پی سی دانلود - end-to-end

این دوره آموزشی تخصصی برای مهندسان اتوماسیون سنجش کیفیت (QA)، مهندسان توسعه تست (SDET) و تمامی تسترهایی طراحی شده است که قصد دارند از سطح مقدماتی اتوماسیون رابط کاربری فراتر بروند و مهارت‌های کاربردی و عمیق در سطح ساخت فریم‌ورک‌های پیشرفته به دست آورند. تمرکز اصلی این مجموعه بر آموزش ابزار قدرتمند Playwright در کنار زبان برنامه‌نویسی #C و فریم‌ورک تست NUnit قرار دارد تا شرکت‌کنندگان بتوانند زیرساخت‌های اتوماسیون خود را به شکلی اصولی و حرفه‌ای پیاده‌سازی کنند.
علاوه بر این، دوره یادشده بر اصول طراحی فریم‌ورک‌های اتوماسیون اتکا دارد. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه کدهای تست را ساختاردهی کنند تا نگهداری آن‌ها در پروژه‌های بزرگ و صنعتی آسان باشد. پیاده‌سازی اتوماسیون رابط کاربری (UI Automation) به کمک ابزارهای مدرنی مانند Playwright باعث می‌شود سرعت اجرا به‌شدت افزایش یابد و مدیریت مرورگرهای مختلف به سادگی انجام پذیرد.
این دوره فراتر از آموزش دستورات ساده عمل می‌کند و به افراد کمک می‌کند دانش نظری خود را به مهارت‌های عملی و آماده برای بازار کار تبدیل کنند. در پایان، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود برنامه‌های تست اتوماتیک را از صفر تا صد پیاده‌سازی کرده، چالش‌های مختلف وب مانند مدیریت عناصر پویا، منتظر ماندن‌های هوشمند و همزمانی را مدیریت نمایند و نقش موثرتری در ارتقای کیفیت نرم‌افزار ایفا کنند.
در دوره آموزشی Playwright C# .NET & NUnit: 100+ Automation Scenarios با ابزارها و تکنیک‌های ساخت فریم‌ورک‌های پیشرفته اتوماسیون تست وب آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی تخصصی با تمرکز بر پیاده‌سازی عملی، فراگیران را برای تسلط کامل بر بسترهای مدرن تحلیل داده و فناوری مایکروسافت فابریک آماده می‌سازد. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان با مراحل طراحی و اجرای لایه‌های برنز، نقره‌ای و طلایی بر اساس معماری مدالیون آشنا شده و توانایی خود را در ساخت خطوط لوله خودکار، مدیریت لِیک‌هاوس، استفاده از دفترچه‌های اسپارک، جداول دلتا و انبار داده ارتقا می‌دهند. علاوه بر این، ابعاد حیاتی پروژه‌های صنعتی مانند اعتبار سنجی طرح‌واره‌ها، ثبت وقایع و حسابرسی، مدیریت خطاها و پایش هوشمند خطوط انتقال داده به‌طور کامل آموزش داده می‌شود تا برنامه‌های ساخته شده کاملاً آماده ورود به محیط عملیاتی باشند.
هدف اصلی دوره، انتقال تجربه واقعی در زمینه گردش کارهای مهندسی داده در سطح سازمانی است. فراگیران در مسیر آموزش با استانداردهای کدنویسی قابل اتکا، طراحی خطوط لوله بازاستفاده‌پذیر، تکنیک‌های ارکستراسیون و روش‌های سنجش کیفیت داده آشنا می‌شوند. تمرکز تمامی فصل‌ها بر پیاده‌سازی گام‌به‌گام و سناریوهای واقعی است تا دانش‌پژوهان بتوانند پروژه‌هایی مقیاس‌پذیر، قابل نگهداری و استاندارد خلق کنند. در پایان دوره، شرکت‌کنندگان یک پروژه کامل مایکروسافت فابریک همراه با سورس‌کد جامع در اختیار خواهند داشت که می‌توانند با اطمینان کامل آن را در مصاحبه‌های شغلی، رزومه حرفه‌ای و نمونه‌کارهای خود ارائه دهند و مهارتی ارزشمند در حوزه تحلیل داده‌های مدرن به دست آورند.
در دوره آموزشی Microsoft Fabric Medallion Architecture Project | End-to-End با مهندسی داده در مایکروسافت فابریک آشنا خواهید شد.

این دوره به معرفی شیوه‌های نوین کار در دنیای مهندسی نرم‌افزار با بهره‌گیری از هوش مصنوعی می‌پردازد. شرکت‌کنندگان با تأثیرات هوش مصنوعی بر زمان تحویل نرم‌افزار، کیفیت کد، و اندازه صنعت نرم‌افزار آشنا می‌شوند. همچنین، این دوره به بررسی پیدایش مشاغل فنی جدید مبتنی بر هوش مصنوعی و ادغام نقش‌ها در نتیجه آن می‌پردازد. مهندسی پرامپت و مهندسی متن (Context Engineering): شرکت‌کنندگان با اصول مهندسی پرامپت و مهندسی متن آشنا می‌شوند تا بتوانند دستورات بهتری برای هوش مصنوعی ایجاد کنند. هذیان‌های هوش مصنوعی (AI Hallucinations): در این بخش، تعریف هذیان‌های هوش مصنوعی، نحوه تشخیص آن‌ها، و بهترین روش‌ها برای کاهش آن‌ها و بهبود کیفیت کد آموزش داده می‌شود. تولید خودکار اسناد: نحوه تولید خودکار مشخصات الزامات محصول، داستان‌های کاربری، موارد آزمون، مشخصات فنی و نمودارهای معماری با استفاده از هوش مصنوعی مورد بحث قرار می‌گیرد. انواع هوش مصنوعی و آینده شغلی: انواع مختلف هوش مصنوعی شامل هوش محدود (ANI)، هوش عمومی (AGI)، و هوش فوق‌العاده (ASI) و همچنین هوش مصنوعی کوانتومی معرفی می‌شوند. این بخش به آینده مشاغل در دنیای هوش مصنوعی می‌پردازد و راهکارهای حفظ شغل در این دنیای جدید را ارائه می‌دهد.
در دوره آموزشی How To Develop End To End Software Using AI (Vibe Coding) با نحوه استفاده از هوش مصنوعی در فرآیند توسعه نرم‌افزار و آینده شغلی در این حوزه 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.