پی سی دانلود - آموزش

داده‌های کسب و کار یک تصویر ثابت نیستند، بلکه جریانی زنده و پویا از اطلاعات به شمار می‌آیند. تصمیم‌گیری مؤثر به این اصل تکیه دارد که داده‌ها هرگز ایستا نیستند و باید به‌طور مستمر به‌روزرسانی و پالایش شوند. در این دوره آموزشی با عنوان اصلاح داده‌ها با T-SQL، فرد توانایی لازم برای درج (Insert)، به‌روزرسانی (Update) و حذف (Delete) داده‌ها را به شکلی ایمن و سازگار به دست می‌آورد تا پایگاه‌های داده SQL Server خود را همواره جدید و به‌روز نگه دارد. شرکت‌کننده در بخش نخست این دوره، گزینه‌های گوناگونی را برای درج رکوردهای جدید در پایگاه داده بررسی خواهد کرد. این کاوش شامل درک روش‌های مختلف وارد کردن داده برای مدیریت شرایط گوناگون کسب‌وکار است و پایه و اساس مدیریت جریان داده‌ها را بنا می‌نهد. در گام بعدی، شرکت‌کننده می‌آموزد که چگونه داده‌های موجود در یک جدول را در سناریوهای ساده و همچنین موارد پیچیده‌تر، به‌روزرسانی کند. علاوه بر این، نحوه حذف داده‌ها از جدول با استفاده از دستورات کلیدی DELETE و TRUNCATE را کشف خواهد کرد که هر یک کاربردها و تأثیرات متفاوتی بر روی داده‌ها و ساختار جدول دارند. این بخش بر اهمیت به‌روز نگه داشتن اطلاعات تمرکز دارد. پس از اتمام این دوره، فرد مهارت‌ها و دانش کافی در مورد تکنیک‌ها و مفاهیم مختلف اصلاح داده با T-SQL را کسب خواهد کرد. این دانش به وی این امکان را می‌دهد که داده‌ها را در پایگاه داده به روشی ایمن، مستدل و سازگار درج، به‌روزرسانی و حذف نماید و بدین ترتیب، جریان حیاتی اطلاعات کسب‌وکار را به‌طور مؤثر مدیریت کند. با تسلط بر این اصول، او به ستونی کلیدی در حفظ یکپارچگی و به‌روز بودن سیستم‌های داده تبدیل خواهد شد.
در دوره آموزشی Modify Data with T-SQL با مدیریت جریان داده‌ها شامل درج، به‌روزرسانی و حذف داده‌ها در SQL Server آشنا خواهید شد.

این دوره با معرفی سریع و اجمالی رابط کاربری R Studio آغاز می‌شود. سپس، شرکت‌کنندگان بلافاصله با یک فایل داده واقعی کار را شروع می‌کنند. در این بخش، یک روال غربالگری داده، شامل بازرسی توزیع متغیرها با استفاده از نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام‌ها، بررسی متغیرهای رشته‌ای ناخواسته (Chr)، شمارش مقادیر گمشده (NA) و موارد دیگر، به صورت گام به گام به آنان آموزش داده می‌شود. پس از آن، به برخی از تحلیل‌های بنیادی داده، مانند جداول فراوانی همراه با فراوانی‌ها و درصد ستونی، آمار توصیفی برای تمامی مشاهدات و زیرگروه‌ها به صورت جداگانه، جداول توافقی با فراوانی‌ها و درصدهای ستونی، و همبستگی‌های پیرسون با حذف مقادیر گمشده به صورت لیستی و زوجی پرداخته می‌شود. در ادامه، نحوه وارد کردن و صادر کردن انواع فایل‌ها مانند R, RData, RDS, Excel, CSV, SAV و PNG به R Studio آموزش داده می‌شود. در نهایت، دوره با آموزش مهارت‌های ویرایش داده، از جمله مرتب‌سازی مجدد و حذف متغیرها (ستون‌ها) یا مشاهدات (ردیف‌ها) و شمارش مقادیر گمشده (NA) در داخل مشاهدات، به پایان می‌رسد. همچنین، محاسبه میانگین‌ها و مجموع‌ها بر روی متغیرها با و بدون مقادیر گمشده نیز پوشش داده می‌شود.
در دوره آموزشی R Studio - A Crash Course با تحلیل داده و کار با نرم‌افزار R Studio آشنا خواهید شد.

کمپ آموزشی یادگیری ماشین برای مبتدیان ۲۰۲۵، سریع‌ترین راه برای شروع مسیر شما در برنامه‌نویسی پایتون، علم داده و یادگیری ماشین است و هیچ پیش‌نیاز قبلی لازم ندارد. این دوره با اصول بسیار پایه پایتون آغاز می‌شود: انواع داده، متغیرها، حلقه‌ها، توابع، کلاس‌ها، مدیریت استثناها، کار با فایل‌ها و توسعه مبتنی بر تست. همچنین شرکت‌کنندگان با پایگاه‌های داده و APIها که برای مدیریت داده‌های دنیای واقعی ضروری هستند، کار خواهند کرد. پس از کسب مهارت کافی در پایتون، شرکت‌کنندگان به عمق یادگیری ماشین خواهند رفت. در این بخش، آنها گام به گام الگوریتم‌های کلیدی را بررسی و به کار خواهند برد.
در دوره آموزشی The Complete Machine Learning Bootcamp for Beginners 2025 با مبانی برنامه‌نویسی پایتون و الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به افراد کمک می‌کند تا نحوه جستجو، تحقیق و تولید محتوا را با استفاده از هوش مصنوعی Perplexity به طور کامل یاد بگیرند. این هوش مصنوعی، رویکرد افراد به جستجو و تحقیق را متحول کرده است. خواه یک دانشجو، متخصص، محقق یا تولید کننده محتوا باشید، این دوره شما را از یک مبتدی مطلق به یک فرد متخصص در زمینه تسلط بر Perplexity تبدیل می‌کند. با یادگیری مهارت‌های این دوره، شما می‌توانید هوشمندانه‌تر کار کنید، سریع‌تر به اطلاعات دست یابید و بهره‌وری خود را با کمک هوش مصنوعی افزایش دهید. در این دوره جامع، افراد همه چیز را از راه‌اندازی حساب کاربری تا تکنیک‌های پیشرفته جستجو، انجام تحقیقات عمیق، مهندسی پرامپت و حتی تولید محتوای بصری به طور مستقیم در محیط Perplexity یاد می‌گیرند. از طریق پروژه‌های عملی در Perplexity Labs، افراد مهارت‌های واقعی را به دست می‌آورند که می‌توانند بلافاصله در زمینه‌های تحصیلی، کسب‌وکار یا بهره‌وری شخصی خود به کار گیرند. با تکمیل این دوره، افراد به مهارت‌های قدرتمند در زمینه تحقیق و بهره‌وری با هوش مصنوعی مجهز می‌شوند تا در زمان صرفه‌جویی کنند، کارایی خود را افزایش دهند و در آینده‌ای که توسط هوش مصنوعی هدایت می‌شود، پیشرو باقی بمانند. اگر می‌خواهید تحقیقات، تولید محتوا و یادگیری خود را با Perplexity تقویت کنید، این دوره برای شما مناسب است.
در دوره آموزشی Complete Perplexity AI Mastery: A-Z Search & Research Guide با نحوه جستجو و تحقیق به کمک هوش مصنوعی Perplexity آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع و کامل برای افرادی طراحی شده که می‌خواهند از ابتدا و بدون هیچ دانش قبلی، توسعه اپلیکیشن‌های اندروید را بیاموزند. این دوره، مسیری گام به گام را برای یادگیری برنامه‌نویسی اندروید ارائه می‌دهد و به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا از طراحی تا انتشار اپلیکیشن‌های کاربردی، به طور کامل مهارت‌های لازم را کسب کنند. در این دوره، افراد با مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی اندروید با استفاده از دو زبان جاوا و کاتلین آشنا می‌شوند. همچنین، کار با محیط توسعه اندروید استودیو را به صورت حرفه‌ای فرا می‌گیرند. بخش‌های مهم دیگری از آموزش شامل طراحی رابط کاربری زیبا و واکنش‌گرا با استفاده از XML و متریال دیزاین است. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان با نحوه کار با پایگاه‌های داده مانند SQLite و Room برای ذخیره‌سازی و مدیریت اطلاعات آشنا خواهند شد. همچنین، نحوه اتصال اپلیکیشن‌ها به اینترنت، استفاده از APIها و پردازش داده‌های JSON را نیز می‌آموزند. در این دوره، ساخت اپلیکیشن‌های واقعی مانند اپلیکیشن لیست کارها، یادداشت‌ها و آب و هوا تمرین می‌شود. در نهایت، مهارت‌های کلیدی مانند رفع اشکال (Debugging)، تست‌نویسی و بهینه‌سازی عملکرد نیز آموزش داده می‌شود تا افراد بتوانند اپلیکیشن‌های خود را برای انتشار در فروشگاه گوگل پلی آماده کنند.
در دوره آموزشی The Complete Android App Development Bootcamp - Zero to Hero با توسعه اپلیکیشن‌های اندروید از صفر تا انتشار آن‌ها در فروشگاه گوگل پلی آشنا خواهید شد.

این دوره یک برنامه آموزشی عملی است که شرکت‌کنندگان در آن یاد می‌گیرند که چگونه OpenAI، Ollama و کتابخانه‌های انتزاعی جدید Microsoft-Extensions-AI (MEAI) را در دات‌نت ادغام کرده و طیف گسترده‌ای از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد (GenAI) را بسازند. این برنامه‌ها شامل موارد متعددی می‌شوند، از جمله: چت‌بات‌ها و جست‌وجوی معنایی، تا تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) و تحلیل تصویر. این دوره برای کمک به توسعه‌دهندگان طراحی شده تا بتوانند از قدرت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای ساخت راه‌حل‌های نوآورانه در چارچوب دات‌نت بهره ببرند. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان با مباحث کلیدی متعددی آشنا می‌شوند. ابتدا، آن‌ها با اکوسیستم هوش مصنوعی در دات‌نت آشنا خواهند شد. این بخش شامل شناخت کتابخانه‌های انتزاعی جدید مایکروسافت مانند Microsoft-Extensions-AI است که امکان ادغام و جابه‌جایی آسان بین ارائه‌دهندگان مختلف مدل‌های زبانی بزرگ مانند OpenAI، Azure AI، Ollama و حتی مدل‌های میزبانی‌شده شخصی را فراهم می‌کند. سپس، شرکت‌کنندگان نحوه راه‌اندازی و پیکربندی ارائه‌دهندگان مدل‌های زبانی بزرگ را می‌آموزند. این شامل تنظیماتی برای GitHub Models، Ollama و Azure AI Foundry است تا بتوانند بهترین گزینه را برای موارد استفاده خود انتخاب کنند. بخش مهم دیگر، آموزش استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای تکمیل متن با مدل‌های OpenAI gpt-5-mini و Ollama llama3.2 است. در این قسمت، آن‌ها یاد می‌گیرند که چگونه با استفاده از دات‌نت، مدل‌های زبانی بزرگ را برای انجام وظایفی مانند طبقه‌بندی، خلاصه‌سازی، استخراج داده، تشخیص ناهنجاری، ترجمه و تحلیل احساسات ادغام کنند.
در دوره آموزشی GenAI for .NET: Build LLM Apps with OpenAI and Ollama با توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از دات‌نت و مدل‌های زبانی بزرگ آشنا خواهید شد.

این دوره برای تحلیلگران GIS و یا افرادی که قصد دارند از یک تحلیلگر به یک توسعه‌دهنده GIS تبدیل شوند، طراحی شده است. همچنین برای دانشجویان، متخصصان و پژوهشگران در این حوزه بسیار مناسب است. در این دوره، شرکت‌کنندگان با ترکیب برنامه‌نویسی و GIS، روش‌های حل مسائل واقعی فضایی را می‌آموزند. آموزش از مبانی برنامه‌نویسی پایتون آغاز شده و به تدریج به سمت استفاده از کتابخانه‌ها و ابزارهای قدرتمند در توسعه حرفه‌ای GIS پیش می‌رود. هیچ پیش‌نیازی در زمینه برنامه‌نویسی لازم نیست و تمام مفاهیم به صورت گام به گام توضیح داده می‌شوند. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود کدهای پایتون را در نرم‌افزارهای Jupyter Notebook و VS Code نوشته و اجرا کنند، محیط‌های پایتون را با استفاده از Anaconda مدیریت نمایند و با کتابخانه Shapely برای ایجاد و دستکاری اشیای هندسی کار کنند. همچنین، آن‌ها می‌آموزند که چگونه داده‌های فضایی را با استفاده از PostgreSQL و PostGIS ذخیره، جستجو و مدیریت کرده و با استفاده از SQL با پایگاه‌های داده تعامل داشته باشند و داده‌های فضایی را پاک‌سازی کنند. استفاده از GeoPandas برای خواندن، دستکاری و تحلیل مجموعه‌های داده‌های فضایی و خودکارسازی فرآیندهای GIS در ArcGIS Pro با ArcPy نیز از مهارت‌هایی است که در این دوره به دست می‌آید. علاوه بر این، دانش‌آموختگان مهارت‌های خود را در دو پروژه واقعی به کار می‌گیرند: تحلیلگر زلزله (با استفاده از API مرکز زمین‌شناسی ایالات متحده) و تحلیل روند COVID-19 (با استفاده از مجموعه داده جان هاپکینز). این دوره با ارائه مهارت‌های عملی برنامه‌نویسی که در صنعت ژئوفضایی امروز مورد تقاضا است، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا از تحلیلگر GIS به توسعه‌دهنده GIS تبدیل شوند. در پایان دوره، آن‌ها به توانایی کار برنامه‌نویسی با داده‌های فضایی، خودکارسازی وظایف تکراری و ساخت ابزارهای GIS خودشان دست پیدا می‌کنند.
در دوره آموزشی A Beginner's Guide to GIS Programming با برنامه‌نویسی سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) و ابزارهای مرتبط آشنا می‌شوید.

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.

این دوره یک آشنایی کامل با یادگیری تقویتی عمیق است. یادگیری تقویتی عمیق روش‌های یادگیری تقویتی را با شبکه‌های عصبی عمیق پیوند می‌دهد. تمرکز اصلی بر درک مفاهیم و پیاده‌سازی عملی آن‌ها است. این دوره با مرور اصول اولیه یادگیری تقویتی و چگونگی عملکرد تقریب توابع با استفاده از شبکه‌های عصبی آغاز می‌شود. سپس، به روش‌های مبتنی بر ارزش مانند شبکه‌های Q عمیق (DQN) و نسخه‌های پیشرفته‌تر آن‌ها پرداخته می‌شود. همچنین الگوریتم‌های گرادیان سیاست مانند PPO, DDPG, TD3, و SAC و تکنیک‌های پیشرفته برای اکتشاف، یادگیری مبتنی بر مدل، و آموزش چند عاملی را پوشش می‌دهد. این دوره یک رویکرد عملی دارد و شامل تمرین‌های کدنویسی با استفاده از PyTorch است. شرکت‌کنندگان در این دوره، عوامل هوشمند خود را می‌سازند، با محیط‌هایی مانند بازی‌های آتاری و شبیه‌سازی‌های رباتیک آزمایش می‌کنند و یاد می‌گیرند که چگونه یک فرایند توسعه مناسب برای تحقیقات و کاربردهای یادگیری تقویتی عمیق را تنظیم کنند. علاوه بر الگوریتم‌های اصلی، موضوعات مهم و مدرن دیگری نیز پوشش داده می‌شوند. از جمله این مباحث می‌توان به اکتشاف مبتنی بر کنجکاوی، مکانیسم‌های توجه، مدل‌های جهان، آموزش توزیع‌شده، و یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی اشاره کرد. این موضوعات به شرکت‌کنندگان دیدگاهی گسترده‌تر درباره نحوه کاربرد عملی یادگیری تقویتی عمیق در دنیای واقعی می‌دهند.
در دوره آموزشی Deep Reinforcement Learning با ترکیب یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی عمیق آشنا خواهید شد.

در این دوره، دانش‌پذیران با دموهای گام به گام و هدایت‌شده، اعتماد به نفس خود را برای یادگیری مهارت‌های بنیادی افزایش می‌دهند. به جای حفظ کردن فرمول‌های ریاضی پیچیده یا یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی جدید، تکنیک‌های یادگیری ماشین به صورت مفهومی تشریح می‌شوند تا فراگیران دقیقا درک کنند که این تکنیک‌ها چگونه و چرا کار می‌کنند. با دنبال کردن مثال‌های ساده و بصری و تعامل با مدل‌های کاربرپسند مبتنی بر اکسل، شرکت‌کنندگان می‌توانند موضوعاتی مانند رگرسیون خطی و لجستیک، درخت‌های تصمیم، کا-نزدیک‌ترین همسایه‌ها (KNN)، نایو بیز، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل احساسات را بدون نیاز به نوشتن حتی یک خط کد یاد بگیرند. در بخش ۱ این دوره، شرکت‌کنندگان با گردش کار یادگیری ماشین و تکنیک‌های رایج برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های خام جهت تحلیل آشنا می‌شوند. همچنین، با استفاده از جداول فراوانی، هیستوگرام‌ها و نمودارهای توزیع، تحلیل تک‌متغیره را بررسی خواهند کرد و سپس به ابزارهای تحلیل چندمتغیره مانند نقشه‌های حرارتی، نمودارهای ویولن و جعبه‌ای، نمودارهای پراکندگی و همبستگی خواهند پرداخت.
در دوره آموزشی Machine Learning & Data Science: The Complete Visual Guide با مفاهیم و تکنیک‌های یادگیری ماشین و علم داده آشنا خواهید شد.