پی سی دانلود - software-development

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.

دوره آموزشی حاضر با هدف متحول کردن شیوه فعالیت اسکرام مسترها، مدیران پروژه، مدیران محصول و تمامی علاقه‌مندان به این حوزه‌های پرتقاضا طراحی شده است. در دنیای امروز که سرعت تغییرات تکنولوژی بسیار بالاست، این دوره به شرکت‌کنندگان نشان می‌دهد که چگونه با استفاده از ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی مولد (GenAI)، بهره‌وری خود را به شکلی چشمگیر افزایش دهند و در بازار کار رقابتی، جایگاهی متمایز کسب کنند.
تمرکز اصلی این آموزش بر استفاده کاربردی از ابزارهای محبوبی نظیر ChatGPT، Jira AI، Confluence AI، Rovo AI و Fireflies.ai است. شرکت‌کنندگان در طول این مسیر یاد می‌گیرند که چگونه با بهره‌گیری از مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) در محیط ChatGPT، اهداف محصول را با دقت تعریف کرده و بک‌لاگ‌های محصول را به شکلی بهینه تدوین نمایند. همچنین، نحوه اصلاح داستان‌های کاربر (User Stories)، ایجاد معیارهای پذیرش دقیق و پشتیبانی از فرآیند برنامه‌ریزی اسپرینت با تکیه بر تحلیل‌های داده‌محور به تفصیل آموزش داده می‌شود.
علاوه بر این، دوره مذکور به بررسی عمیق قابلیت‌های هوش مصنوعی در پلتفرم‌های تخصصی مدیریت پروژه می‌پردازد. شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه از دستیارهای هوشمند در نرم‌افزارهای جیرا و کانفلوئنس برای خودکارسازی مستندات و ردیابی بهتر وظایف استفاده کنند. هدف نهایی این آموزش، توانمندسازی متخصصان برای مدیریت هوشمندانه تیم‌های چابک، کاهش زمان صرف شده برای کارهای تکراری و تمرکز بر استراتژی‌های کلان پروژه است. با اتمام این دوره، افراد قادر خواهند بود هوش مصنوعی را به عنوان یک همکار استراتژیک در تمام مراحل چرخه حیات توسعه نرم‌افزار به کار بگیرند و کیفیت خروجی‌های تیم خود را به طرز معناداری ارتقا دهند.
در دوره AI Project Management skills for Scrum Masters: ChatGPT+Jira با نحوه استفاده از ابزارهای پیشرفته GenAI برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت پروژه و افزایش بهره‌وری در محیط‌های Agile 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.

این دوره به منزله یک راهنمای جامع و کامل برای علاقه‌مندان به تبدیل شدن به یک مهندس ماهر DevOps در سال 2025 ارائه شده است. فرد در این دوره از ابتدا شروع می‌کند و تمامی اصول اساسی و ابزارهای ضروری DevOps را فرا می‌گیرد. سرفصل‌های آموزشی شامل مفاهیم بنیادی DevOps، سیستم‌عامل لینوکس، اسکریپت‌نویسی شل (Shell Scripting) برای اتوماسیون، Git برای کنترل نسخه، Docker برای کانتینرسازی، یکپارچه‌سازی پیوسته و استقرار پیوسته (CI/CD)، سرویس‌های ابر آمازون (AWS) و Kubernetes برای ارکستراسیون کانتینرها هستند. هر یک از موضوعات مطرح شده در این مجموعه آموزشی به صورت عملی، با روشی مناسب برای افراد مبتدی و با ارائه پروژه‌های واقعی و راهنمایی‌های گام به گام تدریس می‌شوند. این دوره برای هر کسی که به دنبال تسلط بر ابزارهای DevOps و فناوری‌های ابری با تقاضای بالا در سال 2025 است، مفید خواهد بود؛ چه یک دانشجو باشد، چه یک توسعه‌دهنده نرم‌افزار و چه یک متخصص فناوری اطلاعات. در پایان دوره، فرد شرکت‌کننده اعتماد به نفس لازم برای ساخت، خودکارسازی و استقرار برنامه‌های کاربردی را همچون یک فرد حرفه‌ای کسب خواهد کرد.
در دوره آموزشی DevOps Full Course for Beginners 2025 | Git, Docker, AWS. با مفاهیم و ابزارهای اساسی مورد نیاز برای ساخت، اتوماسیون و استقرار برنامه‌ها به صورت حرفه‌ای آشنا خواهید شد.

نرم افزار Scientific Toolworks Understand یک ابزار تجزیه و تحلیل استاتیک برای حفاظت، اندازه گیری و تجزیه تحلیل انتقادی برای پایگاه های بزرگ کد(های برنامه نویسی) است. این برنامه توانایی شناخت پلت فرم های متقابل، پشتیبانی ازچندین زبانه و همچنین محیط های برنامه نویسی (محیط توسعه تعاملی) تعمیر و نگهداری گرا را دارد. این نرم افزار برای کمک به حفظ و ایجاد کد منبع/source code طراحی شده که این کدهای منبع می توانند شامل کدهای منبع C++ ,C# ,FORTRAN ,Java ,JOVIAL و یا Delphi/Pascal باشند این برنامه توانایی شناخت روابط و ساختار های موجود در پروژه های نرم افزاری را دارد.

SmartSynchronize یک ابزار پیشرفته برای مقایسه‌ی فایل‌ها و دایرکتوری‌ها (پوشه‌ها) است.
SmartSynchronize ابزاری چند پلتفرمی برای مقایسه‌ی فایل و دایرکتوری است. این برنامه به شما امکان می‌دهد که فایل‌ها را مقایسه کرده یا عملیات ادغام سه‌طرفه (3-way-merge) انجام دهید، که هر دو با قابلیت ویرایش محتوای فایل همراه هستند. SmartSynchronize برای مقایسه‌ی ساختارهای دایرکتوری (برای مثال، ساختار پروژه‌های نرم‌افزاری) بهینه شده است و می‌تواند آن‌ها را همگام (synchronized) نگه دارد.

این دوره دروازه‌ای است برای ورود به دنیای یادگیری ماشین و به کارگیری مفاهیم آن، بدون نوشتن حتی یک خط کد. این آموزش هم برای افراد مبتدی و هم برای متخصصانی طراحی شده است که از کدنویسی‌های پیچیده دوری می‌کنند. شرکت‌کنندگان از طریق ترکیبی پویا از درس‌گفتارها و نمایش‌های عملی، هم تئوری و هم کاربردهای عملی یادگیری ماشین را کاوش خواهند کرد. در این بخش، درک کاملی از اصول اولیه یادگیری ماشین به دست می‌آید که شامل مرور کلی یادگیری عمیق، تفاوت‌های بین یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL)، و اجزای کلیدی محرک این فناوری‌ها است. همچنین، تفاوت‌های ظریف بین سیستم‌های مبتنی بر قانون و سیستم‌های مبتنی بر داده بررسی می‌شود و شرکت‌کنندگان نحوه تعریف مؤثر مسائل و جمع‌آوری داده را خواهند آموخت. تکنیک‌های ضروری پیش‌پردازش داده مانند نرمال‌سازی، استانداردسازی و مهندسی ویژگی آموزش داده می‌شود. سپس، با استفاده از پلتفرم‌هایی مانند کگل (Kaggle) و دیتایکو (Dataiku)، نمایش‌های عملی از کاربردهای دنیای واقعی ارائه می‌شود؛ از جمله ساخت و آموزش مدل تا تکنیک‌های ارزیابی شامل ماتریس‌های سردرگمی، منحنی‌های ROC و موارد دیگر.
در دوره آموزشی No-Code AI & ML: From Data to Deployment Without Coding با کاربرد یادگیری ماشین در پلتفرم‌های بدون کد آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع اسکریپت‌نویسی شل بش برای تمام علاقه‌مندان، از مبتدیان کامل گرفته تا افرادی که با خط فرمان آشنایی دارند، مناسب است. هدف این دوره، ارائه یک درک کامل و عمیق از نحوه نوشتن اسکریپت‌های شل است. در طول دوره، به تمامی مباحث پایه اسکریپت‌نویسی شل، از جمله تعریف و استفاده از متغیرها، تصمیم‌گیری با استفاده از دستورات شرطی if-else، عبارات ریاضی، حلقه‌ها و توابع پرداخته می‌شود. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای خودکارسازی وظایف، حل مسائل واقعی و نوشتن اسکریپت‌های شل خود را با اعتماد به نفس کامل کسب خواهند کرد. رویکرد پروژه‌محور در دو بخش پایانی دوره به دانش‌آموزان این امکان را می‌دهد که تمام آموخته‌های خود را در عمل به کار بگیرند و اسکریپت‌هایی ایجاد کنند که چالش‌های کاربردی و واقعی را حل می‌کنند.
در دوره آموزشی Bash Shell Scripting: Automate the Boring Stuff with Bash با اصول و کاربردهای اسکریپت‌نویسی شل بش آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه بدون نوشتن حتی یک خط کد، اپلیکیشن‌های قدرتمند هوش مصنوعی را در عرض چند دقیقه بسازند. ابزار انقلابی جدید گوگل، OPAL، توسعه اپلیکیشن را برای همه آسان می‌کند و قدرت مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند Gemini را به طور مستقیم در اختیار کاربران قرار می‌دهد. این دوره دروازه‌ای برای خلاقان، صاحبان کسب‌وکارهای کوچک، مدرسان، یا هر فر د کنجکاو دیگری است تا ابزارهایی را که همیشه در ذهن داشته‌اند، بسازند. در این دوره جامع و گام‌به‌گام، شرکت‌کنندگان از یک مبتدی مطلق به یک سازنده مطمئن اپلیکیشن‌های بدون کد تبدیل خواهند شد. دستورالعمل‌های واضح و دقیقی برای استفاده از رابط کاربری ساده گوگل OPAL ارائه می‌شود؛ از نوشتن دستورات به زبان طبیعی گرفته تا کار با ویرایشگر بصری جریان کار. مفاهیم اصلی جریان‌های کاری هوش مصنوعی توضیح داده می‌شود و روش استفاده ازالگوهای آماده برای شروع سریع پروژه‌ها آموزش داده خواهد شد. در این دوره تنها به مباحث تئوری پرداخته نمی‌شود، بلکه تجربه عملی ساخت مینی‌اپلیکیشن‌های کاربردی به دست می‌آید که مشکلات دنیای واقعی را حل می‌کنند و بهره‌وری را افزایش می‌دهند. از ساخت ابزارهای تولید محتوای سفارشی و دستیارهای تحقیقاتی گرفته تا ابزارهای بازاریابی خودکار، شرکت‌کنندگان در پایان این دوره مجموعه‌ای از اپلیکیشن‌های قابل اشتراک‌گذاری خواهند داشت. پس از تکمیل دوره، گواهی پایان دوره به عنوان تأییدی بر مهارت‌های جدید در این زمینه پیشرفته اعطا خواهد شد.
در دوره آموزشی Learn Google OPAL : Building AI Mini-Apps (No Code Required) با روش ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی توسط ابزار گوگل OPAL آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای آشنایی با دنیای جذاب پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و نحوه ادغام آن‌ها با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) مانند GPT طراحی شده است. این ترکیب قدرتمند، جستجوی معنایی، توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده، چت‌بات‌ها و اپلیکیشن‌های هوشمند را در صنایع مختلف ممکن می‌سازد. همچنین، شرکت‌کنندگان با استراتژی‌های مختلف ایندکس‌گذاری، مکانیزم‌های کشینگ و ادغام با ابزارهای شخص ثالث آشنا می‌شوند تا درک کاملی از هر دو بخش نظری و عملی داشته باشند. از طریق دموها و مثال‌های واضح، نحوه استفاده از عملیات برداری، جستجوی شباهت، و تکنیک‌های پیشرفته جست‌وجو برای ایجاد فرصت‌های جدید را فرا خواهند گرفت. چه دانشجو، برنامه‌نویس، دانشمند داده یا علاقه‌مند به هوش مصنوعی باشید، این دوره به شما کمک می‌کند تا با ترکیب پایگاه‌های داده برداری و مدل‌های زبان بزرگ، پتانسیل کامل این فناوری را برای ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر، هوشمند و آماده برای آینده آزاد کنید.
در دوره آموزشی Vector database using LLM with demo با پایگاه‌های داده برداری و نحوه ادغام آن‌ها با مدل‌های زبان بزرگ آشنا خواهید شد.