پی سی دانلود - کلان‌داده

Azure Data Factory (ADF) یک سرویس مبتنی بر فضای ابری برای ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) و یکپارچه‌سازی داده‌ها است که توسط مایکروسافت ارائه شده است. این سرویس به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا داده‌ها را از منابع متعدد، از جمله منابع محلی، در فضای ابری یا در پلتفرم‌های مختلف، انتقال، تبدیل و هماهنگ‌سازی کنند. این سرویس به عنوان خط لوله داده در محیط Azure عمل می‌کند و امکان اتصال، پاک‌سازی و تحویل داده‌ها به سیستم‌هایی مانند دریاچه‌های داده، انبارهای داده، پلتفرم‌های هوش تجاری و خطوط لوله یادگیری ماشین را فراهم می‌آورد. عملکرد Azure Data Factory بر اساس یک رویکرد گردش کاری است که شامل چهار مرحله اصلی است: ADF از طریق سرویس‌های پیوندی به بیش از ۱۰۰ منبع داده مانند SQL Server، Azure Blob Storage، Amazon S3، Google Cloud Storage، Salesforce و SAP متصل می‌شود. داده‌ها به صورت دسته‌ای یا در زمان واقعی دریافت می‌شوند. ADF از Data Flows (یک رابط بصری و بدون نیاز به کد برای تبدیل داده) یا فعالیت‌های سفارشی مانند اسکریپت‌های SQL، وظایف Spark، نوت‌بوک‌های Databricks و رویه‌های ذخیره‌شده استفاده می‌کند. تبدیل‌ها ممکن است شامل ادغام، فیلتر کردن، تجمیع، تبدیل فرمت (مانند تبدیل CSV به JSON و Parquet) و پاک‌سازی داده‌ها باشد.
در دوره آموزشی Azure Data Factory (ADF): Build Scalable Data Pipelines با مبانی Azure Data Factory و ساخت خطوط لوله داده آشنا خواهید شد.

این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند پلتفرم Azure Data Factory را به صورت عملی و با پروژه‌های واقعی، خطوط داده پویا و حل مشکلات کاربردی بیاموزند. این دوره از سخنرانی‌های تئوری و آماده‌سازی عمومی برای گواهینامه‌ها فاصله گرفته و بر کاربرد واقعی تمرکز دارد. مسترینگ دیتا فکتوری آژور دوره‌ای است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا به طور عملی و از طریق سناریوهای واقعی، مهارت‌های خود را در Azure Data Factory (ADF) ارتقا دهند. این دوره به جای تمرکز بر مفاهیم تئوریک، بر حل مسائل عملی و پیاده‌سازی پروژه‌های دنیای واقعی تمرکز دارد. شرکت‌کنندگان با یادگیری و استفاده از Azure Data Factory، می‌توانند داده‌ها را از منابع مختلفی مانند SQL، REST APIs، Snowflake و PostgreSQL جمع‌آوری کنند. علاوه بر این، دوره شامل آموزش ساخت چارچوب‌های قابل استفاده مجدد، پیاده‌سازی بارهای افزایشی و تبدیل داده‌ها با استفاده از Data Flows است. این دوره توسط CloudPandith (Mallaiah)، یک معمار ارشد داده و مربی حرفه‌ای، هدایت می‌شود و بیش از ۴۰ سناریوی بلادرنگ ADF را دربرمی‌گیرد. مخاطبان این دوره، چه مبتدی باشند و چه افراد حرفه‌ای، یاد می‌گیرند که چگونه خطوط داده را با استفاده از تمام ویژگی‌های ADF مانند SHIR (محیط‌های یکپارچه‌سازی خودمیزبان)، تریگرها (محرک‌ها)، ادغام Key Vault، CDC (تغییر داده‌های ضبط شده)، و زمان‌بندی Databricks طراحی، خودکارسازی و بهینه کنند. در این دوره، هر بخش آموزشی بر مبنای کاربردهای واقعی ساخته شده و نه بر اساس تئوری‌های کتابی.
در دوره آموزشی Mastering Azure Data Factory : Real-World Projects With ADF با ساخت و بهینه‌سازی خطوط داده در پلتفرم Azure آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مبانی پایتون و آمار به مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هدایت می‌کند. این دوره با پوشش کتابخانه‌های کلیدی مانند NumPy و Pandas، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم را آموزش می‌دهد. سپس به بررسی الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده و بدون نظارت، شبکه‌های عصبی، CNNها و RNNها می‌پردازد. شرکت‌کنندگان همچنین با پردازش زبان طبیعی و تکنیک‌های استقرار مدل آشنا خواهند شد و از طریق پروژه‌های عملی، تجربه عملی کسب خواهند کرد. هدف این دوره تربیت متخصصان آماده برای صنعت در زمینه علم داده و هوش مصنوعی است. علاوه بر این، این دوره بر استقرار مدل و مهندسی MLOps تمرکز دارد و به شرکت‌کنندگان مهارت‌های عملی برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولید و مدیریت چرخه عمر آن‌ها را آموزش می‌دهد. از طریق پروژه‌های عملی در دنیای واقعی، شرکت‌کنندگان دانش و مهارت‌های خود را برای حل مشکلات پیچیده داده محور به کار می‌گیرند و یک نمونه کار قوی برای نشان دادن توانایی‌های خود ایجاد می‌کنند.
در دوره آموزشی Mastering Data Science & AI with Python & Real-World Project با مفاهیم و تکنیک های علم داده و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

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 بخش اول از دوره مهندسی داده در AWS است. این دوره توضیحات مفصلی در مورد سرویس‌های مهندسی داده AWS مانند S3 (سرویس ذخیره‌سازی ساده)، Redshift، Athena، Hive، Glue Data Catalog و Lake Formation ارائه می‌دهد. این دوره به لایه انبار داده یا لایه مصرف و ذخیره‌سازی خط لوله مهندسی داده می‌پردازد. در جلد دوم، سرویس‌های پردازش داده (دسته‌ای و جریانی) را به نمایش خواهد گذاشت. شرکت‌کنندگان فرصت‌هایی برای انجام تمرین‌های عملی با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ (100 گیگابایت تا 300 گیگابایت یا بیشتر داده) خواهند داشت. علاوه بر این، این دوره تمرین‌های عملی ارائه می‌دهد که با سناریوهای زمان واقعی مانند تنظیم عملکرد پرس و جو Redshift، دریافت جریانی، توابع پنجره‌ای، تراکنش‌های ACID، دستور COPY، کلیدهای توزیع و مرتب‌سازی، WLM، امنیت سطح ردیف و ستون، پارتیشن‌بندی Athena، WLM Athena و غیره مطابقت دارند.
در دوره آموزشی Data Engineering on AWS Vol 1 - OLAP & Data Warehouse با مفاهیم و ابزارهای مرتبط با انبار داده در AWS آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع برای افرادی طراحی شده است که هیچ پیش‌زمینه‌ای در SQL ندارند و می‌خواهند به صورت عملی این زبان قدرتمند را یاد بگیرند. این آموزش با ارائه مفاهیم کلیدی SQL به زبانی ساده و قابل درک آغاز شده و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تر مانند نوشتن انواع پرس و جوها، کار با داده‌ها از طریق فیلتر کردن، پیوند دادن، گروه‌بندی و تجمیع آن‌ها می‌پردازد. یکی از ویژگی‌های منحصر به فرد این دوره، تاکید بر یادگیری عملی از طریق استفاده از MySQL Workbench برای اجرای و تست کردن دستورات SQL است. علاوه بر این، با استفاده از پروژه‌های شبیه‌سازی شده دنیای واقعی و چالش‌های هدایت‌شده، شرکت‌کنندگان فرصت پیدا می‌کنند تا مهارت‌های خود را در سناریوهای واقعی به کار بگیرند و یک چارچوب منطقی برای حل مسائل SQL توسعه دهند. این دوره همچنین شامل یک بخش ویژه در مورد استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT برای تسهیل فرآیند نوشتن و رفع اشکال کد SQL است. در نهایت، با بررسی نقش SQL در مشاغل مختلف حوزه داده و ارائه نکات مربوط به آمادگی برای مصاحبه، این دوره شرکت‌کنندگان را برای ورود به بازار کار آماده می‌سازد.
در دوره آموزشی SQL for Beginners: Practical SQL + AI + Job Projects(2025)  با مفاهیم و کاربردهای عملی زبان SQL آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، از مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی تا کاربردهای عملی و واقعی آن را پوشش می‌دهد. شرکت‌کنندگان در این دوره، تجربه عملی در ساخت مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهای مدرن مانند ChatGPT، Teachable Machine و Azure AI را کسب خواهند کرد، بدون اینکه نیاز به دانش برنامه‌نویسی قبلی داشته باشند. این مسترکلاس هوش مصنوعی، برای مبتدیان، دانشجویان و متخصصانی طراحی شده است که مشتاق کشف آینده فناوری هستند. این دوره، قدرت هوش مصنوعی را در اختیار شما قرار می‌دهد. چه دانشجویی باشید که در مورد هوش مصنوعی کنجکاو است، چه یک متخصص شاغل که در حال تغییر به یک شغل فناوری است، یا یک رهبر تجاری که به دنبال ادغام هوش مصنوعی در عملیات خود است، این دوره دانش، مهارت‌ها و اعتماد به نفس لازم برای شروع را فراهم می‌کند.
در دوره آموزشی Artificial Intelligence Masterclass Real-World AI Projects با مفاهیم و کاربردهای عملی هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی یک مقدمه جامع و عملی بر کتابخانه NumPy در پایتون است که برای محاسبات عددی و علم داده ضروری می‌باشد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با ساختار و عملکرد آرایه‌های NumPy، نحوه ایجاد و دستکاری آن‌ها، عملیات برداری، روش‌های آماری و کاربرد NumPy در تجزیه و تحلیل داده‌ها آشنا خواهند شد و یاد خواهند گرفت که چگونه NumPy با سایر کتابخانه‌های علم داده در پایتون تعامل دارد.
در دوره آموزشی Python Numpy For Data Science با مفاهیم و کاربردهای کتابخانه NumPy در علم داده آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت کنندگان را از مبانی برنامه نویسی پایتون تا مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین راهنمایی می کند. در این دوره، شرکت کنندگان ابتدا یک پایه قوی در برنامه نویسی پایتون، شامل ساختار داده ها و توابع، به دست می آورند و سپس با استفاده از کتابخانه های قدرتمند پایتون مانند NumPy، Pandas و Matplotlib، نحوه دستکاری و مصورسازی موثر داده ها را فرا می گیرند. بخش قابل توجهی از دوره به آماده سازی داده ها اختصاص دارد و شرکت کنندگان مهارت های لازم برای پاک‌سازی داده ها، مدیریت داده های از دست رفته و شناسایی داده های پرت را کسب می کنند. علاوه بر این، اصول و تکنیک های تحلیل اکتشافی داده ها به طور کامل پوشش داده می شود و شرکت کنندگان یاد می گیرند چگونه با استفاده از روش های آماری و ابزارهای مصورسازی، بینش های ارزشمندی از داده ها استخراج کنند.
در دوره آموزشی Data Science Mastery: Journey into Machine Learning با برنامه نویسی پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت کنندگان را با اصول و مبانی Elasticsearch و Elastic Stack آشنا می کند و آنها را برای استفاده موثر از این موتور جستجو و تحلیل قدرتمند در محیط های مختلف آماده می سازد. در طول دوره، شرکت کنندگان نحوه نصب، پیکربندی و مدیریت Elasticsearch را بر روی پلتفرم های گوناگون فرا خواهند گرفت و با مفاهیم کلیدی مانند indexing، mapping و querying داده ها آشنا می شوند. بخش های پیشرفته دوره به مباحثی همچون انجام جستجوهای پیچیده، استفاده از aggregations برای تحلیل داده ها، visualize کردن داده ها با Kibana و همچنین مدیریت alerts و بهینه سازی performance cluster می پردازد. علاوه بر این، مباحث مربوط به security cluster و best practices برای استفاده در محیط های production نیز به طور کامل پوشش داده می شود. هدف نهایی این دوره، آماده سازی شرکت کنندگان برای به کارگیری Elasticsearch در پروژه های واقعی و همچنین کسب آمادگی لازم برای شرکت در آزمون گواهینامه Elastic Engineer است.
در دوره آموزشی Mastering Elasticsearch: From Basics to Certification با کار با موتور جستجو و تحلیل Elasticsearch آشنا خواهید شد.