دوره آموزشی - جستجوی «پایتون..»

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

آموزش شبکه عصبی و یادگیری عمیق

کاربرد دوره آموزش شبکه عصبی و یادگیری عمیق چیست؟ امروزه در علوم کامپیوتر دو مبحث بسیار مهم با نام شبکه عصبی و یادگیری عمیق پدید آمده است. شبکه‌های عصبی دسته‌ای از الگوهای برنامه‌نویسی هستند که برای آموختن از داده‌های مشاهده‌ای از زیست‌شناسی الهام گرفته‌اند. به عبارت ساده‌تر، این شبکه‌ها برای یادگیری از نحوه عملکرد مغز بهره می‌برند. یادگیری عمیق مجموعه قدرتمندی از تکنیک‌ها برای یادگیری در شبکه‌های عصبی است. در واقع یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین محسوب می‌شود و شبکه‌های عصبی اسکلت یادگیری عمیق را تشکیل می‌دهند. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در حال حاضر بهترین راه‌حل‌ها را برای بسیاری از مشکلات در تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی (natural language processing) ارائه می‌دهند. اگر شما هم از علاقه‌مندان و فعالان حوزه تکنولوژی‌های نوظهور هستید، آموزش شبکه عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق مکتب‌خونه را از دست ندهید. هدف از آموزش شبکه عصبی و یادگیری عمیق چیست؟ آموزش شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق، اولین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. در این دوره شما با مفاهیم بنیادی شبکه عصبی و یادگیری عمیق آشنا خواهید شد. این دوره به شما کمک می‌کند که قابلیت‌ها، چالش‌ها و پیامدهای یادگیری عمیق را درک کنید. همچنین آموزش یادگیری عمیق شما را برای مشارکت در توسعه فناوری پیشرفته هوش مصنوعی آماده می‌کند. بنابراین این دوره مسیری برای شما فراهم می‌کند که دانش و مهارت لازم را برای استفاده از یادگیری ماشین در کار خود کسب کنید، سطح فنی خود را ارتقا داده و گام نهایی را برای ورود به دنیای هوش مصنوعی بردارید. بعد از فراگیری دوره آموزش شبکه عصبی و یادگیری عمیق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ آشنایی با یادگیری عمیق آشنایی با شبکه عصبی مصنوعی برنامه‌نویسی پایتون روش پس انتشار (Backpropagation) معماری شبکه عصبی

67,150 تومان

آموزش یادگیری ماشین

چکیده آنچه که در دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning) خواهید آموخت اگر قصد دارید یک دوره یادگیری ماشین بگذرانید، کافی است کمی در اینترنت جستجو کنید. تعداد دوره‌ها اینقدر زیاد هستند که چندسالی لازم دارید تا از ابتدا تا مقطع قابل قبولی را طی کنید. شاید به ندرت دوره جامعی را پیدا کنید که این سه نکته را در اختیار شما بگذارد: 1. آموزش ریاضیات و تئوری الگوریتم‌ها در کنار پیاده‌سازی و کاربرد هر کدام از آن‌ها 2. توسعه و Deploy اپلیکشین‌های مبتنی بر Machine learning 3. امکان بهره‌گیری از روش‌های سریعتر یادگیری ماشین مانند Pycaret ما در این دوره، هم بر آموزش مفاهیم اصلی و نحوه کارکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین تاکید داریم هم بر نحوه استفاده از این الگوریتم‌ها در سطح کد به گونه‌ای که بتوانید در نهایت محصول خود را توسعه داده و به صورت اولیه، در بستر وب سرویس‌دهی کنید. دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning) مناسب چه کسانی است؟ • اگر جهت اجرای ایده خود نیاز به استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین دارید. • اگر بنیان‌گذار استارتاپ هستید و نیاز به استفاده از یادگیری ماشین در بهبود ایده استارتاپی خود دارید. • اگر قصد دارید تا محصول نهایی خود را Deploy نمایید. • اگر دانشجو یا محقق هستید و قصد دارید با تسلط بیشتر، چه از نظر تئوری و کدنویسی از یادگیری ماشین استفاده کنید. • اگر تمایل دارید تا در فرصت‌های شغلی با عنوان Machine learning Engineer یا Data Scientist در داخل یا خارج از ایران، امتیاز بیشتری را با توجه به تسلط در یادگیری ماشین اخد نمایید. بعد از فراگیری دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)، چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ بعد از گذراندن این دوره، قادر خواهید بود تا الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بر روی داده‌های واقعی پیاده‌سازی و اجرا نمایید. یکی از نقاط قوت این دوره این است که در نهایت شما را به سمت تولید محصول مبتنی بر یادگیری ماشین راهنمایی می‌کند. • آشنایی کامل با ابزارهای یادگیری ماشین در پایتون • آشنایی کامل با کتابخانه (NumPy) • آشنایی کامل با کتابخانه (Pandas) • آموزش نحوه بصری‌سازی داده‌ها (Matplotlib & Seaborn) • پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه (Scikit-learn) • نحوه استفاده از Kaggle Kernel و Google Colab • نحوه Deploy نمودن مدل نهایی با استفاده از Streamlit • استفاده از روش‌های Automl و آموزش Pycaret ویژگی های متمایز دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)، مکتب‌پلاس چیست؟ روش‌های آموزشی استفاده شده در دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)، ویژگی‌های منحصر به فردی دارد که شما را نسبت به نتیجه‌ی نهایی حاصل از فراگیری دوره مطمئن خواهد کرد. این ویژگی‌ها به شرح ذیل است: • کدهای مربوط به الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قدم به قدم با استفاده از کتابخانه‌های مربوطه توضیح داده می‌شود. • راه‌حل‌های استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در مسایل تجاری بررسی شده و یک سیستم عملیاتی کامل جهت اجرا در وبسایت و اپلیکیشن شما ساخته می‌شود. • مراحل Deploy نمودن و توسعه محصول مبتنی بر یادگیری ماشین آموزش داده خواهد شد.

415,650 تومان

آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده

طی دهه‌های اخیر، با ظهور یوتیوب، آمازون، نتفلیکس و بسیاری از وب سرویس‌های دیگر، سیستم های پیشنهاد دهنده جایگاه ویژه‌ای در زندگی ما پیدا کرده‌اند. کاربرد این‌گونه سیستم‌ها در خدمات متنوعی از جمله تجارت الکترونیکی، تبلیغات آنلاین و حتی سفرهای آنلاین رومزه غیرقابل انکار است. وقتی یک محصولی را به صورت آنلاین خریداری می‌کنید، ممکن است مقالاتی به شما پیشنهاد داده شود؛ یا حتی وقتی در اینترنت در حال گشت‌وگذار هستید، مطالبی مناسب با شما و طبق ترجیحاتتان برایتان نمایش داده می‌شود. این قبیل موارد که هر روزه با آن‌ها مواجه هستید، با کمک Recommender System ها امکان‌پذیر است. با توجه به اهمیت سامانه‌های پیشنهاد دهنده در دنیای امروز، تصمیم گرفتیم دوره‌ای برای آموزش سیستم توصیه‌گر (Recommender Systems) طراحی کنیم. در این دوره بعد از معرفی این سیستم‌ها به روش ساخت آن‌ها با استفاده از تکنیک‌های مدرن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هم می‌پردازیم. طی این دوره با مقدمات و مفاهیم بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) و سامانه های توصیه گر، لزوم طراحی و استفاده از آن‌ها در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها و تاثیر این سامانه‌ها بر افزایش نرخ تبدیل (Conversion Rate) در کسب‌وکارهای آنلاین آشنا خواهید شد. پس از آشنایی با این موارد، مدرن‌ترین روش‌ها و متدهای روز دنیا برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون را بررسی خواهیم کرد. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده تنها به این مباحث ختم نمی‌شود. مهم‌ترین بخش این دوره، تدریس گام به گام چگونگی پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون است. طبق این برنامه آموزشی شما یاد می‌گیرید که براساس علایق و سوابق جمع‌آوری شده از کاربران، با استفاده از هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Deep learning) به کاربران خود فیلم پیشنهاد دهید. در این راستا از زبان برنامه‌نویسی Python و فریم‌ورک TensorFlow و Keras استفاده خواهیم کرد. در این دوره آموزشی خواهید توانست از مفاهیم پایه و معرفی سیستم تا استقرار روی سرورهای عملیاتی را قدم به قدم فرا بگیرید. بنابراین اگر قصد آموزش عملی و صفر تا صد پیاده سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده را دارید، دوره آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems) مکتب‌خونه را به شما پیشنهاد می‌دهیم. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده مناسب چه کسانی است؟ مدیران کسب‌وکاری که قصد توسعه کسب‌وکار خود را دارند. مهندسان و برنامه‌نویس‌هایی که به طراحی، پیاده‌سازی و استقرار این سیستم‌ها علاقه دارند. دانشجویان و محققانی که قصد تحقیق و پژوهش در این حوزه مدرن را دارند. بعد از فراگیری دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ بعد از گذراندن این دوره به راحتی می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، سیستم های پیشنهاد دهنده امروزی را برای استفاده در صنعت یا کار‌های پژوهشی، پیاده‌سازی و ارزیابی کنید. اگر مدیر یک کسب‌وکار آنلاین هستید، از اهمیت سیستم‌های پیشنهاد دهنده آگاه خواهید شد و مهارت‌های کار با این سیستم‌ها را فرا خواهید گرفت. اگر مهندس و برنامه‌نویس سیستم‌های نرم‌افزاری هستید، بعد از این دوره به راحتی خواهید توانست یک سامانه توصیه‌گر را طراحی، پیاده‌سازی و مستقر کنید. اگر دانشجو یا محقق هستید، به راحتی می‌توانید به پیاده‌سازی و ارزیابی مقاله یا پایان‌نامه خود در زمینه سیستم‌های پیشنهاد دهنده بپردازید.

169,150 تومان

آموزش یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

دوره آموزش یادگیری تقویتی چیست؟ زمینه‌هایی مثل علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال حاضر محبوبیت زیادی را به خود اختصاص داده‌اند. چراکه با استفاده از این علوم می‌توان سیستم‌های هوشمند و یادگیرنده طراحی کرد و کارها را با سرعت و دقت بیشتری انجام داد. یادگیری تقویتی یا Reinforcement Learning برای ارتباط دادن یادگیری ماشین و شبکه‌های عمیق با دنیای صنعت کاربرد دارد. با یادگیری تقویتی می‌توان یک ماشین را برای انجام یک بازی به نحوی آموزش داد که در برابر انسان به پیروزی برسد. یادگیری تقویتی ارتباط بین هوش مصنوعی با صنعت را برقرار می‌کند. کاربرد اصلی یادگیری تقویتی در برنامه‌ریزی ربات‌ها و ماشین‌هایی است که به تولید کارخانه‌ها یا مدیریت انبار کمک می‌کنند. این ربات‌ها با یادگیری تقویتی تمام سناریوهای احتمالی زمان کار را فراگرفته و در زمان اتفاق افتادن هرکدام از حالات، واکنشی متناسب با آن از خود نشان می‌دهند. سیستم‌های خودآموز در دنیای امروز نقش بسیار ویژه‌ای دارند و شرکت‌هایی مثل آمازون یا اپل بر اساس این سیستم‌ها کار می‌کنند. هدف از یادگیری دوره آموزش یادگیری تقویتی چیست؟ هدف نهایی از دوره آموزش یادگیری تقویتی، راه‌اندازی سیستم‌های خودآموز است. سیستم‌هایی که بتوانند با درس گرفتن از تجربیات خود، به‌روز شده و واکنش‌های بهتری به شرایط نشان دهند. در واقع در این دوره ما به فراگیری مفهوم یادگیری تقویتی می‌پردازیم که در پی آن توانایی نوشتن برنامه‌ای را داریم که با کمک آن، کامپیوتر به‌جای تکرار یک مسیر ثابت، علاوه بر انجام کار، از هر بار انجام شدن کار درس می‌گیرد و دفعات بعدی آن را با خطاهای کمتری انجام خواهد داد. همان‌طور که گفتیم با یادگیری تقویتی می‌توان برنامه‌ای نوشت که کامپیوتر با استفاده از آن در برابر انسان پیروز شود. دوره آموزش یادگیری تقویتی مناسب چه کسانی است؟ علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و فعالین در این حوزه کسانی که به حوزه علم داده علاقه‌مند هستند شاغلین و علاقه‌مندان حوزه gameplay و رباتیک دانشجویان و پژوهشگران که در زمینه علم داده فعالیت می‌کنند بعد از یادگیری دوره آموزش یادگیری تقویتی چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ در پایان این دوره قادر خواهید بود سیستم خودآموز دلخواهتان را بسازید. علاوه بر این با توجه به اینکه در این دوره با اصطلاحات و مفاهیم اساسی این حوزه آشنا می‌شوید. پس از پایان دوره امکان مطالعه و پژوهش سطح بالا در این زمینه را هم خواهید داشت. دو موردی که گفته شد را می‌توان به‌عنوان اصلی‌ترین مزایای این دوره بیان کرد. اما علاوه بر این مورد، در پایان دوره آموزش یادگیری تقویتی به مهارت‌های زیر هم مسلط خواهید بود: آشنایی با انواع مدل‌های یادگیری تقویتی آشنایی با کتابخانه gym آشنایی با مدل‌های deep Q-learning آشنایی با مدل‌های Policy Based پیاده‌سازی روش‌های مختلف مدل کردن یادگیری تقویتی ویژگی‌های متمایز دوره آموزش یادگیری تقویتی چیست؟ شیوه آموزش این دوره ترکیبی از آموزش تئوریک و آموزش عملی است. به این صورت که ابتدا مباحث تئوری بررسی شده و سپس با پروژه‌ها و مثال‌های عملی، این یادگیری تثبیت می‌شود. علاوه بر این‌ها سعی شده است در این دوره تا حد ممکن مباحث ریاضی مربوط به یادگیری تقویتی بیان شود تا شرکت‌کننده در ادامه بتواند این مبحث را به‌صورت آکادمیک یا پژوهشی دنبال کند.

415,650 تومان

آموزش کاربردی نرم‌افزار SPSS

نرم‌افزار SPSS در اصل مخفف عبارت Statistical Package for the Social Science است. SPSS یک نرم‌افزار جامع و کاربردی است که برای انجام تحلیل‌های آماری و داده‌کاوی در رشته‌های مختلف به‌خصوص علوم اجتماعی و رفتاری مورد استفاده گسترده قرار می‌گیرد. با فراگیری آموزش SPSS می‌توانید به انجام قابلیت‌های مختلف آماری همچون محاسبات میانگین، واریانس، انحراف معیار و سایر عملیات‌ها بپردازید. از آنجایی که داده‌ها در دنیای امروز حرف اول را می‌زنند و تحلیل و استفاده درست از آن‌ها بقای سازمان را تضمین می‌کند، آموزش کاربردی SPSS بسیار فراگیر شده‌است. سؤال‌های اصلی در مورد داده‌ها این است که چگونه می‌توان این داده‌ها را جمع‌آوری کرد؟ پس از جمع‌آوری چگونه می‌توان این داده‌ها را تحلیل کرد؟ و در پایان از دل این تحلیل‌ها چگونه می‌توان به نتایج دقیقی برای تصمیم‌گیری رسید؟ تمامی این سؤالات مراحلی از یک علم مهم هستند که در پایان ما را به یک تصمیم دقیق و راهگشا در هر امری می‌رسانند. به‌عنوان‌مثال، اگر شرکتی می‌خواهد محصولاتش را در سطح بازار عرضه کند، بهتر است این محصولات با هم عرضه شوند یا به‌صورت جداگانه؟ عرضه محصولات در کدام فصل نتیجه بهتری دارد؟ بهتر است در چه مناطقی از سطح شهر عرضه شود؟ مشتریان عمده این محصولات کدام‌اند؟ احتمال خرید کدام محصول توسط هر مشتری بیشتر است؟ خرید محصولات به چه شرایط و عوامل دیگری بستگی دارد؟ محل فروش، قیمت، جنس یا حتی آفتابی و ابری بودن هوا تأثیری در فروش بیشتر دارد؟ جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها و همچنین پاسخ به تمام این سؤالات با استفاده از نرم‌افزارهای متنوعی امکان‌پذیر است. R ،SPSS، پایتون و... از جمله این نرم‌افزارها هستند که به شما کمک می‌کنند بدون استفاده از ذهن نتایج دقیقی از تحلیل داده‌ها به دست آورید. با فراگیری آموزش نرم‌افزار SPSS شما می‌توانید به‌راحتی و با راندمان بالا داده‌ها را تحلیل کرده و کسب‌وکار خود را رونق دهید.

271,150 تومان

آموزش برنامه‌نویسی میکروکنترلر ARM

دوره آموزشی میکروکنترلر ARM با رویکردی متفاوت نسبت به سایر دوره‌های موجود در این زمینه ارائه می‌شود. در این دوره فراگیران ضمن آشنایی با خانواده‌ها و امکانات میکروکنترلرهای شرکت ST، واحدهای مهم و امکانات میکروکنترلرهای STM32F10xx را به همراه جزئیات آن‌ها می‌آموزند. از ویژگی‌های مهم این دوره می‌توان به آموزش نحوه برنامه‌نویسی میکروکنترلرهای ARM و انجام پروژه‌های عملی وکاربردی منطبق بر همه مباحث تدریس شده اشاره کرد تا آموخته‌های دانشجویان دوره میکروکنترلر ARM را محک بزند و علاوه بر تسلط بر مباحث تئوری مهارت مورد نیاز در زمینه انجام پروژه‌های عملی را نیز کسب کنند. آموزش میکروکنترلر ARM برای دانشجویان رشته‌های برق، کامپیوتر، مکاترونیک و مهندسی پزشکی کاربرد بسیار زیادی دارد و مخاطبان اصلی این دوره می‌باشند؛ هرچند تمامی افرادی که به موضوع میکروکنترلرها علاقه‌مند هستند می‌توانند با شرکت در این دوره، از مزایای آموزشی آن بهره‎‌مند شوند. دوره آموزشی میکروکنترلر ARM نرم‌افزارها و ابزارهای مورد نیاز مانند کامپایلر، Keil، j-link و هدربرد میکروکنترلر STM32F103RCT6 را معرفی کرده و نحوه راه‌اندازی آن‌ها را آموزش می‌دهد. همچنین در این دوره علاوه بر پرداختن به مباحث مفهومی، جزئیات پرکاربرد در پروژ‌ه‌های عملی را نیز تحلیل و بررسی می‌شود. توجه داشته باشید که علاقه‌مندان به حضور در این دوره باید زمینه‌ی آشنایی با زبان برنامه‌نویسی C و اصول کار با میکروکنترلرها را داشته باشند هرچند که زبان C در حد نیاز و کاربردی آموزش داده می‌شود. دانشجویان در انتهای این دوره قادر خواهند بود میکروکنترلرهای STM32F1 را راه‌اندازی کرده و پروژه‌ها وایده‌های مربوط به این حوزه را به آسانی انجام دهند.

237,150 تومان

آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق

ویدیوهای زبان اصلی دوره به صورت رایگان هستند اما برای دسترسی به زیرنویس فارسی ویدیوها می توانید محتوای دوره را خریداری کنید. کاربرد دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چیست؟ یادگیری ماشین روشی برای تحلیل داده‌ها است که ساخت مدل‌های تحلیلی را خودکار می‌کند. ماشین لرنینگ شاخه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شود و مبتنی بر این ایده است که سیستم‌ها می‌توانند از داده‌ها بیاموزند، الگوها را شناسایی کنند و با حداقل دخالت انسان تصمیم بگیرند. آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق، سومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. در این دوره یاد خواهید گرفت که چگونه یک پروژه را در این زمینه با موفقیت ایجاد کنید و به‌عنوان رهبر پروژه تصمیم‌گیری‌های لازم را انجام دهید. در پایان شما قادر خواهید بود خطاهای موجود در سیستم یادگیری ماشین را تشخیص دهید، استراتژی‌هایتان را برای کاهش خطاها اولویت‌بندی کنید و تنظیمات پیچیده ML مانند مجموعه‌های آموزش و آزمایش ناسازگار را درک کنید. یادگیری end-to-end، یادگیری انتقال و یادگیری چند وظیفه‌ای از دیگر کارهایی است که بعد از گذراندن این دوره قادر به انجام آن‌ها خواهید بود. هدف از یادگیری دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چیست؟ هدف از دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین این است که شما بتوانید توانایی‌ها، چالش‌ها و پیامدهای یادگیری عمیق را درک کنید. این دوره شما را برای مشارکت در توسعه فناوری پیشرفته هوش مصنوعی آماده می‌کند. علاوه بر این موارد، دوره حاضر مسیری برای شما فراهم می‌کند تا دانش و مهارت لازم را، برای استفاده از یادگیری ماشین در کار خود، ارتقا سطح فنی‌تان و برداشتن گام نهایی در دنیای هوش مصنوعی به دست آورید. دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق مناسب چه کسانی است؟ این دوره نحوه انجام پروژه یادگیری ماشین را به شما آموزش می‌دهد؛ بنابراین این دوره برای کسانی که دانش اولیه یادگیری ماشین دارند، بسیار مناسب است. دوره آموزش یادگیری ماشین با استفاده از تجربه اندریو انجی (Andrew Ng) در ساخت و حمل بسیاری از محصولات یادگیری عمیق تهیه دیده شده است. اگر شما دوست دارید یک رهبر فنی شوید و بتوانید یک تیم هوش مصنوعی را به‌خوبی هدایت کنید، این دوره قطعاً به شما در این راه کمک خواهد کرد. چراکه این دوره تجربه صنعت را به شما ارائه می‌دهد که تنها در صورت سال‌ها کار کردن در این حوزه به دست می‌آید. بعد از فراگیری دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ این دوره به شما می‌آموزد که چگونه پروژه‌های یادگیری ماشین را به بهترین نحو رهبری کرده و انجام دهید. در این راستا مهارت‌های زیر را فرامی‌گیرید: یادگیری عمیق Inductive Transfer یادگیری ماشین یادگیری چند وظیفه‌ای تصمیم‌گیری

84,150 تومان

آموزش زبان برنامه‌نویسی Golang

زبان برنامه‌نویسی Go (یا Golang) یک زبان برنامه‌نویسی متن‌باز (Open Source) است که ساخت نرم‌افزار را ساده، قابل‌اعتماد و بهینه می‌کند. Golang زبانی است که توسط شرکت Google طراحی شده‌است و در حال حاضر، در سامانه‌های متفاوت اجرایی گوگل به ‌کار گرفته شده‌است. زبان برنامه‌نویسی Go از لحاظ syntax مشابه زبان برنامه‌نویسی C است، اما تفاوت اصلی جایی رقم می‌خورد که Golang در مقایسه با C از مزایای امنیت حافظه، زباله‌روبی (Garbage collection) حافظه، تایپ ساختاریافته (Structural typing)، برنامه‌نویسی هم‌زمان (Concurrent programming) و غیره بهره می‌برد. مزیت زباله‌روبی Golang مدیریت حافظه را به ‌صورت خودکار انجام می‌دهد و هم‌چنین، اجازه می‌دهد که اجرای برخی توابع به تعویق بیفتد. علاوه‌براین، ویژگی برنامه‌نویسی هم‌زمان Golang که از طریق Goroutineها و Channelها اتفاق می‌افتد، اجازه اجرای چند فرایند را به‌طور هم‌زمان به شما خواهد داد. این مزیت آن‌جا اهمیت خود را نشان می‌دهد که با توجه به روند افزایش هزینه‌های ارتقاء سخت‌افزاری، نیاز به بهینه بودن عملیات اجرای کدها احساس می‌شود. Golang بر خلاف زبان‌های برنامه‌نویسی قدیمی مانند جاوا و پایتون، می‌تواند چندین میلیون goroutine را به‌صورت هم‌زمان اجرا کند. این رویه‌های Go مزایایی دارند که در مقایسه با زبان‌های برنامه‌نویسی C++، C و جاوا هم‌زمانی‌ها را بسیار بهتر مدیریت کنند. این مزایا عبارتند از: - قطعه‌بندی پشته‌ها - سرعت بالای آغاز اجرای برنامه - ارتباط امن میان رویه‌ها زبان برنامه‌نویسی Go در توسعه و اجرای اپلیکیشن‌های مختلف در سیستم‌عامل‌های متفاوت، دستگاه‌های موبایل، وب‌اپلیکیشن‌ها و حتی برنامه‌نویسی فرانت‌اند (از طریق ماژول gccgo) کاربرد دارد. در واقع، Golang از طریق به‌کارگیری مترجم GopherJS، کدهای Go را به جاوا اسکریپت‌ جهت استفاده در برنامه‌نویسی فرانت‌اند تبدیل می‌کند. به‌طور خلاصه، طراحان گوگل این زبان را توسعه دادند تا علاوه‌ بر استفاده از قدرت سایر زبان‌های برنامه‌نویسی، با استفاده از ویژگی‌های زیر نیازمندی‌های خود را نیز برطرف کنند: - تایپ ایستا (Static typing) و کارایی زمان اجرا (مانند ++C) - خوانا بودن و کاربردپذیری (مانند پایتون و جاوا اسکریپت) - شبکه‌سازی با کارایی بالا و چندفرایندی (Multiprocessing) کسب‌وکارهای زیادی برای توسعه اپلیکیشن‌های خود از زبان برنامه‌نویسی Go بهره برده‌اند که برای مثال می‌توان به Google، Sound cloud، Uber، Netflix، Dropbox و غیره اشاره کرد. علاوه‌براین، برخی از اپلیکیشن‌های متن‌بازی که با زبان Go نوشته شده‌اند عبارتند از: Docker، Kubernetes، Ethereum و غیره. این دوره مناسب کسانی است که می‌خواهند برنامه‌هایی را توسعه دهند که محدودیت‌های سخت‌افزاری کاربر مانع اجرای برنامه‌های سنگین آن‌ها نباشد و تجربه خوبی را برای کاربر خود به ارمغان بیاورند. به‌طور مثال، می‌توانند نرم‌افزارهای بهینه خود را روی دستگاه‌های اینترنت اشیاء (که ذاتا ارزان و کند هستند) اجرا کنند. انتظار می‌رود پس از گذراندن این دوره بتوانید وب‌اپلیکیشن‌های بهینه‌ای را با استفاده از زبان Go بسازید.

381,650 تومان

آموزش رایگان پایتون مقدماتی

در این دوره آموزشی به زبان برنامه‌نویسی Python پرداخته شده‌است. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند سطح بالا، شیءگرا و حرفه‌ایست که در حال گسترش روزافزون در جهان است. این زبان با قابلیت‌های فراوان و شگفت‌انگیزی که دارد تحولی در دنیای برنامه‌نویسی از توسعه برنامه‌های تحت وب تا ایجاد بازی‌های رایانه‌ای، به وجود آورده‌است. پایتون ابتدا در سال 1991 وارد دنیای برنامه‌نویسی شد و در سال‌های اخیر توجه برنامه‌نویسان را به خود جلب کرده و روزبه‌روز بر طرفداران آن افزوده می‌شود. تعداد کلمات کلیدی پایتون کم، ساده و کاملاً قابل درک است و این موضوع فهم و یادگیری آن را برای کاربران تازه‌کار بسیار ساده کرده‌است. در واقع این زبان پیچیدگی‌های معمول سایر زبان‌ها را ندارد و پس از برنامه‌نویسی، منطق آن کاملاً قابل درک است. این زبان اپن‌سورس را می‌توان در زمان کوتاهی به‌خوبی یاد گرفت و به‌واسطه کتابخانه‌های گسترده‌ای که دارد از آن استفاده‌های فراوان کرد. از پایتون می‌توان در زمینه‌های مختلفی استفاده کرد: استفاده از پایتون در طراحی وب: پایتون در وب توانایی‌های خود را به‌خوبی نشان داد و در ساخت برنامه‌های تحت وب به کار گرفته شد. ساخت اپلیکیشن موبایل: با استفاده از پایتون و به کمک برخی فریم ورک‌ها می‌توان اپلیکیشن‌هایی برای موبایل ساخت. کاربرد پایتون در تست نفوذ: وقتی صحبت از هک و نفوذ در سیستم‌ها می‌شود، پایتون حرف‌های زیادی برای گفتن دارد. کاربرد پایتون در هک به علت بازدهی بالایی است که این زبان اسکریپتی در ساخت برنامه‌های کوچک دارد و به همین دلیل است که هکرهای حرفه‌ای تسلط بسیار خوبی بر پایتون دارند. آموزش و تحصیلات آکادمیک: در مدارس ایران بر خلاف بسیاری از کشورهای پیشرفته، برنامه‌ریزی خاصی برای آموزش برنامه‌نویسی به کودکان و نوجوانان وجود ندارد. در سال‌های گذشته، بسیاری از کشورها در مدارس خود زبان را آموزش می‌دادند اما امروزه پایتون جای آن را گرفته است. اگر یک کودک ۱۲ ساله کدهای جاوا را ببیند احتمالاً برای همیشه از برنامه‌نویسی زده می‌شود. اما پایتون ساختار ساده و جذابی دارد و یادگیری آن آسان است. پایتون به خاطر ساختار ساده‌ای که دارد گزینه مناسبی برای تدریس برنامه‌نویسی مخصوصاً به کودکان و نوجوانان است. کاربرد پایتون در داده‌کاوی: داده‌کاوی علم بررسی داده‌هاست. سرویس‌هایی مثل اینستاگرام یا موتور جستجوی گوگل، روزانه چند هزار گیگابایت داده از کاربران خود دریافت می‌کنند و درآمد بالایی از تحلیل این داده‌ها کسب می‌کنند. کاربرد پایتون در طراحی رابط گرافیکی: پایتون در ساخت رابط گرافیکی عملکرد خوبی دارد و کتابخانه‌های مختلفی برای این کار معرفی کرده‌است. کاربرد پایتون در طراحی بازی‌های کامپیوتری: در پایتون برای تولید بازی‌های کامپیوتری کتابخانه‌های گوناگونی وجود دارد که به‌سادگی می‌توان از آن‌ها برای تولید بازی استفاده کرد. این دوره به‌گونه‌ای ارائه شده‌است تا برای کاربرانی که هیچ آشنایی با برنامه‌نویسی ندارند قابل استفاده باشد. در این دوره به معرفی قابلیت‌های زبان Python پرداخته شده‌است. در این دوره کار با مفاهیم پایه‌ای Python آغاز شده و تا برنامه‌نویسی شیءگرا ادامه یافته‌است. توجه کنید که در این دوره به آموزش پایتون مقدماتی مقدماتی پرداخته شده که برای استفاده پایتون در یادگیری ماشین ضروری است. شایان ذکر است مدرس دوره آموزشی Python مقدماتی مترجم کتاب «پایتون از مقدماتی تا پیشرفته» نیز هستند. برای دیدن دوره‌های بیشتر مربوط به برنامه نویسی می‌توانید به صفحه آموزش برنامه نویسی مراجعه کنید.

186,150 تومان

آموزش وب اسکرپینگ با پایتون (web scraping)

وب اسکرپینگ ابزاریست برای ارتباط با دنیای وب از طریق کدنویسی. اگر بخواهیم نگاهی عمیق‌تر به موضوع داشته باشیم باید گفت ماده، انرژی و اطلاعات سه مفهوم اصلی تشکیل دهنده‌ی دنیا هستند، که تمام محصولات و خدماتی که در دنیای بشری ارزش مادی دارند، ریشه در یکی از این سه مفهوم دارد. یکی از منابعی که می‌توان از طریق آن به اطلاعات دسترسی داشت، دنیای وب می‌باشد. دنیای وب شامل شبکه‌های اجتماعی، فروشگاه‌های آنلاین، نتایج موتورهای جستجو و به صورت کلی هر چیزیست که ممکن است در یک مرورگر با آن مواجه شویم. اما داده‌های وب دارای چه مزیتی نسبت به سایر منابع اطلاعات هستند؟ سه مزیت اصلی داده‌های وب شامل 1- در دسترس بودن و 2- به روز بودن و 3- سرعت بالا در دسترسی و انتقال آن‌هاست. اطلاعات دنیای وب هر روزه با توجه به نیازهای جامعه بشری و شرایطی که انسان‌ها در آن زندگی می‌کنند در حال تغییر است و البته در هر جایی که اینترنت وجود دارد، این اطلاعات در دسترس هستند. داده‌ها که در واقع منشا تولید اطلاعات هستند، از دیدگاه محصول، فرآیند تولید راحت‌تری نسبت به محصولات فیزیکی دارند. در واقع محصولاتی که بر پایه‌ی اطلاعات تولید می‌شوند، تنها نیاز به منابع داده و مصرف کمی انرژی دارند. اطلاعات به واقع بخش مفیدی است، که از منابع داده‌ای استخراج می‌شود و چیزی شبیه به طلا است، که از دل معادن استخراج می‌شود. وب اسکرپینگ ابزاری برای استخراج این داده‌ها از دنیای وب است. در واقع با تکیه بر قدرت پردازشی کامپیوترها، این امکان فراهم شده‌است، که بتوانیم حجم بسیار زیادی از داده‌ها را از دنیای وب استخراج کنیم. از طرفی باید توجه داشت، که الگوهایی که در داخل این داده‌ها قرار دارند، می‌توانند بر روی تصمیماتی که در کسب و کارها گرفته می‌شود، تاثیرگذار باشند. به بیان دیگر، بسیاری از الگوها فقط با داده‌کاوی در حجم بسیار زیادی از داده‌ها قابل مشاهده هستند که این مهم تنها با قابلیت پردازشی کامپیوترها و ابزاری مثل وب اسکرپینگ قابل انجام است

313,650 تومان
دوشنبه 28 خرداد 1403، ساعت 09:51