پی سی دانلود - کلان-داده

در این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان با چگونگی بهره‌گیری از پلتفرم داتابریکس به منظور مدیریت و پردازش حجم وسیعی از داده‌ها برای ساخت و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی آشنا می‌شوند. همچنین، نحوه ادغام مدل‌های زبانی بزرگ پیشرفته در این فرآیند آموزش داده می‌شود تا امکان توسعه برنامه‌های کاربردی هوشمند در زمینه‌های مختلف پردازش زبان طبیعی فراهم گردد. این دوره شامل مباحثی پیرامون طبقه‌بندی متون، خلاصه‌سازی اطلاعات، جستجوی معنایی در متون و ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای است. از طریق تمرینات عملی و پروژه‌های واقعی، دانش‌پذیران تجربه لازم برای طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر داده و زبان را کسب خواهند کرد و با اصول معماری سامانه‌های هوش مصنوعی یکپارچه و روش‌های بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها آشنا می‌شوند.
در دوره آموزشی Building AI Applications with Databricks and Gen AI با ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از داتابریکس و مدل‌های زبانی بزرگ آشنا خواهید شد.

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.

«چگونگی استفاده از داده» مجموعه‌ای شامل ۳ دوره است که برای تجهیز فراگیران به مهارت‌های ضروری لازم برای شروع یک حرفه در زمینه تحلیل داده طراحی شده است. این تخصص بر توانایی شناسایی و پاسخ‌گویی به سؤالات حیاتی کسب‌وکار با استفاده از داده‌ها تأکید دارد، در حالی که یک پایه جامع در فرایندهای کلیدی تحلیل داده ارائه می‌دهد. در دوره اول، شرکت‌کنندگان با اصول تحلیل داده، علم داده و آنالیز داده آشنا می‌شوند. آن‌ها ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی ضروری را از طریق مطالعات موردی واقعی فرا می‌گیرند. در ادامه، بر تکنیک‌های آماده‌سازی و ساماندهی داده با استفاده از SQL مسلط می‌شوند و تجربه عملی در ذخیره‌سازی، دسترسی و دست‌کاری داده‌ها با استفاده از پایگاه‌های داده رابطه‌ای به دست می‌آورند. با ورود به مرحله تحلیل اکتشافی داده (EDA) با پایتون، شرکت‌کنندگان مهارت‌هایی در بازرسی، پرس‌وجو، خلاصه‌سازی و بصری‌سازی داده‌ها کسب می‌کنند. علاوه بر این، آن‌ها یاد می‌گیرند که چگونه تکنیک‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده —مانند رگرسیون، درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی و خوشه‌بندی— را برای حل چالش‌های پیچیده کسب‌وکار و انجام پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده به کار ببرند. در نهایت، شرکت‌کنندگان در ایجاد بصری‌سازی‌های تأثیرگذار با Tableau و ارائه مؤثر بینش‌های داده به ذینفعان تخصص پیدا می‌کنند، که آن‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیم‌گیری آگاهانه را در سناریوهای واقعی هدایت کنند. این تخصص شامل انواع تکالیف با نمره و تمرینی است، هم در قالب بررسی‌های یادگیری با تلاش‌های متعدد و هم در قالب تکالیف برنامه‌نویسی از طریق پلتفرم Codio. تکالیف تمرینی در این دوره برای نمره نهایی محاسبه نمی‌شوند. تمامی تکالیف دیگر به صورت خودکار نمره‌دهی می‌شوند و بازخورد فوری به فراگیران ارائه می‌دهند. لطفاً در صورت داشتن هرگونه سؤال در مورد تکالیف یا دستورالعمل‌ها، در انجمن‌های گفتگو واقع در هر ماژول شرکت کنید. مرورگر Google Chrome برای تکمیل تکالیف کدنویسی توصیه می‌شود.
در دوره آموزشی How to Use Data Specialization با تجزیه و تحلیل داده‌ها، ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و ارائه بینش‌های کاربردی آشنا خواهید شد.

این دوره فنی برای متخصصان داده طراحی شده است و نشان می‌دهد که چگونه می‌توان راه‌حل‌های جستجوی پیچیده‌ای را طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی کرد که گراف‌های دانش، هوش مصنوعی و فناوری‌های جستجوی سنتی را با هم ترکیب می‌کنند. در این دوره، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه تصمیمات معماری اتخاذ کنند، اقدامات امنیتی را پیاده‌سازی کنند و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) مؤثری را برای سیستم‌های جستجو در مقیاس سازمانی تعیین کنند. در طول دوره، مربی، اشلی فیت، بر پیاده‌سازی عملی، ملاحظات امنیتی و بهینه‌سازی عملکرد تأکید می‌کند و تجربه عملی با معماری‌های جستجوی مدرن را فراهم می‌آورد. هوش مصنوعی مولد یک مزیت برای فناوری‌های جستجوی سنتی است، به خصوص زمانی که قدرت آن را به صورت ترکیبی به کار ببرید. این دوره به شما کمک می‌کند تا با استفاده از این ترکیب قدرتمند، سیستم‌های جستجوی هوشمندانه‌تر و کارآمدتری بسازید که می‌توانند نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تری را به کاربران ارائه دهند. مباحث مطرح شده شامل انتخاب ابزارها و فناوری‌های مناسب، طراحی ساختارهای داده برای گراف‌های دانش، ادغام مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای درک بهتر پرس‌وجوها و تولید پاسخ‌های دقیق، و همچنین روش‌های ارزیابی عملکرد و امنیت سیستم‌های جستجو می‌باشد. این رویکرد جامع به شرکت‌کنندگان امکان می‌دهد تا مهارت‌های لازم برای ساخت نسل بعدی سیستم‌های جستجو را کسب کنند.
در دوره آموزشی Semantic Search and Information Retrieval using GenAI با طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های جستجوی پیشرفته آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را با مفاهیم و کاربردهای عملی پشته الاستیک (Elastic Stack) آشنا می‌کند. پشته الاستیک که شامل ابزارهای قدرتمندی مانند الاستیک‌سرچ (Elasticsearch)، لاگ‌استش (Logstash)، کیبانا (Kibana) و فایل‌بیت (Filebeat) است، راه‌حلی پیشرو برای جمع‌آوری، پردازش، ذخیره‌سازی، تحلیل و بصری‌سازی داده‌های لاگ و رویدادها به شمار می‌رود. هدف اصلی این دوره، توانمندسازی افراد برای پیاده‌سازی و مدیریت یک سیستم یکپارچه لاگ‌برداری و مشاهده‌پذیری برای طیف وسیعی از برنامه‌ها و زیرساخت‌ها است. در بخش‌های ابتدایی، دوره به معرفی اجزای اصلی پشته الاستیک و معماری آن می‌پردازد تا درک عمیقی از نحوه عملکرد هر ابزار و تعامل آن‌ها با یکدیگر فراهم شود. سپس، روش‌های مختلف نصب پشته الاستیک بر روی سیستم‌عامل‌های گوناگون از جمله اوبونتو، لینوکس، ویندوز و حتی با استفاده از داکر (Docker) و آمازون لینوکس ۲ (Amazon Linux 2) به تفصیل آموزش داده می‌شود.
در دوره آموزشی 3D Printing for Engineers & Makers with Practical approach با ابزارهای پشته الاستیک برای لاگ‌برداری، تحلیل و مانیتورینگ داده‌های سیستمی و برنامه‌ها آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را با تمام جنبه‌های کلیدی Tableau آشنا می‌کند. در این دوره، آن‌ها یاد خواهند گرفت که چگونه با استفاده از Tableau Desktop به منابع داده مختلف متصل شوند و داده‌ها را برای تحلیل آماده کنند. شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای ایجاد انواع مختلف مصورسازی‌های جذاب و تعاملی، از جمله نمودارهای میله‌ای، خطی، دایره‌ای، پراکندگی، نقشه‌ها و غیره را کسب خواهند کرد. علاوه بر این، دوره بر ساخت داشبوردهای پویا تمرکز دارد که به کاربران امکان می‌دهد تا داده‌ها را از زوایای مختلف بررسی کرده و بینش‌های ارزشمندی به دست آورند. مباحث پیشرفته‌تری مانند استفاده از محاسبات، پارامترها، مجموعه‌ها و گروه‌ها برای انجام تحلیل‌های پیچیده‌تر نیز در این دوره پوشش داده می‌شود. همچنین، شرکت‌کنندگان با نحوه به اشتراک گذاری کار خود از طریق Tableau Server یا Tableau Online و نحوه استفاده از Tableau Prep برای آماده‌سازی مؤثرتر داده‌ها آشنا خواهند شد. هدف نهایی این دوره، توانمندسازی شرکت‌کنندگان برای استفاده مؤثر از Tableau در نقش‌های شغلی خود و تبدیل داده‌ها به داستان‌های بصری قابل فهم و کاربردی است.
در دوره آموزشی Tableau 2024 A-Z : Hands-On Tableau Training با استفاده از Tableau آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، یک برنامه گام به گام برای تبدیل شدن به یک متخصص تحلیل داده ماهر است. شرکت کنندگان با مفاهیم اساسی تحلیل داده شروع کرده و به تدریج مهارت‌های پیشرفته در کار با ابزارهایی مانند Python، SQL و Power BI را فرا می‌گیرند. تاکید اصلی دوره بر یادگیری عملی از طریق پروژه‌های واقعی و مطالعات موردی است که شرکت کنندگان را قادر می‌سازد تا دانش خود را در سناریوهای تجاری به کار گیرند. علاوه بر مهارت‌های فنی، این دوره راهنمایی‌های ارزشمندی در زمینه آماده سازی برای مصاحبه‌های شغلی و ساخت رزومه ارائه می‌دهد تا شرکت کنندگان بتوانند با اطمینان وارد بازار کار شوند. هدف نهایی این دوره، تربیت متخصصان تحلیل داده‌ای است که نه تنها درک عمیقی از تئوری دارند، بلکه قادر به حل مسائل پیچیده داده محور در دنیای واقعی هستند.
در دوره آموزشی Complete Data Analyst Masterclass 2025 با تحلیل داده، ابزارهای مرتبط و آمادگی شغلی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، افراد را از سطح مبتدی در SQL به سطح پیشرفته در تکنیک‌های پرس و جو می‌رساند. شرکت‌کنندگان با مفاهیم اساسی SQL آغاز کرده و به تدریج با روش‌های پیچیده‌تر برای تجزیه و تحلیل داده‌های واقعی آشنا می‌شوند. این دوره با تاکید بر یادگیری عملی از طریق نوشتن پرس و جو بر روی داده‌های واقعی و حل مسائل تحلیلی طراحی شده است. هدف نهایی این دوره توانمندسازی شرکت‌کنندگان در استفاده از SQL برای پاسخگویی به سوالات تجاری پیچیده، پاک‌سازی و دگرگون‌سازی داده‌ها و ایجاد گزارش‌های مبتنی بر داده است. این آموزش برای افرادی با زمینه‌های مختلف، از تحلیلگران داده و متخصصان هوش تجاری گرفته تا دانشجویان و کسانی که به دنبال ورود به حوزه فناوری هستند، مناسب است و نیازی به پیش‌زمینه برنامه‌نویسی یا کار با پایگاه داده ندارد.
در دوره آموزشی SQL for Data Analysis: Advanced SQL Querying Techniques با مدیریت و تحلیل داده‌ها با استفاده از زبان SQL آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به افراد علاقه‌مند به علم داده می‌آموزد که چگونه با استفاده از کتابخانه‌های Beautiful Soup و Requests در پایتون، داده‌های مورد نیاز خود را از وب‌سایت‌های مختلف جمع‌آوری و سازماندهی کنند. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم اساسی وب و ساختار صفحات وب آشنا شده و سپس به یادگیری تکنیک‌های پیشرفته وب‌کاوی برای استخراج اطلاعات مورد نظر می‌پردازند. این دوره شامل پروژه‌های عملی است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در سناریوهای واقعی به کار بگیرند و داده‌های استخراج شده را برای تجزیه و تحلیل بیشتر در قالب‌های مختلف ذخیره کنند. در نهایت، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود از وب‌کاوی به عنوان یک منبع ارزشمند داده در پروژه‌های علم داده خود استفاده کنند.
در دوره آموزشی Beautiful Soup & Requests for Data Science 2025 با جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها از وب‌سایت‌ها آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مبانی زبان برنامه‌نویسی پایتون آغاز کرده و به تدریج آن‌ها را با مفاهیم پیشرفته‌تر مانند برنامه‌نویسی شیءگرا آشنا می‌سازد. در ادامه، دوره به آموزش کتابخانه‌های حیاتی NumPy و Pandas می‌پردازد که ابزارهای قدرتمندی برای دستکاری، پردازش و تحلیل کارآمد داده‌ها در پایتون هستند. شرکت‌کنندگان یاد خواهند گرفت که چگونه با مجموعه‌های داده بزرگ کار کنند، داده‌های از دست رفته را مدیریت نمایند و محاسبات پیچیده را انجام دهند. علاوه بر این، دوره به معرفی کتابخانه Polars می‌پردازد و مزایای آن را در مقایسه با Pandas، به ویژه در زمینه سرعت و عملکرد در کار با داده‌های حجیم، مورد بررسی قرار می‌دهد. بخش مهم دیگری از این دوره به آموزش تکنیک‌های مصورسازی داده با استفاده از کتابخانه‌های Seaborn و Matplotlib اختصاص دارد. شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای ایجاد انواع نمودارها و تصاویر بصری جذاب و گویا را کسب خواهند کرد تا بتوانند داستان‌های نهفته در داده‌ها را به طور موثرتری 전달 کنند. همچنین، آشنایی با Git و اصول کنترل نسخه به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا به طور موثرتری تغییرات کد خود را مدیریت کرده و در پروژه‌های تیمی همکاری نمایند. در نهایت، دوره با آموزش نحوه ساخت داشبوردهای تعاملی با استفاده از Streamlit و Matplotlib به اوج خود می‌رسد. شرکت‌کنندگان یک پروژه عملی و کاربردی را با استفاده از داده‌های واقعی ایجاد کرده و نحوه استقرار آن را برای نمایش به کارفرمایان یا مشتریان بالقوه فرا خواهند گرفت. در طول این دوره، تمرین‌ها و تکالیف عملی متعددی برای تثبیت یادگیری و کسب تجربه عملی در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌گیرد.
در دوره آموزشی Python Data Analyst Bootcamp: Process, Analyze & Visualize با ابزارها و تکنیک‌های مورد نیاز برای تحلیل و مصورسازی داده‌ها با استفاده از پایتون آشنا خواهید شد.