پی سی دانلود - data-science

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.

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.

این دوره برای کسانی طراحی شده که می‌خواهند کار خود را در زمینه تحلیل داده‌ها آغاز کنند، دانش خود را در زمینه Tableau و تحلیل داده‌ها افزایش دهند یا سوابق خود را تقویت کنند. دانشجو در این دوره شش داشبورد مختلف را با استفاده از مسائل واقعی ایجاد می‌کند. همچنین نحوه اتصال به منابع داده‌های مختلف، از فایل‌های Excel گرفته تا سرورهای ابری را فرا می‌گیرد. در ادامه، یاد می‌گیرد که چگونه داشبوردهای تعاملی بسازد و آن‌ها را در Tableau Online منتشر کند. با تسلط بر این مهارت‌ها، دانشجو به یک تحلیل‌گر داده‌های ماهر تبدیل شده و پایه‌ای محکم در فهم خط لوله داده‌ها بنا می‌کند. این دوره به افراد کمک می‌کند تا با ارائه نمونه‌کارهای عملی در رزومه خود، توانایی‌هایشان را به کارفرمایان آینده نشان دهند.
در دوره آموزشی The Complete Introduction to Data Analytics with Tableau با تحلیل داده‌ها و ساخت داشبوردهای تعاملی با استفاده از نرم‌افزار Tableau آشنا خواهید شد.

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.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را از اصول اولیه MongoDB به سمت پایگاه‌های داده وکتور پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی هدایت می‌کند. این دوره برای افراد مبتدی و علاقه‌مندانی که می‌خواهند تکنیک‌های پایگاه داده مدرن و ادغام هوش مصنوعی را فرا بگیرند، بسیار مناسب است. در طول دوره، شرکت‌کنندگان با ابزارهای مختلفی از جمله MongoDB Shell، Compass، PyMongo، و MongoDB Atlas کار خواهند کرد و با مفاهیم پایگاه داده وکتور، جستجوهای متنی، و تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند Pipeline Aggregation آشنا می‌شوند. آنها همچنین به صورت عملی با LangChain و OpenAI LLMs کار می‌کنند تا یاد بگیرند چگونه متن تولید کرده و از OpenAI Embeddings استفاده کنند. این دوره به صورت عملی طراحی شده و با ارائه منابعی مانند نوت‌بوک‌های کامل ژوپیتر، دیتاست‌های نمونه، فایل‌های پیکربندی، و کدهای شروع، یادگیری را تسهیل می‌کند. تمرین‌های عملی و راه‌حل‌های مربوط به آنها نیز ارائه شده است تا شرکت‌کنندگان بتوانند مهارت‌های خود را تقویت کنند. یکی از بخش‌های کلیدی این دوره، آموزش ساخت سیستم‌های RAG (تولید مبتنی بر بازیابی) است که در آن‌ها پایگاه‌های داده سنتی با فناوری‌های هوش مصنوعی در MongoDB Atlas ترکیب می‌شوند. به طور کلی، این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای کار با پایگاه‌های داده مدرن و فناوری‌های هوش مصنوعی مرتبط را کسب کنند.
در دوره آموزشی MongoDB Atlas Vector Database: Zero to Advanced with Python با پایگاه داده MongoDB و تکنیک‌های پیشرفته آن، از جمله پایگاه داده وکتور، و همچنین ادغام آن با هوش مصنوعی و ابزارهای مرتبط آشنا خواهید شد.

به دوره کامل آموزش SQL در عصر هوش مصنوعی خوش آمدید. این یک دوره آموزشی جامع و عملی است که برای تبدیل یک مبتدی مطلق به یک متخصص ماهر در زبان SQL طراحی شده است، تا بتوانید در دنیای امروزی که توسط هوش مصنوعی هدایت می‌شود، با چالش‌های واقعی داده‌ها روبرو شوید. در این دوره، شما تمام چیزهایی را که برای درک، نوشتن و بهینه‌سازی موثر کوئری‌های SQL نیاز دارید، بدون توجه به پیش‌زمینه خود، یاد خواهید گرفت. از راه‌اندازی محیط کار گرفته تا تسلط بر تکنیک‌های پیشرفته، شما را گام به گام در این زبان قدرتمند که به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده در سراسر جهان کمک می‌کند، راهنمایی خواهیم کرد. این دوره شامل بخش‌های مختلفی است که هر یک بر روی جنبه خاصی از SQL تمرکز دارند.
در دوره آموزشی Complete SQL Bootcamp in the ERA of AI from Zero to Expert با مباحث مرتبط با زبان برنامه‌نویسی SQL آشنا خواهید شد.