پی سی دانلود - توسعه

زبان جاوا محبوب ترین زبان برنامه نویسی حال حاضر در دنیا می باشد. زبان جاوا استفاده های بسیار گسترده ای دارد و یکی از مهم ترین مزیت های آن این است که وابسته ی پلتفرم نیست، این به معنای آن است که برنامه های نوشته شده به زبان جاوا تقریبا در تمامی سیستم عامل هایی که درای ماشین مجازی جاوا باشند اجرا می شوند. محبوبیت جاوا نیز به صورت روز افزون در حال افزایش می باشد. برای برنامه نویسی موبایل های دارای سیستم عامل اندروید نیز از زبان جاوا استفاده می شود. چاوا دارای فریمورک های بسیار زیاد و متنوعی است و همین امر باعث شده است که به وسیله ی جاوا بتوان برنامه های تحت وب نیز با امنیت بسیار بالایی ایجاد کرد. محبوبیت بیش از اندازه ی جاوا باعث شده است تا کتابخانه ها و پروژه های آماده ی بسیار زیادی در دنیای اینترنت برای جاوا وجود داشته باشد.
در دوره آموزشی Udemy Modern Java Programming Course با آموزش مدرن برنامه نویسی جاوا اشنا خواهید شد.

زبان پایتون که یک زبان شی گرا و سطح بالا است و خود یک Compiler (مفسر) است توسط Guido van Rossum هلندی در سال 1991 ابداع شد. برنامه PyCharm باعث کدنویسی سریع تر و دقت بالاتر و برنامه نویسی هوشمند به زبان Python می شود. توسط مفسر هوشمند آن، کدنویسی شما به صورت آنی آنالیز می شود و خطاهای برنامه نویسی و خطای در حال اجرا گرفته می شود و توسط ادیتور هوشمند و پیشرفته خود، شما را برای کدنویسی تمیزتر و کمتر راهنمایی می کند. جنگو (Django) یک چارچوب نرم‌افزاری تحت وب آزاد و متن‌باز است که به زبان پایتون نوشته شده است و از معماری مدل-نما-کنترل‌گر (Model-view-controller) پیروی می‌کند. جنگو اولین بار برای مدیریت صفحات خبری وبسایت شرکت Lawrence Journal-World توسعه داده شد و سپس در سال ۲۰۰۵ تحت اجازه‌نامه بی‌اس‌دی منتشر شد. نام جنگو از جنگو راینهارت، نوازندهٔ گیتار جاز گرفته شده است. هدف اصلی جنگو ساخت آسان سایت‌های پیچیده و وابسته به دیتابیس است و بر پایهٔ قابلیت استفادهٔ مجدد و قابل اتصال بودن اجزای مختلف، توسعه ی سریع و اصل خودت را تکرار نکن (DRY) طراحی شده است. جنگو سراسر از پایتون استفاده می‌کند، حتی برای تنظیمات، فایل‌ها و مدل‌های اطلاعات.
در دوره آموزشی Udemy Image Classifier with Django and React با آموزش ساخت وب سایت طبقه بندی خودکار عکس با جنگو و ری اکت اشنا خواهید شد.

 گراف‌کیوال (GraphQL) یک زبان پرسمان به طور داخلی توسعه‌داده شده توسط فیس‌بوک در ۲۰۱۲ پیش از انتشار عمومی در ۲۰۱۵ است که یک جایگزین به معماری‌های REST و خدمات وب تک‌کاره ارائه می‌دهد و اجازه می‌دهد که مشتری‌ها ساختار دادهٔ موردنیاز را تعریف کنند و ساختار دقیقاً مشابه توسط کارساز بازگردانی می‌شود. ساختار زمان اجرای آن سختگیر در نوع است که اجازه می‌دهد مشتری‌ها مشخص کنند که چه داده‌ای مورد نیاز است. این ساختار از مشکلات واکشی بیشتر و همچنین واکشی کمتر داده‌ها جلوگیری می‌کند. گرف‌کیوال در زبان‌های مختلفی پیاده‌سازی شده است، از جمله جاوااسکریپت، پایتون، روبی، جاوا، سی‌شارپ، اسکالا، گو، الیکسر، ارلنگ، پی‌اچ‌پی، و کلوژر.
در دوره آموزشی Udemy GraphQL with React: The Complete Developers Guide با آموزش کامل گراف کیو ال همراه با ری اکت اشنا خواهید شد.

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network - ANN) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی (Neural Networks) سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوینی هستند برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش، و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده. ایدهٔ اصلی این گونه شبکه‌ها (تا حدودی) الهام‌گرفته از شیوهٔ کارکرد سیستم عصبی زیستی، برای پردازش داده‌ها، و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش قرار دارد. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانهٔ پردازش اطلاعات است.
در دوره آموزشی Udemy Neural Networks (ANN) using Keras and TensorFlow in Python با آموزش شبکه های عصبی با کراس و تنسورفالو در پایتون اشنا خواهید شد.

 در خصوص چیستی فضای سایبری،متاسفانه هنوز هیچگونه تعریف کامل و شاملی برای این فضا وجود ندارد؛اما از مجموع نظرات مطرح شده اینگونه تعریف می شود:شبکه ای متصل به هم از زیر ساخت های فناوری اطلاعات است که اینترنت،شبکه های مخابراتی،سیستم های کامپیوتری،و پردازشگرها و کنترلگرهای داخلی صنایع مهم را شامل میشود.در سند سیاست فضای سایبری آمریکا در سال 2009 این فضا به عنوان زیر ساخت جهانی و متصل به هم ارتباطات و اطلاعات دیجیتال که تقریبا زیر بنای تمامی وجوه جوامع مدرن را تشکیل میدهد تعریف شده است. این محیط در کنار زمین،هوا،دریاو فضا،تعریف جداگانه و مستقلی برای خود دارد؛به طور کلی از فضای سایبری به عنوان محیطی برای انتقال داده ها و اطلاعات یاد میشود و تنها شامل اینترنت نمیشود ؛بلکه شامل تمام شبکه ها و سیستم های ارتباطی-اطلاعاتی است؛درک تغییراتی که فناوری به میدان نبرد وارد کرده است،چالشی مستمر و پایدار است.   امنیت شامل سه عنصر پایه ای است. محرمانگی، به این معنا که اگر داده هایی که در فضای سایبری در حال انتقال هستند،توسط مهاجمین خوانده شوند و محرمانه بودن آن نقض شود. یکپارچگی، اگر در حین انتقال داده ها در فضای سایبری(به عنوان مثال در یک شبکه) اطلاعات توسط مهاجمین دستکاری شده و تغییر داده شوند. در دسترس بودن، این نوع حملات با هدف خارج کردن منبع اطلاعاتی از سرویس به گونه ای که دیگر آن منبع قادر به ارائه سرویس به دیگران نبوده و نتواند تبادل اطلاعات درستی با کاربرانش داشته باشد، انجام می شود.
در دوره آموزشی Pluralsight CySA+ (CompTIA Cybersecurity Analyst) CS0-001 با آموزش آموزش امنیت سایبری همراه با مدرک +CySA اشنا خواهید شد.

Java Script یک زبان برنامه نویسی اسکریپتی است. دستور العمل های زبان های اسکریپتی، در کامپیوتر کاربر و توسط مرورگر اجرا شده و برای اجرا نیازی به برنامه کمکی خاصی ندارند. به این زبان ها در اصطلاح طرف مشتری (Client Side) می گویند. در مقابل زبان های مثل ASP.NET ابتدا توسط سرور ارسال کننده وب اجرا شده و سپس نتایج خروجی به زبان HTML برای اجرا در مرورگر فرستاده می شود. به این زبان ها در اصطلاح طرف سرور (Server Side) می گویند. برنامه‌نویسی شیءگرا یک شیوه برنامه نویسی است که ساختار یا بلوک اصلی اجزای آن، شیء (علوم رایانه)‌ها می‌باشند. در واقع در این شیوه برنامه نویسی، برنامه به شیء گرایش پیدا می‌کند. به این معنا که داده‌ها و توابعی که قرار است بر روی این داده‌ها عمل کنند، تا حد امکان در قالبی به نام شی در کنار یکدیگر قرار گرفته، جمع‌بندی شده و یک واحد (شی) را تشکیل داده و نسبت به محیط بیرون خود، کپسوله می‌شوند و از این طریق، توابع بیگانهٔ خارج از آن شی، دیگر امکان ایجاد تغییر در داده‌های درون آن شی را ندارند. به طور مثال حساب بانکی شما که شامل مشخصات فردی شما و میزان سپردهٔ شما در بانک است، تشکیل یک شی را می‌دهند و به دلیل دارا بودن ویژگی کپسوله، امکان دستکاری در میزان سپرده یا مشخصات شما، توسط دیگران وجود ندارد.
Javascript یك زبان برنامه نویسی شی گرا(OOP) است. یك زبان برنامه نویسی شی گرا به شما اجازه می دهد كه شی های مورد نیاز خود را تعریف كرده و انواع متغیرهارا نیز تعریف كنید. یك شی یك نوع داده ویژه است و خصوصیاتی دارد. خصوصیات مقادیر وابسته به یك شی هستند.
در دوره آموزشی Udemy JavaScript Object Oriented Programming با آموزش برنامه نویسی شی گرا در جاوا اسکریپت اشنا خواهید شد.

آزمون نرم‌افزار به فرایند ارزیابی نرم‌افزار به منظور اطمینان از عملکرد صحیح آن در رویدادهایی مختلفی که ممکن است در دوره استفاده از نرم‌افزار با آن مواجه شود است و به عبارت دیگر پیدا کردن خطاهایی احتمالی یک نرم‌افزار برای عملکرد درست، صحیح و بهینه آن در طول استفاده از آن است. هر چقدر نرم‌افزار بتواند با رویدادها مختلف به صورت مطلوب تر و قابل پذیرش تری چه از نظر عملکرد و چه از راحتی کاربر داشته باشد می‌توان انتظار داشت نرم‌افزار دارای عملکرد بهتری است. ر سالهای اخیر آمارهای شگفت‌آوری از سوی مؤسسه (NIST(National Institute of Standards and تست نرم‌افزار Technologyدربارهٔ شکست سیستم‌های نرم‌افزاری ارائه شده‌است. در کشور ایالات متحده، این شکستها سالیانه حدود ۵۹٫۵ میلیارد دلار به اقتصاد این کشور صدمه می‌زند. طبق بررسیهای انجام شده با بکارگیری تست در تمام فازهای تولید نرم‌افزار ۲۲٫۲ میلیارد دلار از این خسارت را می‌توان کاهش داد. طبق آمارهای ارائه شده از سوی مؤسسه (IDC(International Data Corporation، چهل درصد از بودجه نرم‌افزارها صرف تست آن می‌گردد.
در دوره آموزشی Udemy The Complete 2020 Software Testing Bootcamp با آموزش کامل تست نرم افزار 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 Udemy Complete Time Series Data Analysis Bootcamp In R با آموزش کامل آنالیز داده های سری زمانی با آر اشنا خواهید شد.

 کدهای کامپیوتری در عملکرد سیستم ها اهمیت بسیاری دارند و تقریبا هر دستگاه الکترونیکی که از آن استفاده می کنید، به کدها مبتنی هستند. نحوه عملکرد کدها در نگاه اول پیچیده و گیج کننده به نظر می رسد اما زمانی که آنها را به قسمت های کوچکتر تقسیم می کنید، همه چیز ساده تر می شود.
افرادی که کدها را می نویسند، برنامه نویس، کدنویس یا توسعه دهنده خوانده می شوند. این افراد با بهره گیری از رایانه ها به توسعه وب سایت، اپلیکیشن و حتی بازی می پردازند.
در دوره آموزشی Udemy The Complete Developer Bootcamp 2020 با آموزش کامل توسعه دهندگی و کدنویسی اشنا خواهید شد.

 یادگیری عمیق (Deep learning) (یادگیری ژرف ماشین، یادگیری ساختار ژرف یا یادگیری سلسله مراتبی) یک زیر شاخه از یادگیری ماشینی و بر مبنای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که در تلاش هستند مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یک گراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیر خطی هستند، مدل می‌کنند. به بیان دیگر پایهٔ آن بر یادگیری نمایش دانش و ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است. یک نمونه آموزشی (برای نمونه: تصویر یک گربه) می‌تواند به صورت‌های گوناگون بسان یک بردار ریاضی پر شده از مقدار به ازای هر پیکسل و در دید کلی تر به شکل یک مجموعه از زیرشکل‌های کوچک‌تر (نظیر اعضای صورت گربه) مدل سازی شود. برخی از این روش‌های مدل سازی سبب ساده شدن فرایند یادگیری ماشین (برای نمونه: تشخیص تصویر گربه) می‌شود. در یادگیری ژرف امید به جایگزینی استخراج این ویژگی‌های تصویر به دست بشر (مانند اعضای گربه) با روش‌های کامل خودکار بدون نظارت و نیمه نظارتی وجود دارد. انگیزهٔ نخستین در بوجود آمدن این ساختار یادگیری از راه بررسی ساختار عصبی در مغز انسان الهام گرفته شده است که در آن یاخته‌های عصبی با فرستادن پیام به یکدیگر درک را امکان‌پذیر می‌کنند. بسته به فرض‌های گوناگون در مورد نحوهٔ اتصال این یاخته‌های عصبی، مدل‌ها و ساختارهای مختلفی در این حوزه پیشنهاد و بررسی شده‌اند، هرچند که این مدل‌ها به صورت طبیعی در مغز انسان وجود ندارد و مغز انسان پیچیدگی‌های بیشتری را دارا است. این مدل‌ها نظیر شبکه عصبی عمیق، شبکه عصبی پیچیده، شبکه باور عمیق پیشرفت‌های خوبی را در حوزه‌های پردازش زبان‌های طبیعی، پردازش تصویر ایجاد کرده‌اند.
در دوره آموزشی Packt Practical Deep Learning on the Cloud با آموزش یادگیری عمیق بر بستر ابر اشنا خواهید شد.