پی سی دانلود - web-

MongoDB را می‌توان یکی از پرمخاطب‌ترین پایگاه‌های داده‌ موجود در جمع اعضای خانواده NoSQL‌ دانست که بنابر برخی آمارهای جمع‌آوری شده، لقب پرمخاطب‌ترین را نیز به‌خود اختصاص داده است. این پایگاه داده‌ یک مدل منعطف، پویا و سندگرا را ارائه می‌کند که ساختاری با خروجی بسیار بالا و قابلیت مقیاس‌پذیری آسان را دارا است که در پروژه‌ها و سیستم‌های کلان داده یا همان Big Data به‌ شدت مورد نیاز است. این پایگاه ‌داده‌ به‌دلایل مختلفی از جمله مواردی که گفته شد، در سال‌های گذشته مورد استقبال فراوانی قرار گرفته و راه‌اندازها و کتابخانه‌های توسعه‌داده شده برای آن برای اغلب زبان‌های برنامه‌نویسی، از جمله زبان محبوب #C در دسترس قرار گرفته است. پایگاه داده‌ MongoDB را می‌توان جزء آن‌دسته از پایگاه‌های داده‌ای دانست که اغلب پلتفرم‌های مطرح دنیا را پشتیبانی کرده و برای نصب روی لینوکس، مکینتاش، ویندوز و سولاریس بسته‌های نصب ارائه می‌کند.
در دوره آموزشی Udemy Learn MongoDB from scratch Absolute beginner's introduction با نحوه طراحی یک پایگاه داده بدون اس کیو ال با استفاده از مانگو دی بی و ابزارها و سرویس های آن آشنا می شوید.  

الگوریتم (Algorithm) یکی از مهم ترین بخش های دنیای کامپیوتر می باشد. در واقع الگوریتم مجموعه ای ترتیبی از دستور العمل ها است که به ترتیب خاصی اجرا می شوند و مساله ای خاص را حل می کنند. در دنیای کامپیوتر مسائل مختلفی وجود دارد که برای هرکدام الگوریتم های متفاوتی وجود دارد، هر کدام از آن ها دارای مزایا و معایبی هستند، به طور مثال یکی در استفاده از فضا بهینه است و یکی زمان اجرای بسیار بهینه و کمی دارد. از این رو دانستن الگوریتم های مختلف مثل جست و جو، مرتب سازی و... در دنیای کامپیوتر بسیار اهمیت دارد. از طرفی برای استفاده مناسب از الگوریتم ها باید با انواع ساختمان های داده مثل صف، پشته، لیست پیوندی و... آشنا بوده و ویژگی های هرکدام را بدانیم. ما می توانیم با انتخاب ساختمان داده و الگوریتم مناسب مسائل مختلف را به صورت بهینه حل کنیم و برنامه های بسیار مناسبی تولید نماییم.
در دوره ی آموزشی Packt Break Away: Programming And Coding Interviews شما با انواع مختلف الگوریتم و ساختمان های داده مانند لیست های پیوندی، اشاره گرها و... آشنا می شوید. 

یادگیری عمیق (Deep learning) یک زیر شاخه از یادگیری ماشینی و بر مبنای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که در تلاش هستند مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یک گراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیر خطی هستند، مدل می‌کنند. به بیان دیگر پایهٔ آن بر یادگیری نمایش دانش و ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است. یک نمونه آموزشی (برای نمونه: تصویر یک گربه) می‌تواند به صورت‌های گوناگون بسان یک بردار ریاضی پر شده از مقدار به ازای هر پیکسل و در دید کلی تر به شکل یک مجموعه از زیرشکل‌های کوچک‌تر (نظیر اعضای صورت گربه) مدل سازی شود.
در دوره آموزشی Livelessons Deep Reinforcement Learning and GANs: Advanced Topics in Deep Learning با آموزش یادگیری عمیق تقویتی و گانز و مباحث پیشرفته یادگیری عمیق آشنا می شوید.

ری‌ اکت (که به صورت React.js یا ReactJS نیز خوانده می‌شود)، یک کتابخانه متن‌باز جاوا اسکریپت برای ساخت رابط‌های کاربری با هدف مواجه شدن با چالش آدرس‌دهی در توسعهٔ اپلیکیشن‌های تک‌صفحه‌ای است. این کتابخانه توسط فیس بوک، اینستاگرام و جامعه‌ای از توسعه‌دهنده‌ها و شرکت‌ها نگه‌داری می‌شود. اواخر مارچ ۲۰۱۵ یک فریم ورک جدید از فیس بوک منتشر شد. یک فریم ورک که به شما اجازه میدهد با استفاده از زبان جاوا اسکریپت و کتابخانه React اپلیکیشن موبایل بسازید. فعلا فقط برای iOS ولی بزودی برای Android هم توسعه داده می شود.
در دوره آموزشی Lynda React Native: Building Mobile Apps با آموزش ساخت اپ های موبایل با ری اکتیو نیتیو آشنا می شوید.  

Bootstrap مجموعه ای از ابزارهای رایگان برای ایجاد صفحات وب و نرم افزارهای تحت وب است که شامل دستورات HTML، CSS و توابع جاوا اسکریپت جهت تولید و نمایش فرم ها، دکمه ها، تب ها، ستون ها و سایر المان های مورد نیاز طراحی وب می باشد. Bootstrap در ابتدا توسط مارک اتو و جاکوب تورنتون و در جهت ایجاد یک چارچوب ظاهری مشخص و یکسان در ابزارهای توییتر طراحی و نوشته شد. قبل از شروع این پروژه نمونه های زیادی با همین رویکرد ایجاد شده بود که همگی با سرنوشتی مشابه و عدم استقبال طراحان وب دنیا مواجه شده بودند. به دلیل وجود مشکلات اساسی در نمونه های دیگر، سازنده اصلی توییتر یا همان مارک اتو تصمیم به ساخت یک سیستم داخلی و قدرتمند برای خود با نام Bootstrap گرفت. Bootstrap 4 در واقع یک اقدام بزرگ بود که پس از یک سال توسعه، بزرگی این اقدام در خط به خط کدها احساس می‌گردد. انتقال از Less به Sass، بهبود grid system مبتنی بر "rems"، تغییر panel و wells به cards، Reset Component جایگزینی برای normalize.css و... از جمله تغییرات عمده بوت استرپ 4 است.
در دوره Udemy Bootstrap 4 for Beginners - Build 5 Websites from scratch با آموزش مقدماتی بوت استرپ 4 و ساخت 5 وب سایت از ابتدا آشنا می شوید. 

ویندوز Azure (آژور) یک پلتفرم ابری انعطاف پذیر و منبع باز است که توسعه دهندگان را قادر می سازد تا به سرعت به ایجاد، توسعه و مدیریت اپلیکیشن‌ها از طریق یک شبکه جهانی از مراکز داده تحت مدیریت مایکروسافت است. ویندوز اَژور این قابلیت را دارد که اپلیکیشن‌ها را توسط زبان‌ها، ابزارها و چهارچوب‌های مختلفی ایجاد کرده و به توسعه دهندگان امکان ادغام اپلیکیشن‌های عمومی خود را در محیط فناوری اطلاعات موجود می‌دهد. این ویندوز (Windows Azure) یک پلاتفرم رایانش ابری مایکروسافت است. اینترنت چیزها، یا چیزنت (Internet of Things) (مخفف IoT) که گاهی در زبان انگلیسی اینترنت اشیا(Internet of Objects) هم برای این کلمه استفاده می‌شود، به طور کلی اشاره دارد به بسیاری از چیزها شامل اشیا و وسایل محیط پیرامون‌مان که به شبکه اینترنت متصل شده و بتوان توسط اپلیکیشن‌های موجود در تلفن‌های هوشمند و تبلت کنترل و مدیریت شوند. اینترنت چیزها به زبان ساده، ارتباط سنسورها و دستگاه‌ها با شبکه‌ای است که از طریق آن می‌توانند با یکدیگر و با کاربرانشان تعامل کنند. این مفهوم می‌تواند به‌سادگی ارتباط یک گوشی هوشمند با تلویزیون باشد و یا به پیچیدگی نظارت بر زیرساخت‌های شهری و ترافیک. از ماشین لباسشویی و یخچال گرفته تا پوشاک؛ این شبکه بسیاری از دستگاه‌های اطراف ما را در برمی‌گیرد.
در دوره ی آموزشی MVA Developing Apps for the Internet of Things شما با توسعه اپ برای اینترنت اشیا با استفاده از معماری ویندوز و آژور 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.
در دوره آموزشی Packt Advanced Statistics and Data Mining for Data Science با آموزش پیشرفته آمار و داده کاوی برای علوم داده آشنا می شوید.

زبان جاوا در سال ۱۹۹۱ ایجاد شد و در ابتدا Oak نام گرفت. پیدایش آن از پروژه ای به نام Green منشا گرفت كه زیر نظرJames Gosling و با هدف اتوماسیون وسایل خانگی دنبال می شد. و Oak را در برنامه ریزی این دستگاه ها به عنوان زبانی قدرتمند به كار گرفتند. ولی تا سال ۱۹۹۴ این پروژه در ناامیدی دنبال می شد تا اینكه این تیم توسعه پس از تغییر رویه اینترنت را در اهداف كار خود گنجاند. Oak به Java تغییر نام داده شد تا بتواند به عنوان نشان تجاری ثبت شود.Netsccap Navigator ۰/۲ در سپتامبر سال ۱۹۹۵ از این زبان كه به صورت Applet، به كار می رفت پشتیبانی كرد و Microsoft در اواخر سال ۱۹۹۵ آن را به كار گرفت. از آن زمان به بعد توانایی های این زبان رو به فزونی گذاشت. Java زبانی ساده، كاملا شی گرا، با امنیت بالا و دارای امكانات چندبندی (Multi-threading) است. از نگارش۲/۱ به بعد ابزارهای Swing، جاوا را به زبانی آسان و جذاب برای ایجاد یك GUL كاربر پسند تبدیل كرده اند. از نقطه نظر دیگر می توان گفت: كه جاوا یك زبان مستقل از سیستم عامل نیست بلكه همانند یك سیستم عامل مستقل و كوچك عمل می كند. همان طور كه درWindows زبان های برنامه نویسی امكان اجرا در بستر (Platform) مربوط به Windows/Intel را دارند، برنامه های جاوا امكان اجرا در Java/JVM را دارند. و همانند Windows جاوا هم یك بستر نرم افزاری، تجاری و منحصر به یك شركت است.
در دوره آموزشی Become a Junior Java Software Developer با آموزش مقدماتی توسعه نرم افزارهای جاوا آشنا می شوید.  

هادوپ یک نرم افزار کد باز (Open source) است که برای تقسیم بندی و توزیع فایل های متمرکز به کار می رود. هادوپ تحت لیسانس آپاچی (Apache) ارائه می شود و توسط جاوا برنامه نویسی شده است. امّا هادوپ چگونه به وجود آمد؟ شرکت گوگل در پی افزایش حجم تبادل اطلاعات، به دنبال راه حلّی برای افزایش سرعت و راندمان سرورهای خود بود که سیستم توزیع (Distribution) منحصر به فردی برای خود ابداع کرد به نام GFS که مخفف Google File System بود. در پی این موفقیت، انجمن توزیع Apache به فکر گسترش این تکنولوژی در سطح وسیع تری افتاد و سیستم هادوپ به وجود آمد. هادوپ یک فریم ورک یا مجموعه ای از نرم افزارها و کتابخانه هایی است که ساز و کار پردازش حجم عظیمی از داده های توزیع شده را فراهم می کند. در واقع Hadoop را می توان به یک سیستم عامل تشبیه کرد که طراحی شده تا بتواند حجم زیادی از داده ها را بر روی ماشین های مختلف پردازش و مدیریت کند. Apache Spark، یک چارچوب محاسباتی برای داده ­های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی­ کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark می­تواند در Yarn اجرا شود و با فرمت داده­ای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه ­داده ه­ای بین کارها، در حافظه، شناخته می­ شود. این قابلیت Spark سبب می­ شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه­ داده­ های همیشه از دیسک بار می­ شوند، عمل کند.
در دوره آموزشی Livelessons Hadoop and Spark Fundamentals با اصول و مبانی هادوپ و اسپارک آشنا می شوید.

یکی از مسائل مهمی که دارندگان وب سایت ها با آن مواجه هستند، مسئله حفظ امنیت و روش های ایمن نگهداشتن سرور، نرم افزارها و اطلاعات و داده ها و به طورکلی وب سایت، در مقابل تهدیدات احتمالی است. بنابراین آشنایی با روش های متداولی که هکر ها از آن ها برای دستیابی به اطلاعات شما استفاده می کنند به علاوه آشنایی با طرز عمل و شیوه تفکر کلی آن ها درباره حمله به وب سایت، می تواند به عنوان یک راه حل زیرکانه برای مقابله با چالش های امنیتی مورد استفاده قرار گیرند. در این میان آگاهی از اصولی همچون اهمیت فیلتر کردن ورودی، کنترل خروجی ها، استراتژی های هوشمند برای رمزنگاری و تصدیق هویت کاربران، می تواند برای توسعه دهندگان و صاحبان وب سایت ها بسیار مفید واقع شود.
در دوره آموزشی Packt Learning Python Web Penetration Testing شما با آموزش تست نفوذ وب با پایتون آشنا می شوید.