پی سی دانلود - کد-نویسی

 زبان جاوا در سال ۱۹۹۱ ایجاد شد و در ابتدا Oak نام گرفت. پیدایش آن از پروژه ای به نام Green منشا گرفت كه زیر نظرJames Gosling و با هدف اتوماسیون وسایل خانگی دنبال می شد. و Oak را در برنامه ریزی این دستگاه ها به عنوان زبانی قدرتمند به كار گرفتند. ولی تا سال ۱۹۹۴ این پروژه در ناامیدی دنبال می شد تا اینكه این تیم توسعه پس از تغییر رویه اینترنت را در اهداف كار خود گنجاند. Oak به Java تغییر نام داده شد تا بتواند به عنوان نشان تجاری ثبت شود.Netsccap Navigator ۰/۲ در سپتامبر سال ۱۹۹۵ از این زبان كه به صورت Applet، به كار می رفت پشتیبانی كرد و Microsoft در اواخر سال ۱۹۹۵ آن را به كار گرفت. از آن زمان به بعد توانایی های این زبان رو به فزونی گذاشت. Java زبانی ساده، كاملا شی گرا، با امنیت بالا و دارای امكانات چندبندی (Multi-threading) است. از نگارش۲/۱ به بعد ابزارهای Swing، جاوا را به زبانی آسان و جذاب برای ایجاد یك GUL كاربر پسند تبدیل كرده اند. از نقطه نظر دیگر می توان گفت: كه جاوا یك زبان مستقل از سیستم عامل نیست بلكه همانند یك سیستم عامل مستقل و كوچك عمل می كند. همان طور كه درWindows زبان های برنامه نویسی امكان اجرا در بستر (Platform) مربوط به Windows/Intel را دارند، برنامه های جاوا امكان اجرا در Java/JVM را دارند. و همانند Windows جاوا هم یك بستر نرم افزاری، تجاری و منحصر به یك شركت است.
در دوره آموزشی Learn Java Programming - Beginners guide با آموزش مقدماتی برنامه نویسی جاوا اشنا خواهید شد.

JetBrains DataGrip محیط توسعه یکپارچه (IDE) پایگاه داده که با توجه به نیاز های خاص توسعه دهندگان حرفه ای SQL و DBA است. در صفحه اول سایت JetBrains، این محصول به عنوان یک چاقوی همه کاره برای مدیریت و کار با بانکهای اطلاعاتی رابطه ای معروف دنیا یعنی اوراکل، DB2، اس کیو ال سرور، مای اس کیو ال، پستگرس، اس کیو ال لایت و ... معرفی شده است.

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.