پی سی دانلود - طراحی-سایت

با ورود به عصر اطلاعات و ارتباطات و آغاز استفاده از داده ها و اطلاعات به عنوان سرمایه های اصلی در حرکت علمی، اقتصادی، اجتماعی و فرهنگی جوامع، سازمان ها و شرکت های مختلف و توسعه مشارکت افراد در جهان اینترنت و ارتباطات شبکه ای در دنیا، دغدغه ای بروز پیدا کرد که از جنس همین داده هایی بود که همه روز و با سرعت وحشتناک در دنیا و در عرصه های مختلفی که فناوری اطلاعات ورود پیدا کرده بود، تولید می شود و آن اینکه چگونه این حجم بزرگ و متنوع داده ها و اطلاعات را با توجه به ساختار هایی که در فضای فناوری اطلاعات وجود دارد، می توان مدیریت، کنترل و پردازش کرد و از آن در جهت بهبود ساختارها و سودآوری بیشتر بهره جست؟
از سال 2012 به بعد در هر روز هزار پتابایت (1000 Pebibyte) داده تولید می شود که به دنبال خود مستلزم ذخیره سازی، تحلیل، جستجوها، تمیزکاری داده ها، اشتراک ها و... در داده هاست که باید در حوزه مختلف انجام شود. داده های بزرگ معمولا به مجمعه از داده ها اطلاق می شود که اندازه آنها فراتر از حدی است که با نرم افزارهای معمول بتوان آنها را در یک زمان معقول اخذ، دقیق سازی، مدیریت و پردازش کرد (Snijders, 2012). مفهوم «اندازه» در داده های بزرگ بطور مستمر در حال تغییر است و به مرور بزرگتر می شود. داده های بزرگ مجموعه از تکنیک ها و تاکتیک هایی است که نیازمند شکل جدیدی از یکپارچگی هستند تا بتوانند ارزش های بزرگی را که در مجموعه های بزرگ، وسیع، پیچیده و متنوع داده پنهان شده اند، آشکار سازند.
در دوره Livelessons Working with Big Data LiveLessons (Video Training): Infrastructure, Algorithms, and Visualizations با آموزش کار با داده های حجیم، زیرساخت، الگوریتم ها و تجسم ها آشنا می شوید.

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.
آقایان توماس دونپورت و دی جی پاتیل در سال ۲۰۱۲ در مقاله «علم داده: جذاب‌ترین شغل قرن بیست و یکم» متخصصین علم داده را این طور تعریف می‌کنند: کسانی که می‌دانند چگونه می‌توان از انبوه اطلاعات بدون ساختار پاسخ سوالهای کسب‌وکار را پیدا کرد. استنتون در سال ۲۰۱۳ علم داده را این طور تعریف می‌کند: علم داده رشته در حال ظهوری است که به جمع‌آوری، آماده‌سازی، تحلیل، بصری‌سازی، مدیریت و نگهداشت اطلاعات در حجم بالا می‌پردازد. دریسکول در سال ۲۰۱۴ علم داده را این طور تعریف می‌کند: علم داده مهندسی عمران داده‌هاست. متخصص علم داده دانشی کاربردی از داده‌ها و ابزارها دارد به علاوه درک تئوریکی دارد که مشخص می‌کند چه چیزی از نظر علمی ممکن است. به شاغلین در حوزهٔ علم داده، متخصص علم داده (data scientist) می‌گویند.
در دوره آموزشی Udemy Complete Data Science & Machine Learning Bootcamp - Python 3 با آموزش کامل علوم داده و یادگیری ماشین با پایتون 3 آشنا می شوید.

جاوا (Java) یک زبان برنامه‌نویسیِ شیءگرا است که برای نخستین بار توسط جیمز گاسلینگ در شرکت سان مایکروسیستمز ایجاد گردید و در سال ۱۹۹۵ به عنوان بخشی از سکوی جاوا منتشر شد. زبان جاوا شبیه به ++C است اما مدل شیءگرایی آسان‌تری دارد و از قابلیت‌های سطح پایین کمتری پشتیبانی می‌کند. یکی از قابلیت‌های بنیادین جاوا این است که مدیریت حافظه را بطور خودکار انجام می‌دهد. ضریب اطمینان عملکرد برنامه‌های نوشته‌شده به این زبان بالا است و وابسته به سیستم‌عامل خاصی نیست، به عبارت دیگر می‌توان آن را روی هر رایانه با هر نوع سیستم‌عاملی اجرا کرد. برنامه‌های جاوا به صورت کدهای بیتی همگردانی (کامپایل) می‌شوند؛ که مانند کد ماشین هستند و به ویژه وابسته به سیستم‌عامل خاصی نیستند.
در دوره آموزشی Udemy Java Programming for Complete Beginners Learn in 250 Steps شما از ابتدایی ترین کارها تا پیشرفته ترین آنها در زبان برنامه نویسی جاوا آشنا می شوید.

 یونیتی یک موتور بازی سازی Cross-Platform است که توسط شرکت Unity Technologies توسعه یافته است و برای توسعه بازی برای PC، کنسول های بازی، گوشی های موبایل و وبسایت ها مورد استفاده قرار می گیرد. اولین بار در کنفرانس توسعه دهندگان جهانی اپل در سال 2005 تنها برای OS X معرفی شد، اما از آن زمان تاکنون گسترش داده شد تا بیش از 15 پلتفرم راپشتیبانی کند. این نرم افزار، بسته توسعه نرم افزاری (SDK) پیش فرض برای کنسول Wii U است. این موتور APIهای زیر را هدف قرار می دهد: Direct3D روی ویندوز و Xbox 360؛ OpenGL روی Mac و ویندوز؛ OpenGL ES روی اندروید وIOS؛ و APIهای مخصوص کنسول های بازی های ویدئویی. یونیتی قابلیت فشرده سازی texture و تنظیمات رزولوشن را برای تمام پلتفرم های تحت پشتیبانی این موتور دارد و از Bump Mapping، Reflection Mapping، Parallax Mapping، Screen space Ambient Occlusion (SSAO) ، Dynamic Shadows با استفاده از Shadow Maps، Render to Texture و افکت های پس از پردازش Full Screen پشتیبانی می کند. تنوع پلتفرم موتور گرافیکی یونیتی می تواند یک Shader با چند نوع متفاوت و خصوصیات declarative fallback فراهم کند و به یونیتی توانایی تشخیص بهترین واریانت برای سخت افزار ویدئویی کنونی را می دهد و اگر هیچ کدام سازگاری نداشتند، به یک Shader دیگر برمی گردد که ممکن است بخی ویژگی ها را قربانی عملکرد کند.
در دوره آموزشی Udemy Complete Unity 2D & 3D Game Development Course 2019 به طور کامل با آموزش توسعه بازی دو بعدی و سه بعدی با یونیتی آشنا می شوید.

پایتون یک زبان برنامه نویسی تفسیری، داینامیک و شی گرا می باشد که می توان از آن در محدوده ی وسیعی از نرم افزار ها و تکنولوژی ها بهره برد. این زبان برنامه نویسی روشهای بسیار قدرتمند و حرفه ای را برای کار با زبانها و ابزار های مختلف را با آسانی هر چه تمام تر فراهم می کند. بدین منظور این زبان دارای کتابخانه هایی بسیار گسترده می باشد که یادگیری و استفاده از آنها در عرض چند روز ممکن می باشد. پایتون همچنین یک زبان بر اساس مجوز های نرم افزار آزاد و متن باز می باشد. کدهای نوشته شده در این زبان در محدوده ای وسیع از پلتفرم ها چون لینوکس، ویندوز، مک و حتی گوشی های موبایل و... قابل اجرا می باشد. هم اکنون پایتون در شرکت ها و سازمانهای بزرگی چون ناسا، گوگل، یاهو و... بصورت گسترده مورد استفاده قرار می گیرد.
در دوره آموزشی Udemy Python Jumpstart Course با آموزش شروع کار با پایتون آشنا می شوید.

Java EE مخفف Java Platform، Enterprise Edition به معنی نگارش سازمانی سکوی جاوا می باشد. JEE سکویی پر استفاده برای برنامه نویسی کارگزاران در زبان برنامه نویسی جاواست. نگارش سازمانی از نگارش سکوی استاندارد جاوا متمایز است، چراکه این زبان با اضافه نمودن کتابخانه هایی، برای ساده سازی پیاده سازی نرم‌افزارهای کاربردی به صورت چند لایه طراحی شده است. اجزای نگارش سازمانی جاوا، نیازمند محیط زمان اجرای مخصوصی هستند. Python (پایتون) یک زبان برنامه نویسی تفسیری، داینامیک و شیءگرا می باشد که می توان از آن در محدوده وسعیی از نرم افزار ها و تکنولوژی ها بهره برد. این زبان برنامه نویسی روش های بسیار قدرتمند و حرفه ای را برای کار با زبان ها و ابزار های مختلف را با آسانی هر چه تمام تر فراهم می کند. بدین منظور این زبان داره کتابخانه هایی بسیار گسترده می باشد که یادگیری و استفاده از آن ها در عرض چند روز ممکن می باشد. این زبان، یک زبان آزاد و متن باز (Open Source) می باشد. کد های نوشته شده در این زبان در محدوده ای وسیع از پلتفرم ها چون لینوکس، ویندوز، مک، حتی گوشی های موبایل و ... قابل اجرا می باشد . هم اکنون پایتون در شرکت ها و سازمان های بزرگی چون ناسا، گوگل، یاهو و ... به صورت گسترده مورد استفاده قرار می گیرد. نرم افزارهای Blender، Mailman، Civilization IV، BitTorrent و ... از نرم افزارهایی هستند که به وسیله این زبان خلق شده اند.
در دوره آموزشی Udemy Java & Python for absolute beginners. Learn with examples با آموزش مقدماتی جاوا و پایتون همراه با مثال آشنا می شوید.

آیا از ابزارهای سنتی و قدیمی مانند Adobe Dreamweaver خسته شده‌اید و به دنبال ابزاری کارآمدتر هستید؟ آیا مایلید هرچه بیشتر به سمت نرم‌افزارهای رایگان و اوپن‌سورس حرکت کنید؟
Aptana studio نرم افزاری تکامل یافته است که که به شما کمک می کند برنامه ها و صفحات وب را با استاندارد های مدرن وب مانند HTML5 و CSS3 و زبان های برنامه نویسی مانند JavaScript، Python، PHP و Ruby و فریمورک های غنی آن ها را بسازید.

نرم‌افزار ساس یا نرم‌افزار سس (SAS) یک نرم‌افزار آماری است که برای تجزیه وتحلیل‌های آماری به کار می‌رود. نام این نرم‌افزار مخفف Statistical Analysis System است. این نرم‌افزار به لحاظ محاسباتی بسیار قدرتمندتر از نرم‌افزارهای آماری دیگر چون SPSS و S-PLUS است. نسخه‌های مختلفی از این نرم‌افزار اریه گردیده که جدیدترین نسخه نسخه ۹٫۲ است. یکی از نقاط قوت این نرم‌افزار این است که به کاربران اجازه می‌دهد که تحلیل‌های آماری را در هر سطحی از پیچیدگی انجام دهند. این نرم‌افزار احتیاج به برنامه‌نویسی دارد و مانند نرم‌افزار Spss همه کارها با منوها انجام نمی‌شود. انواع تجزیه و تحلیلهای سریهای زمانی، انواع مدلهای خطی و غیر خطی، روشهای چند متغیره پیوسته و گسسته، کنترل کیفیت، آمار توصیفی، انواع تحلیلهای گرافیکی و نموداری، انواع تحلیلهای ماتریسی و... را می‌توان توسط این نرم‌افزار انجام داد. این نرم‌افزار دارای Help بسیار قوی است که هر کاربری به راحتی می‌تواند موارد موردنیاز خود را آموزش ببیند.
در دوره آموزشی Udemy Complete SAS Programming Bootcamp 2019: Go from zero to hero با آموزش مقدماتی تا پیشرفته برنامه نویسی ساس آشنا می شوید.

 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 Udemy Apache Kafka for Beginners - Learn Kafka by Hands-On با آموزش مقدماتی آپاچی کافکا آشنا می شوید.

پایگاه داده اوراکِل یا دادگان اوراکل (Oracle Database)‏ در صنعت کامپیوتر به مجموعه‌ای از اطلاعات گفته می‌شود که توسط «سامانه مدیریت پایگاه داده‌های اوراکل» اداره می‌شوند. اوراکل پایگاه دادهٔ توزیع شده‌ای است که با سیستم‌عامل های متفاوتی می‌تواند کار کند. این محصول توسط شرکت اوراکل تولید شده‌است. Oracle 11g نسخه جدید اوراکل است که با نام 11g منتشر شده و حدود 482 قابلیت جدید دارد که اغلب در زمینه مدیریت بهتر، دسترسی‌پذیری بیشتر و ساختار هوشمندانه ارائه شده است. در این نسخه با استفاده از فناوری فشرده‌سازی تقریباً دو سوم در ذخیره‌سازی اطلاعات صرفه‌جویی می‌شود.
در دوره آموزشی Udemy Learn Complete Oracle 11g Developer Training For Beginners شما با آموزش کامل توسعه اوراکل 11جی آشنا می شوید.