پی سی دانلود - آموزش-پایتون

این بوت‌کمپ جامع مهندسی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ، دوره‌ای یکپارچه برای یادگیری پایتون، گیت، داکر، پایدنتیک، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، عامل‌ها (Agents)، بازیابی افزوده-تولیدی (RAG)، لنگ‌چین (LangChain)، لنگ‌گراف (LangGraph) و هوش مصنوعی چندوجهی از پایه است. این دوره تنها یک آموزش نظری نیست. در پایان آن، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی دنیای واقعی را کدنویسی، استقرار و مقیاس‌دهی کنند؛ برنامه‌هایی که از همان تکنیک‌های قدرتمند چت‌جی‌پی‌تی، جمینی و کلود استفاده می‌کنند.
در دوره آموزشی Full-Stack AI with Python: LLMs, RAG, Agents & LangGraph با مهندسی هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ و ابزارهای مرتبط آشنا خواهید شد.

این دوره با پایه‌گذاری قوی در SQL آغاز می‌شود و به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه کوئری طراحی کنند، مجموعه داده‌ها را با هم ادغام کنند (join)، نتایج را تجمیع کنند (aggregate) و پایگاه داده‌ها را به طور کارآمد مدیریت نمایند. فراگیران تمرین خواهند کرد تا بینش‌های عملی را از مجموعه داده‌های بزرگ استخراج کنند و کوئری‌های بهینه‌ای بسازند که برای کاربردهای واقعی کسب و کار مناسب باشند. در ادامه، این برنامه پایتون را برای تحلیل داده‌ها معرفی می‌کند و کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy و Matplotlib را پوشش می‌دهد. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه داده‌ها را پاکسازی، تبدیل و تحلیل کنند و همچنین بصری‌سازی‌هایی بسازند که روندها و الگوها را به طور موثر منتقل کنند. در این دوره، مطالعات موردی و پروژه‌های عملی، SQL و پایتون را با هم ترکیب کرده و نشان می‌دهند که چگونه هر دو ابزار یکدیگر را در حل مشکلات کسب و کار تکمیل می‌کنند. در پایان دوره، فراگیران قادر خواهند بود که فرآیندهای تحلیل داده را به صورت کامل و از ابتدا تا انتها مدیریت کنند، از استخراج و آماده‌سازی داده‌ها گرفته تا تولید داشبوردها و گزارش‌هایی که از تصمیمات استراتژیک کسب و کار پشتیبانی می‌کنند. این دوره برای متخصصان شاغل، تحلیلگران کسب و کار و دانشمندان داده‌ای که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در هوش تجاری و تحلیل هستند، بسیار مناسب است.
در دوره آموزشی Data Analysis & Business Intelligence with SQL+Python (30Hr) با مهارت‌های تحلیل داده، هوش تجاری، و کار با SQL و پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره به منظور پر کردن شکاف میان یادگیری اصول اولیه پایتون و کسب مهارت عملی در حل مسائل طراحی شده است. در این برنامه آموزشی، بیش از ۳۳۳ تمرین هدفمند و ساختاریافته در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌گیرد تا بتوانند مهارت‌های خود را از سطح مقدماتی به سمت حل مسائل پیچیده و واقعی ارتقا دهند. این دوره به افراد کمک می‌کند تا با تمرین مداوم و شکستن مسائل به گام‌های منطقی، در حل مسائل به مهارت و اعتماد به نفس برسند. هدف اصلی این دوره این است که به شرکت‌کنندگان کمک کند از صرفاً یادگیری نحو (syntax) زبان فراتر رفته و توانایی خود را در تفکر الگوریتمی و حل مسائل تقویت کنند. هر تمرین در این دوره، چیزی فراتر از یک سؤال ساده است و شامل بخش‌های مختلفی است که به یادگیری عمیق‌تر کمک می‌کند. علاوه بر این، مواد آموزشی قابل دانلود، از جمله فایل‌های کد منبع و اسلایدهای ارائه، برای پشتیبانی از یادگیری آفلاین در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌گیرد. این منابع به مرور و تمرین بیشتر کمک می‌کنند. این رویکرد چندوجهی، تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان نه تنها راه‌حل‌ها را می‌بینند، بلکه فرآیند فکری و منطق پشت آن‌ها را نیز درک می‌کنند. این دوره، یک تجربه یادگیری جامع و کاربردی را فراهم می‌کند که از ابتدا تا انتها، با تمرین‌های چالش‌برانگیز، دانش نظری را به مهارت‌های عملی تبدیل می‌کند.
در دوره آموزشی 333+ Python Exercises with Algorithms: Beginner to Advanced با تمرین‌های متنوع برای تقویت مهارت برنامه‌نویسی پایتون و تفکر الگوریتمی آشنا می‌شوید.

مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در کانون انقلاب هوش مصنوعی کنونی قرار دارند و به چت‌بات‌ها، سیستم‌های خودکارسازی و اپلیکیشن‌های هوشمند قدرت می‌بخشند. با این حال، استقرار و سفارشی‌سازی آن‌ها اغلب پیچیده و وابسته به خدمات ابری به نظر می‌رسد. Ollama این وضعیت را تغییر داده و اجرای، مدیریت و تنظیم دقیق LLMها را به صورت محلی بر روی سیستم شخصی شما آسان می‌سازد. این دوره برای توسعه‌دهندگان، علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و متخصصانی طراحی شده است که می‌خواهند با استفاده از Ollama بر LLMها بر روی سخت‌افزار یا لپ‌تاپ خود مسلط شوند. شرکت‌کنندگان همه چیز را از راه‌اندازی محیط کاری تا ساخت مدل‌های هوش مصنوعی سفارشی، تنظیم دقیق آن‌ها و یکپارچه‌سازی آن‌ها در اپلیکیشن‌های واقعی، بدون اتکا به زیرساخت‌های ابری گران‌قیمت، فرا خواهند گرفت. در مجموع، این دوره یک مسیر عملی و جامع برای تسلط بر مدل‌های زبان بزرگ به صورت محلی ارائه می‌دهد که کنترل کامل و انعطاف‌پذیری بالایی را در اختیار شما قرار می‌دهد. این رویکرد به شما امکان می‌دهد تا بدون نگرانی از هزینه‌های ابری یا مسائل مربوط به حریم خصوصی، پروژه‌های هوش مصنوعی خود را به پیش ببرید.
در دوره آموزشی Mastering LLMs Locally using Ollama | Hands-On با نحوه اجرای و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ بر روی کامپیوتر شخصی خود آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای دانشجویانی طراحی شده که می‌خواهند از یک برنامه‌نویس مبتدی به یک متخصص در کتابخانه نام‌پای تبدیل شوند. نام‌پای زیربنای اصلی تقریباً تمام کتابخانه‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است. از جمله این کتابخانه‌ها می‌توان به سای‌پای (SciPy)، پانداس (Pandas)، پای‌تورچ (PyTorch) و تنسورفلو (TensorFlow) اشاره کرد. این دوره به افراد کمک می‌کند تا چالش‌های رایج در یادگیری نام‌پای را پشت سر بگذارند و از صرفاً استفاده از توابع فراتر رفته و به درکی عمیق از عملکرد داخلی آن برسند. این دوره یک آموزش ساده در مورد توابع نام‌پای نیست. بلکه رویکرد آن بر پرورش تفکر نام‌پای در دانشجویان تمرکز دارد تا بتوانند با اطمینان، کدهای حرفه‌ای را نوشته و اشکال‌زدایی کنند. دانشجویان در طول دوره با مفاهیم گام‌به‌گام و از طریق تمرین‌های کدنویسی، پروژه‌های واقعی و آزمون‌ها آشنا می‌شوند. در پایان این دوره، آن‌ها تنها توابع نام‌پای را نمی‌شناسند، بلکه نحوه عملکرد آن در پشت پرده محاسبات مربوط به سیستم‌های مدرن یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را نیز درک خواهند کرد. این دانش به دانشجویان اعتماد به نفس لازم برای کار با کتابخانه‌های پیشرفته و پروژه‌های دنیای واقعی را می‌دهد.
در دوره آموزشی NumPy Mastery for Machine Learning & AI-Beginner to Pro 2025 با کتابخانه نام‌پای، نحوه تفکر در آن، و کاربردهای آن در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

زمانی که تیم‌ها با مدل‌های یادگیری ماشین کار می‌کنند، تغییر ویژگی‌ها، مجموعه‌داده‌های مختلف، الگوریتم‌های جدید و منابع محاسباتی منحصربه‌فرد، همگی بر عملکرد یک مدل یادگیری ماشین تأثیر می‌گذارند. پیگیری تمام این موارد می‌تواند پیچیده باشد. با ابزارهایی مانند DVC، MLFlow و AWS، می‌توان این چالش را برطرف کرد. Milecia McGregor، متخصص نرم‌افزار با یک دهه تجربه در حوزه‌های مختلف فناوری، نحوه استفاده از ابزارهای MLOps را برای بهبود یادگیری ماشین و خودکارسازی برخی از مراحل فرآیند نمایش می‌دهد. Milecia McGregor دارای مدرک کارشناسی ارشد در مهندسی مکانیک و هوافضا است و در زمینه یادگیری ماشین برای رابط‌های انسان و کامپیوتر در وسایل نقلیه خودران فعالیت داشته است. او در حوزه‌های مختلفی از جمله توسعه فرانت‌اند و بک‌اند، علم داده، رباتیک، DevOps، امنیت سایبری، واقعیت مجازی و سایر زمینه‌ها کار کرده است. Milecia در پروژه‌هایی مانند Mozilla VPN و برنامه‌هایی که با سیگنال‌های مغزی کار می‌کنند، مشارکت داشته است. او همچنین یک سخنران بین‌المللی در جامعه فناوری است و در مورد موضوعات مختلفی در چندین زبان برنامه‌نویسی سخنرانی می‌کند. تجربیات گسترده او در حوزه‌های مختلف فناوری، از جمله تجربه عملی با سیستم‌های پیچیده و داده‌های حساس، او را به فردی ایده‌آل برای آموزش این ابزارها تبدیل کرده است. در این دوره، او دانش عملی خود را به اشتراک می‌گذارد تا به شرکت‌کنندگان کمک کند تا چالش‌های مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین را به طور موثرتری حل کنند و فرآیند توسعه و استقرار را بهینه‌سازی کنند. این دوره بر رویکردهای عملی تمرکز دارد و شرکت‌کنندگان را با مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی MLOps در پروژه‌های خود آشنا می‌کند.
در دوره آموزشی Learn MLOps for Machine Learning با ابزارها و روش‌های بهبود و خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

در این دوره، شرکت‌کنندگان با ۲۳ الگوی طراحی مختلف آشنا خواهند شد که به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند: الگوهای سازنده (Creational)، الگوهای ساختاری (Structural) و الگوهای رفتاری (Behavioral). الگوهای سازنده به چگونگی ایجاد اشیا می‌پردازند و شامل الگوهای Factory، Abstract Factory، Builder، Prototype و Singleton می‌شوند. الگوهای ساختاری بر روابط بین اشیا تمرکز دارند و شامل الگوهای Decorator، Adapter، Facade، Bridge، Composite، Flyweight و Proxy هستند. در نهایت، الگوهای رفتاری تعاملات و تخصیص مسئولیت‌ها بین اشیا را مورد بررسی قرار می‌دهند و شامل الگوهای Command، Chain of Responsibility، Observer Pattern، Interpreter، Iterator، Mediator، Memento، State، Strategy، Template و Visitor می‌باشند. این دوره فرصتی جامع برای درک و پیاده‌سازی این الگوهای مهم در پروژه‌های پایتون فراهم می‌کند و به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا نرم‌افزارهای انعطاف‌پذیرتر، قابل نگهداری‌تر و با قابلیت استفاده مجدد بیشتری طراحی کنند.
در دوره آموزشی Design Patterns in Python با الگوهای طراحی و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها در پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره جامع با هدف تبدیل تست‌کنندگان دستی به متخصصان تست خودکار طراحی شده است. تمرکز اصلی دوره بر آموزش پایتون است، زبانی که به عنوان یکی از پیشروترین زبان‌ها در حوزه اتوماسیون تست شناخته می‌شود. شرکت‌کنندگان در پایان این دوره نه تنها بر پایتون و کاربردهای آن در اتوماسیون تست مسلط خواهند شد، بلکه موقعیت شغلی خود را در زمینه رو به رشد تست نرم‌افزار به شکل چشمگیری ارتقا خواهند داد. این آموزش تمامی مبانی لازم برای موفقیت در این زمینه را پوشش می‌دهد و شما را برای چالش‌های دنیای واقعی آماده می‌کند. با شرکت در این دوره، مهارت‌های فنی خود را به سطحی جدید خواهید رساند و در بازار کار رقابتی امروز، جایگاه ویژه‌ای پیدا خواهید کرد. آیا شما یک تست‌کننده نرم‌افزار هستید که به دنبال گذار از تست دستی به تست خودکار هستید؟ آیا مشتاقید درآمد و قابلیت بازاریابی خود را در صنعت فناوری افزایش دهید؟ اگر پاسخ شما مثبت است، این دوره دقیقاً برای شما طراحی شده است. حتی اگر قبلاً هرگز برنامه‌نویسی نکرده‌اید، این دوره برای شما جذاب خواهد بود، زیرا به گونه‌ای طراحی شده که شما را از یک مبتدی پایتون به فردی ماهر و مسلط تبدیل کند.
در دوره آموزشی Python: The Complete Guide for Software Testers با مفاهیم و کاربردهای زبان برنامه‌نویسی پایتون در حوزه تست نرم‌افزار آشنا خواهید شد.

پایتون، زبانی محبوب و خوانا با رویکرد شی‌گرا است که هم قدرتمند است و هم یادگیری آن نسبتاً آسان. این دوره برای هر کسی، چه تازه‌کار در برنامه‌نویسی و چه توسعه‌دهنده‌ای باتجربه، طراحی شده است تا به او در شروع کار با پایتون کمک کند. در این دوره، جو مارینی ابتدا یک مرور کلی بر فرآیند نصب پایتون، سینتکس اصلی آن و مثالی از نحوه ساخت و اجرای یک برنامه ساده پایتون ارائه می‌دهد. شرکت‌کنندگان در این دوره یاد می‌گیرند که چگونه با تاریخ و زمان کار کنند، فایل‌ها را بخوانند و بنویسند، و داده‌های JSON و XML را از وب بازیابی و تجزیه کنند. این مهارت‌ها برای توسعه برنامه‌های کاربردی وب، تحلیل داده و بسیاری از حوزه‌های دیگر ضروری هستند. همچنین، این دوره شامل چالش‌های برنامه‌نویسی است که توسط CoderPad ارائه می‌شوند. این چالش‌ها تمرینات کدنویسی تعاملی با بازخورد لحظه‌ای هستند که به شما امکان می‌دهند هم‌زمان با محتوای دوره، تمرین عملی کدنویسی داشته باشید و مهارت‌های برنامه‌نویسی خود را ارتقا دهید. این رویکرد عملی تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان نه تنها مفاهیم را درک می‌کنند، بلکه قادر به پیاده‌سازی آن‌ها در سناریوهای واقعی نیز خواهند بود. هدف نهایی این دوره، تجهیز شرکت‌کنندگان به دانش و ابزارهای لازم برای تبدیل شدن به یک برنامه‌نویس پایتون ماهر و کارآمد است.
در دوره آموزشی Learning Python با مبانی و کاربردهای عملی زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد.

دوره «تسلط بر مبانی پایتون برای مبتدیان مطلق ۲۰۲۲»، یک دوره جامع است که برنامه‌نویسی پایتون را به‌صورت حرفه‌ای آموزش می‌دهد. این دوره تمامی مفاهیم و مبانی پایه پایتون را پوشش می‌دهد. شرکت‌کنندگان می‌توانند با گذراندن این دوره، مسیر خود را به‌عنوان یک دانشمند داده یا توسعه‌دهنده وب جنگو آغاز کنند. این دوره آنلاین برای تسلط بر اصول کدنویسی با پایتون ۳ طراحی شده است و به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا مسیر شغلی مناسبی را در حوزه فناوری اطلاعات پیدا کنند. پس از اتمام دوره مبانی، شرکت‌کنندگان می‌توانند از میان حوزه‌های مختلفی مانند توسعه فرانت‌اند، تحلیل داده، تضمین کیفیت (QA)، توسعه بک‌اند، توسعه موبایل و مدیریت پروژه یکی را انتخاب کرده و در آن تخصص پیدا کنند. این دوره‌های تخصصی در پروفایل موجود هستند. در این مرحله، شرکت‌کنندگان به انجمن کمک‌رسانی شغلی ما می‌پیوندند، جدیدترین نکات و ترفندها را برای ساخت رزومه و پروفایل دریافت می‌کنند و به جلسات انحصاری و حرفه‌ای با محوریت کاریابی دسترسی پیدا خواهند کرد.
در دوره آموزشی 2023 Python Fundamentals : One Course for Start in IT با مبانی برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد.