پی سی دانلود - تحلیل‌داده

این دوره آموزشی جامع، رویکردی نوین در یادگیری SQL در محیط Google BigQuery ارائه می‌دهد و با بهره‌گیری از ابزارهای هوش مصنوعی تعبیه‌شده مانند Gemini، فرایند یادگیری را تسریع و تسهیل می‌کند. شرکت‌کنندگان در این دوره، اصول SQL، نحوه کار با BigQuery، تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس و جو، روش‌های بارگذاری و آماده‌سازی داده و مهم‌تر از همه، نحوه استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی برای درک بهتر مفاهیم، تولید کد، رفع خطا و تحلیل داده‌ها را خواهند آموخت و می‌توانند از این مهارت‌ها برای حل مسائل واقعی تحلیل داده استفاده کنند.
در دوره آموزشی Master SQL with BigQuery using AI tools - From Zero to Hero با مفاهیم و ابزارهای لازم برای تحلیل داده با استفاده از SQL و BigQuery به کمک هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

Spyder یک محیط علمی قدرتمند برای زبان برنامه‌نویسی پایتون است که به‌طور خاص برای دانشمندان، مهندسان و تحلیل‌گران داده طراحی شده است. این نرم‌افزار ترکیبی منحصربه‌فرد از قابلیت‌های پیشرفته ویرایش کد، تحلیل، اشکال‌زدایی و پروفایلینگ را با امکاناتی مانند کاوش داده‌ها، اجرای تعاملی، بازرسی عمیق و بصری‌سازی داده‌ها ارائه می‌دهد.

Spyder که مخفف Scientific PYthon Development Environment است، یک محیط توسعه متن‌باز است که به‌طور ویژه برای محاسبات علمی و تحلیل داده با پایتون طراحی شده است. این IDE بر پایه کتابخانه‌های معروفی مانند NumPy، SciPy، Matplotlib و IPython ساخته شده و انتخابی ایده‌آل برای پژوهشگران و مهندسان محسوب می‌شود.

علاوه بر ویژگی‌های داخلی گسترده، Spyder از طریق سیستم افزونه‌ها و API خود قابل گسترش است. همچنین می‌توان آن را به‌عنوان یک کتابخانه افزونه برای PyQt5 استفاده کرد و قابلیت‌های آن، مانند کنسول تعاملی، را در سایر نرم‌افزارهای مبتنی بر PyQt ادغام نمود.

این بخش اول از دوره مهندسی داده در AWS است. این دوره توضیحات مفصلی در مورد سرویس‌های مهندسی داده AWS مانند S3 (سرویس ذخیره‌سازی ساده)، Redshift، Athena، Hive، Glue Data Catalog و Lake Formation ارائه می‌دهد. این دوره به لایه انبار داده یا لایه مصرف و ذخیره‌سازی خط لوله مهندسی داده می‌پردازد. در جلد دوم، سرویس‌های پردازش داده (دسته‌ای و جریانی) را به نمایش خواهد گذاشت. شرکت‌کنندگان فرصت‌هایی برای انجام تمرین‌های عملی با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ (100 گیگابایت تا 300 گیگابایت یا بیشتر داده) خواهند داشت. علاوه بر این، این دوره تمرین‌های عملی ارائه می‌دهد که با سناریوهای زمان واقعی مانند تنظیم عملکرد پرس و جو Redshift، دریافت جریانی، توابع پنجره‌ای، تراکنش‌های ACID، دستور COPY، کلیدهای توزیع و مرتب‌سازی، WLM، امنیت سطح ردیف و ستون، پارتیشن‌بندی Athena، WLM Athena و غیره مطابقت دارند.
در دوره آموزشی Data Engineering on AWS Vol 1 - OLAP & Data Warehouse با مفاهیم و ابزارهای مرتبط با انبار داده در AWS آشنا خواهید شد.

در این دوره، تاریخچه SQL و نظریه رابطه‌ای مورد بررسی قرار می‌گیرد تا درک درستی از چگونگی شکل‌گیری این زبان دستکاری داده و برنامه پایگاه داده مهم مایکروسافت حاصل شود. مدرس، گری اوبرایان، نحوه پرس و جو از یک یا چند جدول مختلف با استفاده از دستورات SELECT و همچنین نحوه فیلتر، گروه‌بندی و مرتب‌سازی نتایج را نشان می‌دهد. او همچنین نحوه کار با انواع داده‌های خاص مانند تاریخ، زمان و کاراکترها را آموزش می‌دهد. علاوه بر این، مباحث پیشرفته‌ای مانند زیرپرسش‌ها، برنامه‌نویسی با Transact-SQL و بهبود عملکرد پرس و جو نیز در این دوره پوشش داده می‌شوند. هدف این دوره، ارائه دانش و مهارت‌های لازم برای مدیریت و استخراج اطلاعات از پایگاه داده Microsoft SQL Server 2016 به صورت موثر است.
در دوره آموزشی Microsoft SQL Server 2016: Query Data با مفاهیم کلیدی و کاربردهای عملی SQL Server 2016 آشنا خواهید شد.