دوره آموزشی - جستجوی «کران انرژی»

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

آموزش نرم‌افزار متلب (Matlab) در مهندسی صنایع

امروزه قبل از آنکه برای هدفی بخواهیم برنامه‌ریزی داشته باشیم، باید آن را تصویرسازی کرده تا بتوان بهتر درباره‌ی فرآیندهای آن تصمیم‌گیری کرد و ایرادات احتمالی را به صفر رساند. در واقع کاری که در تخصص مهندسی صنایع است؛ کاربرد متلب در مهندسی صنایع به این جهت است تا در امور صنعتی یا اجرای پروژه و راه‌اندازی یک کسب‌وکار این تصویر سازی در قالب شبیه‌سازی مطرح می‌شود، به این صورت که مراحل و اهدافی که قصد پیاده‌سازی آن‌ها وجود دارد یا خدمت و کالایی عرضه می‌شود، با در نظر گرفتن تمام جوانب مورد نظر و پیش‌بینی رفتارهای احتمالی در مدل شبیه‌سازی شده می‌توان به بهبود هر چه بیشتر تصمیمات کمک کرد. متلب در مهندسی صنایع به بهینه‌سازی با استفاده از مدل کردن فرآیندها برای تصمیمات بهتر شناخته شده است، اگر بخواهیم این کار را به بهترین وجه انجام بدهیم بهتر از شبیه‌سازی مدل‌ها استفاده کرد؛ شبیه‌سازی باعث می‌شود نگاهی واقع‌بینانه را قبل از هر عمل اتخاذ کرده تا با چالش‌های پیش‌رو بهتر برخورد کرد و حدالامکان قبل از پیاده‌سازی واقعی سیستم می‌توان بسیاری از مشکلات را برطرف کرد و به بهینه‌سازی فرآیندها انجامید. در دوره آموزش متلب در مهندسی صنایع قصد داریم نحوه کار با ابزارهای سیستم و شناسایی هر کدام از آن‌ها را برای شبیه‌سازی سیستم را فرا گرفته و به تحلیل بخش‌های مختلف سیستم بپردازیم تا با شبیه‌سازی ایجاد شده بتوان طراحی بهینه‌ای را برای سیستم در نظر گرفت. در این دوره به شما استفاده از ابزارهای شبیه‌سازی آماری و تحلیل نمودارهای آن، استفاده از ابزارهایی برای بهینه‌سازی مانند الگوریتم ژنتیک و همچنین مدل کردن مسائل برنامه‌ریزی خطی در نرم‌افزار محاسباتی متلب آموزش داده خواهد شد. در فصل پایانی با استفاده از سیمولینک متلب و کتابخانه sim event در یک فضای گرافیک با رخدادها و مدیریت آن‌ها آشنا می‌شویم.

296,650 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 پایتون پیشرفته

دوره آموزش پایتون پیشرفته چیست؟ اولین دریافت ما از دوره آموزش پایتون پیشرفته آشنایی با مسائلی است که در پروژه‌های واقعی با آن‌ها روبه‌رو می‌شویم. در ادامه‌ی این دوره یاد می‌گیریم چطور با مسائل پیچیده مواجه شویم و در انتها بدون واهمه از پیچیدگی‌های رایج، بیشترین دریافت را از موضوعات ارائه شده داشته باشیم. در ادامه این دوره یاد می‌گیریم که با چه رویکردی در مباحث تخصصی وارد شویم و برای دستیابی به این هدف چه پیش‌نیازهایی لازم داریم. آنچه در ادامه دوره خواهیم آموخت شیوه کار برنامه‌نویس‌های حرفه‌ای و روش فکرکردن مانند حرفه‌ای‌های حوزه برنامه‌نویسی است. گستردگی مطالب این دوره به ما کمک می‌کنند تا از اصول اولیه برنامه‌نویسی مانند شی‌ءگرایی و پایگاه‌داده تا به‌روزترین مسائل مانند هوش مصنوعی و اپ‌نویسی و وب‌نویسی را به آموخته‌هایمان اضافه کنیم. هدف از آموزش دوره پیشرفته پایتون چیست؟ اولین هدف در این دوره تربیت برنامه‌نویس‌هایی است که بدون ترس‌های معمول در برنامه‌نویس‌های مبتدی شروع به کار کنند. در ادامه این دوره می‌خواهیم برنامه‌نویس‌هایی را آماده کنیم تا بدانند برای تولید هر برنامه باید سراغ چه ابزاری روند. هدف این دوره آموزش آن است که اگر برای مثال از برنامه‌نویس خواسته شد برنامه‌ای برای حسابداری مالی بنویسند که اپلیکیشن موبایل و دسترسی از طریق وب هم داشته باشد، باید سراغ چه ابزارهایی روند. این دوره مناسب چه کسانی است؟ در وهله اول این دوره آموزشی مناسب کسانی است که علاقه‌مند به برنامه‌نویسی در پروژه‌های کاربردی در دنیای واقعی هستند. برنامه‌نویسان و علاقه‌مندان به برنامه‌نویسی که قصد دارند با دیدی عمیق‌تر نسبت به ابزارهای موجود شروع به برنامه‌نویسی کنند، دسته دیگری هستند که می‌توانند از این دوره استفاده بیشتری داشته باشند. اگر با دید بازتری به موضوع نگاه کنیم توسعه‌دهنده‌های ایده‌های نرم‌افزاری، خواه با ایده‌های شخصی و خواه به‌صورت فعالیت در یک شرکت تجاری و توسعه‌دهنده از این دوره بهره زیادی خواهند برد. در نگاهی دیگر، با دید آکادمیک اگر در موضوع دقیق شویم درمی‌یابیم که افرادی با زمینه هوش مصنوعی، با زمینه IT و با سایر زمینه‌های مربوط به این دو حوزه، حتی علاقه‌مندان ساده به این دو حوزه می‌توانند از این دوره استفاده زیادی داشته باشند. تمایز این دوره با سایر دوره‌ها: روشی که برای تدریس این دوره در نظر گرفته شده است، دارای چند مرحله است و در تمامی بخش‌های آموزش سعی بر آن بوده است تا این روند مرحله‌به‌مرحله حفظ شود. برای گام اول در این دوره آموزشی مفاهیم پایه مرور و بیان می‌شوند. در گام دوم زیرساخت نرم‌افزاری برای پیاده‌سازی برنامه‌ها و کدها ایجاد می‌شود. در گام بعدی سراغ منابع می‌رویم تا یاد گیریم مفاهیم آموخته‌شده در گام ابتدایی با چه الگوریتم‌ها و دستوراتی پیاده‌سازی می‌شوند. مهارت‌هایی که پس از گذراندن این دوره به دست می‌آورید: اولین آموخته شما در دوره این است که، یاد می‌گیرید چطور پایگاه‌های داده‌ی رابطه‌ای و غیررابطه‌ای را پیاده‌سازی کنید. در ادامه دوره با مفهوم شیءگرایی آشنا خواهید شد و پس از آن طراحی وب‌سایت و اپلیکیشن را فرا می‌گیرید. همچنین یاد می‌گیرید چطور از یک API استفاده کنید یا اینکه خودتان بتوانید یک API بسازید. پس از گذراندن این دوره می‌آموزید که چطور از درون کدهای برنامه‌تان راهی به دنیای پرپیچ و خم وب باز کنید و اطلاعات مورد نیاز را به برنامه خودتان وارد کرده و از آنها استفاده درست داشته باشید. در ادامه با یکی از مهم‌ترین دستاوردهایی که می‌توانید از این دوره داشته باشید مواجه می‌شوید. «هوش‌مصنوعی»! شبکه‌های‌ عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک و یادگیری عمیق و ... را هم به دستاوردهای‌تان از این دوره می‌توانید اضافه کنید. در انتها مهم‌ترین مساله ای که این دوره به دانسته‌های شما اضافه خواهد کرد، مهارت مواجهه با پروژه‌های واقعی و چالش‌های موجود در این دست پروژه‌ها و غلبه بر چالش‎‌های موجود در اینگونه پروژه‌هاست.

449,650 تومان

تصحیح رایتینگ آیلتس (20 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 بسپاری 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.

551,650 تومان

آموزش برنامه‌نویسی با نرم‌افزار متلب

از مهم‌ترین اهداف این دوره، آشنایی تمامی محققان، دانشجویان و علاقه‌مندان، به اصول برنامه‌نویسی با زبان برنامه‌نویسی متلب، الگوریتم‌های کاربردی در برنامه‌نویسی، سرعت بخشیدن به فرایند یادگیری با دسترسی آسان به محتوای آموزشی و کمک به درک مفاهیم به مخاطبان است.

313,650 تومان