پی سی دانلود - python

این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان را به دنیای الگوهای طراحی پایتون وارد می‌کند و به آن‌ها می‌آموزد که چگونه با پیاده‌سازی این الگوها در زمان خود صرفه‌جویی کنند. Jungwoo Ryoo، مدرس دوره، ۱۵ الگوی ضروری ایجادکننده (creational)، ساختاری (structural) و رفتاری (behavioral) را معرفی می‌کند تا به شرکت‌کنندگان در حل چالش‌های رایج برنامه‌نویسی یاری رساند. در طول دوره، بهترین روش‌ها و شیوه‌های برنامه‌نویسی ارائه می‌شوند که تضمین می‌کنند راه‌حل‌های ارائه‌شده سازگار، کامل و صحیح باشند. شرکت‌کنندگان در این دوره یاد می‌گیرند که چگونه از این الگوها برای ساختاردهی کد خود به شکلی کارآمدتر و مؤثرتر استفاده کنند. آن‌ها با قدرت راه‌حل‌های قابل استفاده مجدد که توسط جامعه برنامه‌نویسی به اشتراک گذاشته شده‌اند، آشنا می‌شوند و مهارت‌های کدنویسی پایتون خود را بهبود می‌بخشند. یادگیری در این دوره از طریق مثال‌های عملی صورت می‌گیرد و شرکت‌کنندگان می‌توانند با چالش‌های کدنویسی خود را به چالش بکشند. با اتمام این دوره، فراگیران قادر خواهند بود از الگوهای طراحی برای بهینه‌سازی پروژه‌های خود و حل آسان مشکلات رایج برنامه‌نویسی بهره ببرند. این دوره برای طیف وسیعی از افراد، شامل توسعه‌دهندگان حرفه‌ای، دانشجویان علوم کامپیوتر و علاقه‌مندان به برنامه‌نویسی مناسب است. تسلط بر این الگوها به طور قابل توجهی به توانایی‌های برنامه‌نویسی و حل مسئله آن‌ها کمک خواهد کرد و مسیر حرفه‌ای آن‌ها را هموارتر می‌سازد.
در دوره آموزشی Python: Design Patterns با الگوهای طراحی کاربردی و نحوه استفاده از آنها در پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره به عنوان یک راهنمای جامع برای بهترین شیوه‌های پایتون عمل می‌کند و به شما کمک می‌کند تا کدی بنویسید که نه تنها کارآمد باشد بلکه به راحتی توسط دیگران قابل درک و نگهداری باشد. شرکت‌کنندگان در این دوره با اصول و راهنمایی‌های رسمی سبک پایتون (PEP 8) آشنا می‌شوند و یاد می‌گیرند که چگونه این استانداردها را در کد خود پیاده‌سازی کنند. دوره با ارائه‌ی سخنرانی‌های ویدیویی جذاب، نمودارها، آزمون‌ها، مقالات و منابع تکمیلی، تجربه‌ی یادگیری جامعی را فراهم می‌کند. هدف اصلی این دوره، ارتقاء مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون شما به سطحی بالاتر است تا بتوانید کدی بنویسید که واقعاً "پایتونیک" باشد. این بدان معناست که کد شما باید از الگوها و فلسفه‌ی زبان پایتون پیروی کند، که منجر به کدی مختصر، خوانا و کارآمد می‌شود. در طول دوره، به شما آموزش داده می‌شود که چگونه نام‌های معناداری برای متغیرها، توابع، کلاس‌ها و متدهای خود انتخاب کنید. این کار به بهبود خوانایی کد کمک شایانی می‌کند و درک منطق برنامه را برای هر کسی که با کد شما کار می‌کند، آسان‌تر می‌سازد. همچنین، اصول مربوط به تورفتگی کد پایتون مطابق با راهنمای سبک پایتون به طور کامل توضیح داده می‌شود تا اطمینان حاصل شود که کد شما از نظر ظاهری نیز استاندارد و منظم است. یکی دیگر از جنبه‌های کلیدی که در این دوره پوشش داده می‌شود، کاربرد بهترین شیوه‌ها برای طول خط، شکست خط و خطوط خالی است. استفاده صحیح از فضای خالی (whitespaces) در اطراف متغیرها، پرانتزها، عملگرها، کاماها، دونقطه‌ها و سمی‌کولن‌ها نیز به تفصیل بررسی می‌شود، چرا که این جزئیات کوچک می‌توانند تأثیر زیادی بر خوانایی کلی کد داشته باشند.
در دوره آموزشی Python Best Practices: Learn to Write Clean Python Code با اصول و شیوه‌های نوشتن کد پایتون تمیز، خوانا و قابل نگهداری آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی با هدف کمک به افراد مبتدی در زمینه داده و همچنین متخصصان باتجربه که به دنبال انجام سریع‌تر و کارآمدتر کارهای خود هستند، طراحی شده است. این کتاب که توسط دو دانشمند داده در سطح جهانی و یک مدیر ریسک با تجربه نگاشته شده است، بر روی وظایف عملی تحلیل داده‌ها که روزانه با آن‌ها سروکار خواهید داشت، تمرکز می‌کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه پرسش‌های (prompts) مؤثری برای ChatGPT بنویسند و تحلیل‌های توصیفی جامعی را از ابتدا تا انتها انجام دهند. یکی از جنبه‌های کلیدی این دوره، راه‌اندازی یک محیط تحلیل داده سازگار با هوش مصنوعی است. همچنین، شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای ارزیابی کیفیت داده‌های خود و توسعه یک برنامه تحلیل استراتژیک را کسب می‌کنند. این دوره به شما می‌آموزد که چگونه کدهای لازم برای تحلیل داده‌های غیرمتنی را تولید کنید و داده‌های متنی را مستقیماً با ChatGPT کاوش نمایید. در نهایت، آموزش داده می‌شود که چگونه گزارش‌های قابل اعتماد و دقیقی تهیه کنید. در طول دوره "شروع تحلیل داده‌ها با هوش مصنوعی مولد و پایتون"، شرکت‌کنندگان با ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT آشنا می‌شوند و یاد می‌گیرند که چگونه کارایی کدنویسی خود را بهبود بخشند، رویکردهای تحلیلی جدیدی را ایجاد کنند و خطوط لوله (pipelines) داده را بهینه‌سازی نمایند. برای هر مرحله از فرآیند داده، کشف خواهید کرد که چگونه ChatGPT می‌تواند تکنیک‌های داده را تنها با استفاده از دستورات ساده به زبان انگلیسی پیاده‌سازی کند. علاوه بر این، درک حیاتی و شهودی در مورد خطرات و خطاهایی که هنوز با این ابزارها همراه هستند، در شما توسعه می‌یابد. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با اتکا به هوش مصنوعی، تحلیل‌های داده‌ای پیچیده‌تر و با سرعت بیشتری را انجام دهند، در حالی که از نقاط ضعف و محدودیت‌های این فناوری‌ها نیز آگاه باشند.
در دوره آموزشی Starting Data Analytics with Generative AI and Python, Video Edition با استفاده از هوش مصنوعی مولد و پایتون، مهارت‌های لازم برای تحلیل داده‌ها و بهبود کارایی را فرا خواهید گرفت.

به دوره "پایتون ۱۰۱: برنامه‌نویسی پایتون و توابع پایتون (۲۰۲۵)" خوش آمدید. این دوره یودمی که به صورت جامع و کامل طراحی شده است، برای یادگیرندگان پرشور و مشتاقی که علاقه‌مند به تسلط بر برنامه‌نویسی پایتون هستند، بسیار مناسب است. تدریس این دوره توسط پراوین کودور، یک متخصص معتبر برنامه‌نویسی پایتون با بیش از ۲۰ سال تجربه حرفه‌ای، انجام می‌شود. او با دانش و تجربه گسترده خود، محتوای آموزشی را به شکلی قابل فهم و کاربردی ارائه می‌دهد. این دوره به نه بخش مجزا و با جزئیات کامل تقسیم شده است که هر بخش بر یک جنبه حیاتی از برنامه‌نویسی پایتون تمرکز دارد.  یادگیرندگان سفر خود را با مقدمه‌ای بر پایتون آغاز می‌کنند و با اصول اولیه این زبان برنامه‌نویسی آشنا می‌شوند. در ادامه، به بررسی سینتکس پایتون و انواع داده‌های پایه می‌پردازند که از ارکان اصلی هر زبان برنامه‌نویسی به شمار می‌رود. پس از آن، ساختارهای داده‌ای پایتون را فرا می‌گیرند که برای سازماندهی و مدیریت داده‌ها ضروری هستند.  بخش بعدی به کنترل جریان اختصاص دارد که به یادگیرندگان امکان می‌دهد منطق برنامه‌های خود را به درستی پیاده‌سازی کنند. یکی از مهم‌ترین بخش‌های دوره، تسلط بر توابع است که نقش کلیدی در کدنویسی ماژولار و قابل استفاده مجدد ایفا می‌کند. پس از آن، یادگیرندگان با ماژول‌ها و کتابخانه‌های پایتون آشنا می‌شوند که ابزارهای قدرتمندی برای توسعه برنامه‌های پیچیده‌تر ارائه می‌دهند.  دوره همچنین به معرفی مدیریت خطا و اشکال‌زدایی می‌پردازد که مهارت‌های حیاتی برای نوشتن کدهای قوی و پایدار هستند. در نهایت، بخش پایانی دوره به تحلیل داده با پایتون اختصاص دارد که کاربردهای گسترده پایتون را در حوزه علم داده نشان می‌دهد. پس از اتمام موفقیت‌آمیز این دوره، یادگیرندگان مهارت‌های کلیدی متعددی را کسب خواهند کرد. از جمله این مهارت‌ها می‌توان به توانایی کدنویسی پایتون، ایجاد پروژه‌های پایتون، درک اصول اولیه پایتون و برنامه‌نویسی پایتون برای مبتدیان اشاره کرد. همچنین، آنها درک جامعی از کاربرد پایتون برای علم داده، مطالب یک دوره زبان پایتون، مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پایتون و راهنمای زبان پایتون به دست خواهند آورد.
در دوره آموزشی Python 101: Python Programming & Python Functions (2025) با برنامه‌نویسی پایتون، از جمله مفاهیم پایه، توابع و کاربردهای آن در تحلیل داده آشنا خواهید شد.

این بوت کمپ جامع علوم داده برای افرادی طراحی شده است که می‌خواهند حرفه خود را در زمینه علوم داده آغاز کنند یا مهارت‌های فعلی خود را ارتقا دهند. این برنامه آموزشی با در نظر گرفتن آخرین تحولات هوش مصنوعی در سال 2025 به روز شده است و یک رویکرد گام به گام و عملی را برای یادگیری تمام مفاهیم و ابزارهای کلیدی مورد نیاز برای موفقیت در این حوزه ارائه می‌دهد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مبانی علوم داده، از جمله آمار، ریاضیات، و برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهند شد. آن‌ها یاد خواهند گرفت که چگونه داده‌ها را جمع‌آوری، پاکسازی، و آماده کنند، و همچنین چگونه از تکنیک‌های مختلف تجسم داده برای به دست آوردن بینش‌های ارزشمند استفاده کنند. این دوره همچنین مباحث پیشرفته‌تری مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، و پردازش زبان طبیعی را پوشش می‌دهد.
در دوره آموزشی The Data Science Course: Complete Data Science Bootcamp 2025 با تمام مراحل و ابزارهای مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک متخصص علوم داده آشنا خواهید شد.

این دوره برای توسعه‌دهندگان پایتون که به دنبال تسلط بر مهارت‌های پیشرفته کدنویسی هستند، طراحی شده است. جو مارینی، مربی این دوره، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا دانش فنی خود را افزایش دهند یا برای مصاحبه‌های شغلی جهت دستیابی به نقشی جدید آماده شوند. این دوره شامل چالش‌های کدنویسی است که توسط CoderPad ارائه شده‌اند؛ این چالش‌ها تمرینات کدنویسی تعاملی با بازخورد در زمان واقعی هستند که به شرکت‌کنندگان امکان می‌دهند تا با تمرین عملی، مهارت‌های کدنویسی خود را ارتقا دهند. جو مارینی با پنج چالش کدنویسی خاص و متمرکز بر داده‌ها، به توسعه مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون شرکت‌کنندگان کمک می‌کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان تمرین می‌کنند تا داده‌ها را تجزیه و کاوش کنند، با مجموعه‌ها کار کنند، از توابع ریاضی و آماری بهره ببرند و بسیاری مهارت‌های دیگر را کسب کنند. هدف اصلی این دوره، تجهیز برنامه‌نویسان پایتون به ابزارها و تکنیک‌های لازم برای کارآمدتر شدن در تحلیل و دستکاری داده‌ها است. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با چالش‌های دنیای واقعی در زمینه داده‌ها به بهترین شکل ممکن روبرو شوند و راه‌حل‌های بهینه ارائه دهند. تمرکز بر جنبه‌های عملی و کاربردی پایتون در این دوره، آن را به گزینه‌ای ایده‌آل برای کسانی تبدیل می‌کند که به دنبال تقویت مهارت‌های خود در این زمینه هستند.
در دوره آموزشی Hands-On Advanced Python: Data Engineering Basics با مهارت‌های پیشرفته پایتون برای کاوش و دستکاری داده‌ها آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی با معرفی PyTorch و چارچوب‌های یادگیری عمیق به طور کلی آغاز می‌شود. در طول دوره، شرکت‌کنندگان درک خواهند کرد که چگونه ترکیب قدرتمند مشتق‌گیری خودکار و محاسبات شفاف بر روی واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) به انفجار فعلی تحقیقات یادگیری عمیق کمک کرده است. این ویدئو به شرکت‌کنندگان نشان می‌دهد که چگونه می‌توانند از PyTorch برای پیاده‌سازی و یادگیری یک مدل رگرسیون خطی استفاده کنند؛ این یک گام اساسی برای ساخت شبکه‌های عصبی بسیار پیچیده‌تر است. در نهایت، دوره به شرکت‌کنندگان آموزش می‌دهد که چگونه تمام مؤلفه‌هایی را که PyTorch ارائه می‌دهد، ترکیب کنند تا یک پرسپترون چندلایه پیش‌خور ساده بسازند. این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که دانشجویان را گام به گام با مفاهیم کلیدی و کاربردهای عملی PyTorch آشنا کند. از مبانی تئوری گرفته تا پیاده‌سازی عملی مدل‌ها، تمام جنبه‌های لازم برای شروع کار با PyTorch پوشش داده می‌شود. هدف این است که دانشجویان پس از اتمام دوره، توانایی طراحی، پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق را با استفاده از این چارچوب قدرتمند داشته باشند. این دوره برای کسانی که به دنبال ورود به دنیای یادگیری عمیق و کار با یکی از محبوب‌ترین چارچوب‌های موجود هستند، بسیار مفید خواهد بود.
در دوره آموزشی Up and Running with PyTorch با چارچوب PyTorch و نحوه ساخت مدل‌های یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی رویکردی نوین به برنامه‌نویسی پایتون را به توسعه‌دهندگان ارائه می‌دهد که ایده‌های بزرگ را به شکلی مختصر و با حداقل کد بیان می‌کند و به منطق کسب‌وکار اجازه می‌دهد تا به وضوح بدرخشد. این امر با استفاده از مثال‌های مرتبط متعدد از مسائل جاری، از جمله تحلیل داده و رسانه‌های اجتماعی، محقق می‌شود. در این آموزش ویدیویی، ریموند هتینگر در نیمه اول درس‌ها، با معرفی مهارت‌ها، ابزارها و تکنیک‌های بنیادی پایتون مدرن آغاز می‌کند. سپس در بخش دوم، چگونگی به کارگیری این ابزارها و تکنیک‌ها را در یک برنامه کاربردی واقعی به نمایش می‌گذارد. او بر اهمیت نگارش کدی تأکید می‌کند که نه تنها کارآمد باشد، بلکه خوانایی بالایی نیز داشته باشد تا دیگران به راحتی بتوانند آن را درک کرده و توسعه دهند. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با الگوهای طراحی مدرن پایتون آشنا شوند و بتوانند برنامه‌هایی بنویسند که به راحتی قابل نگهداری و مقیاس‌پذیری باشند.  هتینگر در طول دوره، مفاهیم پیچیده را به زبانی ساده و قابل فهم توضیح می‌دهد و با مثال‌های عملی، یادگیری را تسهیل می‌کند. او به موضوعاتی مانند بهینه‌سازی کد، استفاده از ساختارهای داده کارآمد، و نوشتن تست‌های واحد برای اطمینان از صحت عملکرد کد می‌پردازد. همچنین، به بررسی بهترین روش‌ها برای مدیریت وابستگی‌ها و استقرار برنامه‌های پایتون می‌پردازد. این دوره برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در پایتون و نوشتن کدی تمیز و مؤثر هستند، بسیار مناسب است. تمرکز بر روی "ایده‌های بزرگ و کدهای کوچک" به این معناست که چگونه می‌توان با کمترین میزان کد، حداکثر کارایی و وضوح را در برنامه‌نویسی پایتون به دست آورد.
در دوره آموزشی Modern Python LiveLessons: Big Ideas and Little Code in Python با رویکردهای برنامه‌نویسی مدرن پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا به حوزه نوظهور MLOps وارد شوند و نحوه ساخت مدل‌های سفارشی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را با استفاده از تنسورفلو بیاموزند. این آموزش جامع، فراگیران را برای طراحی، استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از تنسورفلو، که یک اکوسیستم محبوب متن‌باز است، آماده می‌کند. شرکت‌کنندگان با بهره‌گیری از این آموزش مهارت‌های هوش مصنوعی، با اصول هوش مصنوعی/یادگیری ماشین و انتظارات شغلی مربوطه به صورت عملی آشنا می‌شوند و راه حل‌های یادگیری ماشین خود را می‌سازند. تنسورفلو به عنوان یک اکوسیستم نرم‌افزاری متن‌باز شناخته شده و مورد احترام است. گذراندن این دوره آموزشی توسعه‌دهنده تنسورفلو به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با اصول و ابزارهای یادگیری ماشین لازم برای رقابت در بازار کار جهانی که به طور فزاینده‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی است، آشنا شوند. علاوه بر این، مهندس یادگیری ماشین یکی از پرتقاضاترین نقش‌های شغلی در سال ۲۰۲۵ است و پیش‌بینی می‌شود که این روند ادامه یابد. دوره توسعه‌دهنده حرفه‌ای تنسورفلو یک دوره متوسط در نظر گرفته می‌شود. این بدان معناست که این دوره برای فراگیرانی طراحی شده است که تا حدی با ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنایی دارند. دانشمندان داده یا توسعه‌دهندگانی که از قبل با ابزارهای هوش مصنوعی/یادگیری ماشین و ساخت مدل‌ها آشنا هستند، احتمالاً این آموزش تنسورفلو را آسان خواهند یافت. اما اگر از ابتدا شروع می‌کنید، ممکن است برخی از محتوای دوره را چالش‌برانگیزتر بیابید.
در دوره آموزشی Professional TensorFlow Developer Online Training با طراحی، استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه با استفاده از Streamlit، Plotly و Pandas داشبوردهای تعاملی و بصری برای ارائه داده‌ها و بینش‌ها ایجاد کنند. این شامل یادگیری نحوه ساخت داشبوردهای جذاب با Streamlit، ایجاد نمودارها و گراف‌های تعاملی با Plotly و تجزیه و تحلیل کارآمد داده‌ها با Pandas است. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان با پروژه‌های عملی که وظایف واقعی فریلنسری را شبیه‌سازی می‌کنند، تجربه کسب خواهند کرد و همچنین در مورد نحوه موقعیت‌یابی، یافتن مشتری و ایجاد شغل آزاد در سال 2025 اطلاعاتی کسب خواهند نمود. این دوره برای افرادی که به دنبال ورود به حوزه تحلیل داده یا توسعه مهارت‌های خود در این زمینه هستند و همچنین کسانی که می‌خواهند به عنوان فریلنسر در این حوزه فعالیت کنند، مناسب است.
در دوره آموزشی Master Streamlit: Build Dashboards with Streamlit & Python با ساخت داشبوردهای تعاملی و تحلیل داده آشنا خواهید شد.