پی سی دانلود - python

عبارات منظم یا همان Regex، اغلب به عنوان مبحثی گیج‌کننده و دشوار برای تسلط کامل شناخته می‌شوند. بسیاری از برنامه‌نویسان در مواجهه با الگوهای پیچیده دچار سردرگمی می‌شوند، زیرا اکثر آموزش‌های موجود صرفاً بر نحوه استفاده از این الگوها تمرکز دارند و تعداد بسیار کمی از آن‌ها به توضیح این مطلب می‌پردازند که یک موتور عبارات منظم در واقع چگونه در لایه‌های زیرین و داخلی خود عمل می‌کند. این دوره آموزشی دقیقاً برای پر کردن این خلاء طراحی شده است تا دانشجو را از یک استفاده‌کننده صرف، به یک توسعه‌دهنده ابزار تبدیل کند.
در این دوره آموزشی، مدرس از سطح نوشتن الگوهای ساده فراتر رفته و دانشجو را در مسیر ساخت یک موتور کامل عبارات منظم (Regular Expression Engine) از صفر مطلق با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون همراهی می‌کند. این پروژه کاملاً عملی به شرکت‌کننده کمک می‌کند تا به درکی واقعی و عمیق از نحوه پردازش، تجزیه (Parsing) و تطبیق الگوهای متنی در پشت صحنه دست یابد. در واقع، هدف این است که ابهاماتی که همیشه پیرامون سرعت و کارایی سیستم‌های پردازش متن وجود دارد، برطرف شود.
در دوره آموزشی Build Your Own Regex Engine from Scratch in Python با نحوه طراحی و پیاده‌سازی داخلی سیستم‌های پردازش و تطبیق الگوهای متنی آشنا خواهید شد.

دنیای هوش مصنوعی از مدل‌های ساده چت‌بات فراتر رفته و به سمت «عامل‌های هوشمند» حرکت کرده است؛ موجودیت‌هایی که نه تنها پاسخ می‌دهند، بلکه می‌توانند از ابزارها استفاده کرده و وظایف پیچیده را به صورت خودکار انجام دهند. در این دوره آموزشی، اپریل گیتنز (April Gittens)، مهندس باسابقه هوش مصنوعی، به زبانی ساده و تخصصی نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با بهره‌گیری از قدرت پایتون و افزونه کاربردی AI Toolkit در محیط ویرایشگر Visual Studio Code، عامل‌هایی ساخت که توانایی تعامل هوشمندانه با محیط را داشته باشند.
بخش اول آموزش بر پایه و اساس معماری عامل‌ها تمرکز دارد. مخاطب می‌آموزد که یک عامل هوشمند دقیقاً چگونه فکر می‌کند و چطور می‌توان با نوشتن دستورات (Prompts) اثربخش، رفتار آن را هدایت کرد. همچنین استفاده از اسکیماها (Schemas) برای دریافت خروجی‌های ساختاریافته آموزش داده می‌شود تا اطمینان حاصل شود که عامل هوشمند، داده‌ها را به شکلی دقیق و قابل استفاده برای برنامه‌های دیگر ارائه می‌دهد.
در مراحل پیشرفته‌تر، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه با تعریف ابزارهای اختصاصی (Custom Tools)، قابلیت‌های عامل خود را گسترش دهند. این یعنی عامل هوشمند فقط به دانش متنی محدود نمی‌شود و می‌تواند عملیاتی مانند جستجوی داده یا محاسبات خاص را انجام دهد. علاوه بر این، دوره به موضوع حیاتی ارزیابی پاسخ‌ها می‌پردازد. با استفاده از معیارهای سنجش داخلی (Metrics)، برنامه‌نویس می‌تواند کیفیت و دقت عملکرد عامل را بررسی کرده و آن را برای سناریوهای واقعی و چالش‌برانگیز در دنیای صنعت آماده کند.
در دوره آموزشی Creating Agents with Python and the AI Toolkit for Visual Studio Code با نحوه طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی عامل‌های هوشمند کاربردی آشنا خواهید شد.

Python (پایتون) یک زبان برنامه نویسی تفسیری، داینامیک و شیءگرا است که می توان از آن در محدوده وسعیی از نرم افزار ها و تکنولوژی ها بهره برد. این زبان برنامه نویسی روش های بسیار قدرتمند و حرفه ای را برای کار با زبان ها و ابزار های مختلف را با آسانی هر چه تمام تر فراهم می کند. بدین منظور این زبان داره کتابخانه هایی بسیار گسترده است که یادگیری و استفاده از آن ها در عرض چند روز ممکن است. این زبان، یک زبان آزاد و متن باز (Open Source) است. کد های نوشته شده در این زبان در محدوده ای وسیع از پلتفرم ها چون لینوکس، ویندوز، مک، حتی گوشی های موبایل و ... قابل اجرا است . هم اکنون پایتون در شرکت ها و سازمان های بزرگی چون ناسا، گوگل، یاهو و ... به صورت گسترده مورد استفاده قرار می گیرد. نرم افزارهای Blender، Mailman، Civilization IV، BitTorrent و ... از نرم افزارهایی هستند که به وسیله این زبان خلق شده اند.
چنانچه به دنبال یادگیری یک زبان برنامه نویسی هستید پیشنهاد می‌شود این زبان برنامه نویسی را دانلود کنید، زیرا یادگیری آن بسیار آسان است و کاربردهای بسیار زیادی هم دارد.

در دنیای امروز که داده‌ها حرف اول را می‌زنند، مفهوم جست‌وجو دیگر به تطابق ساده کلمات کلیدی محدود نمی‌شود. اپلیکیشن‌های مدرن و پیشرفته نیازمند تجربه‌ای از جست‌وجو هستند که نه تنها سریع و مقیاس‌پذیر باشد، بلکه از هوشمندی و دقت بالایی نیز برخوردار باشد تا مرتبط‌ترین نتایج را در کمترین زمان ممکن به کاربر ارائه دهد. الاستیک‌سرچ (ElasticSearch) به عنوان ستون فقرات چنین سیستم‌هایی شناخته می‌شود و امروزه زیرساخت اصلی بسیاری از موتورهای جست‌وجو، پلتفرم‌های تحلیل داده، سیستم‌های پیشنهادگر، ابزارهای نظارت بر لاگ‌ها و خط‌لوله‌های بازیابی اطلاعات مبتنی بر هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهد.
این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را با معماری داخلی و نحوه عملکرد این تکنولوژی آشنا کند. در این مسیر آموزشی، مفاهیم حیاتی مانند ایندکس‌گذاری (Indexing)، خرد کردن داده‌ها (Sharding) و نحوه توزیع داده‌ها در خوشه‌ها (Clusters) به تفصیل بررسی می‌شود. هدف این است که یادگیرنده بتواند فراتر از یک جست‌وجوی ساده، سیستم‌هایی را طراحی کند که توانایی پردازش میلیون‌ها رکورد را در کسری از ثانیه داشته باشند.
در دوره آموزشی ElasticSearch With Python: Hands-On Guide with Real Projects با تمام مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص در حوزه جست‌وجو و تحلیل داده آشنا خواهید شد.

دوره آموزشی "توسطه بازی با پایتون" به گونه‌ای طراحی شده است که علاقه‌مندان را از سطح مبتدی به مرحله‌ای برساند که بتوانند به تنهایی پروژه‌های سرگرم‌کننده و کاربردی خلق کنند. در این مسیر آموزشی، شرکت‌کنندگان با یکی از محبوب‌ترین و قدرتمندترین زبان‌های برنامه‌نویسی جهان یعنی پایتون آشنا می‌شوند. رویکرد اصلی این دوره، آموزش مبتنی بر پروژه است؛ به این معنا که به جای تمرکز صرف بر تئوری‌های خشک برنامه‌نویسی، تمامی مفاهیم در دلِ ساخت بازی‌های واقعی گنجانده شده است. این شیوه یادگیری باعث می‌شود که دانشجو نه تنها کدنویسی را بیاموزد، بلکه منطق حل مسئله و نحوه پیاده‌سازی ایده‌های ذهنی را در قالب یک محصول قابل اجرا تجربه کند.
این دوره شامل ساخت ۶ بازی کلاسیک و خاطره‌انگیز است که هر کدام چالش‌های فنی خاص خود را دارند. با پیشروی در هر پروژه، مهارت‌های دانشجو در مدیریت داده‌ها، بهینه‌سازی کدها و کار با کتابخانه‌های گرافیکی پایتون ارتقا می‌یابد. در پایان، شرکت‌کنندگان مجموعه‌ای از پروژه‌های ساخته شده توسط خودشان را در اختیار خواهند داشت که نشان‌دهنده توانایی آن‌ها در توسعه نرم‌افزار است. این دوره برای کسانی که می‌خواهند برنامه‌نویسی را به روشی هیجان‌انگیز و دور از خستگی‌های معمول بیاموزند، انتخابی ایده‌آل محسوب می‌شود و مسیری روشن برای ورود به دنیای حرفه‌ای توسعه نرم‌افزار و بازی‌سازی ترسیم می‌کند.
در دوره آموزشی Master Python Game Development: A Project-Based Journey 2026 با اصول برنامه‌نویسی و ساخت بازی‌های رایانه‌ای آشنا خواهید شد.

Spyder یک محیط علمی قدرتمند برای زبان برنامه‌نویسی پایتون است که به‌طور خاص برای دانشمندان، مهندسان و تحلیل‌گران داده طراحی شده است. این نرم‌افزار ترکیبی منحصربه‌فرد از قابلیت‌های پیشرفته ویرایش کد، تحلیل، اشکال‌زدایی و پروفایلینگ را با امکاناتی مانند کاوش داده‌ها، اجرای تعاملی، بازرسی عمیق و بصری‌سازی داده‌ها ارائه می‌دهد.

Spyder که مخفف Scientific PYthon Development Environment است، یک محیط توسعه متن‌باز است که به‌طور ویژه برای محاسبات علمی و تحلیل داده با پایتون طراحی شده است. این IDE بر پایه کتابخانه‌های معروفی مانند NumPy، SciPy، Matplotlib و IPython ساخته شده و انتخابی ایده‌آل برای پژوهشگران و مهندسان محسوب می‌شود.

علاوه بر ویژگی‌های داخلی گسترده، Spyder از طریق سیستم افزونه‌ها و API خود قابل گسترش است. همچنین می‌توان آن را به‌عنوان یک کتابخانه افزونه برای PyQt5 استفاده کرد و قابلیت‌های آن، مانند کنسول تعاملی، را در سایر نرم‌افزارهای مبتنی بر PyQt ادغام نمود.

پایتون به عنوان یکی از منعطف‌ترین و پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی در حوزه مهندسی و تحلیل داده شناخته می‌شود. اکوسیستم غنی این زبان، شامل کتابخانه‌های محبوبی نظیر Pandas ،PySpark و NumPy، به متخصصان اجازه می‌دهد تا داده‌ها را با سرعت بالا پردازش کرده، حجم کاری را خودکارسازی کنند و سیستم‌های ETL مقیاس‌پذیری را ایجاد نمایند که توانایی مدیریت حجم عظیم اطلاعات را داشته باشند. از سوی دیگر، دیتا‌بریکس به عنوان یک پلتفرم یکپارچه برای تحلیل و مهندسی داده معرفی می‌شود که جهت ساده‌سازی فرآیندهای داده‌های حجیم (Big Data) و یادگیری ماشین توسعه یافته است. این پلتفرم که بر پایه آپاچی اسپارک بنا شده، محیطی بهینه برای ایجاد خطوط لوله ETL با کارایی بالا فراهم می‌کند. شرکت‌کنندگان در این دوره می‌آموزند که چگونه از نوت‌بوک‌های مشارکتی استفاده کنند و حاکمیت داده‌ها را در سطح سازمانی با ابزارهایی مانند Unity Catalog مدیریت نمایند.
این دوره آموزشی تمام دانش لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص مهندسی داده را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. آموزش‌ها با استفاده از نمودارهای بصری، مثال‌های کاربردی و پروژه‌های واقعیِ توسعه خط لوله ETL همراه است تا مفاهیم به عمیق‌ترین شکل ممکن منتقل شوند. در طول این مسیر، از مراحل اولیه ورود داده‌ها تا پاکسازی، تغییر شکل و در نهایت بارگذاری آن‌ها در مخازن داده، به صورت گام‌به‌گام بررسی خواهد شد.
در دوره آموزشی Python, Databricks & Apache Spark: Complete ETL Engineering با اصول طراحی و اجرای فرآیندهای مهندسی داده آشنا خواهید شد.

دوره آموزشی مذکور با این هدف طراحی شده است که به توسعه‌دهندگان بیاموزد چگونه از ساخت چت‌بات‌های ابتدایی و ساده عبور کرده و به سمت خلق عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) هوشمند حرکت کنند؛ سیستم‌هایی که نه تنها قادر به پاسخگویی به سوالات هستند، بلکه می‌توانند کارهای مختلفی را به صورت خودکار انجام دهند. این مسترکلاس به عنوان تنها منبع مورد نیاز برای پر کردن شکاف میان اپلیکیشن‌های ساده‌ای که صرفاً یک لایه ظاهری برای مدل‌های زبانی (LLM Wrappers) هستند و سیستم‌های پیچیده و آماده تولید (Production-ready) شناخته می‌شود.
در حالی که اکثر توسعه‌دهندگان در سطح ساخت برنامه‌های ساده‌ای مانند «چت با فایل‌های PDF» متوقف شده‌اند، این دوره آموزشی سطوح بسیار عمیق‌تری را هدف قرار می‌دهد. شرکت‌کنندگان در این مسیر، معماری یک اپلیکیشن عامل‌محور و فول‌استک را از پایه و با استفاده از فریم‌ورک‌های قدرتمندی نظیر Angular برای بخش کاربری و Node.js برای بخش سرور پیاده‌سازی می‌کنند. همچنین در این فرایند، پروتکل‌های پیشرفته‌ای مانند MCP (Model Context Protocol) و خط لوله‌های پیشرفته RAG به صورت عملی مورد استفاده قرار می‌گیرند. دلیل اهمیت این دوره در تغییر رویکرد صنعت از «هوش مصنوعی مولد» (Generative AI) به سمت «هوش مصنوعی عامل‌محور» (Agentic AI) نهفته است. امروزه شرکت‌های بزرگ دیگر تنها به دنبال تولید متن نیستند، بلکه به دنبال عامل‌هایی می‌گردند که بتوانند پایگاه‌های داده را پرس‌وجو کنند، ابزارهای مختلف را اجرا نمایند و به طور مستقل دست به اقدام بزنند. این دوره آموزشی توسعه‌دهندگان را در خط مقدم این تحول تکنولوژیک قرار می‌دهد.
در طول این مسیر، یک پلتفرم هوش مصنوعی در سطح حرفه‌ای ساخته می‌شود که دارای یک رابط کاربری مدرن با انگولار و یک بک‌اند مستحکم با Node.js و Express است. تمرکز اصلی بر یادگیری صرفِ نحو (Syntax) نیست، بلکه آموزش معماری پشت سیستم‌های خودگردان (Autonomous Systems) در اولویت قرار دارد. 
در دوره آموزشی Agentic AI Full‑Stack Masterclass: RAG, MCP & AI Agents با مفاهیم و روش‌های ساخت سیستم‌های خودکار و پیشرفته هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره جامع درباره ساختارهای داده و الگوریتم‌ها (DSA) با پایتون طراحی شده است تا به شرکت‌کنندگان بیاموزد چگونه با داده‌ها کار کنند و مسائل کدنویسی را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون حل نمایند. این آموزش از مفاهیم پایه آغاز شده و به تدریج، شرکت‌کنندگان را با روشی ساده و گام به گام به سمت موضوعات پیشرفته‌تر هدایت می‌کند. در این دوره، ساختارهای داده کلیدی از جمله لیست‌ها، پشته‌ها (Stacks)، صف‌ها (Queues)، درخت‌ها (Trees) و گراف‌ها (Graphs) مورد بررسی قرار می‌گیرند. همچنین، شرکت‌کنندگان با الگوریتم‌های رایج مانند جستجو، مرتب‌سازی (Sorting) و درهم‌سازی (Hashing) آشنا می‌شوند.
بخش مهمی از دوره، یادگیری نحوه مقایسه راه‌حل‌های مختلف بر اساس پیچیدگی زمانی (Time Complexity) و پیچیدگی فضایی (Space Complexity) است. مفاهیم اساسی دیگری نظیر بازگشت (Recursion)، نمادگذاری Big O، برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)، روش تقسیم و حل (Divide-and-Conquer) و روش‌های حریصانه (Greedy Methods) به طور کامل آموزش داده خواهند شد. این دوره کامل ساختارهای داده و الگوریتم‌ها با استفاده از پایتون توسط کارشناسان صنعت و علاقه‌مندان به برنامه‌نویسی رقابتی توسعه و تدریس شده است. این گروه شامل آقای ساندیپ جین، مدیرعامل GeeksforGeeks، می‌شود که تجربه و تخصص خود را برای ارائه بهترین تجربه یادگیری در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهند.
در دوره آموزشی Complete Data Structure and Algorithms Course in Python با روش‌های کارآمد ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها در برنامه‌نویسی آشنا خواهید شد.

این دوره به شرکت‌کنندگان آموزش می‌دهد که چگونه یک عامل (Agent) هوش مصنوعی عمومی را بسازند که بتواند ابزارهای مختلف موجود بر روی دستگاه آن‌ها را هماهنگ و مدیریت کند. این ابزارها شامل قابلیت‌هایی مانند خواندن و تبدیل فایل‌ها، فراخوانی ابزارهای شخص ثالث نظیر جستجوی وب و اجرای کد، و در نهایت تحویل نتایج به یک مرورگر محلی هستند. تمرکز اصلی این دوره بر ایجاد یک عامل با یک حلقه اجرایی است که بتواند تاریخچه مکالمات را حفظ کند. این عامل از قابلیت فراخوانی ابزار (Tool Calling) برای انتخاب ابزارها و استدلال‌های مناسب استفاده می‌کند، پیام‌ها را بر اساس نتایج ابزارها به‌روزرسانی می‌کند و در نهایت، تصمیم می‌گیرد که چه زمانی عملیات را متوقف کند.
در طول دوره، شرکت‌کنندگان با نحوه مدیریت محتوا از طریق تکنیک‌های خلاصه‌سازی (Summarization) و بازیابی اطلاعات (Retrieval) آشنا خواهند شد. همچنین، روش‌های افزودن ارزیابی‌ها (Evals) برای شناسایی شکست‌ها و خطاها در عملکرد عامل آموزش داده می‌شود. علاوه بر این، به مبحث مهم افزودن گاردریل‌ها (Guardrails) و بررسی‌های "انسان در حلقه" (Human-in-the-loop checks) برای اقدامات حساس پرداخته می‌شود تا از ایمنی و دقت عامل اطمینان حاصل شود. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان یک عامل هوشمند در اختیار خواهند داشت که می‌توانند به‌طور مستمر آن را با ابزارهای جدید، پروتکل‌های تازه و رابط‌های کاربری بیشتر گسترش دهند و توسعه دهند. این عامل یک پایه قوی برای ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی خودکار و انعطاف‌پذیر است.
در دوره آموزشی Build an AI Agent from Scratch, v2 با نحوه ساخت، توسعه و ارزیابی یک عامل هوش مصنوعی با قابلیت فراخوانی و هماهنگی ابزارها آشنا خواهید شد.