دوره آموزشی - جستجوی «راننده شخصی ماشین ،سرویس»

نتایج جستجوی «راننده شخصی ماشین ،سرویس» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

آموزش هک قانونمند (CEH)

دوره‌ی آموزش هکر اخلاق‌مدار به اختصار CEH (The Certified Ethical Hacker) جامع‌ترین دوره‌ی هک اخلاقی است که به متخصصان امنیت برای فهم بهتر هک اخلاقی کمک می‌کند. دوره‌ی آموزش هک اخلاقی به شما کمک می‌کند تا به طور سیستماتیک به بازرسی زیرساخت شبکه‌ی سازمان‌ها (با رضایت مسئولین آن سازمان) برای یافتن آسیب‌های امنیتی در زیرساخت شبکه و سیستم بپردازید تا از حمله هکرهای مخرب یا به اصطلاح کلاه سیاه در امان بمانند. اهداف دوره‌ی آموزش CEH عبارتند از: • آموزش‌ حداقل معیارهای اخلاقی به متخصصان امنیت اطلاعات برای هک اخلاقی • آموزش مهارت‌های حرفه‌ای برای هک اخلاقی هکر اخلاق‌مدار (CEH) به چه کسانی گفته می‌شود؟ هکر اخلاق‌مدار یا هکر کلاه سفید، فردی است که در زمینه‌های مختلف مانند علوم کامپیوتر، شبکه‌های کامپیوتری، سیستم‌عامل‌های کامپیوتری و تکنیک‌های مهندسی اجتماعی دانش زیادی دارد و از این دانش‌ها برای شناسایی نقاط ضعف و آسیب پذیر زیرساخت‌های شبکه و سیستم استفاده می‌کند و به سازمان‌ها در برابر حملات مخرب کمک می‌کند. قابل ذکر است هکر کلاه سفید از توانایی‌هایش برای مقاصد شخصی و آسیب رساندن به افراد و سازمان‌ها استفاده نمی‌کند. برای مقابله با هکر‌های مخرب یا کلاه سیاه، باید مانند یک هکر فکر کنید و مهارت‌های آن‌ها را بلد باشید ولی اخلاق‌مدار باشید. از همین رو در دوره‌ی آموزش هکر اخلاق‌مدار، آشنایی لازم با ابزارها و مهارت‌های لازم برای هک را به دست خواهید آورد، تا بتوانید مانند یک هکر فکر و عمل کنید. این ابزار‌ها و مهارت‌ها عبارتند از: محیطی برای تمرین آزموده‌ها جمع‌آوری اطلاعات آشنایی با شبکه‌های کامپیوتری و مفاهیم آن آشنایی با انواع سیستم‌عامل‌های کامپیوتری انواع روش‌ها برای حمله‌ی هک وظیفه‌ی هکر اخلاق‌مدار چیست؟ هکر‌های اخلاقی (CEH) توسط سازمان‌های مختلف استخدام می‌شوند تا راه‌های نفوذ زیرساخت‌های شبکه و سیستم را شناسایی و گزارش کنند و سازمان را در رفع این اشکال‌ها یاری ‌کنند تا در برابر حمله‌ی کلاه سیاه‌ها آسیب پذیر نباشد. کاربردهای هک اخلاقی برای سازمان‌ها: تست آسیب پذیری: هکرهای اخلاقی با مهارت‌ها و ابزارهای خود سعی می کنند تا اقدامات امنیتی فناوری اطلاعات سازمان‌ها را در برابر حمله‌های هکرهای کلاه سیاه آزمایش کنند تا مشخص شود کدام یک از اقدامات کارساز نبوده و باید اصلاح شوند. آشنا کردن سازمان‌ها با روش‌های مختلفی که توسط هکر انجام می‌شود: اگر سازمان‌ها با انواع روش‌ها و حمله‌های هکرها آشنا باشند، راحت‌تر می‌توانند از حملات مختلف جلوگیری کنند. آماده کردن سازمان‌ها در برابر حملات کلاه سیاه‌ها: حملات هکرها می‌تواند زیرساخت‌های شبکه و سیستم‌های فناوری اطلاعت را از کار بیاندازد. از این رو هکرهای کلاه سفید با سازمان‌ها همکاری می‌کنند تا در برابر این حملات آمادگی داشته باشند.

696,150 تومان

تصحیح رایتینگ آیلتس (4 تایی)

شاید از خودتان بپرسید که تصحیح رایتینگ آیلتس چیست و چرا به عنوان زبان‌آموز به آن نیاز دارید؟ جواب آن ساده است. تصحیح رایتینگ این امکان را به شما می‌دهد تا توانایی خود را بسنجید و بتوانید نقاط ضعف خود را قبل از آزمون آیلتس بهبود ببخشید. رایتینگ یکی از چهار بخش آزمون آیلتس است که خود به دو بخش تسک 1 و تسک 2 تقسیم می‌شود. موضوع تسک 1 در آیلتس آکادمیک با تسک 1 در آیلتس جنرال متفاوت است. در تسک 1 آکادمیک شما باید اطلاعات تصویری، مانند نمودار، را به نوشتار تبدیل کنید و حداقل 150 کلمه در تفسیر تصویر ارائه شده بنویسید. در تسک 1 جنرال موضوعی ارائه می‌شود که باید درمورد آن نامه‌ای بنویسید که حداقل 150 کلمه داشته باشد. تسک 2 در آیلتس جنرال و آکادمیک یکسان بوده و باید درخصوص موضوعی که به شما داده شده است حداقل 250 کلمه بنویسید. بیشتر آزمون‌دهنده‌ها اشتباهاتشان را در آزمون تشخیص نمی‌دهند. لازم به ذکر است که ارزیابی نوشته خود، کار بسیار دشواری است. می‌توانید نکاتی در مورد نوشتن رایتینگ مطالعه کنید ولی بهتر است تصحیح آن را به شخص دیگری واگذار کنید. سعی کنید تمام تکنیک‌هایی که آموخته اید را به کار ببرید ولی در نهایت شخصی را پیدا کنید که در این کار تبحر داشته باشد و تصحیح نوشته را به او بسپارید. پیدا کردن معلم و یا کسی که به این مهارت‌ها تسلط داشته باشد، آسان نیست. از طرفی هرچقدر هم به توانایی‌های دوستان یا آشنایانتان در زمینه‌ی زبان انگلیسی باور داشته باشید، نمی‌توانید تصحیح رایتینگ آیلتس را به آن‌ها بسپارید. به خاطر داشته باشید که ارزیابی رایتینگ آیلتس با نوشته‌های دیگر بسیار متفاوت است و هر کسی نمی‌تواند نمره‌ دقیق و یا بازخورد مناسبی ارائه دهد. باور داریم که گرفتن بازخورد به صورت منظم در مورد رایتینگ و به طور کل هر نوشته‌ای اصلی‌ترین عامل موفقیت است. بیشتر آزمون‌دهنده‌ها فکر می‌کنند که با بیشتر نوشتن می‌توان نمره‌ی بالایی کسب کرد و روزانه وقت زیادی برای نوشتن اختصاص می‌دهند. نوشتن مقاله کار اشتباهی نیست و اتفاقا برای تمرین نوشتن بسیار مفید است. با این حال همیشه شخصی باید به تصحیح رایتینگ آیلتس شما بپردازد تا با گرفتن بازخورد مناسب، نوشته‌های بعدی خود را بهبود ببخشید.

228,650 تومان

آموزش درک مقدماتی شبکه

کاربرد دوره آموزش رایگان درک شبکه چیست؟ شبکه‌ها مجموعه‌ای از کامپیوتر‌ها، سخت‌افزارها و نرم‌افزارها هستند که می‌توانند به شکل معناداری اطلاعات و داده‌ها را با یکدیگر به اشتراک بگذارند. شبکه‌های کامپیوتری تنها مختص مهندسان کامپیوتر نیست. این رشته می‌تواند شاخه‌ای از مهندسی برق، مهندسی الکترونیک، ارتباطات راه دور، علوم رایانه و حتی فناوری اطلاعات باشد. حوزه استفاده از شبکه‌های کامپیوتری بسیار گسترده است. تمام مکان‌های تجاری و غیرتجاری نیاز به شبکه دارند. تقریبا می‌توان گفت هیچ مکانی وجود ندارد که شبکه‌ها به آن راه نیافته باشد. موسسات، سازمان‌ها، شرکت‌ها، کارگاه‌ها، مراکز درمانی و آموزشی و همچنین فروشگاه‌ها از این فناوری بهره می‌برند. در این دوره به یادگیری عمیق شبکه نمی‌پردازیم. تنها در طی 14 جلسه سعی می‌کنیم مسیر درک شبکه را برای شما هموار کنیم تا بتوانید گام‌های بعدی را خودتان بردارید. در واقع دوره درک شبکه جادی به توضیح دقیق دستورها، اسامی و سایر اطلاعات نمی‌پردازد. بلکه این دوره قصد دارد مفاهیم کاربردی شبکه‌های کامپیوتری را طوری به شما ارائه دهد که بتوانید به صورت عملی کار با این فناوری مهم را یاد بگیرید. شبکه یک مفهوم بسیار گسترده است. برای اینکه بتوانید آن را به خوبی یاد بگیرید، بهتر است از یک مدل لایه‌بندی شده استفاده کنید. مدل osi پردازش کامل شبکه را به چند وظیفه کوچک‌تر تقسیم می‌کند. سپس برای هر لایه وظایف خاص خودش را تعریف می‌کند. بدین ترتیب با یادگیری گام به گام لایه‌های شبکه می‌توانید به درک شبکه برسید. در مدل osi هر لایه یک وظیفه منحصربه‌فرد دارد و تنها به لایه قبل و بعد خودش سرویس می‌دهد. در این دوره تا حد امکان به لایه‌های مهمی می‌پردازیم که مورد کاربرد هر برنامه‌نویسی می‌تواند باشد. لایه اول لایه فیزیکال است. این لایه همانطور که از اسمش پیداست با مشخصات فیزیکی محیط انتقال سروکار دارد. روتر، کابل، کامپیوتر و هر وسیله فیزیکی دیگری می‌تواند در این لایه قرار بگیرد. لایه دوم دیتا لینک نام دارد. این لایه به انتقال اطلاعات و داده‌ها می‌پردازد. این لایه همچنین وظیفه تشخیص و اصلاح خطا را هم به عهده دارد. سوئیچ‌ها، پل‌ها، ایستگاه‌های اتصال بی‌سیم و همچنین اصطلاحاتی مانند ppp و Ethernet در این لایه قرار می‌گیرند. لایه سوم از مدل osi لایه نتورک یا شبکه است. پروتکل معروف IP در این لایه قرار دارد که وظیفه مسیریابی را برعهده دارد. لایه چهارم که لایه انتقال یا transport نام دارد که این اتصال منطقی بین دو پایانه در شبکه ایجاد می‌کند. در مورد این لایه‌ها و کارهایی که می‌توان در هرکدام انجام داد، به طور مفصل‌تر در دوره آموزش رایگان درک شبکه مقدماتی می‌پردازیم. لایه‌های بعدی شامل session (نشست)، presentation (نمایش)و application (کابردی) می‌شود. این لایه‌ها مختص برنامه‌نویسان شبکه بوده و از حوزه این دوره خارج است. سوئیچینگ در شبکه‌های کامپیوتری از دیگر مباحث مهم در این حوزه است که انتظار می‌رود هر مهندس کامپیوتر و برنامه‌نویسی با آن آشنایی داشته باشد. سوئیچینگ باارزش‌ترین دارایی یک شبکه کامپیوتری است. سوئیچینگ همان فرایند انتقال پکت‌ها از یک پورت به پورت دیگر به عنوان مقصد نهایی است. به وضعیتی که داده‌ها به یک پورت وارد می‌شوند، ingress و هنگامی که آن‌ها از پورت خارج می‌شوند، egress می‌گویند. یک سیستم ارتباطی ممکن است شامل چندین سوئیچ و گره باشد. در سطح گسترده‌تر سوئیچینگ را به دو دسته عمده تقسیم می‌کنند؛ سوئیچینگ بدون اتصال و سوئیچینگ اتصال محور. دوره درک شبکه جادی به شما کمک می‌کند تا بتوانید راه‌اندازی لب و سوئیچینگ را فرابگیرید. هدف از یادگیری دوره آموزش رایگان درک شبکه چیست؟ آشنایی مقدماتی با شبکه بعد از فراگیری دوره آموزش رایگان درک شبکه چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ راه‌اندازی لب و سوییچینگ نحوه گرفتن اتوماتیک IP و DHCP روتینگ و مسیریابی آشنایی و نحوه کار با DNSها آشنایی با ابزارهای ترابل شوتینگ و حل مشکلات مربوط به اینترنت و شبکه آشنایی با nat آشنایی با پروتکل‌های TCP و UDP و کار با آن‌ها

67,150 تومان
آموزش یادگیری عمیق با پایتون – تنسورفلو و کراس TensorFlow و Keras

آموزش یادگیری عمیق با پایتون – تنسورفلو و کراس TensorFlow و Keras

در سال‌های اخیر، یادگیری عمیق، تحول بزرگی را در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایجاد کرده است. یکی از مهم‌ترین شاخه‌های مبحث یادگیری عمیق، بسترهای نرم‌افزاری و برنامه‌نویسی هستند که به منظور پیاده‌سازی و آموزش مدل‌ها به کار می‌روند. همچنین، فعالیت‌های زیادی در زمینه ایجاد بسترها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری مخصوص یادگیری عمیق، توسط شرکت‌ها و دانشگاه‌های معتبر دنیا، انجام شده است؛ در میان این بسترها، با اطمینان می‌توان بستر TensorFlow شرکت گوگل را پرکاربردترین و محبوب‌ترین و در عین حال، قدرتمندترین بستر نرم‌افزاری در این زمینه معرفی کرد. در این زمینه نیز پرکاربردترین کتابخانه سطح بالا که به طور رسمی توسط بستر TensorFlow گوگل پشتیبانی می‌شود، کتابخانه Keras است. در این فرادرس به آموزش عملی کدنویسی Python در کتابخانه Keras بر پایه بستر TensorFlow خواهیم پرداخت.

399,000 تومان

آموزش مدل سازی کیفیت سد و مخزن

در این دوره آموزش مدل سازی کیفیت سد و مخزن که در ۶ فصل تقدیم حضور شما شده است، سعی شده تا معرفی کلی از نحوه ساخت و برپایی مدل کیفی در ساده‌ترین شکل آن ارائه شود. در فصل اول به تشریح ویژگی‌ها، مزایا و معایب و نیز محیط نرم‌افزار مربوطه پرداخته شده است. در فصل دوم به اختصار در خصوص مبانی هیدرودینامیک محیط‌زیستی و پارامترهای کیفی مدل صحبت شده است. لازم به ذکر است در این قسمت صرفا مجموعه‌ای از معادلات کلی حاکم بر مدل کیفی معرفی شده و بررسی دقیق‌تر آن در غالب این دوره آموزشی نمی‌گنجد. در فصل سوم به بررسی نیازهای اطلاعاتی مدل و نحوه آماده‌سازی آن‌ها پرداخته شده است. ضمن اینکه از نرم‌افزار ARCMAP در جهت ساخت هندسه مدل نیز استفاده شده است. در فصل چهارم تنظیمات و ضرایب مورد نیاز در محیط نرم‌افزاری بررسی شده است. فصل پنجم نیز به بررسی نحوه اجرای مدل، خطایابی و خروجی‌های اولیه و فصل ششم به نحوه استفاده از ابزار پس‌پردازش در مشاهده نتایج کیفی اختصاص دارند. مدل‌های کیفی آب ابزارهای مهمی در مدیریت منابع آبی هستند که بوسیله این ابزار، انتقال مواد آلاینده و اندرکنش‌های آن در محیط آبی شبیه‌سازی و پیش‌بینی می‌شود. این موضوع می‌تواند به کمتر شدن هزینه‌های پایش و مواد جهت آزمایشات شیمیایی تا حد زیادی کمک کند. همچنین در برخی از موارد ممکن است آزمایشات برجا به دلیل موضوعات آلودگی محیط‌زیستی در منطقه و یا عوامل دیگر، انجام‌پذیر نباشد. در کنار این موارد، نتایج مدلسازی کیفی می‌تواند ابزار مناسبی در مطالعات ارزیابی اثرات محیط‌زیستی طرح‌های آبی باشد، چه در زمینه پیش‌بینی آثار و چه در زمینه تصمیمات مدیریت محیط‌زیستی. با توسعه تئوری مدل و تکنیک‌های کامپیوتری بروز شده، مدل‌های کیفی آب با الگوریتم‌های مختلف توسعه داده شده‌اند. تا کنون ده‌ها نوع از مدل کیفی برای انواع توپوگرافی‌ها، بدنه آبی و آلاینده‌های مختلف در مقیاس‌های زمانی و مکانی مختلف توسعه داده شده‌اند. نحوه بهره‌گیری از یک مدل کیفی به فرضیاتی بستگی دارد که در مدل تعریف می‌شود. بر مبنای آنچه در پایگاه داده‌های SpringerLink، Web of Science و Scopus ارائه شده، ۷ مدل شبیه‌سازی کیفی آب بصورت گسترده در سراسر جهان مورد استفاده قرار می‌گیرند شامل AQUATOX، CE-QUAL-W2، EFDC، QUALs، SWAT، SPARROW و WASP هستند. مدل CE-QUAL-W2 به عنوان یکی از مدل‌های اشاره شده، این دوره آموزش مدل سازی کیفیت سد و مخزن پیش رو است یک مدل دوبعدی میانگین‌گیری شده عرضی است که برای شبیه‌سازی انواع بدنه‌های آبی شامل مخازن دریاچه‌ها و سدها، رودخانه‌ها و خورها مورد استفاده قرار می‌گیرد. به دلیل رایگان بودن، متن‌باز بودن و نیز امکان مناسب برقراری ارتباط فنی را توسعه‌دهندگان این مدل، ابزار مناسبی برای شبیه‌سازی بدنه‌های آبی است. با این حال، به دلیل فرض میانگین‌گیری عرضی، کاربرد آن برای بدنه‌های آبی که دارای نسبت طولی به عرضی زیاد هستند، دارای دقت بالاتری است. برای استفاده مناسب از مدل‌های کیفی در پروژه‌های مختلف، نیاز است تا شخص کاربر اطلاعات مناسب و کافی از مبانی هیدرودینامیک محیط‌زیستی، بیولوژی و شیمی محیط‌های آبی، محاسبات عددی و آمار و احتمال مهندسی در اختیار داشته باشد.

271,150 تومان

آموزش یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین

دوره آموزش «یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» چیست؟ یکی از انواع روش‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و هوش مصنوعی، یادگیری عمیق (Deep learning) است. طی این روش، تلاش بر این است که قابلیتی به ماشین (سیستم کامپیوتری) اضافه شود تا ماشین در تصمیم‌گیری‌ها روشی مشابه فرایند ذهن انسان را داشته باشد و به نوعی فعالیت‌های ذهن انسان را تقلید کند. در دوره «آموزش یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» شرکت‌کنندگان با موضوعات مختلفی از جمله مدل‌سازی سطح پایین در تنسورفلو آشنا خواهند شد. «تنسورفلو» (TensorFlow)، یک کتابخانه رایگان و اوپن سورس است و به دلیل ویژگی‌های جذابی که در اختیار کاربران قرار می‌دهد، کاربردهای زیادی در یادگیری ماشین دارد. یکی از اصلی‌ترین کاربردهای تنسورفلو در پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی است؛ به همین دلیل این کتابخانه، به عنوان پراستفاده‌ترین کتابخانه در یادگیری عمیق شناخته می‌شود. شرکت‌کنندگان این دوره با همه مباحث مربوط به یادگیری عمیق، مدل‌سازی سطح پایین و کتابخانه تنسورفلو آشنا خواهند شد. به طور مشخص شرکت‌کنندگان در این دوره با مباحث زیر سروکار خواهند داشت: آشنایی با تعاریف کلی و مفاهیم مربوط به یادگیری عمیق و مدل‌سازی سطح پایین چگونگی طراحی دلخواه اِلمان‌های مختلف یک شبکه عصبی مانند loss، metric، activation function و حتی لایه‌ها و مدل‌ها چگونگی پیاده‌سازی training loop به صورت کامل و دلخواه آشنایی با تعاریف و عملیات‌های ممکن روی تنسورها آشنایی با امکانات پردازش داده تنسورفلو شرکت‌کنندگان این دوره پس از گذراندن این دوره علاوه بر آشنایی با مباحث و تعاریف کلی موارد زیر را نیز به طور کامل فرا خواهند گرفت: آشنایی با تنسورها و انجام محاسبات با آن‌ها پیاده‌سازی loss، activation function، initializer، regularizer، metric، لایه و مدل دلخواه آشنایی با GradientTape و طراحی حلقه آموزش دلخواه آشنایی با Data API تنسورفلو هدف از برگزاری دوره «یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» چیست؟ مدل‌سازی سفارشی و سطح پایین یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها برای افرادی است که قصد دارند در زمینه یادگیری عمیق فعالیت داشته باشند. شما ممکن است بخواهید ایده‌های جدیدی را برای طراحی یک شبکه عصبی پیاده‌سازی کنید. یعنی شبکه‌ای طراحی کنید که تعدادی از اِلمان‌ها به‌صورت default در آن وجود نداشته باشد. به‌عنوان مثال می‌خواهید یک loss جدید تعریف کنید و یا عملکرد شبکه را با یک متریک جدید ارزیابی کنید؛ یا لایه‌ای بسازید که عملکرد جدیدی داشته باشد. پس از گذراندن این دوره با امکانات لازم در تنسورفلو برای این محاسبات آشنا می‌شوید و می‌توانید شبکه‌ای کاملا دلخواه با نیازها و ایده‌آل‌های خودتان ایجاد کنید. هدف اصلی این دوره آشنایی با همه مباحثی است که در این مسیر مورد نیاز شما خواهند بود و برای کار در این مسیر باید به آن‌ها تسلط پیدا کنید. دوره «یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» برای چه کسانی مناسب است؟ مباحث مطرح شده در این دوره برای همه افرادی که به موضوعاتی همچون یادگیری عمیق و هرآنچه به این موضوع مربوط می‌شود علاقه‌مند هستند، مفید و کاربردی خواهد بود. به طور خاص این دوره برای کسانی است که با تنسورفلو و کراس آشنایی دارند و قصد دارند با گذراندن یک دوره آموزشی علاوه بر مرور مجدد مباحث مربوط به این عناوین، گامی بزرگ در جهت ماهرتر شدن در مدل سازی شبکه‌های عصبی برای یادگیری عمیق بردارند.

203,150 تومان

هنر حل مسئله با داده

دوره هنر حل مسئله با داده مناسب چه کسانی است؟ جمع‌آوری داده و تجزیه و تحلیل آن‌ها به سازمان کمک می‌کند تا درآمد و جایگاه خود را در بین رقبا ارتقا دهد. بنابراین اگر با مفاهیم اولیه تحلیل داده و یادگیری ماشین آشنا هستید و قصد ورود به بازار کار در این حوزه را دارید، دوره هنر حل مسئله با داده مکتب‌پلاس برای شما تهیه شده است. همچنین اگر تمایل دارید با مفاهیم علوم داده به صورت حرفه‌ای آشنا شوید و آن‌ها را در حل مسئله‌های واقعی به‌کار بگیرید، این دوره کمک شایانی به شما خواهد کرد. بعد از فراگیری دوره آموزش هنر حل مسئله با داده چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ به طور کامل با مفهوم volatility آشنایی خواهید داشت و چگونگی استفاده از آن را فرا خواهید گرفت. می‌توانید نوع مدل‌سازی و حل مسئله را بررسی کنید. توانایی جمع‌آوری داده‌ها، تجزیه تحلیل و آماده‌سازی آن‌ها را خواهید داشت. می‌توانید مسئله را مدل‌سازی کنید. با استفاده از مدل ساخته شده می‌توانید مسئله را حل کنید. می‌توانید تکنیک مناسب را با توجه به نوع مسئله انتخاب کنید. می‌توانید نتایج تحلیل‌های خود را به زیبایی و به درستی به مخاطبان منتقل کنید. پیش‌نیاز فراگیری دوره آموزش هنر حل مسئله با داده چیست؟ برای داشتن هنر حل مسئله با داده اول از هر چیز، باید بتوانید مشکلی که کسب‌وکار شما با آن روبه‌رو است را به خوبی درک کنید. آشنایی با چگونگی جمع‌‌آوری داده هم مهم است. چرا که با تحلیل داده‌های مناسب می‌توانید اطلاعات موردنیازتان را کسب کنید. از طرفی هنر حل مسئله نیاز به آشنایی با اصول یادگیری ماشین دارد. در واقع، شما باید بتوانید الگوریتم‌ها را به خوبی درک و آن‌ها را پیاده‌سازی کنید. سفر از یک مشکل واقعی در کسب‌وکار به یک مسئله در حوزه علوم داده کار چندان آسانی نیست. بنابراین باید به طور دقیق بدانید که در هر مرحله از فرایند حل مسئله، می‌خواهید چه کاری انجام دهید.

449,650 تومان

آموزش ASP.NET Core

دوره آموزش ASP.Net Core چیست؟ ASP.NET Core یکی از بهترین فریم‌­ورک­‌های ساخته‌ شده تحت زبان سی­‌شارپ است و یادگیری و آشنایی با آن برای هر برنامه­‌نویس مفید و کاربردی خواهد بود. این دوره به آموزش ASP.net Core با استفاده از زبان برنامه‌نویسی C# می­‌پردازیم. به‌ این‌ ترتیب که در ابتدای دوره به مفاهیم ابتدایی سی‌شارپ پرداخته می­‌شود و در ادامه با پیشرفت دوره و مطرح‌ شدن موضوعات جدید به مفاهیم مختلف دنیای وب و ASP.NET Core خواهیم پرداخت. از آنجایی‌ که برای یادگیری این دوره در ابتدا نیاز به آشنایی با زبان سی‌شارپ وجود دارد، در ابتدای دوره به مقدمات زبان C# پرداخته می‌­شود و در ادامه دوره مباحث پیشرفته‌­تر مطرح می­‌گردد. دوره آموزش ASP.NET Core بر پایه ساختار MVC تدوین‌ شده است و در طول دوره به‌ صورت کامل تدریس می‌­شود. در این دوره آموزشی در ابتدای هر فصل خلاصه‌­ای از آن فصل به مخاطبان داده می­‌شود. در ابتدای دوره نیز مسیر کلی آموزش دوره و روندی که در این دوره طی خواهد شد به مخاطبان آموزش داده خواهد شد. هدف از دوره آموزش ASP.NET Core چیست؟ هدف اصلی در دوره آموزش asp net core، آموزش فریم‌­ورک ASP.NET Core به شرکت­‌کنندگان در این دوره است. به‌این‌ترتیب به‌ منظور آموزش این فریم‌­ورک در جای‌جای این دوره آموزشی به آموزش مفاهیم پایه­‌ای و پیش­‌نیازهای این دوره نیز پرداخته‌ شده است. به‌ این‌ ترتیب می­‌توان گفت هدف این دوره آشنایی مخاطب با طیف گسترده‌­ای از موضوعات است و همه این آموزش­‌ها با رویکرد آموزش ASP در اختیار مخاطب قرار می­‌گیرد. دوره آموزش ASP مناسب چه کسانی است؟ دوره آموزشی ASP به‌گونه‌ای تهیه و تدوین شده است که افراد برای شرکت در این دوره نیازمند آشنایی اولیه با مفاهیم برنامه‌­نویسی، آشنایی با زبان C# و دارا بودن دانش کلی در زمینه برنامه­‌نویسی هستند. دوره آموزش ASP برای افرادی تهیه‌ شده است که قصد شروع یادگیری ASP.NET Core را دارند؛ بنابراین دوره آموزشی ASP برای افرادی که دوره­‌های مشابه را گذرانده‌اند و قصد ارتقاء دانش خود در این موضوعات را دارند توصیه نمی‌­شود. پس از شرکت در این دوره شرکت‌کنندگان چه دستاوردی خواهند داشت؟ در پایان دوره آموزش ASP.NET Core شرکت­‌کنندگان با مفاهیم اولیه و پایه­‌ای لازم در موضوع ASP آشنایی کامل خواهند داشت و در این دوره در رابطه با بک‌اند مطالب گسترده‌­ای خواهند آموخت. البته لازم به ذکر است که علاوه بر این شرکت­‌کنندگان در این دوره در انتهای دوره با بسیاری از مفاهیم دیگری که برای یادگیری این موضوع لازم است نیز آشنا شده­‌اند. البته برای تسلط بیشتر بر این موضوع انجام تمرین‌­های بیشتر به همه شرکت­‌کنندگان توصیه‌ شده است.

466,650 تومان
جمعه 28 اردیبهشت 1403، ساعت 23:20