پی سی دانلود - intelligence

این دوره جامع، یک مسترکلاس در زمینه Google Looker Studio (که قبلاً با نام Google Data Studio شناخته می‌شد)، یکی از قوی‌ترین ابزارهای موجود برای تجسم داده‌ها و هوش تجاری در حال حاضر است. این دوره برای هر فردی که علاقه‌مند به درک و استفاده مؤثر از داده‌های خود است، طراحی شده است. فارغ از اینکه مخاطب یک دانشجو، یک بازاریاب دیجیتال، یک تحلیلگر کسب‌وکار یا یک مبتدی کامل باشد، این آموزش به او کمک خواهد کرد تا پتانسیل واقعی داده‌های خود را از طریق داشبوردهای واضح، تعاملی و بینش‌بخش شکوفا کند. در این دوره کامل، ابتدا با مبانی و اصول بسیار ابتدایی شروع می‌شود؛ یعنی درک اینکه Looker Studio چیست و چگونه کار می‌کند. فراگیر یاد خواهد گرفت که چگونه منابع داده مختلف مانند Google Sheets، Google Analytics، BigQuery و سایر پلتفرم‌ها را به آن متصل کند تا گزارش‌های پویا و خودکارسازی‌شده ایجاد کند. در ادامه، نحوه طراحی داشبوردهای جذاب بصری، استفاده مؤثر از نمودارها و گراف‌ها، و به کارگیری فیلترها، کنترل‌ها و فیلدهای محاسباتی برای روایت داستان‌های قدرتمند مبتنی بر داده‌ها مورد بررسی قرار خواهد گرفت. در پایان این دوره، شرکت‌کننده قادر خواهد بود داشبوردهای حرفه‌ای بسازد که بینش‌های پیچیده را تنها با یک نگاه منتقل می‌کنند. همچنین از طریق پروژه‌های عملی و مثال‌های دنیای واقعی، تجربه کاربردی کسب خواهد کرد که او را برای استفاده از Looker Studio در نقش‌های مختلفی مانند تحلیل بازاریابی، هوش تجاری و گزارش‌دهی داده‌ها آماده می‌سازد. هیچ نیازی به دانش برنامه‌نویسی یا تجربه قبلی در تجسم داده‌ها نیست؛ تنها کنجکاوی برای یادگیری و تحلیل بصری داده‌ها کافی است. این دوره به فراگیران کمک می‌کند تا داده‌ها را به تصمیمات تبدیل کنند.
در دوره آموزشی Google Looker Studio From Beginner To Pro با تجسم داده‌ها و ساخت داشبوردهای تحلیلی حرفه‌ای آشنا خواهید شد.

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، تاریخچه SQL و نظریه رابطه‌ای مورد بررسی قرار می‌گیرد تا درک درستی از چگونگی شکل‌گیری این زبان دستکاری داده و برنامه پایگاه داده مهم مایکروسافت حاصل شود. مدرس، گری اوبرایان، نحوه پرس و جو از یک یا چند جدول مختلف با استفاده از دستورات SELECT و همچنین نحوه فیلتر، گروه‌بندی و مرتب‌سازی نتایج را نشان می‌دهد. او همچنین نحوه کار با انواع داده‌های خاص مانند تاریخ، زمان و کاراکترها را آموزش می‌دهد. علاوه بر این، مباحث پیشرفته‌ای مانند زیرپرسش‌ها، برنامه‌نویسی با Transact-SQL و بهبود عملکرد پرس و جو نیز در این دوره پوشش داده می‌شوند. هدف این دوره، ارائه دانش و مهارت‌های لازم برای مدیریت و استخراج اطلاعات از پایگاه داده Microsoft SQL Server 2016 به صورت موثر است.
در دوره آموزشی Microsoft SQL Server 2016: Query Data با مفاهیم کلیدی و کاربردهای عملی SQL Server 2016 آشنا خواهید شد.