پی سی دانلود - الگوریتم‌ها

این دوره آموزشی جامع، توسعه برنامه‌های کاربردی جاوا را از طریق پروژه‌های عملی پوشش می‌دهد و بر فناوری‌ها و چارچوب‌های کلیدی مانند JDBC، Servlet، JSP، Hibernate و Spring Boot تمرکز دارد. شرکت‌کنندگان با نحوه اتصال به پایگاه‌های داده، ساخت برنامه‌های کاربردی وب پویا، کار با ORM، ساده‌سازی توسعه با Spring Boot و ایمن‌سازی برنامه‌ها آشنا خواهند شد. این دوره با ارائه مثال‌های عملی و مطالعات موردی، مهارت‌های لازم برای توسعه برنامه‌های کاربردی جاوا در دنیای واقعی را در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. این دوره توسعه برنامه‌های کاربردی جاوا، یک تجربه یادگیری جامع را از طریق پروژه‌های عملی ارائه می‌دهد و بر فناوری‌ها و چارچوب‌های کلیدی تمرکز دارد.
در دوره آموزشی Advanced Java - Learn by Hands-on با توسعه برنامه‌های کاربردی جاوا آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، فرد را از سطح مبتدی تا پیشرفته در برنامه‌نویسی پایتون همراهی می‌کند و مهارت‌های لازم برای اتوماسیون سیستم و بهینه‌سازی عملکرد را به او می‌آموزد. این دوره همچنین مهارت‌های حیاتی برای اتوماسیون سیستم، مانند نوشتن اسکریپت‌ها برای کنترل سیستم عامل، خودکارسازی وظایف تکراری و تعامل با سیستم‌های خارجی را پوشش می‌دهد. او به مباحث چندنخی برای بهینه‌سازی عملکرد، پروفایل‌سازی حافظه و موضوعات پیشرفته مانند هم‌روندی خواهد پرداخت. این دوره همچنین او را برای کاربردهای واقعی پایتون، مانند خودکارسازی گردش کارها، مدیریت فایل‌ها و ساخت برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، آماده می‌کند. در پایان این دوره، او در پایتون ماهر خواهد شد و قادر به توسعه برنامه‌هایی خواهد بود که عملکرد سیستم او را بهینه می‌کنند، گردش کارهای پیچیده را خودکار می‌سازند و مشکلات دنیای واقعی را به طور مؤثر حل می‌کنند. این دوره برای توسعه‌دهندگان مشتاق، علاقه‌مندان به اتوماسیون و هر کسی که به دنبال ارتقای مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون خود است، ایده‌آل است.
در دوره آموزشی Complete Python Programming : From Basics to Advance با مبانی و مفاهیم پیشرفته برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره برای افرادی طراحی شده است که مایلند مهارت‌های خود را به عنوان متخصص یادگیری ماشین ارتقا دهند، اما نمی‌دانند از کجا شروع کنند. برای دستیابی به این هدف، نیازی به آموزش رسمی در علم داده نیست. در طول این دوره، مَت هریسون به عنوان مدرس، شرکت‌کنندگان را با مفاهیم کلیدی یادگیری ترکیبی آشنا می‌کند. در این دوره، روش‌های مختلف یادگیری ترکیبی از جمله بگینگ (Bagging)، بوستینگ (Boosting) و استکینگ (Stacking) بررسی می‌شوند. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه این روش‌ها را با استفاده از کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند سایکیت‌لرن (scikit-learn) و ایکس‌جی‌بوست (XGBoost) پیاده‌سازی کنند. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان به مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های ترکیبی در وظایف واقعی یادگیری ماشین مجهز خواهند شد. این دوره با گیت‌هاب کداسپیسز (GitHub Codespaces) یکپارچه شده است؛ یک محیط توسعه‌دهنده ابری فوری که تمام قابلیت‌های IDE مورد علاقه شما را بدون نیاز به هیچ گونه تنظیمات محلی فراهم می‌کند. با استفاده از گیت‌هاب کداسپیسز، می‌توان در هر زمان و از هر دستگاهی به صورت عملی تمرین کرد – و این در حالی است که از ابزاری استفاده می‌شود که به احتمال زیاد در محیط کار نیز با آن مواجه خواهید شد. برای شروع کار، مطالعه بخش "استفاده از گیت‌هاب کداسپیسز" همراه با این دوره توصیه می‌شود. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا درک عمیقی از یادگیری ترکیبی پیدا کرده و آن را در پروژه‌های خود به کار گیرند، که این امر به بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و افزایش دقت پیش‌بینی‌ها منجر می‌شود. تأکید این دوره بر جنبه‌های عملی پیاده‌سازی و استفاده از ابزارهای صنعتی است تا شرکت‌کنندگان بتوانند دانش خود را مستقیماً در سناریوهای واقعی به کار گیرند و به متخصصانی کارآمد در زمینه یادگیری ماشین تبدیل شوند.
در دوره آموزشی Applied Machine Learning: Ensemble Learning با پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ترکیبی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مبانی پایتون و آمار به مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هدایت می‌کند. این دوره با پوشش کتابخانه‌های کلیدی مانند NumPy و Pandas، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم را آموزش می‌دهد. سپس به بررسی الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده و بدون نظارت، شبکه‌های عصبی، CNNها و RNNها می‌پردازد. شرکت‌کنندگان همچنین با پردازش زبان طبیعی و تکنیک‌های استقرار مدل آشنا خواهند شد و از طریق پروژه‌های عملی، تجربه عملی کسب خواهند کرد. هدف این دوره تربیت متخصصان آماده برای صنعت در زمینه علم داده و هوش مصنوعی است. علاوه بر این، این دوره بر استقرار مدل و مهندسی MLOps تمرکز دارد و به شرکت‌کنندگان مهارت‌های عملی برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولید و مدیریت چرخه عمر آن‌ها را آموزش می‌دهد. از طریق پروژه‌های عملی در دنیای واقعی، شرکت‌کنندگان دانش و مهارت‌های خود را برای حل مشکلات پیچیده داده محور به کار می‌گیرند و یک نمونه کار قوی برای نشان دادن توانایی‌های خود ایجاد می‌کنند.
در دوره آموزشی Mastering Data Science & AI with Python & Real-World Project با مفاهیم و تکنیک های علم داده و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به معرفی مفاهیم و تکنیک‌های کلیدی یادگیری ماشین می‌پردازد و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R، مجموعه ابزارهای tidyverse و بسته mlr را آموزش می‌دهد. شرکت‌کنندگان در این دوره با روش‌های مختلف پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب ویژگی، ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون آشنا خواهند شد. همچنین، نحوه استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها برای درک بهتر نتایج مدل‌ها و ارائه آن‌ها به مخاطبان غیرمتخصص مورد بررسی قرار می‌گیرد. این دوره برای افرادی که به دنبال کسب مهارت‌های عملی در زمینه یادگیری ماشین و استفاده از R برای تحلیل داده‌های پیچیده هستند، طراحی شده است. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا با استفاده از ابزارهای قدرتمند R، مسائل واقعی دنیای کسب‌وکار را با رویکردهای یادگیری ماشین حل کنند.
در دوره آموزشی Machine Learning with R, the tidyverse, and mlr. Video Edition با مفاهیم و ابزارهای یادگیری ماشین در محیط R آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی یک برنامه فشرده و عملی است که شرکت‌کنندگان را در طول 21 روز از طریق پیاده‌سازی 21 پروژه کلیدی در حوزه‌های مختلف علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی راهنمایی می‌کند. هدف این دوره، توسعه مهارت‌های فنی شرکت‌کنندگان و ایجاد یک نمونه کار قوی و متنوع است که توانایی‌های آن‌ها را در حل مسائل واقعی با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته نشان دهد. هر پروژه به گونه‌ای طراحی شده است که یک مفهوم یا تکنیک خاص را پوشش دهد و شرکت‌کنندگان را قادر سازد تا به تدریج دانش و تجربه خود را در زمینه‌هایی نظیر پیش‌بینی سری‌های زمانی، تحلیل مشتری، مدل‌سازی ریسک، تحلیل احساسات، سیستم‌های توصیه‌گر، پیش‌بینی فرسایش، مدل‌سازی قیمت‌گذاری، تشخیص تهدیدات سایبری، تشخیص تقلب، پیش‌بینی مصرف انرژی و ترافیک، تحلیل ارزش طول عمر مشتری، تحلیل بازار سهام، پردازش زبان طبیعی، تحلیل سبد بازار، پیش‌بینی خطر سلامت و روند بازار مسکن، ساخت سیستم‌های معاملات خودکار، پیش‌بینی تقاضا و ساخت عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری تقویتی بپردازند. این رویکرد عملی تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان نه تنها مفاهیم نظری را درک می‌کنند، بلکه قادر به اعمال آن‌ها در پروژه‌های ملموس و قابل ارائه نیز خواهند بود.
در دوره آموزشی 21 data science portfolio projects in 21 days با کاربردهای متنوع و عملی علم داده و یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به معرفی و بررسی عمیق رویکرد برنامه نویسی داده محور (DOP) در زبان جاوا می‌پردازد. شرکت‌کنندگان با مفاهیم اساسی DOP آشنا شده و یاد خواهند گرفت که چگونه با استفاده از ویژگی‌های مدرن جاوا مانند Records، Sealed Types و Pattern Matching، برنامه‌هایی با ساختار واضح‌تر، ایمن‌تر و با قابلیت نگهداری بالاتر توسعه دهند. این دوره شامل آموزش‌های عملی و بررسی موارد کاربردی در دنیای واقعی است و به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا نحوه پیاده‌سازی DOP در پروژه‌های مختلف را فرا بگیرند. همچنین، مباحث مربوط به مدیریت خطا به صورت جامع با استفاده از الگوهای Sealed و Pattern Matching پوشش داده می‌شود.
در دوره آموزشی Java Data Oriented Programming Masterclass با اصول و کاربردهای برنامه نویسی داده محور در جاوا آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع به شرکت‌کنندگان دانش و مهارت‌های لازم برای ساختن عامل‌های هوش مصنوعی شخصی‌شان را ارائه می‌دهد. این دوره تمام جنبه‌های کلیدی توسعه عامل‌های هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد و اطمینان می‌دهد که فراگیران درک کاملی از مفاهیم و تکنیک‌های اساسی به دست می‌آورند. محتوای فعلی دوره همچنان ارزشمند و آموزنده است و مبنای محکمی را برای درک اصول ساخت عامل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند. با این حال، یک نسخه به‌روز‌شده و بهبودیافته از این دوره در اواخر فوریه منتشر خواهد شد که شامل مطالب جدیدتر و رویکردهای پیشرفته‌تری در این زمینه خواهد بود. این به‌روزرسانی با هدف ارائه بهترین و مرتبط‌ترین تجربه یادگیری به شرکت‌کنندگان انجام می‌شود. بنابراین، فراگیران می‌توانند با اطمینان از محتوای فعلی بهره‌مند شوند و منتظر نسخه کامل‌تر و جامع‌تر در آینده نزدیک باشند. این دوره برای افرادی طراحی شده است که علاقه‌مند به ورود به دنیای هیجان‌انگیز هوش مصنوعی و ساخت ابزارهای هوشمند خود هستند.
در دوره آموزشی AI Agents با مفاهیم و روش‌های ساخت عامل‌های هوش مصنوعی 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.

در ابتدای یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی، درک نحوه استفاده از ساختارهای داده مختلف برای ذخیره داده‌ها ضروری است. هر زبان برنامه‌نویسی مجموعه ساختارهای داده خاص خود را دارد که برخی از آن‌ها منحصر به فرد آن زبان هستند و برخی دیگر استاندارد بوده و در سایر زبان‌های برنامه‌نویسی نیز دیده می‌شوند. در حالی که لیست‌های پیوندی یک ساختار داده داخلی در جاوا اسکریپت نیستند، در درج و حذف عملکرد خوبی دارند و از اجزای سازنده رایج سایر ساختارهای داده به شمار می‌روند. این دوره آموزشی لیست‌های پیوندی در جاوا اسکریپت را معرفی می‌کند و به شما کمک می‌کند تا درک کنید که چگونه لیست‌های پیوندی به عنوان یک ساختار داده ایجاد و مورد استفاده قرار می‌گیرند. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مفهوم اساسی لیست‌های پیوندی آشنا می‌شوند و یاد می‌گیرند که چگونه گره‌ها (nodes) در یک لیست پیوندی ایجاد و به یکدیگر متصل می‌شوند. همچنین، روش‌های پیمایش در یک لیست پیوندی، از جمله حرکت به گره بعدی و قبلی (در صورت وجود لیست پیوندی دوطرفه)، به طور کامل شرح داده می‌شود. علاوه بر این، دوره به بررسی عملیات رایج بر روی لیست‌های پیوندی می‌پردازد. این عملیات شامل درج یک گره جدید در موقعیت‌های مختلف لیست (ابتدا، انتها و میانه)، حذف یک گره خاص بر اساس مقدار یا موقعیت آن، و جستجو برای یک مقدار خاص در لیست می‌شود. در طول دوره، مثال‌های عملی متعددی با استفاده از جاوا اسکریپت ارائه می‌شود تا به درک بهتر مفاهیم کمک کند و نحوه پیاده‌سازی این ساختار داده را به صورت عملی نشان دهد. شرکت‌کنندگان همچنین با مزایا و معایب استفاده از لیست‌های پیوندی در مقایسه با سایر ساختارهای داده مانند آرایه‌ها آشنا خواهند شد. این مقایسه شامل ملاحظاتی در مورد کارایی عملیات مختلف (مانند دسترسی تصادفی، درج و حذف) و همچنین استفاده از حافظه می‌شود. در نهایت، این دوره یک پایه محکم برای درک ساختارهای داده پیچیده‌تر فراهم می‌کند و مهارت‌های لازم برای استفاده مؤثر از لیست‌های پیوندی در پروژه‌های برنامه‌نویسی جاوا اسکریپت را در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد.
در دوره آموزشی JavaScript: Building Linked Lists Data Structures با نحوه ایجاد و استفاده از ساختار داده لیست پیوندی در جاوا اسکریپت آشنا خواهید شد.