پی سی دانلود - engineering

به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در مجموعه دوره های آموزشی O'Reilly Learning Path: Machine Learning Tutorial Series با مفاهیم و ویژگی های مختلف یادگیری ماشین، علوم داده و ساختار داده ها آشنا می شوید.

داده‌کاوی (Data Mining) به مفهوم استخراج اطلاعات نهان و یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ است. بسیاری از مردم داده کاوی را مترادف واژه های رایج کشف دانش از داده‌ها (KDD) میدانند. داده‌کاوی پایگاه‌ها و مجموعه‌های حجیم داده‌ها را در پی کشف واستخراج دانش، مورد تحلیل و کند و کاوهای ماشینی (و نیمه‌ماشینی) قرار می‌دهد. این گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع می‌توان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر آمار دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می‌نماید.
R، یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و علم داده‌ها است، که بر اساس زبان‌های اس و اسکیم پیاده‌سازی شده است. این نرم‌افزار متن باز، تحت اجازه‌نامه عمومی همگانی گنو عرضه شده و به رایگان قابل دسترس است.
در دوره آموزشی Udemy Learning Data Mining with R با معرفی تکنیک ها و ویژگی های مختلف داده کاوی با زبان آر می پردازیم.

با افزایش روزافزون استفاده مدیران، مسئولان و تصمیم گیران از داده های مکانی در جهت تصمیم گیری های مناسب و کارآمد، توسعه نرم افزارهای مکانی نیز رو به افزایش است. از آنجا که استفاده از این نرم افزارها کمک فراوانی در پردازش، تجزیه و تحلیل داده های مکانی و در نهایت تصمیم گیری های بهینه در مسائل مدیریتی می کند، لذا شرکت های بزرگ نرم افزاری را برآن داشت که نرم افزارهای کامل و جامعی در این زمینه ارائه دهند. QGIS از جمله نرم افزارهای بسیار جذاب و تا اندازه ای هم ساده جهت کار با قالبهای داده های برداری و رستری می باشد. دسترسی به قطعه برنامه های کوچک مهم و کاربردی (Grass) در یک محیط ساده و جذاب، از دیگر ویژگی های این نرم افزار است. جداسازی داده ها به صورت لایه هایی و انجام عملیاتهای گوناگون مانند ویرایش بر روی اطلاعات و همچنین تعریف Style جهت نمایش و دسته بندی نمایشی از جمله مشخصات این نرم افزار می باشد.
در دوره آموزشی Packt Introduction to QGIS Python Programming با برنامه نویسی پایتون در زبان کیو جی آی اس آشنا می شوید.

چارچوب یا فرایند مدل اسکرام (Scrum) یک چارچوب تکرارپذیر و افزایشی برای کنترل پروژه (مدیریت نرم‌افزار) است که معمولاً در زیر شاخه مدل فرایند تولید نرم‌افزار چابک و سریع است و یک نوع مدل تولید نرم‌افزار در مهندسی نرم‌افزار بحساب می ‌رود. اسکرام یک چارچوب تولید نرم‌افزار از سری روش های تفکر چابک (Agile) است. دراین که اسکرام یک چارچوب یا فرایند است، کاملاً بین متخصصان دوگانگی وجود دارد. اشخاصی مانند کن شوئبر (مبدع اسکرام) دائماً از لفظ چارچوب (framework) استفاده می ‌کنند و تاکید می ‌نمایند که همه باید این مورد را قبول داشته باشند ولی بعضی دیگر از دوستان از لفظ فرایند و یا متدولوژی برای اسکرام استفاده می‌ کنند.
در دوره آموزشی LiveLessons Learning Path: Scrum Practitioner به طور تخصصی با مفاهیم و ویژگی های متدولوژی اسکرام آشنا می شوید.

علم داده (Data Science)، دانشی میان‌رشته‌ای پیرامون استخراج دانش و آگاهی از مجموعه‌ای داده و اطلاعات است. علم داده از ترکیب مباحث مختلفی به وجود آمده و بر مبانی و روش‌های موجود در حوزه‌های مختلف علمی بنا شده‌است. تعدادی از این حوزه‌ها عبارتند از: ریاضیات، آمار، مهندسی داده، بازشناخت الگو و... هدف این علم، استخراج مفهوم از داده و تولید محصولات داده‌محور است. R، یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و علم داده‌ها است، که بر اساس زبان‌های اس و اسکیم پیاده‌سازی شده است. این نرم‌افزار متن باز، تحت اجازه‌نامه عمومی همگانی گنو عرضه شده و به رایگان قابل دسترس است. زبان اس بجز R، توسط شرکت Insightful، در نرم‌افزار تجاری اس‌پلاس نیز پیاده‌سازی شده است. اگرچه دستورات اس‌پلاس و R بسیار شبیه است لیکن این دو نرم‌افزار دارای هسته‌های متمایزی می‌باشند. R، حاوی محدودهٔ گسترده‌ای از تکنیک‌های آماری (از جمله: مدل‌سازی خطی و غیرخطی، آزمون‌های کلاسیک آماری، تحلیل سری‌های زمانی، رده‌بندی، خوشه‌بندی و غیره) و قابلیت‌های گرافیکی است. در محیط R، کدهای سی، سی++ و فورترن قابلیت اتصال و فراخوانی هنگام اجرای برنامه را دارند و کاربران خبره می‌توانند توسط کدهای سی، مستقیماً اشیا R را تغییر دهند.
در دوره آموزشی O'Reilly Learning Path: Introduction to Data Science with R با علوم داده و زبان آر جهت تغییر داده ها، شبیه سازی و مدل سازی داده ها آشنا می شوید.

SolidWorks (سالیدورکس) یک نرم‌افزار مهندسی طراحی به کمک رایانه است که بر روی ویندوز اجرا می‌شود و توسط شرکت فرانسوی داسو سیستمز ساخته شده و همچنان توسعه داده می‌شود. در حال حاضر نرم‌افزار سالید ورکس توسط ۱٫۳ میلیون مهندس در بیش از ۱۳۰٬۰۰۰ شرکت در سراسر جهان در حال استفاده‌است. این نرم‌افزار دارای سه محیط به نام‌های پارت (part) اسمبلی (assembly) و دراوینگ (drawing) است. محیط اول برای رسم قطعه بوده، در محیط دوم قطعات یک مکانیسم بر روی هم سوار شده و در محیط آخر از آن ها نقشه مهندسی (معمولاً برای نسخه چاپی) تهیه می‌شود. نرم‌افزار سالیدورکس به صورت مستقیم با اینونتور، مکانیکال دسکتاپ و سالید اج رقابت می‌کند. سالیدورکس یک مدل ساز برای مدلسازی جامدات است که مبتنی بر پارا سالید بوده و از رویکرد پارامتری مبتنی بر ویژگی برای ساخت مدل ها و مونتاژها استفاده می‌کند. SolidWorks یک راه حل طراحی سه بعدی جامع است که قابلیت هایی چون شبیه سازی قدرتمند، حرکت، ابزار اعتبار سنجی طراحی، سیم کشی پیشرفته، مسیریابی لوله ها، مهندسی معکوس و ... را دارا می باشد. 
در دوره آموزشی Udemy SolidWorks 2016 Essential Training با امکانات و ویژگی های سالیدورکس 2016 آشنا می شوید.

SimulationX محصول شرکت ITI نرم افزاری قدرتمند و جامع برای شبیه‌سازی سه‌بعدی و آنالیز پدیده‌های فیزیکی چندگانه در سازه‌ها، دستگاه‌ها و سیستم‌ها در زمینه‌ها و رشته‌های مختلف است. این نرم افزار با داشتن ویژگی‌ها و ابزارهای قدرتمند و همچنین کتابخانه‌ای شامل بیش از 350 نوع از ابزار در 12 زمینه‌ی مختلف علمی و مهندسی از جمله ترمودینامیک، الکترونیک، مکانیک و غیره به کاربر امکان شبیه‌سازی و تحلیل هرچه دقیق‌تر را بدون پرداختن به جزئیات می‌دهد. برای مثال می‌توان یک ربات را از طراحی بدنه گرفته تا موتور توسط این برنامه شیبه‌سازی نمود و در انتها آن را مورد آزمون قرار داد که در این مرحله برنامه خطاهای موجود در طراحی را گزارش داده و همچنین نمودارها و نتایج را به صورت کمی و بصری در اختیار کاربر قرار می‌دهد. افراد و مؤسسات مختلفی همچون مهندسان، اساتید، دانشجویان، دانش آموزان، دانشگاه‌ها و مدارس می‌توانند از این نرم افزار قدرتمند بهره ببرند.

با ورود به عصر اطلاعات و ارتباطات و آغاز استفاده از داده ها و اطلاعات به عنوان سرمایه های اصلی در حرکت علمی، اقتصادی، اجتماعی و فرهنگی جوامع، سازمان ها و شرکت های مختلف و توسعه مشارکت افراد در جهان اینترنت و ارتباطات شبکه ای در دنیا، دغدغه ای بروز پیدا کرد که از جنس همین داده هایی بود که همه روز و با سرعت وحشتناک در دنیا و در عرصه های مختلفی که فناوری اطلاعات ورود پیدا کرده بود، تولید می شود و آن اینکه چگونه این حجم بزرگ و متنوع داده ها و اطلاعات را با توجه به ساختار هایی که در فضای فناوری اطلاعات وجود دارد، می توان مدیریت، کنترل و پردازش کرد و از آن در جهت بهبود ساختارها و سودآوری بیشتر بهره جست؟
از سال 2012 به بعد در هر روز هزار پتابایت (1000 Pebibyte) داده تولید می شود که به دنبال خود مستلزم ذخیره سازی، تحلیل، جستجوها، تمیزکاری داده ها، اشتراک ها و... در داده هاست که باید در حوزه مختلف انجام شود. داده های بزرگ معمولا به مجمعه از داده ها اطلاق می شود که اندازه آنها فراتر از حدی است که با نرم افزارهای معمول بتوان آنها را در یک زمان معقول اخذ، دقیق سازی، مدیریت و پردازش کرد (Snijders, 2012). مفهوم «اندازه» در داده های بزرگ بطور مستمر در حال تغییر است و به مرور بزرگتر می شود. داده های بزرگ مجموعه از تکنیک ها و تاکتیک هایی است که نیازمند شکل جدیدی از یکپارچگی هستند تا بتوانند ارزش های بزرگی را که در مجموعه های بزرگ، وسیع، پیچیده و متنوع داده پنهان شده اند، آشکار سازند.
در دوره آموزشی Udemy Setup Big Data Development Environment با محیط ها و تکنولوژی های مختلفی مانند Hadoop, Spark, Hive, Pig, Sqoop و... آشنا می شوید.