پی سی دانلود - تحلیل-داده

آیا برای ساختن web application برای پروژه های data science خود دچار مشکل هستید؟ آیا زمان بیشتری را صرف ساختن یک MVP app ساده با داده های خود برای نشان دادن به مشتریان و دیگران می کنید؟ پس اجازه دهید Streamlit را به شما معرفی کنم - یک python framework برای ساختن web app ها.
در دوره آموزشی Learn Streamlit Python با ساخت برنامه های کاربردی وب با Streamlit و Python آشنا می شوید.

NumPy یک کتابخانه پیشرو محاسبات علمی در Python است، در حالی که Pandas برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. همچنین، یاد بگیرید که از Matplotlib برای تجسم داده ها استفاده کنید. چه بخواهید وارد Data Science شوید، چه در Machine Learning یا Deep Learning شیرجه بزنید، NumPy و Pandas ماژول های برتر Python هستند که باید برای هموار کردن سفر خود آنها را درک کنید.
در دوره آموزشی NumPy, Pandas and Matplotlib A-Z™ برای Machine Learning با کار با کتابخانه های NumPy، Pandas و Matplotlib آشنا می شوید.

این دوره آموزشی برای آموزش مهندسی داده در محیط Azure cloud طراحی شده است. این دوره شامل مباحثی از جمله SQL، data warehousing، Azure Data factory، Python programming، big data، Databricks، PySpark، Delta lake، Spark structured streaming و Azure devops می باشد. این دوره برای افرادی که می خواهند در زمینه مهندسی داده در Azure cloud فعالیت کنند، مناسب است.
در دوره آموزشی Azure Data Engineering End-to-end Course (English) با ابزار ها و تکنولوژی های مهندسی داده در محیط Azure cloud آشنا خواهید شد.

دوره Python for Effect راهنمای جامع شما برای تسلط بر ابزارها و تکنیک‌های مورد نیاز برای پیشرفت در دنیای داده محور امروزی است. چه مبتدی باشید که اولین قدم‌های خود را در پایتون برمی‌دارید و چه یک متخصص با تجربه که به دنبال اصلاح تخصص خود هستید، این دوره به منظور توانمندسازی شما با اعتماد به نفس و دانش برای مقابله با چالش‌های دنیای واقعی طراحی شده است.
در دوره آموزشی Python for Effect: Apache Airflow, Visualize & Analyze Data با تجزیه و تحلیل داده ها به کمک پایتون آشنا خواهید شد.

Tableau یک ابزار تحلیل و تجسم داده است که به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد و بسیاری آن را برای کارهای مرتبط با data science ضروری می دانند. رابط drag-and-drop آن، مرتب سازی، مقایسه و تحلیل داده ها از منابع متعدد، از جمله Excel، SQL Server و data repository های cloud-based را آسان می کند. دوره آموزشی ضروری Tableau 10 توضیح می دهد که هر آنچه برای تحلیل و نمایش داده ها با استفاده از Tableau Desktop نیاز دارید را به شما آموزش می دهد
در دوره آموزشی Rhino for Jewelry Design: From Beginner to Expert شما با تحلیل و نمایش داده ها آشنا می شوید.

Data science یکی از پرطرفدارترین حوزه های دهه است و این دوره Python for Data Science: From Basics to Advanced in 2025 یک تجربه یادگیری عمیق را ارائه می دهد که برای مبتدیان و متخصصان به طور یکسان مناسب است. این دوره طیف گسترده ای از موضوعات، از data analysis تا machine learning را پوشش می دهد و شما را به ابزار و مهارت های لازم برای برتری در زمینه data science مجهز می کند.
در دوره آموزشی Python for Data Science: From Basics to Advanced in 2025 با علوم داده از پایه تا پیشرفته آشنا خواهید شد.

این دوره با استفاده از جدیدترین بهترین روش‌ها در SQL، مدیریت پایگاه داده و طراحی پایگاه داده، بر کارایی تمرکز دارد. دیگر وقت خود را برای آموزش‌های گیج‌کننده، قدیمی و ناقص تلف نکنید. فارغ‌التحصیلان دوره‌های Andrei اکنون در گوگل، تسلا، آمازون، اپل، IBM، JP Morgan، متا و سایر شرکت‌های برتر فناوری مشغول به کار هستند.
در دوره آموزشی Complete SQL and Databases Bootcamp با کار با پایگاه‌های داده و SQL آشنا خواهید شد.

در دنیای امروز، تحلیل داده، یادگیری ماشین و پردازش اطلاعات حجیم، نیازمند ابزارهای قدرتمند و یکپارچه است. بسیاری از برنامه‌نویسان و پژوهشگران برای نصب و مدیریت پکیج‌های مورد نیاز خود در پایتون با چالش‌هایی مواجه می‌شوند. در همین راستا، نرم‌افزار Anaconda به عنوان یک توزیع قدرتمند پایتون و R، ابزارهای لازم برای علوم داده، یادگیری ماشین و پردازش داده‌های حجیم را در اختیار کاربران قرار می‌دهد.
Anaconda یک توزیع متن‌باز از زبان‌های برنامه‌نویسی Python و R است که با تمرکز بر علوم داده، یادگیری ماشین و تحلیل آماری توسعه یافته است. این پلتفرم شامل مدیریت پکیج‌ها، محیط‌های مجازی و مجموعه‌ای از کتابخانه‌های پرکاربرد برای پردازش داده است. با استفاده از Anaconda، کاربران می‌توانند بدون دردسر، پکیج‌های مورد نیاز خود را مدیریت و اجرا کنند.

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 A Big Data Hadoop and Spark project for absolute beginners با آموزش مقدماتی بیگ دیتا هادوپ و اسپارک اشنا خواهید شد.

به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Mathematics for Data Science and Machine Learning using R با آموزش ریاضیات برای علوم داده و یادگیری ماشین با زبان آر اشنا خواهید شد.