پی سی دانلود - data-science

این دوره آموزشی جامع برای کسانی طراحی شده است که به دنبال یادگیری کامل نحوه ساخت مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک در نرم‌افزار R Studio هستند. پس از اتمام این دوره، دانشجویان قادر خواهند بود مشکلات کسب‌وکار را که با استفاده از تکنیک‌های رگرسیون خطی و لجستیک قابل حل هستند، شناسایی کنند. همچنین، آن‌ها توانایی ایجاد و تحلیل نتایج این مدل‌ها را در R Studio خواهند داشت. هدف این دوره، فراهم کردن یک پایه محکم برای تمرین، بحث و درک مفاهیم یادگیری ماشین است. به تمام شرکت‌کنندگان این دوره گواهینامه قابل تأیید اتمام دوره اعطا می‌شود. این دوره به ویژه برای مدیران کسب‌وکار، مدیران اجرایی، یا دانشجویانی که می‌خواهند یادگیری ماشین را برای حل مشکلات واقعی کسب‌وکار به کار ببرند، مفید است. این دوره با آموزش محبوب‌ترین تکنیک یادگیری ماشین، یعنی رگرسیون خطی، به آن‌ها یک پایه قوی می‌دهد. این دوره تمام مراحل لازم برای حل یک مشکل کسب‌وکار با استفاده از رگرسیون خطی را پوشش می‌دهد. در حالی که بسیاری از دوره‌ها فقط بر روی نحوه اجرای تحلیل تمرکز می‌کنند، این دوره بر اهمیت مراحل قبل و بعد از تحلیل نیز تأکید دارد. قبل از تحلیل، آماده‌سازی داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها بسیار مهم است. پس از تحلیل نیز، دانشجویان می‌آموزند که چگونه کیفیت مدل خود را ارزیابی و نتایج را تفسیر کنند تا بتوانند به کسب‌وکار خود کمک کنند.
در دوره آموزشی Linear Regression and Logistic Regression using R Studio با تکنیک‌های رگرسیون خطی و لجستیک در یادگیری ماشین 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 برای افرادی طراحی شده است که مایلند مهارت‌های خود را به عنوان متخصص یادگیری ماشین ارتقا دهند، اما نمی‌دانند از کجا شروع کنند. برای دستیابی به این هدف، نیازی به آموزش رسمی در علم داده نیست. در طول این دوره، مَت هریسون به عنوان مدرس، شرکت‌کنندگان را با مفاهیم کلیدی یادگیری ترکیبی آشنا می‌کند. در این دوره، روش‌های مختلف یادگیری ترکیبی از جمله بگینگ (Bagging)، بوستینگ (Boosting) و استکینگ (Stacking) بررسی می‌شوند. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه این روش‌ها را با استفاده از کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند سایکیت‌لرن (scikit-learn) و ایکس‌جی‌بوست (XGBoost) پیاده‌سازی کنند. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان به مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های ترکیبی در وظایف واقعی یادگیری ماشین مجهز خواهند شد. این دوره با گیت‌هاب کداسپیسز (GitHub Codespaces) یکپارچه شده است؛ یک محیط توسعه‌دهنده ابری فوری که تمام قابلیت‌های IDE مورد علاقه شما را بدون نیاز به هیچ گونه تنظیمات محلی فراهم می‌کند. با استفاده از گیت‌هاب کداسپیسز، می‌توان در هر زمان و از هر دستگاهی به صورت عملی تمرین کرد – و این در حالی است که از ابزاری استفاده می‌شود که به احتمال زیاد در محیط کار نیز با آن مواجه خواهید شد. برای شروع کار، مطالعه بخش "استفاده از گیت‌هاب کداسپیسز" همراه با این دوره توصیه می‌شود. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا درک عمیقی از یادگیری ترکیبی پیدا کرده و آن را در پروژه‌های خود به کار گیرند، که این امر به بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و افزایش دقت پیش‌بینی‌ها منجر می‌شود. تأکید این دوره بر جنبه‌های عملی پیاده‌سازی و استفاده از ابزارهای صنعتی است تا شرکت‌کنندگان بتوانند دانش خود را مستقیماً در سناریوهای واقعی به کار گیرند و به متخصصانی کارآمد در زمینه یادگیری ماشین تبدیل شوند.
در دوره آموزشی Applied Machine Learning: Ensemble Learning با پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ترکیبی آشنا خواهید شد.

در این دوره، یادگیری عملی در اولویت قرار دارد و به شرکت‌کنندگان تجربه دست اول کار با مجموعه‌ داده‌های واقعی در صنایع و کاربردهای گوناگون ارائه می‌شود. از پیش‌بینی روند بازار سهام گرفته تا تحلیل رفتار مشتری، از پردازش زبان طبیعی تا تشخیص تصویر، فراگیران با طیف متنوعی از پروژه‌ها مواجه خواهند شد که چالش‌های پیش روی دانشمندان داده در دنیای پویای امروز را منعکس می‌کنند. هر پروژه در این دوره، که توسط متخصصان صنعت رهبری می‌شود، به دقت طراحی شده است تا بینش‌های ارزشمند و تکنیک‌های عملی را در اختیار شرکت‌کنندگان قرار دهد. خواه یک مبتدی باشید که به دنبال ایجاد یک پایه قوی است یا یک متخصص داده با تجربه که قصد دارد توانایی‌های خود را ارتقا دهد، این دوره برای تمام سطوح مهارت مناسب است و شما را در هر مرحله از پروژه‌ها راهنمایی می‌کند. این دوره فرصتی بی‌نظیر برای کسب تجربه عملی گسترده و آمادگی برای ورود به عرصه حرفه‌ای علم داده فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی Data Science Bootcamp 2025 : Build 365 Projects in 365 Days با کاربردهای متنوع علم داده در دنیای واقعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، دانش کاملی را در زمینه زبان برنامه‌نویسی R و کاربردهای آن در علم داده در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. این دوره با مبانی و مفاهیم اساسی R آغاز شده و به تدریج به موضوعات پیشرفته‌تری مانند دستکاری داده‌ها، ساختارهای داده، توابع، تحلیل داده‌ها، آمار توصیفی و تصویرسازی داده‌ها با استفاده از GGPLOT2 می‌پردازد. این دوره شامل تمرینات عملی، مطالعات موردی و پنج پروژه عملی است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در حل مسائل واقعی علم داده تقویت کنند. هدف این دوره، آماده‌سازی افراد برای ورود به بازار کار به عنوان متخصصان علم داده با دانش و مهارت‌های لازم است.
در دوره آموزشی R Programming Ninja Course 2025:Data Science with 5 Projects با مفاهیم و ابزارهای مورد نیاز برای علم داده با استفاده از زبان برنامه نویسی R 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.

این دوره برای افراد کاملاً مبتدی در پایتون طراحی شده است که به دنبال یادگیری بصری‌سازی داده‌ها به روشی آسان، جذاب و عملی هستند. شرکت‌کنندگان در این دوره، ابتدا با مبانی برنامه‌نویسی پایتون آشنا می‌شوند؛ بنابراین حتی اگر قبلاً هرگز یک خط کد هم ننوشته باشند، می‌توانند شروع به یادگیری کنند. پس از تسلط بر مبانی پایتون، به دنیای جذاب بصری‌سازی داده‌ها قدم می‌گذارند و اصول داستان‌گویی بصری با داده‌ها را درک خواهند کرد. بخش اصلی دوره به معرفی کتابخانه Plotly اختصاص دارد. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه با استفاده از این کتابخانه، نمودارهای تعاملی و خیره‌کننده‌ای را در پایتون ایجاد کنند. این آموزش شامل ساخت انواع مختلف نمودارها از جمله نمودارهای میله‌ای، خطی، پراکندگی، دایره‌ای، هیستوگرام، نقشه‌های حرارتی و بسیاری موارد دیگر است. در ادامه، شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای سفارشی‌سازی بصری‌سازی‌های خود را کسب می‌کنند. این بخش شامل یادگیری نحوه استایل‌دهی به نمودارها با استفاده از رنگ‌ها، تم‌ها، توضیحات و قابلیت‌های تعاملی است. هدف این دوره، ارائه یک مسیر کامل و عملی برای تبدیل شدن به یک متخصص در بصری‌سازی داده‌ها با پایتون و کتابخانه Plotly است.
در دوره آموزشی Learn Python for Data Analysis & Visualize Data with Plotly با برنامه‌نویسی پایتون و بصری‌سازی داده‌ها با کتابخانه Plotly آشنا خواهید شد.

این دوره یکی از عملی‌ترین و جامع‌ترین دوره‌های آموزشی است که تاکنون برای پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از کتابخانه NLTK در پایتون طراحی شده است. چه دانشجو باشید، چه توسعه‌دهنده و چه پژوهشگر، این دوره گام به گام شما را از مبانی مطلق NLP راهنمایی می‌کند تا پروژه‌های کوچک خود را بسازید. این پروژه‌ها شامل یک مولد متن به سبک شکسپیر، یک تحلیلگر رزومه، و یک بازنویس جمله مبتنی بر مترادف هستند – تمام این‌ها تنها با استفاده از پایتون و NLTK انجام می‌شوند. شما تنها به یادگیری نظریه اکتفا نخواهید کرد، بلکه آن را به کار خواهید گرفت. هر بخش شامل بررسی دقیق کد، آزمون‌هایی برای سنجش درک شما، و پروژه‌های کوچکی است که می‌توانید با افتخار در نمونه کارهای خود به نمایش بگذارید. این دوره صرفاً بر NLTK تمرکز دارد و مدل‌های شبکه عصبی مدرن یا کتابخانه‌های ترانسفورمر مانند spaCy، BERT یا HuggingFace را پوشش نمی‌دهد. هدف این است که ابتدا با ساخت برنامه‌های کاربردی واقعی با ابزارهای ساده و قابل توضیح، بر مبانی مسلط شوید.
در دوره آموزشی Master NLP with NLTK in Python با مبانی و کاربردهای پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از کتابخانه NLTK در پایتون آشنا خواهید شد و پروژه‌های عملی متنوعی را در این زمینه می‌سازید.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مبانی پایتون و آمار به مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هدایت می‌کند. این دوره با پوشش کتابخانه‌های کلیدی مانند NumPy و Pandas، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم را آموزش می‌دهد. سپس به بررسی الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده و بدون نظارت، شبکه‌های عصبی، CNNها و RNNها می‌پردازد. شرکت‌کنندگان همچنین با پردازش زبان طبیعی و تکنیک‌های استقرار مدل آشنا خواهند شد و از طریق پروژه‌های عملی، تجربه عملی کسب خواهند کرد. هدف این دوره تربیت متخصصان آماده برای صنعت در زمینه علم داده و هوش مصنوعی است. علاوه بر این، این دوره بر استقرار مدل و مهندسی MLOps تمرکز دارد و به شرکت‌کنندگان مهارت‌های عملی برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولید و مدیریت چرخه عمر آن‌ها را آموزش می‌دهد. از طریق پروژه‌های عملی در دنیای واقعی، شرکت‌کنندگان دانش و مهارت‌های خود را برای حل مشکلات پیچیده داده محور به کار می‌گیرند و یک نمونه کار قوی برای نشان دادن توانایی‌های خود ایجاد می‌کنند.
در دوره آموزشی Mastering Data Science & AI with Python & Real-World Project با مفاهیم و تکنیک های علم داده و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

در این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان با چگونگی بهره‌گیری از پلتفرم داتابریکس به منظور مدیریت و پردازش حجم وسیعی از داده‌ها برای ساخت و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی آشنا می‌شوند. همچنین، نحوه ادغام مدل‌های زبانی بزرگ پیشرفته در این فرآیند آموزش داده می‌شود تا امکان توسعه برنامه‌های کاربردی هوشمند در زمینه‌های مختلف پردازش زبان طبیعی فراهم گردد. این دوره شامل مباحثی پیرامون طبقه‌بندی متون، خلاصه‌سازی اطلاعات، جستجوی معنایی در متون و ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای است. از طریق تمرینات عملی و پروژه‌های واقعی، دانش‌پذیران تجربه لازم برای طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر داده و زبان را کسب خواهند کرد و با اصول معماری سامانه‌های هوش مصنوعی یکپارچه و روش‌های بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها آشنا می‌شوند.
در دوره آموزشی Building AI Applications with Databricks and Gen AI با ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از داتابریکس و مدل‌های زبانی بزرگ آشنا خواهید شد.