پی سی دانلود - تحلیل-داده.

این دوره آموزشی به مهندسان مکانیک آموزش می‌دهد که چگونه از MATLAB برای انجام کارهایی مانند تحلیل داده‌ها، شبیه‌سازی و توسعه الگوریتم‌ها استفاده کنند. در این دوره‌ها، مبانی MATLAB پوشش داده شده و سپس به مسائل مهندسی مکانیک از جمله مدل‌سازی سیستم‌ها، انجام محاسبات و خودکارسازی کارها با استفاده از اسکریپت‌نویسی اعمال می‌شوند. این دوره برای بهبود مهارت‌های برنامه‌نویسی فراگیران و توانایی آن‌ها در به کارگیری MATLAB برای حل مسائل مهندسی مکانیک طراحی شده است. مثال‌های متعددی برای نشان دادن کاربرد MATLAB در تحلیل مسائل مربوط به سیستم‌های کنترل، مکانیک عمومی مهندسی، استاتیک و دینامیک، ارتعاشات مکانیکی، مدارهای الکتریکی و روش‌های عددی ارائه می‌شوند. این ابزارها، روش‌های تحلیلی، عددی و کاربردی را برای مطالعه و طراحی سیستم‌های مختلف در مهندسی مکانیک و هوافضا فراهم می‌کنند. گردش‌کارهای عملی این ابزارها برای حل مسائل بنیادی مهندسی و پذیرش گسترده آن‌ها در صنعت، به دانشگاهیان اجازه می‌دهد تا مهارت‌های حل مسئله بنیادی مهندسی را به راه‌حل‌های مهندسی کاربردی برای سیستم‌های پیچیده تبدیل کنند. مهندسان مکانیک طیف گسترده‌ای از رویکردهای مدل‌سازی را به کار می‌گیرند که عواملی مانند اتکا به اصول فیزیکی بنیادی، داده‌های موجود از رفتار سیستم و دقت مورد نیاز مدل‌ها را در نظر می‌گیرند. آن‌ها از MATLAB و Simulink برای توسعه مدل‌های مبتنی بر اصول اولیه استفاده می‌کنند و از حل‌کننده‌های پیشرفته مناسب برای سیستم‌های پیوسته، گسسته و مبتنی بر رویداد بهره می‌برند. این محصولات همچنین قابلیت‌های گسترده‌ای را برای یکپارچه‌سازی مدل‌ها و مؤلفه‌ها از منابع متعدد ارائه می‌دهند.
در دوره آموزشی MATLAB Masterclass با به کارگیری نرم‌افزار MATLAB در حل مسائل مهندسی مکانیک آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، یک مسترکلاس در زمینه Google Looker Studio (که قبلاً با نام Google Data Studio شناخته می‌شد)، یکی از قوی‌ترین ابزارهای موجود برای تجسم داده‌ها و هوش تجاری در حال حاضر است. این دوره برای هر فردی که علاقه‌مند به درک و استفاده مؤثر از داده‌های خود است، طراحی شده است. فارغ از اینکه مخاطب یک دانشجو، یک بازاریاب دیجیتال، یک تحلیلگر کسب‌وکار یا یک مبتدی کامل باشد، این آموزش به او کمک خواهد کرد تا پتانسیل واقعی داده‌های خود را از طریق داشبوردهای واضح، تعاملی و بینش‌بخش شکوفا کند. در این دوره کامل، ابتدا با مبانی و اصول بسیار ابتدایی شروع می‌شود؛ یعنی درک اینکه Looker Studio چیست و چگونه کار می‌کند. فراگیر یاد خواهد گرفت که چگونه منابع داده مختلف مانند Google Sheets، Google Analytics، BigQuery و سایر پلتفرم‌ها را به آن متصل کند تا گزارش‌های پویا و خودکارسازی‌شده ایجاد کند. در ادامه، نحوه طراحی داشبوردهای جذاب بصری، استفاده مؤثر از نمودارها و گراف‌ها، و به کارگیری فیلترها، کنترل‌ها و فیلدهای محاسباتی برای روایت داستان‌های قدرتمند مبتنی بر داده‌ها مورد بررسی قرار خواهد گرفت. در پایان این دوره، شرکت‌کننده قادر خواهد بود داشبوردهای حرفه‌ای بسازد که بینش‌های پیچیده را تنها با یک نگاه منتقل می‌کنند. همچنین از طریق پروژه‌های عملی و مثال‌های دنیای واقعی، تجربه کاربردی کسب خواهد کرد که او را برای استفاده از Looker Studio در نقش‌های مختلفی مانند تحلیل بازاریابی، هوش تجاری و گزارش‌دهی داده‌ها آماده می‌سازد. هیچ نیازی به دانش برنامه‌نویسی یا تجربه قبلی در تجسم داده‌ها نیست؛ تنها کنجکاوی برای یادگیری و تحلیل بصری داده‌ها کافی است. این دوره به فراگیران کمک می‌کند تا داده‌ها را به تصمیمات تبدیل کنند.
در دوره آموزشی Google Looker Studio From Beginner To Pro با تجسم داده‌ها و ساخت داشبوردهای تحلیلی حرفه‌ای آشنا خواهید شد.

این دوره برای کسانی طراحی شده که می‌خواهند به یک مهندس داده تبدیل شوند و بر یکی از پرتقاضاترین پلتفرم‌های این صنعت مسلط گردند. این بوت‌کمپ، افراد را از سطح مبتدی تا پیشرفته در حوزه‌های Databricks، کتابخانه PySpark و Delta Lake ارتقا می‌دهد. یادگیری از طریق ساخت گام به گام پروژه‌های واقعی و کاربردی مهندسی داده انجام می‌شود. صرف نظر از اینکه فرد تازه با Databricks آشنا شده یا پیش‌تر تجربه داشته است، این بوت‌کمپ مهارت‌های عملی مورد نیاز برای طراحی، ساخت و بهینه‌سازی خطوط لوله ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) در محیط ابری را فراهم می‌آورد. شرکت‌کنندگان با تسلط بر معماری Medallion (شامل لایه‌های Bronze، Silver و Gold) به صورت عملی، توانایی مدیریت و پردازش داده‌های حجیم را کسب می‌کنند.
در طول دوره، شرکت‌کنندگان مهارت‌هایی حیاتی مانند ساخت خطوط لوله ETL سرتاسری با استفاده از PySpark و SQL را فرا می‌گیرند. همچنین، کار با Delta Lake برای انجام تراکنش‌های ACID، مدیریت تکامل طرحواره (Schema Evolution) و قابلیت سفر در زمان (Time Travel) پوشش داده می‌شود. روش‌های ورود و پردازش داده‌ها با استفاده از ابزارهایی مانند Auto Loader و Delta Live Tables (DLT) آموزش داده شده و نحوه پاکسازی داده‌های نامرتب با تبدیل‌های PySpark و اجرای قوانین کیفیت داده فرا گرفته خواهد شد.
در دوره آموزشی Complete Databricks & PySpark Bootcamp: Zero to Hero با اصول و کاربردهای پیشرفته Databricks و PySpark برای ساخت خطوط لوله ETL در مقیاس بزرگ آشنا خواهید شد.

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 برای یادگیرندگانی طراحی شده است که به جای تمرین‌های بی‌پایان تئوری و دستور زبان، به دنبال یادگیری عملی و ساخت ابزارهای واقعی هستند. مخاطبان، چه در سطح مبتدی باشند و چه دارای دانش اولیه پایتون، در این دوره به جای نوشتن کدهای نمونه، 8 ابزار کاملاً کاربردی را از ابتدا خواهند ساخت. هدف اصلی این است که زبان برنامه‌نویسی پایتون از طریق تجربه توسعه کامل پروژه، کاملاً مورد تسلط قرار گیرد. در این مسیر، شرکت‌کنندگان با کل فرآیند توسعه — از مرحله برنامه‌ریزی و کدنویسی گرفته تا آزمایش و بهینه‌سازی هر پروژه — آشنا می‌شوند. این روش به دانشجو این امکان را می‌دهد تا مفاهیم بنیادین پایتون را در عمل ببیند و آن‌ها را در موقعیت‌های واقعی به کار گیرد. محتوای دوره شامل مباحث اساسی و پیشرفته‌ای است که برای تبدیل شدن به یک برنامه‌نویس پایتون با تجربه در توسعه ابزارهای کاربردی ضروری است. این دوره فراتر از مفاهیم ابتدایی رفته و مهارت‌های مورد نیاز برای توسعه نرم‌افزار حرفه‌ای را در اختیار افراد قرار می‌دهد تا بتوانند کارهای تکراری را خودکار سازند و برنامه‌هایی با رابط کاربری گرافیکی (GUI) بسازند.
در دوره آموزشی Project Based Python Create 8 Powerful Tools Step by Step با توسعه ابزارهای کاربردی و ساختاریافته، برنامه‌نویسی زبان پایتون را به صورت عملی یاد خواهید گرفت.

مایکروسافت اکسل یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین نرم‌افزارهای دسکتاپ برای تحلیل داده‌هاست. با شرکت در دوره آموزش تجزیه و تحلیل داده و گزارش‌سازی در مایکروسافت اکسل، شرکت‌کنندگان مهارت‌های بسیار پرتقاضایی را کسب خواهند کرد که برای تحلیل مؤثر مجموعه‌های بزرگ داده ضروری است. پس از آن که داده‌ها تحلیل، پاک‌سازی و برای ارائه آماده شدند، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه آن‌ها را در قالب یک داشبورد گزارش تعاملی ارائه دهند. این دوره شامل بیش از 30 ویدیوی آموزشی است که به شرکت‌کنندگان اجازه می‌دهد مفاهیم تحلیل داده و گزارش‌سازی در اکسل را گام‌به‌گام دنبال و تمرین کنند. فایل‌های تمرینی قابل دانلود نیز در اختیار آن‌ها قرار می‌گیرد. همچنین، پشتیبانی مربی از طریق بخش پرسش و پاسخ (QA) موجود در دوره ارائه می‌شود تا بتوانند سؤالات خود را بپرسند. در طول دوره، یک داشبورد واقعی اکسل ساخته می‌شود و تضمین بازگشت وجه 30 روزه نیز برای آن در نظر گرفته شده است.
در دوره آموزشی Microsoft Excel Data Analysis and Dashboard Reporting با تجزیه و تحلیل داده‌ها و ساخت گزارش‌های داشبورد تعاملی در اکسل 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 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.

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.