوه‌ای ساده و قابل فهم به شرکت‌کنندگان منتقل شود. هدف از این دوره کمک به یادگیری نظریه‌های پیچیده، الگوریتم‌ها و کتابخانه‌های برنامه‌نویسی به شیوه‌ای آسان است. در این دوره، دانشجو گام به گام به دنیای یادگیری ماشین هدایت می‌شود. با گذراندن هر بخش آموزشی، شرکت‌کنندگان مهارت‌های جدیدی کسب کرده و درک خود را از این زیرشاخه چالش‌برانگیز و در عین حال سودآور علم داده، ارتقا می‌دهند. این دوره به گونه‌ای انعطاف‌پذیر طراحی شده که می‌توان آن را با تمرکز بر آموزش‌های پایتون، آموزش‌های R، یا ترکیب هر دو زبان برنامه‌نویسی پایتون و R به پایان رساند. شرکت‌کننده می‌تواند زبان برنامه‌نویسی مورد نیاز برای مسیر شغلی خود را انتخاب نماید. این دوره همزمان که جذاب و هیجان‌انگیز است، عمیقاً به مباحث یادگیری ماشین می‌پردازد. 
در دوره آموزشی Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize [2025] با اصول و الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از پایتون و R آشنا خواهید شد.

در این دورهٔ عملی، مگان سیلوی، مشاور علوم داده، شرکت‌کنندگان را در مسیر ساخت برنامه‌های کاربردی وب با استفاده از Streamlit هدایت می‌کند. به طور خاص، شرکت‌کنندگان یک دستیار کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-powered coding assistant) را در محیط Streamlit خواهند ساخت. این دستیار به آن‌ها کمک می‌کند تا با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و API شرکت OpenAI، داشبوردهای دادهٔ تعاملی را تولید، اصلاح و نگهداری کنند. در ابتدا، شرکت‌کنندگان با ساخت یک دستیار هوش مصنوعی ساده مبتنی بر چت در Streamlit آغاز خواهند کرد. سپس، نحوهٔ بارگذاری، آماده‌سازی و تحلیل داده‌های خود را در Streamlit فرا خواهند گرفت. در مرحلهٔ بعد، از طریق تعاملات مکالمه‌ای با یک دستیار هوش مصنوعی جاسازی‌شده، داشبوردهای پویا همراه با فیلترها و انواع گوناگونی از بصری‌سازی‌ها (ویژوال‌ها) را ایجاد خواهند کرد. در نهایت، آموزش داده می‌شود که چگونه داشبورد هوش مصنوعی کاملاً کاربردی خود را آزمایش کرده، نگهداری کنند و آن را بر روی Streamlit Community Cloud مستقر سازند. این دوره جامع، مهارت‌های لازم برای ساخت ابزارهای داده‌ای قدرتمند و تعاملی را با تمرکز بر بهره‌گیری از قابلیت‌های هوش مصنوعی فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی Build with AI: AI-Powered Dashboards with Streamlit با ساخت برنامه‌های کاربردی وب تعاملی مبتنی بر داده و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

در این دوره جامع با محوریت پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)، شرکت‌کنندگان به دنیای هیجان‌انگیز فناوری‌های پیشرفته‌ای که در حال متحول ساختن حوزه هوش مصنوعی (AI)، به ویژه هوش مصنوعی مولد (Generative AI) هستند، قدم خواهند گذاشت. این دوره با تمرکز بر «آینده‌سازی هوش مصنوعی مولد» (Future-Proofing Generative AI)، دانش و مهارت‌های لازم برای مهار قدرت پایگاه‌های داده برداری را در کاربردهای پیشرفته‌ای مانند مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، ترانسفورماتورهای از پیش آموزش‌دیده مولد (GPT) نظیر ChatGPT، و توسعه هوش عمومی مصنوعی (AGI) در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. با شروع از مفاهیم پایه‌ای، شرکت‌کنندگان اصول اولیه پایگاه‌های داده برداری و نقش آن‌ها در ایجاد تحول در جریان‌های کاری هوش مصنوعی را فرا خواهند گرفت. از طریق مثال‌های کاربردی و تمرین‌های کدنویسی عملی، تکنیک‌هایی مانند نمایه‌سازی، ذخیره‌سازی، بازیابی داده‌های برداری و کاهش بُعدی مورد بررسی قرار می‌گیرند. همچنین، مهارت لازم برای ادغام پایگاه داده برداری Pinecone با ابزارهای دیگری مانند LangChain و API اوپن‌ای‌آی (OpenAI API) با استفاده از پایتون (Python)، جهت پیاده‌سازی کاربردهای واقعی و آزادسازی تمام پتانسیل پایگاه‌های داده برداری، کسب خواهد شد.
در دوره آموزشی Master Vector Database with Python for AI & LLM Use Cases با استفاده از پایگاه‌های داده برداری برای کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ 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.

این دوره آموزشی به شکلی واضح و عملی طراحی شده تا درک جامعی از شبکه‌های عصبی به دانشجویان ارائه دهد. این مسیر یادگیری از مفاهیم بسیار پایه آغاز شده و به تدریج به معماری‌های پیشرفته‌ای که امروزه در پژوهش‌ها و صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرند، می‌پردازد. در ابتدا، دانشجویان با مفاهیم پایه‌ای پرسبترون‌ها و پرسبترون‌های چندلایه، که سنگ‌بنای مدل‌های شبکه‌های عصبی هستند، آشنا می‌شوند. در ادامه، گام‌به‌گام به اصول آموزش شبکه‌ها مانند روش‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها (Xavier و He)، توابع هزینه و استراتژی‌های بهینه‌سازی پرداخته می‌شود. تکنیک‌های منظم‌سازی مانند درون‌ریزی (dropout) و نرمال‌سازی دسته‌ای (batch normalization) نیز پوشش داده می‌شوند تا دانشجویان با نحوه بهبود عملکرد مدل و کاهش بیش‌برازش آشنا شوند. پس از تکمیل مباحث پایه، دوره به شبکه‌های عمیق پیش‌خور، اتصالات پسماند و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) گسترش می‌یابد. دانشجویان در این بخش می‌بینند که چگونه از شبکه‌های عصبی کانولوشنی هم به صورت نظری و هم عملی با استفاده از کتابخانه PyTorch استفاده می‌شود. همچنین، نحوه پیاده‌سازی معماری‌های مشابه در زبان‌های Julia و MATLAB نیز توضیح داده می‌شود. سپس، دوره به سمت شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)، LSTM‌ها، GRUها و مدل‌های زمانی پیش می‌رود، که دانشجویان را برای کار با داده‌های توالی و مسائل پیش‌بینی آماده می‌سازد. در بخش‌های پایانی، مکانیزم‌های توجه (attention mechanisms) و ترنسفورمرها که امروزه ابزارهای استانداردی در پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر هستند، پوشش داده می‌شوند. همچنین، خودرمزگذارها (autoencoders)، خودرمزگذارهای متغیر (variational autoencoders)، مدل‌های احتمالی مانند شبکه‌های عصبی بیزی، و رویکردهای خودسازمان‌دهنده مانند شبکه‌های کوهنن مورد بررسی قرار می‌گیرند. علاوه بر این، دوره شامل مباحثی درباره شبکه‌های عصبی گرافی (GNNs) و سایر معماری‌های تخصصی مانند شبکه‌های اکو استیت و ODEs عصبی می‌شود، که تضمین می‌کند دانشجویان با طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها آشنایی پیدا کنند.
در این دوره آموزشی Neural Networks with Python : 1 با ساختار و کاربردهای گوناگون شبکه‌های عصبی آشنا می‌کند.

Spyder یک محیط علمی قدرتمند برای زبان برنامه‌نویسی پایتون است که به‌طور خاص برای دانشمندان، مهندسان و تحلیل‌گران داده طراحی شده است. این نرم‌افزار ترکیبی منحصربه‌فرد از قابلیت‌های پیشرفته ویرایش کد، تحلیل، اشکال‌زدایی و پروفایلینگ را با امکاناتی مانند کاوش داده‌ها، اجرای تعاملی، بازرسی عمیق و بصری‌سازی داده‌ها ارائه می‌دهد.

Spyder که مخفف Scientific PYthon Development Environment است، یک محیط توسعه متن‌باز است که به‌طور ویژه برای محاسبات علمی و تحلیل داده با پایتون طراحی شده است. این IDE بر پایه کتابخانه‌های معروفی مانند NumPy، SciPy، Matplotlib و IPython ساخته شده و انتخابی ایده‌آل برای پژوهشگران و مهندسان محسوب می‌شود.

علاوه بر ویژگی‌های داخلی گسترده، Spyder از طریق سیستم افزونه‌ها و API خود قابل گسترش است. همچنین می‌توان آن را به‌عنوان یک کتابخانه افزونه برای PyQt5 استفاده کرد و قابلیت‌های آن، مانند کنسول تعاملی، را در سایر نرم‌افزارهای مبتنی بر PyQt ادغام نمود.

این دوره یک آشنایی کامل با یادگیری تقویتی عمیق است. یادگیری تقویتی عمیق روش‌های یادگیری تقویتی را با شبکه‌های عصبی عمیق پیوند می‌دهد. تمرکز اصلی بر درک مفاهیم و پیاده‌سازی عملی آن‌ها است. این دوره با مرور اصول اولیه یادگیری تقویتی و چگونگی عملکرد تقریب توابع با استفاده از شبکه‌های عصبی آغاز می‌شود. سپس، به روش‌های مبتنی بر ارزش مانند شبکه‌های Q عمیق (DQN) و نسخه‌های پیشرفته‌تر آن‌ها پرداخته می‌شود. همچنین الگوریتم‌های گرادیان سیاست مانند PPO, DDPG, TD3, و SAC و تکنیک‌های پیشرفته برای اکتشاف، یادگیری مبتنی بر مدل، و آموزش چند عاملی را پوشش می‌دهد. این دوره یک رویکرد عملی دارد و شامل تمرین‌های کدنویسی با استفاده از PyTorch است. شرکت‌کنندگان در این دوره، عوامل هوشمند خود را می‌سازند، با محیط‌هایی مانند بازی‌های آتاری و شبیه‌سازی‌های رباتیک آزمایش می‌کنند و یاد می‌گیرند که چگونه یک فرایند توسعه مناسب برای تحقیقات و کاربردهای یادگیری تقویتی عمیق را تنظیم کنند. علاوه بر الگوریتم‌های اصلی، موضوعات مهم و مدرن دیگری نیز پوشش داده می‌شوند. از جمله این مباحث می‌توان به اکتشاف مبتنی بر کنجکاوی، مکانیسم‌های توجه، مدل‌های جهان، آموزش توزیع‌شده، و یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی اشاره کرد. این موضوعات به شرکت‌کنندگان دیدگاهی گسترده‌تر درباره نحوه کاربرد عملی یادگیری تقویتی عمیق در دنیای واقعی می‌دهند.
در دوره آموزشی Deep Reinforcement Learning با ترکیب یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی عمیق 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.