پی سی دانلود - پایتون

این دوره آموزشی یک برنامه فشرده و عملی است که شرکت‌کنندگان را در طول 21 روز از طریق پیاده‌سازی 21 پروژه کلیدی در حوزه‌های مختلف علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی راهنمایی می‌کند. هدف این دوره، توسعه مهارت‌های فنی شرکت‌کنندگان و ایجاد یک نمونه کار قوی و متنوع است که توانایی‌های آن‌ها را در حل مسائل واقعی با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته نشان دهد. هر پروژه به گونه‌ای طراحی شده است که یک مفهوم یا تکنیک خاص را پوشش دهد و شرکت‌کنندگان را قادر سازد تا به تدریج دانش و تجربه خود را در زمینه‌هایی نظیر پیش‌بینی سری‌های زمانی، تحلیل مشتری، مدل‌سازی ریسک، تحلیل احساسات، سیستم‌های توصیه‌گر، پیش‌بینی فرسایش، مدل‌سازی قیمت‌گذاری، تشخیص تهدیدات سایبری، تشخیص تقلب، پیش‌بینی مصرف انرژی و ترافیک، تحلیل ارزش طول عمر مشتری، تحلیل بازار سهام، پردازش زبان طبیعی، تحلیل سبد بازار، پیش‌بینی خطر سلامت و روند بازار مسکن، ساخت سیستم‌های معاملات خودکار، پیش‌بینی تقاضا و ساخت عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری تقویتی بپردازند. این رویکرد عملی تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان نه تنها مفاهیم نظری را درک می‌کنند، بلکه قادر به اعمال آن‌ها در پروژه‌های ملموس و قابل ارائه نیز خواهند بود.
در دوره آموزشی 21 data science portfolio projects in 21 days با کاربردهای متنوع و عملی علم داده و یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را با مفاهیم اساسی و پیشرفته یادگیری ماشین آشنا می‌کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان با فرآیند پیش‌پردازش داده‌ها، ساخت و ارزیابی انواع مدل‌های رگرسیونی و طبقه‌بندی، و همچنین تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری جمعی و خوشه‌بندی آشنا می‌شوند. این دوره با تاکید بر کاربردهای عملی یادگیری ماشین، به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد تا با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های مربوطه، مهارت‌های لازم برای حل مسائل واقعی را کسب کنند و یک نمونه کار قوی برای ورود به بازار کار ایجاد نمایند. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری جمعی، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد را فرا خواهند گرفت. آن‌ها نحوه پیاده‌سازی یادگیری قوانین وابستگی برای کشف الگو در داده‌های خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک را خواهند آموخت. در طول دوره، شرکت‌کنندگان توسعه و ارزیابی مدل‌ها را با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های محبوب مانند Scikit-learn و Pandas تمرین خواهند کرد.
در دوره آموزشی Mastering Machine Learning: From Basics to Advanced با مفاهیم، تکنیک‌ها و کاربردهای یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع به بررسی عمیق ArcGIS API برای پایتون و کاربردهای آن در مدیریت و تعامل با WebMapها در محیط ArcGIS Online می‌پردازد. شرکت‌کنندگان با مفاهیم کلیدی Item Object و WebMap Object آشنا شده و نحوه استفاده از آنها برای ایجاد، ویرایش و نگهداری WebMapها را فرا خواهند گرفت. این دوره به‌طور ویژه به‌روزرسانی‌های مهم نسخه 2.4.0 API را پوشش می‌دهد و راهنمایی‌های لازم برای کار با هر دو نسخه قدیمی و جدید را ارائه می‌کند. با توجه به افزایش تقاضا برای متخصصان آشنا به خودکارسازی وظایف با استفاده از فناوری Esri، این دوره فرصتی بی‌نظیر برای ارتقاء مهارت‌ها و قرارگیری در جایگاه پیشرو در این حوزه فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی ArcGIS API for Python WebMap Essentials with ArcGIS Online با نحوه تعامل و کار با WebMap ها از طریق ArcGIS API for Python آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به منظور آشنا کردن دانشجویان با چارچوب Flask برای توسعه برنامه‌های کاربردی وب طراحی شده است. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم اساسی Flask، نحوه ساختاردهی پروژه‌ها، مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها، استفاده از موتور قالب Jinja برای ایجاد صفحات وب پویا، کار با پایگاه‌های داده مختلف برای ذخیره و بازیابی اطلاعات و همچنین ایجاد و مصرف APIها آشنا خواهند شد. این دوره با ارائه مثال‌های عملی و پروژه‌های کاربردی، به دانشجویان کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای توسعه برنامه‌های وب کارآمد و مقیاس‌پذیر با استفاده از Flask را کسب کنند. همچنین، مباحث مربوط به امنیت، تست و استقرار برنامه‌های Flask نیز در این دوره پوشش داده می‌شود تا دانشجویان بتوانند به طور کامل در چرخه توسعه یک برنامه وب مبتنی بر Flask مشارکت کنند.
در دوره آموزشی Flask: Web Development with Jinja, Databases, and APIs با توسعه برنامه‌های وب با استفاده از چارچوب Flask آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به منظور توسعه دانش برنامه‌نویسی توسعه‌دهندگان سی‌شارپ طراحی شده است تا آن‌ها بتوانند با پایتون نیز آشنا شوند و از این طریق مزیت رقابتی خود را در بازار کار افزایش دهند. جو مارینی، مدرس این دوره، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا آموخته‌های خود در سی‌شارپ را به زبان پایتون ترجمه کنند. پایتون و سی‌شارپ با وجود شباهت‌های فراوان، تفاوت‌های مهمی نیز دارند. در این دوره، جو تفاوت‌های مربوط به سینتکس کامنت‌گذاری در سی‌شارپ و پایتون را توضیح می‌دهد. همچنین، دستورات شرطی و حلقه‌های کنترلی در پایتون که در مقایسه با سی‌شارپ تا حدی محدودتر هستند، مورد بررسی قرار می‌گیرند و جو این تفاوت‌ها را به طور کامل شرح می‌دهد. توابع بخش اساسی بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی هستند و جو نحوه عملکرد چندین تابع مهم در پایتون را نشان می‌دهد. پایتون از تعریف کلاس‌ها، وراثت یگانه و چندگانه، کلاس‌های انتزاعی و قابلیت‌های سفارشی پشتیبانی می‌کند. در این بخش، جو این مفاهیم را با قابلیت‌های سی‌شارپ مقایسه و تبیین می‌کند. علاوه بر این، جو نحوه ساخت و کار با آرایه‌های پایتون با انواع داده‌های مختلف، نحوه تعریف و استفاده از دیکشنری‌ها در پایتون و همچنین چگونگی استفاده از iteratorها را در پایتون آموزش می‌دهد. در پایان، جو عملیات‌های رایج مانند کار با رشته‌ها و مدیریت استثناها (Exceptions) را مورد بحث قرار می‌دهد. این دوره برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال گسترش مهارت‌های خود و ورود به دنیای برنامه‌نویسی پایتون هستند، بسیار مفید و کاربردی خواهد بود.
در دوره آموزشی Transition from C# to Python با زبان برنامه‌نویسی پایتون و تفاوت‌های آن با سی‌شارپ آشنا خواهید شد.

این دوره، دانش‌آموزان را قادر می‌سازد تا به یک برنامه‌نویس پایتون تبدیل شوند و یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها را برای کارفرمایان در سال 2024 کسب کنند. این دوره دانش و مهارت‌های اساسی لازم برای کار با پایتون و ایجاد اسکریپت‌های شخصی برای وظایف روزمره را به دانشجویان ارائه می‌دهد. دانشجویان در این دوره مهارت‌های لازم برای شناسایی و ساخت دستورات مورد نیاز برای انجام وظایف خاص را فرا می‌گیرند. علاوه بر این، آن‌ها یاد می‌گیرند که چگونه اسکریپت‌هایی برای انجام کارهای پیشرفته مانند خودکارسازی وظایف تکراری و بسیاری موارد دیگر بسازند. انتظار نمی‌رود که دیگران شما را برای یادگیری این مهارت ترغیب کنند. سعی کنید نیاز و تقاضای زمان کنونی را شناسایی کرده و این فرصت را غنیمت بشمارید تا با یادگیری این مهارت جدید، همگام با زمان و فناوری‌های روز پیش بروید. با اتمام این دوره، دانشجویان در نوشتن کد پایتون بسیار کارآمد خواهند شد. یک مربی حرفه‌ای که به هزاران دانشجو در یادگیری پایتون کمک کرده است، در این دوره شما را همراهی می‌کند. بیایید و از کلاس لذت ببرید در حالی که این ابزار قدرتمند را می‌آموزید.
در دوره آموزشی Python in 10 Days: The Ultimate Beginner's Bootcamp با برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی با هدف کمک به افراد مبتدی در زمینه داده و همچنین متخصصان باتجربه که به دنبال انجام سریع‌تر و کارآمدتر کارهای خود هستند، طراحی شده است. این کتاب که توسط دو دانشمند داده در سطح جهانی و یک مدیر ریسک با تجربه نگاشته شده است، بر روی وظایف عملی تحلیل داده‌ها که روزانه با آن‌ها سروکار خواهید داشت، تمرکز می‌کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه پرسش‌های (prompts) مؤثری برای ChatGPT بنویسند و تحلیل‌های توصیفی جامعی را از ابتدا تا انتها انجام دهند. یکی از جنبه‌های کلیدی این دوره، راه‌اندازی یک محیط تحلیل داده سازگار با هوش مصنوعی است. همچنین، شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای ارزیابی کیفیت داده‌های خود و توسعه یک برنامه تحلیل استراتژیک را کسب می‌کنند. این دوره به شما می‌آموزد که چگونه کدهای لازم برای تحلیل داده‌های غیرمتنی را تولید کنید و داده‌های متنی را مستقیماً با ChatGPT کاوش نمایید. در نهایت، آموزش داده می‌شود که چگونه گزارش‌های قابل اعتماد و دقیقی تهیه کنید. در طول دوره "شروع تحلیل داده‌ها با هوش مصنوعی مولد و پایتون"، شرکت‌کنندگان با ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT آشنا می‌شوند و یاد می‌گیرند که چگونه کارایی کدنویسی خود را بهبود بخشند، رویکردهای تحلیلی جدیدی را ایجاد کنند و خطوط لوله (pipelines) داده را بهینه‌سازی نمایند. برای هر مرحله از فرآیند داده، کشف خواهید کرد که چگونه ChatGPT می‌تواند تکنیک‌های داده را تنها با استفاده از دستورات ساده به زبان انگلیسی پیاده‌سازی کند. علاوه بر این، درک حیاتی و شهودی در مورد خطرات و خطاهایی که هنوز با این ابزارها همراه هستند، در شما توسعه می‌یابد. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با اتکا به هوش مصنوعی، تحلیل‌های داده‌ای پیچیده‌تر و با سرعت بیشتری را انجام دهند، در حالی که از نقاط ضعف و محدودیت‌های این فناوری‌ها نیز آگاه باشند.
در دوره آموزشی Starting Data Analytics with Generative AI and Python, Video Edition با استفاده از هوش مصنوعی مولد و پایتون، مهارت‌های لازم برای تحلیل داده‌ها و بهبود کارایی را فرا خواهید گرفت.

این بوت کمپ جامع علوم داده برای افرادی طراحی شده است که می‌خواهند حرفه خود را در زمینه علوم داده آغاز کنند یا مهارت‌های فعلی خود را ارتقا دهند. این برنامه آموزشی با در نظر گرفتن آخرین تحولات هوش مصنوعی در سال 2025 به روز شده است و یک رویکرد گام به گام و عملی را برای یادگیری تمام مفاهیم و ابزارهای کلیدی مورد نیاز برای موفقیت در این حوزه ارائه می‌دهد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مبانی علوم داده، از جمله آمار، ریاضیات، و برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهند شد. آن‌ها یاد خواهند گرفت که چگونه داده‌ها را جمع‌آوری، پاکسازی، و آماده کنند، و همچنین چگونه از تکنیک‌های مختلف تجسم داده برای به دست آوردن بینش‌های ارزشمند استفاده کنند. این دوره همچنین مباحث پیشرفته‌تری مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، و پردازش زبان طبیعی را پوشش می‌دهد.
در دوره آموزشی The Data Science Course: Complete Data Science Bootcamp 2025 با تمام مراحل و ابزارهای مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک متخصص علوم داده آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی با معرفی PyTorch و چارچوب‌های یادگیری عمیق به طور کلی آغاز می‌شود. در طول دوره، شرکت‌کنندگان درک خواهند کرد که چگونه ترکیب قدرتمند مشتق‌گیری خودکار و محاسبات شفاف بر روی واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) به انفجار فعلی تحقیقات یادگیری عمیق کمک کرده است. این ویدئو به شرکت‌کنندگان نشان می‌دهد که چگونه می‌توانند از PyTorch برای پیاده‌سازی و یادگیری یک مدل رگرسیون خطی استفاده کنند؛ این یک گام اساسی برای ساخت شبکه‌های عصبی بسیار پیچیده‌تر است. در نهایت، دوره به شرکت‌کنندگان آموزش می‌دهد که چگونه تمام مؤلفه‌هایی را که PyTorch ارائه می‌دهد، ترکیب کنند تا یک پرسپترون چندلایه پیش‌خور ساده بسازند. این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که دانشجویان را گام به گام با مفاهیم کلیدی و کاربردهای عملی PyTorch آشنا کند. از مبانی تئوری گرفته تا پیاده‌سازی عملی مدل‌ها، تمام جنبه‌های لازم برای شروع کار با PyTorch پوشش داده می‌شود. هدف این است که دانشجویان پس از اتمام دوره، توانایی طراحی، پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق را با استفاده از این چارچوب قدرتمند داشته باشند. این دوره برای کسانی که به دنبال ورود به دنیای یادگیری عمیق و کار با یکی از محبوب‌ترین چارچوب‌های موجود هستند، بسیار مفید خواهد بود.
در دوره آموزشی Up and Running with PyTorch با چارچوب PyTorch و نحوه ساخت مدل‌های یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی رویکردی نوین به برنامه‌نویسی پایتون را به توسعه‌دهندگان ارائه می‌دهد که ایده‌های بزرگ را به شکلی مختصر و با حداقل کد بیان می‌کند و به منطق کسب‌وکار اجازه می‌دهد تا به وضوح بدرخشد. این امر با استفاده از مثال‌های مرتبط متعدد از مسائل جاری، از جمله تحلیل داده و رسانه‌های اجتماعی، محقق می‌شود. در این آموزش ویدیویی، ریموند هتینگر در نیمه اول درس‌ها، با معرفی مهارت‌ها، ابزارها و تکنیک‌های بنیادی پایتون مدرن آغاز می‌کند. سپس در بخش دوم، چگونگی به کارگیری این ابزارها و تکنیک‌ها را در یک برنامه کاربردی واقعی به نمایش می‌گذارد. او بر اهمیت نگارش کدی تأکید می‌کند که نه تنها کارآمد باشد، بلکه خوانایی بالایی نیز داشته باشد تا دیگران به راحتی بتوانند آن را درک کرده و توسعه دهند. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با الگوهای طراحی مدرن پایتون آشنا شوند و بتوانند برنامه‌هایی بنویسند که به راحتی قابل نگهداری و مقیاس‌پذیری باشند.  هتینگر در طول دوره، مفاهیم پیچیده را به زبانی ساده و قابل فهم توضیح می‌دهد و با مثال‌های عملی، یادگیری را تسهیل می‌کند. او به موضوعاتی مانند بهینه‌سازی کد، استفاده از ساختارهای داده کارآمد، و نوشتن تست‌های واحد برای اطمینان از صحت عملکرد کد می‌پردازد. همچنین، به بررسی بهترین روش‌ها برای مدیریت وابستگی‌ها و استقرار برنامه‌های پایتون می‌پردازد. این دوره برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در پایتون و نوشتن کدی تمیز و مؤثر هستند، بسیار مناسب است. تمرکز بر روی "ایده‌های بزرگ و کدهای کوچک" به این معناست که چگونه می‌توان با کمترین میزان کد، حداکثر کارایی و وضوح را در برنامه‌نویسی پایتون به دست آورد.
در دوره آموزشی Modern Python LiveLessons: Big Ideas and Little Code in Python با رویکردهای برنامه‌نویسی مدرن پایتون آشنا خواهید شد.