پی سی دانلود - تحلیل-داده

علم داده (Data Science)، دانشی میان‌رشته‌ای پیرامون استخراج دانش و آگاهی از مجموعه‌ای داده و اطلاعات است. علم داده از ترکیب مباحث مختلفی به وجود آمده و بر مبانی و روش‌های موجود در حوزه‌های مختلف علمی بنا شده‌است. تعدادی از این حوزه‌ها عبارتند از: ریاضیات، آمار، مهندسی داده، بازشناخت الگو و... هدف این علم، استخراج مفهوم از داده و تولید محصولات داده‌محور است. کتابخانه‌ی Pandas ساختار داده‌ی جدید و ابزارهایی را برای تجزیه و تحلیل کاربردی و عملی بر روی داده‌ها در زمینه‌هایی چون اقتصاد، آمار، علوم اجتماعی و مهندسی فراهم نموده است. Pandas به راحتی می‌تواند با داده‌های ناقص، کثیف و بدون برچسب کار کند (داده‌ها و جداولی که هم اکنون نیز در سازمان‌های مختلف وجود دارد)؛ و همچنین شامل متدهایی برای تغییر شکل، ادغام و یا برش مجموعه داده‌ی ما است.
در دوره آموزشی Master Data Analysis with Python - Essential Pandas Commands با آموزش آنالیز داده ها با پایتون و دستورات پانداس اشنا خواهید شد.

یکی از سرویس‌های مهم گوگل در دسته‌بندی و ترکیب داده‌ها، به‌نام Cloud Data Fusion معرفی شد که سرویسی بامدیریت کامل برای هماهنگ کردن داده‌ها از منابع متفاوت و اتصال آن‌ها با منابع دیگر است. سرویس جدید، به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا داده‌های انبارشده را دریافت کرده و برای تحلیل در BigQuery آماده کنند. سرویس BigQuery هم در برنامه‌های جدید توسعه‌ای به‌نام BigQuery Data Transfer دریافت کرد که امکان ارسال داده‌های بیشتر را به کاربران می‌دهد. به‌علاوه، با استفاده از این سرویس توسعه‌یافته می‌توان جابه‌جایی داده‌ها از اپلیکیشن‌های SaaS به BigQuery را به‌صورت اتوماتیک و طبق زمان‌بندی مشخص انجام داد. این سرویس علاوه‌بر اپلیکیشن‌های خود گوگل، از بیش از ۱۰۰ اپلیکیشن مشهور SaaS پشتیبانی می‌کند که از میان آن‌ها می‌توان به Salesforce، Marketo، Workday و Stripe اشاره کرد.
در دوره آموزشی Applied Machine Learning with BigQuery on Google Cloud Platform با آموزش یادگیری ماشین با بیگ کوئری روی پلتفرم ابری گوگل اشنا خواهید شد.

پایتون (Python) یک زبان برنامه‌نویسی همه منظوره، سطح بالا، شیءگرا و مفسر است که فلسفه ایجاد آن تاکید بر دو هدف اصلی خوانایی بالای برنامه‌های نوشته شده و کوتاهی و بازدهی نسبی بالای آن است. کلمات کلیدی و اصلی این زبان به صورت حداقلی تهیه شده‌اند و در مقابل کتابخانه‌هایی که در اختیار کاربر است بسیار وسیع هستند. یک کار غیر معمول که در طراحی این زبان انجام گرفته استفاده از فاصله و جلوبردن متن برنامه برای مشخص کردن بلوک‌های مختلف کد است. پایتون مدل‌های مختلف برنامه نویسی (از جمله شیء گرا و برنامه نویسی دستوری و تابع محور) را پشتیبانی می‌کند و برای مشخص کردن نوع متغییرها از یک سامانه پویا استفاده می‌کند. زبان پایتون به دلیل سادگی ,قدرت و مودال‌های کامل آن مورد توجه خیلی از سازمان‌ها  مانند گوگل، یاهو و IBM قرار گرفته است.
در دوره آموزشی Data Science with Python Certification Course با آموزش مدرک پایتون برای علوم داده اشنا خواهید شد.

Apache Kafka یک پروژه متن باز message broker هست که توسط بنیان Apache به زبان scala نوشته شده است. این پروژه با هدف یکپارچه سازی و بازدهی بالا (high-throughput و low-latency) برای ساماندهی اطلاعات بلادرنگ (realtime) طراحی شده است. Apache Kafka در واقع اول توسط linkedin توسعه پیدا کرد تا زمانی که در سال ۲۰۱۱ به صورت متن باز درآمد. و بعد از تکمیل شدن توسط بنیان Apache مهندس هایی که روی این پروژه در linkedin کار میکردند با ثبت یک شرکت به نام Confluent با تمرکز روی Kafka آن را توسعه دادند.
در دوره آموزشی Apache Kafka Series - KSQL on ksqlDB for Stream Processing ! با آموزش آپاچی کافکا و کا اس کیو ال برای خواندن جریان اشنا خواهید شد.

گوگل اسپردشیتز (Google Spreadsheets) برنامه صفحات گسترده به صورت بر خط توسط گوگل است و به کاربران این امکان را می ‌دهد که در محیطی نه چندان غیرمتفاوت با مایکروسافت اکسل اسناد را به صورت آنلاین ایجاد یا ویرایش کنند. در واقع  Google Sheets یک برنامه صفحه گسترده بر مبنای cloud است که به شما اجازه می دهد انواع داده ها را فرمت بندی و آنالیز کنید.
در دوره آموزشی DATA - Google Sheets 101 - Basics با آموزش مقدماتی گوگل شیت اشنا خواهید شد.

R، یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و علم داده‌ها است، که بر اساس زبان‌های اس و اسکیم پیاده‌سازی شده است. این نرم‌افزار متن باز، تحت اجازه‌نامه عمومی همگانی گنو عرضه شده و به رایگان قابل دسترس است. زبان اس بجز R، توسط شرکت Insightful، در نرم‌افزار تجاری اس‌پلاس نیز پیاده‌سازی شده است. اگرچه دستورات اس‌پلاس و R بسیار شبیه است لیکن این دو نرم‌افزار دارای هسته‌های متمایزی می‌باشند. R، حاوی محدودهٔ گسترده‌ای از تکنیک‌های آماری (از جمله: مدل‌سازی خطی و غیرخطی، آزمون‌های کلاسیک آماری، تحلیل سری‌های زمانی، رده‌بندی، خوشه‌بندی و غیره) و قابلیت‌های گرافیکی است. در محیط R، کدهای سی، سی++ و فورترن قابلیت اتصال و فراخوانی هنگام اجرای برنامه را دارند و کاربران خبره می‌توانند توسط کدهای سی، مستقیماً اشیا R را تغییر دهند. گرچه R اغلب به منظور انجام محاسبات آماری به کار می‌رود، این نرم‌افزار قابل به کارگیری در محاسبات ماتریسی است و در این زمینه، همپای نرم‌افزارهایی چون اُکتاو و نسخهٔ تجاری آن متلب (MATLAB) است. R، همچنین نرم‌افزار قدرتمندی برای ایجاد اشکال گرافیکی و نمودارهاست.
در دوره آموزشی R Programming for Statistics and Data Science با آموزش زبان برنامه نویسی آر برای آمار و علوم داده اشنا خواهید شد.

 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. دو نوع کاربردی که از مدل پردازشی Spark بهره می­ برند، الگوریتم ­های تکرار شونده (که یک تابع بر روی مجموعه داده­ای به‌صورت تکراری تا حصول شرط خروج، اعمال می­گردد، و تحلیل تعاملی(که یک کاربر مجموعه ای از پرس و جوهای اکتشافی تک کاره را بر روی مجموعه ای داده­ ها، اعمال می­ کنند) است. همچنین اسپارک APIهایی در زبان­های Java، Scala و Python، ارایه می ­کند. پروژه Apache Spark شامل ماژول ­های یادگیری ماشین(MLlib)، پردازش گراف (GraphX)، پردازش جریانی( (Spark Streaming)، و SQL (Spark SQL است.
در دوره آموزشی Big Data Analysis with Apache Spark PySpark: Hands on Python با آموزش آنالیز داده های حجیم با پای اسپارک اشنا خواهید شد.