درباره دوره: جاوا اسکریپت یک زبان برنامه‌نویسی متن‌باز است که برای ایجاد برنامه‌های کاربردی وب محور طراحی‌شده است. جاوا اسکریپت یک زبان سبک‌وزن و تفسیر شده است که آن را بسیار سریع‌تر از زبان‌های دیگر می‌کند و با HTML یکپارچه‌شده است و پیاده‌سازی آن را در برنامه‌های وب بسیار آسان است. در سطح وب دوره‌های آموزشی زیادی برای جاوا اسکریپت وجود دارد که می‌توان با استفاده از این دوره‌ها این زبان را یاد گرفت. دوره آموزش جاوا اسکریپت از مجموعه دوره‌های آموزش برنامه نویسی مکتب خونه یکی از بهترین دوره‌های آموزشی جاوا اسکریپت است که به کاربران کمک می‌کند به درک و فهم خوبی از جاوا اسکریپت برای طراحی سایت، طراحی اپلیکیشن و... برسند. قبل از اینکه به معرفی کامل دوره آموزش جاوا اسکریپت بپردازم اجازه دهید که مختصری با جاوا اسکریپت و اهمیت آن برای یادگیری در 2022 صحبت کنم. جاوا اسکریپت یک زبان برنامه‌نویسی است که برای ایجاد و مدیریت صفحات وب پویا استفاده می‌شود. جاوا اسکریپت روح تازه‌ای به صفحات وب می‌بخشد و مهم‌ترین عنصر برای ایجاد بهترین تجربه کاربری است. این زبان برنامه‌نویسی ستون فقرات اینترنت است و با ترکیب با HTML و CSS دنیای کاملاً متفاوتی از وب را به ما نشان می‌دهند. سه عنصر باهم ستون فقرات توسعه وب را تشکیل می‌دهند. جاوا اسکریپت یک زبان برنامه‌نویسی ضروری است و یادگیری جاوا اسکریپت برای متقاضیان یا توسعه‌دهندگان نرم‌افزاری که به سمت توسعه وب گرایش دارند تقریباً اجباری است. امروزه انتخاب یک دوره آموزش جاوا اسکریپت مناسب بیش از هرزمانی احساس می‌شود زیرا: js انتزاعات کمتری نسبت به ASP.NET ارائه می‌دهد و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که با استفاده از چندین مؤلفه کوچک به‌جای پیکربندی تعداد زیادی پارامتر، کد بنویسند. به همین دلیل Node. js انعطاف‌پذیری بیشتری در تنظیم کد برای راه‌حل ارائه می‌دهد. توسعه‌دهندگان همچنین از کتابخانه‌های بومی و شخص ثالث بهره‌مند ‌می‌شوند. جاوا اسکریپت در زمینه‌های مختلف از وب گرفته، اپلیکیشن موبایل تا سرورها و... مورداستفاده قرار می‌گیرد. در اینجا لیست سریعی از زمینه‌های مهمی که در آن‌ها استفاده می‌شود آورده شده است: یکی از بهترین راه‌های یادگیری جاوا اسکریپت استفاده از دوره‌های آموزشی و فیلم های آموزشی جاوا اسکریپت است. دوره آموزش جاوا اسکریپت مکتب خونه یکی از بهترین دوره‌هایی است که کاربران با استفاده از آن می‌توانند زبان جاوا اسکریپت javascript را یاد بگیرند. این دوره آموزشی به‌صورت بسیارت خلاقانه و کاربر محور ایجادشده است و هدف از این دوره این است که در کمترین زمان ممکن به دانشجو دوره مفاهیم پایه و بنیادی جاوا اسکریپت را بفهماند. دوره جاوا اسکریپت از مفاهیم پایه برنامه‌نویسی جاوا اسکریپت مانند کار با آرایه جاوا اسکریپت، کار با تابع جاوا اسکریپت و... شروع می‌کند به‌صورت پروژه محور قدم‌به‌قدم جلو می‌رود. این دوره با استفاده از مثال‌ها و تمرین‌های مختلف کاملاً پروژه محور بوده به کاربر کمک می‌کند از سطح مقدماتی تا پیشرفته با پروژه‌ها دست‌وپنجه نرم کند. امروزه هر کسب و کار یا هر شرکتی نیاز به وب‌سایت یا اپلیکیسن دارد. ازآنجا کاه جاوا اسکریپت بیشترین کاربرد را درطراحی سایت های مختلف دارد می‌توان امیدوار بود که با یادگیری جاوا اسکریپت وارد بازار کار شد. هدف از دوره آموزش جاوا اسکریپت این است که کاربر بتواند با استفاده از این دوره مفاهیم طراحی سایت را این زبان یاد بگیرد و بتواند با فریم ورک هایی مانند انگولار، ری اکت و... کار کند. همچنین با استفاده از ین دوره آموزشی می‌توان مفاهیم پایه و بیس طراحی اپلیکیشن با جاوا اسکریپت را یاد گرفت. یادگیری این زبان نسبت به زبان‌هایی مانند جاوا و C بسیار راحت است. دوره جاوا اسکریپت مکتب‌پلاس یکی از جامع‌ترین و بهترین آموزش‌هاست که به‌صورت پروژه محور و عملی شمارا با دستورات و ویژگی‌های این زبان مهم آشنا می‌کند. معمولاً برای برنامه‌های تحت وب و مرورگرهای وب استفاده می‌شود؛ اما کاربرد جاوا اسکریپت فراتر از وب است و در توسعه نرم‌افزارها، سرورها، کنترل‌های سخت‌افزاری و حتی ماشین لرنینگ هم کاربرد دارد. هدف از دوره آموزش جاوا اسکریپت این است که شما بتوانید وب‌سایت خود را تعاملی کنید. برای جاوا اسکریپت هیچ محدودیتی وجود ندارد و بر اساس سلیقه و خلاقیت خود می‌توانید هر تغییری که دوست دارید، روی سایتتان ایجاد کنید. با کمک آموزش کامل جاوا اسکریپت می‌توانید برنامه‌های وب و تلفن همراه بسازید. فریم‌ورک‌های جاوا اسکریپت مجموعه‌ای کتابخانه‌های کد جاوا اسکریپت را شامل می‌شود که به توسعه‌دهندگان امکان استفاده از آن‌ها را می‌دهد. ساخت وب سرورها، توسعه برنامه‌های سرور و توسعه بازی‌ها از دیگر اهدافی است که دوره آموزش برنامه‌نویسی جاوا اسکریپت دنبال می‌کند. دوره آموزش جاوا اسکریپت از 10 فصل مختلف تشکیل‌شده است که هر فصلی خود حاوی جلسات متنوعی است. این دوره آموزشی صفرتا صد جاوا اسکریپت را مورد پوشش قرار می‌دهد. ترتیب سرفصل‌های دوره جاوا اسکریپت به شرح زیر است: فصل اول: معرفی زبان جاوا اسکریپت و دستور زبان پایه فصل دوم: جاوا اسکریپت در مرورگر و کار با DOMفصل سوم: آشنایی با زمان‌بندی و ذخیره‌سازی اطلاعات در مرورگر فصل چهارم: آموزش و تعریف Scope و ویژگی‌های ES6 در جاوا اسکریپت فصل پنجم: Syntax های جدید ES6 و کار با Array و Object فصل ششم: آشنایی با کلاس و ارث بری و ویژگی‌های خاص جاوا اسکریپت فصل هفتم: ویژگی‌های ES7 و ES8 و توابع کاربردی جدیدتر در جاوا اسکریپت فصل هشتم: ویژگی‌های آزمایشی ES2020 برای جاوا اسکریپت فصل نهم: ابزارها و سایت‌های کمکی فصل دهم: برنامه‌نویسی پروژه ماشین حساب با جاوا اسکریپت جهت سرکت در این دوره تنها چیزی که لازم دارید یک کامپیوتر شخصی یا لپ‌تاپ بوده که روی آن‌یک محیط برنامه‌نویسی جاوا اسکریپت نصب‌شده است. شما می‌توانید از نرم‌افزارهایی مانند: استفاده کنید و کد های جاوا اسکریپت خود را با استفاده از آن‌ها اجرا کنید. همچنین ممکن است که در ابتدا لازم باشد که کمی با مفاهیم html و Css آشنا باشید که در سطح اینترنت می‌توانید آموزش html و Css مناسبی را برای این کار به‌صورت رایگان پیدا کنید. آموزش صفر تا صد جاوا اسکریپت از مباحث مقدماتی جاوا اسکریپت تا مباحث پیشرفته‌تر برای پیاده‌سازی پروژه‌های مختلف را پوشش می‌دهد. این زبان ویژگی‌ها و امکانات فوق‌العاده‌ای دارد که لزوم استفاده از آن برای هیچ برنامه نویسی پوشیده نیست. آموزش صفر تا صد JavaScript به شما کمک می‌کند تا بتوانید در زمینه‌ی طراحی سایت و برنامه نویسی وب عملکردی حرفه‌ای‌تر داشته باشید. زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت (JavaScript) محبوب‌ترین زبان برنامه نویسی در کل دنیا است. از زبان جاو ااسکریپت برای تولید صفحات وب پویا استفاده می‌شود. این زبان به شما کمک می‌کند تا از لحاظ بصری و جلوه‌های ویژه، امکانات فوق‌العاده‌ای را در سایت و برنامه‌های وب خود پیاده‌سازی کنید. به همین دلیل، جاوا اسکریپت را اصلی‌ترین عنصر در طراحی رابط کاربری مناسب می‌دانند. این زبان برنامه نویسی متن باز بوده و سبک وزن و تفسیری شناخته شده است. استفاده از این زبان اصلاً دشوار نیست اما ضرورت دارد تا با الفبای مقدماتی و ویژگی‌های آن به‌طور کامل آشنا شوید. بیش‌تر برنامه نویسان یادگیری جاوا اسکریپت را به‌عنوان اولین زبان‌های مورد نظر خود دنبال می‌کنند. به همین دلیل توصیه می‌شود که آموزش‌های اصولی و معتبر این زبان را دنبال کنید. اهمیت یادگیری جاوااسکریپت را می‌توان در اهمیت این زبان و کاربردهای فراوان آن خلاصه کرد. گرچه این‌طور وانمود می‌شود که جاوا اسکریپت تنها برای پروژه‌های وب کاربرد دارد، باید اضافه کنیم که پروژه‌های یادگیری ماشین، توسعه‌ی نرم افزار، سرور، توسعه‌ی بازی‌های رایانه‌ای و حتی حوزه‌ی یادگیری ماشین نیز از این زبان قدرتمند بهره می‌گیرند. آموزش جاوا اسکریپت به شما کمک می‌کند که وب سایت و برنامه‌ی جذاب‌تر، دارای قابلیت تعامل با کاربر و در یک کلام، خلاقانه‌تر، بنویسید. این موضوعی است که سبب جذب کاربران به وب سایت و بهبود رنکینگ آن خواهد شد. در نتیجه بیش‌تر افراد تمایل دارند تا وب سایت‌های کسب و کار خود را با جاوا اسکریپت ارتقا دهند. آموزش جاوا اسکریپت، می‌تواند گزینه‌ی خوبی برای کسب درآمد از طریق انجام پروژه‌های javascript نیز باشد. شما می‌توانید با یادگیری فریمورک‌های جاوا اسکریپت، پروژه‌های بسیار زیادی را هندل و برنامه نویسی کنید. چراکه در دنیای امروز، هر کسب و کار و شرکتی به وب سایت و اپلیکشین‌هایی برای ارتقای دامنه‌ی خدمات و مشتریان خود نیاز خواهد داشت. باید اشاره کنیم که وجود کتابخانه‌های فراوان و قدرتمند، فریمورک‌های حرفه‌ای و ابزارهای مختلفی که برای تست برنامه‌های جاوا اسکریپت ساخته شده‌اند، کار با این زبان برنامه نویسی را بسیار ساده می‌کند. از سوی دیگر، یادگیری این زبان به صورت گام به گام و از مرحله‌ی مقدماتی، اصلاً دشوار نیست و به‌راحتی می‌توان آموزش‌ها را دنبال کرد. دوره‌ی آموزشی جاوا اسکریپت برای تمام افرادی که به کار برنامه نویسی در وب علاقه‌مند هستند، توصیه می‌شود. طراحان سایت که به‌دنبال خلق پروژه‌های جذاب و پویا هستند، افرادی که به دنبال تکمیل یادگیری خود در مباحث تجربه‌ی کاربری هستند، کسانی که می‌خواهند وارد دنیای توسعه‌ی نرم افزارهای تحت وب شوند و دیگر علاقه‌مندان به برنامه نویسی و یادگیری ماشین از مخاطبین اصلی این آموزش‌ها خواهند بود. یکی از بهترین منابعی که برای یادگیری مفاهیم جاوا اسکریپت توصیه می‌شود، دوره‌های آموزشی آن است. شما می‌توانید از طریق اینترنت و وب سایت‌های معتبری مانند مکتب خونه، این دوره‌های آموزشی را به‌صورت مجازی و از طریق ویدیوهای آموزشی دنبال کنید. در این دوره‌ی آموزشی، شما مهارت‌های کافی برای کار با پروژه‌های جاوا اسکریپت را کسب خواهید کرد. شما بر مباحث و مفاهیم پایه‌ی این زبان مسلط شده و می‌توانید الگوریتم‌های مختلف را با javascript پیاده‌سازی کنید. به‌علاوه این‌که شما با jquery نیز آشنا شده و یاد می‌گیرید که چطور و کجا در پروژه‌های خود از جی کوئری استفاده کنید. پروژه‌های واقعی مانند طراحی سایت خبری و ماشین حساب از جمله تمرینات عملی هستند که در این دوره‌ی آموزشی مطرح خواهند شد. این تمرینات به شما نشان می‌دهند که از موارد گفته شده، چطور در دنیای واقعی بهره بگیرید. تمرینات عملی هم‌چنین در تسلط شما بر روی مفاهیم آموزشی، اثر بالقوه‌ای خواهند داشت. دوره‌ی آموزش 0 تا 100 جاوا اسکریپت جزو دوره‌های آموزش طراحی سایت و برنامه نویسی وب است. لذا شما برای این‌که بتوانید از محتوای آموزشی فوق‌الذکر استفاده کرده و تمارین را به‌صورت عملی پیاده‌سازی کنید، می‌بایست مقدمات طراحی سایت را یاد داشته باشید. آموزش HTML و CSS به‌عنوان مباحث پایه در طراحی سایت مورد نیاز است. شما می‌توانید این آموزش‌ها را از طریق دوره‌های طراحی سایت مکتب خونه دنبال کنید. نیز توصیه می‌شود بعد از یادگیری مباحث این دوره‌ی آموزشی، از دوره‌های آموزش جاوا اسکریپت پیشرفته برای آشنایی با فریمورک‌های آن استفاده کنید. دوره‌های پیشرفته به شما کمک می‌کنند تا حرفه‌ای‌تر و سریع‌تر کدنویسی کنید. منظور از سرفصل‌های آموزشی، عنوان دقیق مباحثی است که در این دوره، بیان خواهد شد. سرفصل‌های دوره، به شما نشان می‌دهند که چه چیزهایی یاد می‌گیرید و شما می‌توانید با مراجعه به این سرفصل‌ها، دوره‌ی مورد نیاز خود را تشخیص دهید. سرفصل های آموزش جاوا اسکریپت برای این دوره‌ی آموزشی، در فهرست زیر نشان داده شده است. •      فصل ۱: معرفی زبان جاوا اسکریپت و دستور زبان پایه •      فصل ۲: جاوا اسکریپت در مرورگر و کار با DOM •      فصل ۳: آشنایی با زمان‌بندی و ذخیره‌سازی اطلاعات در مرورگر •      فصل ۴: آموزش و تعریف scope و ویژگی ES6 در جاوا اسکریپت •      فصل ۵: سینتکس‌های جدید و کار با آرایه‌ها و اشیاء •      فصل ۶: آشنایی با کلاس، ارث بری و ویژگی‌های خاص جاوا اسکریپت •      فصل ۷: ویژگی‌های ES7 و ES8 و توابع کاربردی جدیدتر در جاوا اسکریپت •      فصل ۸: معرفی ویژگی‌های جدیدتر برای جاوا اسکریپت ورژن‌های ۲۰۲۰، ۲۰۲۱ و ۲۰۲۲ •      فصل ۹: ابزارها و سایت‌های کمکی •      فصل ۱۰: برنامه نویسی پروژه ماشین حساب با جاوا اسکریپت این دوره‌ی آموزشی در وب سایت مکتب خونه برای مدت زمان ۴۵ ساعت تهیه شده است. ده ساعت از این مدت به بیان ویدیوهای آموزشی و ۳۵ ساعت دیگر به انجام تمرینات عملی و پروژه‌های دوره اختصاص دارد. در کل، می‌توان گفت که مدت زمان آموزش برحسب میزان یادگیری داوطلب دوره و هم‌چنین پشتکار وی و تسلط بر مفاهیم پیش نیاز، متفاوت خواهد بود. یکی از بهترین روش‌هایی که برای آموزش صفر تا صد java script پیشنهاد می‌شود، شرکت در دوره‌های آموزشی است. دوره‌های آموزشی مجازی به صورت ویدیویی و دوره‌های حضوری می‌توانند تمام مباحث مورد نیاز برای کار با زبان جاوا اسکریپت را در اختیار شما بگذارند. شما می‌توانید از آموزش جاوا اسکریپت سون لرن، آموزش جاوا اسکریپت فری لرن و دوره‌های معتبر آموزش جاوااسکریپت مکتب خونه، استفاده کنید. مزیت دوره‌های مجازی، برنامه‌ی منعطف و حرفه‌ای آن است. شما می‌توانید این ویدیوهای آموزشی را در هر زمان و مکان دلخواه خود، دنبال کنید. علاوه بر آن، این دوره‌ها با هزینه‌های کم‌تری به نسبت دیگر روش‌های آموزشی تهیه می‌شوند. شما می‌توانید صرفه‌جویی خوبی در روند آموزشی خود ایجاد کنید. نکته‌ی مهم برای یادگیری زبان جاوا اسکریپت و کسب مهارت در آن، انجام تمرین و تکرار پروژه‌های عملی است. کلیه‌ی مهارت‌ها با تمرین و تکرار ملکه‌ی ذهن شما می‌شوند. باید گفت که چالش‌هایی که در حین انجام عملی پروژ‌ه‌ها ایجاد می‌شود، به اندازه‌ی تمام آموزش‌ها و حتی بالاتر از آن، آموزنده خواهد بود. توصیه می‌کنیم بعد از گذراندن آموزش‌های مقدماتی جاو اسکریپت، در دوره‌های پیشرفته و حرفه‌ای شرکت کنید. در دوره‌های حرفه‌ای، شما با مباحثی مانند فریم‌ورک‌ها و ابزارهای حرفه‌ای برنامه نویسی و تست جاوا اسکریپت آشنا خواهید شد. این ابزارها به شما کمک می‌کنند تا کدنویسی حرفه‌ای جاوا اسکریپت را تمرین کنید. در نتیجه در مدت زمان کم‌تر از پسِ انجام پروژه‌های حرفه‌ای‌تر و پردرآمدتر برمی‌آیید. از بهترین منابع برای یادگیری مقدماتی تا پیشرفته‌ی جاوا اسکریپت، دوره‌های آموزشی منتشر شده در مکتب خونه است. محتوای به‌روز این دوره‌ها، کیفیت بالای آموزش، بیان ساده، سرفصل‌های کامل، عملی بودن مباحث آموزشی، انجام تمرینات فراوان از مهم‌ترین ویژگی‌های دوره‌های مکتب خونه به شمار می‌آیند. با شرکت در دوره‌ های آموزشی جاوا اسکریپت در مکتب خونه، شما تسلط کافی بر روی مفاهیم جاوا اسکریپت پیدا کرده و برای ورود به بازار حرفه‌ای آماده می‌شوید. همچنین در مکتب خونه انواع آموزش برنامه نویسی و آموزش طراحی سایت به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است. فصل اول: معرفی زبان جاوا اسکریپت و دستور زبان پایه: 1 - مروری بر دوره آموزش جاوا اسکریپت 2 - معرفی ابزارها و محیط برنامه‌نویسی جاوا اسکریپت 3 - جاوا اسکریپت چیست؟ 4 - ساختار و قواعد دستوری ساده زبان جاوا اسکریپت 5 - متغیر‌ها در جاوا اسکریپت 6 - آرایه‌ها در جاوا اسکریپت 7 - عملگرهای محاسباتی در جاوا اسکریپت 8 - توابع در جاوا اسکریپت 9 - دستورات شرطی در جاوا اسکریپت 10 - حلقه ها در جاوا اسکریپت 11 - نوشتن الگوریتم مرتب‌سازی حبابی یا Bubble Sort 12 - كوييز - فصل اول 13 - توضیح تمرين برنامه‌نويسي: تابع FIFO 14 - تمرين برنامه‌نويسي: تابع FIFO فصل دوم: جاوا اسکریپت در مرورگر و کار با DOM: 1 - Event ها در جاوا اسکریپت 2 - شروع کار با DOM در جاوا اسکریپت 3 - مدیریت خطا ها و Debugging در جاوا اسکریپت 4 - آشنایی با کتابخانه Math 5 - آشنایی با کتابخانه Date 6 - آشنایی با Node Module 7 - Window Location در جاوا اسکریپت 8 - كوييز - فصل دوم 9 - توضیح تمرين برنامه‌نويسي: تاريخ روز 10 - تمرين برنامه‌نويسي: تاريخ روز فصل سوم: آشنایی با زمان‌بندی و ذخیره‌سازی اطلاعات در مرورگر: 1 - آشنایی با setTimeout و setInterval 2 - نوشتن یک Counter ثانیه با کلید‌های Start و Pause 3 - چطور با Cookie ها کار کنیم 4 - كوييز - فصل سوم 5 - توضیح تمرين برنامه‌نويسي: شمارش‌گر معكوس 6 - تمرين برنامه‌نويسي: شمارش‌گر معكوس فصل چهارم: آموزش و تعریف Scope و ویژگی‌های ES6 در جاوا اسکریپت: 1 - معرفی ورژن‌های جاوا اسکریپت و بررسی آن‌ها 2 - معرفی ویژگی const و تفاوت آن با var 3 - معرفی ویژگی let - سوال رایج مصاحبه‌ها 4 - ویژگی Arrow Function 5 - تفاوت this در function با Arrow Functions و default value - سوال رایج مصاحبه‌ها 6 - کوییز - فصل چهارم 7 - توضیح تمرین برنامه‌نویسی: بازی سنگ کاغذ قیچی 8 - تمرین برنامه‌نویسی: بازی سنگ کاغذ قیچی فصل پنجم: Syntax های جدید ES6 و کار با Array و Object: 1 - استفاده از Rest Parameter در ورود Function ها 2 - کار با String و Array Matching در ES6 3 - استفاده از Shorthand و Compound و تعریف Method در جاوا اسکریپت 4 - کار با Object ها برای Destructuring و Matching 5 - کوییز - فصل پنجم 6 - توضیح تمرین برنامه‌نویسی: اپلیکیشن Memory card 7 - تمرین برنامه‌نویسی: اپلیکیشن Memory card فصل ششم: آشنایی با کلاس و ارث بری و ویژگی‌های خاص جاوا اسکریپت: 1 - تعریف کلاس و ارث‌بری در جاوا اسکریپت 2 - کار با getter و setter در کلاس‌ها 3 - آشنایی و معرفی Symbol 4 - آشنایی و معرفی Symbol For 5 - کار با Generator ها در جاوا اسکریپت 6 - کار با for … of در جاوا اسکریپت 7 - کار با Symbol Iterator 8 - معرفی و کار با Set 9 - کار با Data Type جدیدی به اسم Map 10 - معرفی Object.assign و آشنایی با مفهوم Immutability 11 - کار با فانکشن‌های filter، findeIndex و find 12 - کار با String ها با توابع مختلف 13 - کار با اعداد با توابع مختلف 14 - کار با Promise API در جاوا اسکریپت 15 - کار با Promise.all 16 - آشنایی و کار با Proxy 17 - کوییز - فصل ششم 18 - توضیح تمرین برنامه‌نویسی: Todo 19 - تمرین برنامه‌نویسی: Todo فصل هفتم: ویژگی‌های ES7 و ES8 و توابع کاربردی جدیدتر در جاوا اسکریپت: 1 - تعریف متغیر بیرون از constructor و کار با padStart و padEnd 2 - آشنایی با Trailing comma 3 - کار با Object.entries و Object.values 4 - کار با Async Await در جاوا اسکریپت 5 - معرفی && و || و ** 6 - کار با promise finally 7 - معرفی و کار با Static Methods 8 - کار با private variables ها در Class 9 - کار با فانکشن‌های trimStart و trimEnd 10 - کار با Array Flat و Array FlatMap 11 - کوییز - فصل هفتم 12 - توضیح تمرین برنامه‌نویسی: آخرین لیست فیلم‌ها 13 - تمرین برنامه‌نویسی: آخرین لیست فیلم‌ها 14 - توضیح تمرین برنامه‌نویسی: آخرین اخبار 15 - تمرین برنامه‌نویسی: آخرین اخبار فصل هشتم: ویژگی‌های جدیدتر برای جاوا اسکریپت ورژن‌های 2020, 2021 و 2022: 1 - معرفی Nullish coalescing operator یا (??) 2 - کار با Optional Chaining و Promise allSettled 3 - آخرین ویژگی‌های جاوا اسکریپت ورژن‌های 2021 و 2022 - آپدیت تیرماه 1401 فصل نهم: ابزارها و سایت‌های کمکی: 1 - معرفی سایت caniuse.com 2 - معرفی Webpack و چرایی استفاده‌ از آن فصل دهم: برنامه‌نویسی پروژه ماشین حساب با جاوا اسکریپت: 1 - پیاده سازی عملیات‌های اولیه در ماشین حساب 2 - پیاده‌سازی ممیز در ماشین حساب 3 - پیاده‌سازی Class برای Logic و View 4 - معرفی و پیاده سازی Dynamic Import در ماشین حساب 5 - پیاده سازی Babel و Webpack برای پروژه ماشین حساب 6 - سورس کد پروژه ماشین حساب با جاوا اسکریپت 7 - کوییز - فصل دهم 8 - توضیح پروژه: اپلیکیشن کوییز 9 - پروژه: اپلیکیشن کوییز 10 - مراحل بعدی یادگیری چیست؟ فصل یازدهم: آپدیت جدید سال 2024: 1 - چه تغییراتی در جاوااسکرپت ایجاد شده است؟ و چطور ChatGPT می‌تواند به ما کمک کند؟ 2 - آشنایی با Source در مرورگر و چطور با Debugger و Breakpoint ها کار کنیم؟ 3 - کار با debounce و throttle و event listener ها درمرورگر 4 - کار با Dynamic Import ها در جاوااسکریپت 5 - آشنایی با Websockets

درباره دوره: نصب و راه‌اندازی تجهیزات «میکروتیک» (Mikrotik) باید با دانش فنی کافی انجام بگیرید. این تجهیزات زیرساخت‌های مهم یک شبکه به‌حساب می‌آیند و اشتباه در نصب و پیکربندی آن‌ها می‌تواند شبکه را با اختلال روبه‌رو کند. دوره آموزش میکروتیک مکتب خونه با هدف آموزش کار با تجهیزات میکروتیک و نحوه نصب و پیکربندی این تجهیزات تهیه و تدوین شده است. میکروتیک (Mikrotik) یک سیستم‌عامل بر پایه لینوکس است که به دلیل پایداری بسیار بالا همچنین امکان راه‌اندازی سریع و قیمت پایین توانسته جایگاه خود را در دنیای شبکه، به خصوص شبکه‌های وایرلس گسترش دهد که امروزه بسیاری از شرکت‌های بزرگ ارائه‌دهنده سرویس اینترنت، از سیستم‌عامل میکروتیک بر روی سرورهای خود استفاده می‌کنند. شرکت میکروتیک نیز برای اینکه بتواند در حوزه شبکه حرفی برای گفتن داشته باشد محصول سخت‌افزاری خود را به نام Routerboard ایجاد نمود. این دوره آموزش میکروتیک با هدف آموزش این سیستم عامل تهیه و تدوین شده است. دوره آ موزش میکروتیک در یازده فصل و 14 ساعت ارائه خواهد شد. در دوره آموزش میکروتیک صفر تا صد، به‌صورت گام‌به‌گام، به همه موضوعات مربوط به میکروتیک پرداخته شده است. مهم‌ترین هدف این دوره در ابتدا آشنایی و درک مفاهیم مربوط به سرویس‌های پایه‌ای شبکه و پیکربندی، پیاده‌سازی کاربردی شبکه‌های کوچک و حتی سازمان‌های بزرگ مبتنی بر میکروتیک است. یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های این دوره Mtcna (دوره آموزش میکروتیک) بیان آموزش‌های موردنظر به‌صورت تئوری و عملی بوده و آموزش‌های مطرح شده در قالب مثال‌های عملی به مخاطبان دوره آموزش داده می‌شود. محتوای این دوره Mikrotik Certified به‌صورتی تهیه شده است که بیشترین افراد بتوانند از این دوره استفاده کنند و باتوجه‌ به نحوه آموزش این موضوعات بتوانند بیشترین استفاده را از دوره داشته باشند. بااین‌حال باتوجه‌به همه جوانب، می‌توانیم اصلی‌ترین مخاطبان دوره میکروتیک را افراد زیر بدانیم: البته لازم به ذکر است که شرایط استفاده از این دوره فقط مختص این افراد نیست و هرکسی که مایل به یادگیری کار با تجهیزات میکروتیک باشد با استفاده از این دوره آموزشی و دوره‌های آموزشی رایگان و پولی دیگر می‌تواند به این حوزه راه پیدا کند. اگر تصمیم گرفته‌اید برای زیرساخت شبکه خود از تجهیزات و ابزارهای شرکت میکروتیک استفاده کنید گام بلندی در پیشرفت خود برداشته‌اید. اگر به دنبال نصب و راه‌اندازی تجهیزات میکروتیک به بهترین شکل ممکن در شبکه خود هستید می‌توانید با یادگیری این مهارت با استفاده از دوره آموزش میکروتیک به بهترین شکل تجهیزات میکروتیک خود را کانفیگ و پیکربندی کنید یا با این مهارت وارد بازار کار شوید و پروژه بگیرید. این دوره مکمل دوره‌های شبکه میکروتیک (mikrotik certified network- دوره آموزش شبکه میکروتیک) است و یادگیری آن‌ها برای هر متخصص شبکه‌ای لازم است. دوره آموزش میکروتیک با بهره‌گیری از دانش متخصصین به زبان فارسی تهیه و تدوین شده است و این دوره با آموزش سیستم عامل و تجهیزات میکروتیک در سطح سازمانی، شرکتی و خانگی و به شما کمک می‌کند به بهینه‌ترین شکل ممکن این تجهیزات را پیکربندی کنید. همچنین این دوره آموزش میکروتیک شما را به بهترین شکل ممکن برای انواع آزمون بین المللی حول میکروتیک از جمله آزمون‌هایی زیر آماده می‌کند: برای یادگیری عمیق و از مبتدی تا پیشرفته میکروتیک و تجهیزات آن لازم است علاوه بر این دوره به صورت عملی نیز دست به کار شوید ولی به صورت کلی این دوره یک نقطه شروع بسیار خوب برای یادگیری سیستم عامل میکروتیک و جوانب مختلف تجهیزات این شرکت است و پیش نیاز خاصی ندارد. سیستم‌عامل میکروتیک می‌تواند عمده نیازهای ارتباطی سازمان‌های بزرگ و همچنین سرویس دهندگان اینترنت را برآورده کند. از جمله امکانات میکروتیک می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: در دوره آموزش جامع میکروتیک به‌صورت گام‌به‌گام به آموزش این سیستم‌عامل و آموزش همه مباحث مربوط به آن پرداخته شده است. در این دوره علاوه بر بیان کلیات و آموزش‌های کلی پیرامون آموزش نصب میکروتیک به مباحثی از جمله موضوعات زیر نیز پرداخته خواهد شد: MikroTik یک تولیدکننده تجهیزات شبکه لتونی است. این شرکت روترهای شبکه سیمی و بی‌سیم، سوئیچ‌های شبکه، نقاط دسترسی و همچنین سیستم‌های عامل و نرم‌افزارهای کمکی را توسعه داده و می‌فروشد. شرکت میکروتیک در سال 1996 با تمرکز بر فروش تجهیزات در بازارهای نوظهور تأسیس شد. تا اوت 2019، وب‌سایت این شرکت حضور حدود 280 کارمند فعال را گزارش کرده است. در سال 2021، باارزش 1.24 میلیارد یورو، Mikrotik سومین شرکت بزرگ در لتونی و اولین شرکت خصوصی بود که از ارزش 1 میلیارد یورو در لتونی فراتر رفت. امروزه هر شرکت یا سازمانی به وفور از تجهیزات و سرویس های میکروتیک استفاده می‌کند و نیاز به تکنسین‌های تجهیزات میکروتیک هرروز بیش از پیش احساس می‌شود. هم‌اکنون شرکت میکروتیک محصولات زیاد و متنوعی درزمینهٔ زیرساخت مخابرات و شبکه را تولید می‌کند و اما اگر بخواهیم آن را دسته‌بندی کنیم، می‌توان آن را به دو دسته زیر تقسیم کرد: تجهیزات خارجی بیشتر به محصولاتی تلقی می‌شود که در فضاهای خارجی پیکربندی و نصب می‌شوند و از نمونه بارز آن‌ها می‌توان به تجهیزاتی مانند رادیوهای وایرلس اشاره کرد. همچنین تجهیزات داخلی در فضای داخلی مورداستفاده قرار می‌گیرند و تجهیزاتی مانند روترها و سوئیچ‌ها در این دسته قرار می‌گیرند. برای نصب و راه‌اندازی تجهیزات میکروتیک لازم است که دانش فنی کافی در این زمینه را کسب کنیم و با انواع این تجهیزات آشنا باشیم که دوره آموزش میکروتیک مکتب خونه برای این منظور تولید و ارائه شده است. همان‌طور که گفتیم شرکت میکروتیک تجهیزات و ابزارهای گوناگونی را به بازار عرصه می‌کند و هم‌اکنون شرکت‌های زیادی از این تجهیزات در زیرساخت شبکه خود استفاده می‌کنند. اگر بخواهیم که محصولات این شرکت را ریزتر موردبررسی قرار دهیم باید بگوییم که مهم‌ترین تجهیزات آن‌ها عبارت‌اند از: می‌توان گفت که سوئیچ‌ها و روترها جزء معروف‌ترین تجهیزات میکروتیک هستند و امروزه در بیشتر شبکه‌ها از این تجهیزات استفاده می‌کنند. روترها و سوئیچ‌های MikroTik تمام ویژگی‌های لازم را برای مدیران شبکه برای ایمن‌سازی و نظارت بر شبکه‌های خود فراهم می‌کنند و برای شرکت‌هایی با هراندازه‌ای مناسب هستند. این راه‌حل برای ایجاد نقاط اتصال Wi-Fi، اتصال چندین سرور، راه‌اندازی فایروال‌ها و VPN- ها و توزیع پهنای باند ایده آل است. داشبورد کاربر پسند MikroTik به شما کمک می‌کند تا به‌راحتی با سخت‌افزار خود تعامل داشته باشید. با رابط کاربری MikroTik می‌توانید آمار واقعی بر اساس آدرس کاربر یا IP به دست آورید و مصرف پهنای باند را نظارت کنید. نصب و راه‌اندازی تجهیزات میکروتیک ازجمله سوئیچ‌ها و روترها باید به شکلی نظارت‌شده و درست باشند تا از بروز هرگونه اختلال در شبکه جلوگیری شود. شرکت میکروتیک روترهای زیادی را در مدل‌های متنوعی تولید می‌کند اما در زیر سخت شبکه‌ای ایران و به‌صورت کلی در بازار ایران معروف‌ترین روترهای این شرکت عبارت‌اند از: روترهای میکروتیک مزایای بسیار زیادی به دنبال دارند از جمله موارد زیر: روترها و سوئیچ‌های MikroTik به انعطاف‌پذیری و قابلیت سفارشی‌سازی شهرت دارند. مدیران می‌توانند پیکربندی را در سطح بسته تغییر دهند و به‌طور خاص پهنای باند را به مناطقی که ترافیک بیشتری می‌بینند اختصاص دهند. سیستم‌عامل MikroTik RouterOS در همه مدل‌های سخت‌افزاری یکسان است و به مشتریان بالقوه اجازه می‌دهد تا تنظیمات و استقرار خود را بر روی تجهیزات ارزان‌تر قبل از متعهد شدن به سخت‌افزار گران‌تر آزمایش کنند. در دوره آموزش میکروتیک تمام جنبه‌های فنی این محصولات مورد بررسی قرار گرفته‌اند. همچنین قیمت مقرون‌به‌صرفه و یک سیستم صدور مجوز ساده و سرراست کمک می‌کند تا MikroTik به یک انتخاب محبوب برای مشتریان عملی تبدیل شود. همچنین نصب و راه‌اندازی تجهیزات میکروتیک نسبت به محصولات شرکت‌های دیگر آسان‌تر است. میکروتیک برای مدیریت ابزارها و تجهیزات خود از نرم‌افزارهای کاملاً اختصاصی خود در این زمینه استفاده می‌کند که مهم‌ترین این نرم‌افزارهای عبارت‌اند از: در دوره آموزش میکروتیک با بیشتر نرم‌افزارها و ابزارهای مورد نیاز و ضروری برای مدیریت و کار روی تجهیزات میکروتیک آشنا خواهیم شد. فصل اول : آشنایی و بررسی میکروتیک و نصب و تنظیمات اولیه: 1 - مروری بر مفاهیم و ابزار مورد استفاده 2 - معرفی و نصب eve-ng، ایمیج میکروتیک و ویندوز 3 - نگاهی عمیق‌تر بر روتر میکروتیک و تنظیمات آن فصل دوم: بررسی Bridge در میکروتیک و پیاده‌سازی سناریو: 1 - آشنایی با bridge در میکروتیک فصل سوم: آشنایی با قابلیت DHCP، مکانیزم DORA و Relay Agent: 1 - DHCP، DORA و Relay Agent فصل چهارم: روتینگ: 1 - مروری بر مفاهیم Routing و بررسی روتینگ‌های استاتیک و داینامیک 2 - بررسی و پیاده‌سازی پروتکل RIP فصل پنجم: NAT: 1 - بررسی NAT و انواع آن - مروری بر DstNat و SrcNat 2 - پیاده‌سازی سناریوهای DstNat به همراه وب‌سرور IIS و بررسی Behind NAT فصل ششم: DNS و Web Proxy: 1 - بررسی و پیاده سازی DNS و Web Proxy فصل هفتم: فیلترینگ در میکروتیک: 1 - فیلترینگ در میکروتیک و معماری فایروال‌ها فصل هشتم: Mangle: 1 - معرفی و پیاده‌سازی Mangle فصل نهم: صف و Traffic Shaping: 1 - Queue و Traffic Shaping در میکروتیک فصل دهم: بررسی و پیاده‌سازی VPN Tunnelها در میکروتیک: 1 - VPN Tunnelها در میکروتیک - قسمت اول 2 - VPN Tunnelها در میکروتیک - قسمت دوم 3 - VPN Tunnelها در میکروتیک - قسمت سوم 4 - VPN Tunnelها در میکروتیک - قسمت چهارم 5 - VPN Tunnelها در میکروتیک - قسمت پنجم 6 - VPN Tunnelها در میکروتیک - قسمت ششم فصل یازدهم: Wireless: 1 - وایرلس و رمزنگاری آن در میکروتیک

درباره دوره: در این وبینار از مجموعه دوره‌های آموزش هوش مصنوعی و آموزش ماشین لرنینگ می‌خواهیم بدانیم هوش مصنوعی چیست و چرا باید آن را دنبال کنیم، کاربردهای آن کجای زندگی به به چشم می‌آید؟ چه مسیر شغلی را برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی طی کنیم؟ در واقع هوش مصنوعی به هوشی می‌گویند که یک ماشین در شرایط مختلف از خود نشان می‌دهد. ماشینی که تلاش شده مثل انسان وقایع و اتفاقات را احساس کند، عاقلانه فکر کند، عاقلانه عمل کند، مثل انسان فکر کند و مثل انسان عمل کند. موارد بیان شده ویژگی‌های هوش مصنوعی است که برای ملموس شدن موضوع به شرح هرکدام از ویژگی‌های آن می‌پردازیم: -       مانند انسان عمل کردن (Acting humanly) -       مانند انسان فکر کردن (Thinking  humanly) -       عاقلانه فکر کردن (Think rationally) -       عاقلانه عمل کردن (Act rationally) کاربردهای هوش مصنوعی برای متخصص هوش مصنوعی سیستم‌های خبره، برنامه‌هایی كامپیوتری هستند که الگوی منطقی‌ دارند و نحوه تفكر و تصمیم‌گیری یك متخصص در یك زمینه خاص را شناسایی و شبیه‌سازی می‌كنند. شبكه‌های عصبی شبیه‌سازی شده یا كامپیوتری قادر هستند تا بخش كوچكی از خصوصیات و ویژگی‌های شبكه‌های عصبی بیولوژیك را شبیه‌سازی كنند. در حقیقت، هدف از ایجاد یك شبكه عصبی نرم‌افزاری، بیش از آنكه شبیه‌سازی مغز انسان باشد، ایجاد مكانیسمی برای حل مسائل مهندسی با الهام از الگوی رفتاری شبكه‌های بیولوژیك است. الگوریتم‌های ژنتیك الگوریتم‌هایی هستند كه دارای قدرت بسیار زیادی در یافتن جواب مسئله هستند، اما باید توجه داشت كه شاید بتوان كاربرد اصلی این الگوریتم‌ها را در مسائلی در نظر گرفت كه دارای فضای حالت بسیار بزرگ هستند و عملاً بررسی همه حالت‌ها برای انسان در زمان‌های نرمال (در حد عمر بشر) ممكن نیست. از میان همه شاخه‌های هوش مصنوعی، شاید كاربردی‌ترین آن‌ها كامپیوتری و مكانیزه كردن سیستم‌های بینایی باشد. دامنه كاربرد این شاخه از فناوری در حال رشد، بسیار وسیع است و از كاربردهای عادی و معمولی مثل كنترل كیفیت خط تولید و نظارت ویدئویی گرفته تا تكنولوژی‌های جدید مثل اتومبیل‌های بدون راننده را دربرگرفته است. پردازش‌ زبان‌های‌ طبیعی‌ به‌عنوان‌ زیرمجموعه‌ای‌ از هوش‌ مصنوعی‌، می‌تواند توصیه‌ها و بیانات‌ را با استفاده‌ از زبانی‌ که‌ شما به‌ طور طبیعی‌ در مکالمات‌ روزمره‌ به‌کار می‌برید، بفهمد و مورد پردازش‌ قرار دهد. مهم‌ترین کاربرد گراف مدل‌سازی پدیده‌های گوناگون و بررسی بر روی آن‌هاست. با گراف می‌توان به راحتی یک نقشه بسیار بزرگ یا شبکه‌ای عظیم را در درون یک ماتریس به نام ماتریس وقوع گراف ذخیره کرد و یا الگوریتم‌های‌ مناسب مانند الگوریتم دایجسترا یا الگوریتم کروسکال و غیره را بر روی آن اعمال نمود. الگوریتم کلونی مورچه الهام گرفته شده از مطالعات و مشاهدات روی کلونی مورچه‌هاست. این مطالعات نشان داده که مورچه‌ها حشراتی اجتماعی هستند که در کلونی‌ها زندگی می‌کنند و رفتار آن‌ها بیشتر در جهت بقاء کلونی است. از کاربردهای ACO می‌توان به بهینه کردن هر مسئله‌ای که نیاز به یافتن کوتاه‌ترین مسیر دارد، اشاره نمود: منطق فازی تکنولوژی جدیدی است که شیوه‌های مرسوم برای طراحی و مدل‌سازی یک سیستم را که نیازمند ریاضیات پیشرفته و نسبتا پیچیده است با استفاده از مقادیر و شرایط زبانی و یا به عبارتی دانش فرد خبره و با هدف ساده‌سازی و کارآمدتر شدن طراحی سیستم جایگزین و یا تا حدود زیادی تکمیل می‌نماید. هوش مصنوعی خیلی آهسته وارد همه ابعاد زندگی ما شده‌است و جایگزین کارهای سنتی می‌شود، از آنجا که هر روز بیش از پیش با ماشین‌هایی که حاوی هوش مصنوعی هستند در ارتباط هستیم و هر روز هوش مصنوعی زندگی ما را بیشتر متحول می‌کند ضرورت دارد آن را بشناسیم تا بهتر بتوانیم از آن در جهت بهبود زندگی خود استفاه کنیم. بهتر است بدانیم هوش مصنوعی به زودی منشی‌ها و پاسخگویان تلفنی را منقرض می‌کند. گسترش هوش مصنوعی نه تنها بسیاری از مشاغل را به خطر انداخته، بلکه کیفیت کار بالاتر و هزینه بسیار پائین‌تر آن موجب خواهد شد که بسیاری مشاغل غیرپیچیده در آینده‌ای نه چندان دور منقرض شوند، از جمله این مشاغل نیز می‌توان به ویزیتورها و پاسخگویان تلفنی اشاره کرد. در یکی از آخرین تحولات در این زمینه استارتاپ Kea که اخیرا 10 میلیون دلار جذب سرمایه کرده‌است، به رستوران‌ها هوش مصنوعی خاصی ارائه می‌دهد که سفارشات مشتریان را به صورت تلفنی دریافت و ثبت می‌کند. بنا به اظهارات توسعه‌دهندگان، هوش مصنوعی فوق برخلاف پاسخگویان انسانی خسته نخواهد شد و با صدایی زیبا و با حوصله به تمامی سوالات پاسخ می‌دهد و با تسلطی کامل سفارشات را ثبت می‌کند و از دیگر سو با توجه به عدم محدودیت تعداد اپراتورهای مصنوعی می‌توان همزمان به تعداد بیشتری از مشتریان خدمات ارائه کرد. وبینار چگونه متخصص هوش مصنوعی شویم؟: 1 - وبینار چگونه متخصص هوش مصنوعی شویم؟

درباره دوره: هوش مصنوعی یا به زبان انگلیسی Artificial intelligence حوزه‌ای پرطرفدار است که احتمالاً درباره آن شنیده یا خوانده‌اید. وقتی به‌اصطلاح هوش مصنوعی فکر می‌کنید، ممکن است در ذهن شما ربات‌ها، فناوری و عصر دیجیتال و غیره خطور کند. دوره آموزش رایگان هوش مصنوعی با هدف آموزش این ترند پرطرفدار در مکتب خونه تهیه و تدوین شده است و دانشجو را با ابعاد مختلف این فناوری آشنا خواهد کرد. برنامه نویسی هوش مصنوعی یک پیشرفت تکنولوژیکی در علوم کامپیوتر است که شامل فناوری برنامه‌نویسی برای حل مسئله می‌شود. هوش مصنوعی اغلب شامل جنبه‌های مختلفی مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و کلان داده است. این دوره آموزش رایگان هوش مصنوعی شمارا با جنبه‌های مختلف آن آشنا می‌کند. امروزه هوش مصنوعی از نیازهای ضروری هر سازمان و شرکتی است و یا در آینده به آن نیاز پیدا خواهند کرد، بنابراین یادگیری هوش مصنوعی از واجبات دنیای امروزی به‌حساب می‌آید. این دوره آموزش هوش مصنوعی به‌صورت عملی جنبه‌های مختلف هوش مصنوعی را در قالب پروژه و به‌صورت عملی مورد بحث قرار می‌دهد. ازاین‌رو دانشجویانی که در رشته‌های مختلف مشغول تحصیل هستند یا صاحبان انواع کسب‌وکارها می‌توانند با یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی و فراگیری یادگیری ماشین با پایتون python مهارت‌های خود را در این زمینه توسعه دهند. برای یادگیری هوش مصنوعی از مقدماتی تا پیشرفته باید مسیر زیادی را طی کنیم که این دوره، دوره بسیار مناسبی برای شروع است. هدف از برگزاری این دوره آموزش هوش مصنوعی این است که شما را در هر سطحی که قرار دارید، چند گام بالاتر ببریم تا بتوانید زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی را از سطوح پایین تا سطوح پیشرفته‌تر فرا بگیرید. از این رو دانشجویانی که در رشته‌های مختلف مشغول تحصیل هستند یا صاحبان انواع کسب‌وکارها می‌توانند با یادگیری زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی و فراگیری یادگیری ماشین با برنامه نویسی پایتون مهارت‌های خود را توسعه دهند. دانشجویانی که این دوره هوش مصنوعی را پشت سر می‌گذارند با مهارت‌های زیر آشنا خواهند شد: برای شرکت در دوره آموزش رایگان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، بهتر است که ابتدا با الگوریتم‌های مختلف و چگونگی استفاده از آن‌ها آشنایی داشته باشید. از طرفی الگوریتم‌های هوش مصنوعی براساس ریاضیات و آمار و احتمال ساخته می‌شوند. برای فراگیری آموزش machine learning هم به آشنایی با داده کاوی و برنامه نویسی به زبان پایتون نیاز دارید. پنج مهارت اصلی که برای برنامه نویسی هوش مصنوعی به آن نیاز دارید، عبارتند از: این دوره آموزش Ai شامل پنج فصل است که از مباحث پایه شروع شده و به مرور به مباحث پیشرفته‌تر و عملیاتی‌تر می‌رسد. در ویدئوهای فصل اول از این آموزش هوش مصنوعی از پایه، با مفاهیم هوش مصنوعی و کاربردهای آن در کارهای روزمره آشنا می‌شوید. به‌طور خلاصه هوش مصنوعی در هر صنعتی کاربردهای خاص خود را دارد. به عنوان مثال از نرم افزار هوش مصنوعی می‌توان برای ساخت دستیارهای مراقبت از سلامت شخصی، تولید، خرده فروشی و حتی ورزش و بازی استفاده کرد. در این فصل همچنین به آموزش یادگیری ماشین با پایتون (Python) می‌پردازیم. برای اینکه بتوانید با هوش مصنوعی کار کنید، نیاز دارید تا یک زبان برنامه‌نویسی را فرا بگیرید. پایتون همان زبان برنامه‌نویسی موردنظر است که در این زمینه بسیار مفید عمل می‌کند. همچنین در این فصل شما می‌توانید با تولکیت‌ها (toolkits) یا همان جعبه ابزار یادگیری ماشین در پایتون آشنا شوید. آموزش ریاضیات هوش مصنوعی و کاربردهای هوش مصنوعی در رشته‌های مختلف مانند پزشکی، امور مالی، بازاریابی، توزیع و تدارکات و غیره از دیگر مباحثی است که در فصل اول به آن اشاره می‌شود. برنامه نویسی هوش مصنوعی اول از هر چیز به دانستن ریاضیات و آمار و احتمال نیاز دارد. نوشتن الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کار چندان آسانی نیست و کار کردن با آن نیازمند این است که از دانش ریاضی زیادی برخوردار باشید. در واقع پایه و اساس برنامه نویسی هوش مصنوعی آشنایی با اصول ریاضی است. از طرفی در دنیای مدرن امروز احتمالات و عدم اطمینان‌ها بیشتر از هر زمانی احساس می‌شوند. از آنجایی که هیچ‌کس نمی‌تواند کاملاً‌ بر اطلاعات مسلط باشد، لازم است از آمار و احتمالات در استفاده از زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی استفاده شود. بنابراین در فصل دوم دوره رایگان هوش مصنوعی به مباحث ریاضیات و آمار و احتمال در هوش مصنوعی می‌پردازیم. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی بسیار راحت و قابل فهم است. از این زبان می‌توانید در پروژه‌ها و تمرین‌های مختلفی استفاده کنید. به همین منظور در فصل سوم این دوره پنج مینی پروژه برایتان درنظر گرفته‌ایم که با آن‌ها می‌توانید به خوبی پایتون را یاد بگیرید. در فصل چهارم از این دوره آموزش رایگان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به آموزش کتابخانه نامپای پرداخته‌ایم. در این قسمت متدهایی از NumPy به شما آموزش داده می‌شود که می‌توانید محاسبات ریاضی را به صورت عنصر به عنصر روی آرایه‌هایی از جنس نامپای انجام دهید. سایر متدهای موجود در این کتابخانه را در قالب تمرینات بیشتر به شما آموزش خواهیم داد. در بخش‌های دیگر این فصل به آموزش یادگیری ماشین با پایتون اشاره می‌کنیم. این بخش‌ها از مهمترین جلسات آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون است. چرا که در آن به بیان جایگاه هوش مصنوعی، آموزش ماشین لرنینگ و مباحث داغی مانند شبکه‌های عصبی عمیق می‌پردازیم. رویکردهای مختلف یادگیری ماشین مانند یادگیری بدون نظارت، بانظارت، تقویتی، آماری، برخط، چندوظیفه‌ای، تقلیدی و غیره از دیگر مباحث مهم این فصل است. با این وجود هنوز هم رویکردهای دیگری وجود دارند که از طبیعت و انسان الهام گرفته شده‌اند و در انتها به عنوان تمرین داده می‌شوند. در این فصل به آموزش یادگیری تقویتی می‌پردازیم. یادگیری تقویتی یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین است. این علم یک عامل را قادر می‌کند تا با تعامل در یک محیط و با کمک آزمون و خطا و همچنین گرفتن بازخورد از یافته‌ها و اعمال خود بهترین رفتاری که در یک موقعیت خاص باید داشته باشد، را یاد بگیرد. یادگیری تقویتی با یادگیری تحت نظارت متفاوت است. در واقع در یادگیری تحت نظارت داده‌های آموزشی کلید پاسخ دارند و از پاداش و تنبیه برای نشان دادن رفتار مثبت و منفی استفاده می‌شود. در حالی که در یادگیری تقویتی هیچ جوابی وجود ندارد. در این یادگیری، عامل خودش تصمیم می‌گیرد که برای انجام وظیفه‌ای که به او محول شده چه کاری انجام دهد. در این صورت عامل از تجربیات خود برای انجام کارها استفاده می‌کند. از یادگیری تقویتی در هدایت خودروهای خودران و کنترل ربات‌های انسان‌نما استفاده می‌شود. در این فصل از دوره آموزش رایگان Artificial intelligence می‌توانید با یادگیری تقویتی بیشتر آشنا شوید. برای اینکه عمیق‌تر این مبحث را فرا بگیرید، می‌توانید از کتاب یادگیری ماشین هم کمک بگیرید. به زبان ساده هوش مصنوعی (Artificial intelligence) تئوری و توسعه برنامه‌های کامپیوتری به‌حساب می‌آید که قادر به انجام وظایف و حل مسائلی است که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارد. چیزهایی مانند ادراک بصری، تشخیص گفتار، تصمیم‌گیری و ترجمه کلمات، همه‌چیزهایی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، اما اکنون برنامه‌های کامپیوتری می‌توانند از هوش و توانایی خود برای حل این وظایف استفاده کنند. در مکتب خونه انواع دوره آموزش هوش مصنوعی، آموزش پایتون، آموزش برنامه نویسی و آموزش یادگیری ماشین موجود است که کاربران با استفاده از آن صفر تا صد این فناوری را یاد خواهند گرفت. این نوع فن‌آوری در ژوئن سال 1965 متولد شد، جایی که گروهی از دانشمندان و ریاضیدانان در دارتموث گرد هم آمدند تا در مورد ایده کامپیوتری که واقعاً می‌تواند فکر کند، بحث و گفتگو کنند. آن‌ها نمی‌دانستند اسمش را چه بگذارند، اما صحبت‌هایشان در آنجا سروصدایی را ایجاد کرد و بعدها چیزی به نام هوش مصنوعی از آن به وجود آمد. سوال جالبی است، هوش مصنوعی چه تفاوتی باهوش انسانی دارد؟ هوش مصنوعی و الگوریتم‌هایی که این هوش را اجرا می‌کنند توسط انسان‌ها طراحی‌شده‌اند و درحالی‌که کامپیوتر می‌تواند از محیط اطراف خود یاد بگیرد و سازگار شود یا رشد کند، درنهایت توسط انسان ساخته شد. هوش انسان ظرفیت بسیار بیشتری برای انجام چندوظیفگی، تعاملات اجتماعی و خودآگاهی دارد. هوش مصنوعی I.Q ندارد که این ویژگی، آن را باهوش انسان و انسان بسیار متفاوت می‌کند. جنبه‌های زیادی از تفکر و تصمیم‌گیری وجود دارد که هوش مصنوعی به‌سادگی نمی‌تواند بر آن‌ها مسلط شود. محاسبات احساسات چیزی نیست که ما بتوانیم یک ماشین را آموزش دهیم، صرف‌نظر از اینکه این ماشین چقدر هوشمند است. همچنین شما نمی‌توانید چندوظیفه‌ای را خودکار کرده یا روابط مستقلی ایجاد کنید. یادگیری شناختی و یادگیری ماشینی همیشه منحصربه‌فرد و جدا از یکدیگر خواهند بود. دانستن اینکه هوش مصنوعی چیست با درک عملکردهای اساسی آن چیزی متفاوت است. هوش مصنوعی با پردازش داده‌ها از طریق الگوریتم‌های پیشرفته عمل می‌کند. مجموعه داده‌های بزرگ را با الگوریتم‌های خود ترکیب می‌کند و از الگوها یا ویژگی‌های موجود در داده‌ها یاد می‌گیرد. تئوری‌ها و زیرشاخه‌های زیادی در سیستم‌های هوش مصنوعی وجود دارد ازجمله: یادگیری ماشینی از شبکه‌های عصبی برای یافتن بینش‌های پنهان از داده‌ها استفاده می‌کند، بدون اینکه برنامه‌ریزی شود که به دنبال چه چیزی بگردیم یا چه نتیجه‌ای بگیریم. یادگیری ماشینی روشی رایج برای برنامه‌ها برای یافتن الگوها و افزایش هوش ماشین در طول زمان است که از تکتنیک هایی مانند خوشه بندی، طبقه بندی و غیره برای پیش بینی استفاده میکند. در دوه آموزش هوش مصنوعی بحث یادگیری ماشین به طور مفصل به صورت عملی ارائه شده است. یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی عظیم با لایه‌های زیاد استفاده می‌کند و از اندازه آن برای پردازش مقادیر عظیمی از داده‌ها با الگوهای پیچیده استفاده می‌کند. یادگیری عمیق یکی از عناصر یادگیری ماشینی است، فقط با مجموعه داده‌های بزرگتر و لایه‌های بیشتر کار می‌کند. در هوش مصنوعی، بینایی کامپیوتر از تشخیص الگو و یادگیری عمیق برای درک یک تصویر یا ویدیو استفاده می‌کند. این بدان معناست که دستگاه می‌تواند به اطراف نگاه کند و عکس یا فیلم را در زمان واقعی بگیرد و محیط اطراف را تفسیر کند. هدف کلی هوش مصنوعی ساختن نرم‌افزاری است که بتواند در مورد یک ورودی یاد بگیرد و نتیجه را با خروجی آن توضیح دهد. هوش مصنوعی فعل‌وانفعالاتی شبیه انسان ایجاد می‌کند، اما به این زودی‌ها جایگزین انسان‌ها نخواهد شد. هوش مصنوعی به صدها روش در اطراف ما استفاده می‌شود. امروزه این فن‌آوری دنیای ما را تغییر داده و زندگی ما را راحت‌تر و جالب‌تر کرده است. در دوره آموزش رایگان هوش مصنوعی ما با کاربردهای عملی این فن آوری در قالب پروژه های کوچک آشنا خواهیم شد. برخی از کاربردهای متعدد هوش مصنوعی که ممکن است بدانید عبارت‌اند از: یادگیری ماشین و تشخیص چهره در وسایل نقلیه خودران استفاده می‌شود تا به خودرو کمک کند محیط اطراف خود را درک کند و بتواند بر اساس آن واکنش نشان دهد. سیستم‌های تشخیص چهره و بیومتریک به خودروهای خودران کمک می‌کنند افراد را بشناسند و آن‌ها را ایمن نگه‌دارند. این خودروها می‌توانند الگوهای ترافیکی، علائم و موارد دیگر را یاد بگیرند و با آن‌ها سازگار شوند. همچنین امروزه تغییر چهره با هوش مصنوعی هم بسیار رایج است. بسیاری از شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای تقویت گروه‌های خدمات مشتری خود استفاده می‌کنند. چت بات می‌تواند با مشتریان تعامل داشته باشد و بدون نیاز به استفاده از زمان واقعی انسان، به سؤالات عمومی پاسخ دهد. آن‌ها می‌توانند یاد بگیرند و با پاسخ‌های خاصی سازگار شوند، اطلاعات بیشتری را برای کمک به تولید خروجی متفاوت به دست آورند و موارد دیگر. این سیستم خبره می‌تواند تعاملی در سطح انسانی به مشتریان بدهد. بسیاری از این چت بات ها برای تبدیل متن به عکس با هوش مصنوعی هم استفاده میشوند. سیستم‌های خرید آنلاین از الگوریتم‌هایی برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد ترجیحات شما و پیش‌بینی آنچه می‌خواهید خرید کنید، استفاده می‌کنند. سپس آن‌ها می‌توانند آن موارد را درست در مقابل شما قرار دهند (رکومندیشن سیستم‌ها). آمازون و سایر خرده‌فروشان به‌طور مداوم روی الگوریتم‌های خودکار می‌کنند تا درباره کاربر و آنچه ممکن است بخرد بیشتر بدانند. هوش مصنوعی نقش بزرگی در فناوری مراقبت‌های بهداشتی ایفا می‌کند زیرا ابزارهای جدیدی برای تشخیص، توسعه دارو، نظارت بر بیماران و موارد دیگر در حال استفاده هستند. این فناوری می‌تواند همان‌طور که استفاده می‌شود یاد بگیرد و توسعه یابد، اطلاعات بیشتری در مورد بیمار یا دارو بیاموزد و باگذشت زمان برای بهتر شدن و بهبود سازگار شود. صنایع حمل‌ونقل و خرده‌فروشی به لطف نرم‌افزارهای مرتبط باهوش مصنوعی با انقلاب بزرگی روبه‌رو شده‌اند. برای مثال سیستم‌هایی از هوش مصنوعی وجود دارد که کل فرآیند حمل‌ونقل را خودکار می‌کنند و در حین حرکت یاد می‌گیرند و کارها را سریع‌تر و کارآمدتر می‌کنند. کل این سیستم‌ها نحوه اداره انبارها و کارخانه‌ها را تغییر می‌دهند و آن‌ها را ایمن‌تر و پربازده‌تر می‌کنند. هوش مصنوعی در آموزش کاربرد بسیار گسترده‌ای دارد. مواردی مانند بررسی‌کننده سرقت ادبی می‌تواند به دانشجویان کمک کند تا از هوش مصنوعی برای تقویت مقالات و تحقیقات استفاده کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند کلمات استفاده‌شده را بخوانند و از پایگاه داده‌های خود برای تحقیق در مورد هر آنچه می‌دانند در یک‌چشم به هم زدن استفاده کنند. این به آن‌ها امکان می‌دهد املا، دستور زبان، محتوای سرقت شده و غیره را بررسی کنند. هر روز کاربردهای دیگری از هوش مصنوعی در اطراف پیاده سازی می‌شوند، این حوزه فناوری با سرعتی سریع در حال پیشرفت است و به‌طور مداوم نحوه زندگی ما را تغییر می‌دهد، بنابراین نیاز به یادگیری آن با یک دوره آموزش هوش مصنوعی جامع و کامل از هر زمانی بیشتر احساس می‌شود. دوره آموزش رایگان هوش مصنوعی مکتب خونه برای شروع ایده بسیار خوبی است. همچنین امروزه انواع ابزار نقاشی با هوش مصنوعی هم موجود است که به عنوان ابزار آموزشی از آن استفاده میشود. همچنین انواع کاربرد دیگر هوش مصنوعی میتوان به موارد زیر اشاره کرد: سیستم‌های هوش مصنوعی در حال حاضر بر نحوه زندگی ما تأثیر می‌گذارند و درهای آینده برای اینکه چگونه در آینده بر ما تأثیر بگذارد کاملاً باز است. فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی احتمالاً به بهبود کارایی و بهره‌وری ادامه خواهد داد و در طول زمان به صنایع بیشتری گسترش خواهد یافت. امروزه توسعه‌دهندگان و برنامه نویسان زیادی به حوزه هوش مصنوعی روی آورده‌اند و تقریباً این فنّاوری به تمام جنبه‌ای مهم زندگی اجتماعی، اقتصادی و... انسان وارد شده است. ما باید برای پوشش نیازهای آینده خود در زمینه فنّاوری حتماً باهوش مصنوعی آشنایی پیدا کنیم که در این رابطه دوره آموزش رایگان هوش مصنوعی ارائه شده می‌تواند به ما خیلی کمک کند. بسیاری از مردم نگران این هستند که ربات‌ها درنهایت شغل آن‌ها را بگیرند، حقیقت این است که بسیاری از زمینه‌ها نسبتاً از این اتفاق ایمن هستند. زمینه‌هایی مانند فناوری اطلاعات برای پذیرش فناوری‌های جدید و سیستم‌های امنیتی که باعث اجرای هوش مصنوعی می‌شوند، همچنان موردنیاز خواهند بود. متخصصان مراقبت‌های بهداشتی و معلمان نمی‌توانند با روبات‌ها جایگزین شوند. کاری که آن‌ها مستقیماً با بیماران و کودکان انجام می‌دهند چیزی است که نمی‌توان آن را با ماشین انجام داد. به‌طور مشابه در تجارت، برخی از فرآیندها را می‌توان خودکار کرد، اما غریزه انسانی، تصمیم‌گیری و روابط همیشه برای آینده حیاتی خواهد بود. هوش مصنوعی در حال دگرگونی شیوه جهان است و باگذشت زمان این کار را ادامه خواهد داد. اگر به فکر یادگیری هوش مصنوعی هستید و دوست دارید روی آینده خود سرمایه‌گذاری کنید همین الان با استفاده از دوره‌های هوش مصنوعی مکتب خونه اولین و مهم‌ترین قدم خود را در این راستا بردارید. در مکتب خونه انواع دوره آموزش هوش مصنوعی در دسته‌های زیر موجود است. با ثبت نام در دوره و یادگیری آموزش هوش مصنوعی از صفر مدنظر خود می‌توانید اولین قدم خود را در این راستا بردارید و یا اگر از قبل با هوش مصنوعی آشنایی دارید می‌توانید به مجموعه مهارت‌های خود بیفزایید. امروزه به علت کاربردهای گسترده‌ای که هوش مصنوعی در زمینه‌هایی مانند آموزش، بازاریابی، اینترنت اشیا، پزشکی، استارتاپ، بلاکچین و غیره دارد از مهم‌ترین مهارت‌هایی محسوب می‌شود که کاربران روی آن سرمایه‌گذاری می‌کنند. با انواع دوره جامع هوش مصنوعی در مکتب خونه سعی کنید مهارت‌های هوش مصنوعی را برای آینده‌ای بهتر یاد بگیرید فصل اول: مقدمه: 1 - هوش مصنوعی چیست؟ 2 - کاربرد هوش مصنوعی در کارهای روزمره 3 - اشنایی با تولکیت‌های(جعبه ابزار-toolkits) یادگیری ماشین در پایتون 4 - پایتون مقدماتی-بخش اول 5 - پایتون مقدماتی- بخش دوم 6 - پایتون مقدماتی- بخش سوم 7 - پایتون مقدماتی- بخش چهارم 8 - پایتون مقدماتی- بخش پنجم 9 - پایتون مقدماتی- بخش ششم 10 - پایتون مقدماتی- بخش هفتم 11 - کاربردهای هوش مصنوعی در رشته‌های مختلف 12 - آموزش ریاضیات هوش مصنوعی فصل دوم: ریاضیات در هوش مصنوعی: 1 - آمار و احتمال در هوش مصنوعی فصل سوم: مینی پروژه‌های پایتون: 1 - پروژه‌ی اول 2 - پروژه‌ی دوم 3 - پروژه‌ی سوم 4 - پروژه‌ی چهارم 5 - پروژه‌ی پنجم فصل چهارم: یادگیری ماشین با پایتون: 1 - مقدمه‌ای بر Numpy 2 - ایجاد ‌آرایه در Numpy 3 - چاپ آرایه‌ها در Numpy 4 - عملگرها در Numpy 5 - یونیورسال فانکشن ها (universal functions) در Numpy- پارت اول 6 - یونیورسال فانکشن ها (universal functions) در Numpy- پارت دوم 7 - indexing و slicing و iterating در Numpy‌‌ 8 - مبحث shape manipulator در Numpy 9 - ذخیره(stacking) آرایه‌ها در Numpy 10 - شکستن(splitting) آرایه‌ها در Numpy 11 - کپی(copies) و نمایش(views) در Numpy 12 - broadcasting rules در Numpy 13 - جبر خطی در Numpy 14 - رویکردهای مختلف در یادگیری ماشین 15 - مقدمه‌ای بر Scikit-learn 16 - خواندن داده‌ها (dataset) با Scikit-learn 17 - واکشی(fetching) داده‌ها در Scikit-learn 18 - تولید پایگاه داده در Scikit-learn 19 - دیگر روش‌های خواندن پایگاه داده در Scikit-learn 20 - وظایف مهم (tasks) در یادگیری ماشین 21 - مدل‌های خطی در Scikit-learn 22 - رگرسیون خطی(Linear Regression) در Scikit-Learn 23 - SGD Regressor در Scikit-Learn 24 - حل مسئله‌ی SGD Regressor در Scikit-Learn 25 - رگرسیون لاسو (LASSO Regressor) در Scikit-Learn 26 - حل مسئله‌ی LASSO Regressor در Scikit-Learn 27 - Elastic-Net Regressor در Scikit-Learn 28 - حل مسئله‌ی Elastic-Net Regressor در Scikit-Learn 29 - روش‌های گروهی (Ensemble Methods) در Scikit-Learn 30 - حل مسئله‌ با Voting Regressor 31 - Logisitic Regression 32 - حل مسئله‌ با Logisitic Regression 33 - یادگیری مبتنی بر مجرم (Instance-based Learning) 34 - حل مسئله‌ با KNN 35 - یادگیری نظارت نشده و دسته‌بندی (Unsupervised Learning and Clustering) 36 - تعریفی از یادگیری تقویتی و مقایسه‌ی آن با یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده 37 - الگوریتم K-means 38 - حل مسئله‌ با الگوریتم K-means 39 - دسته‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering) 40 - یک نمونه ساده با Agglomerative Clustering 41 - حل مسئله‌ با استفاده از (Gaussian Mixture Model (GMM 42 - نگاهی بر کاهش بعد (Dimensionality Reduction) 43 - الگوریتم تحلیل اجزای اصلی ((Principal Component Analysis (PCA) 44 - حل مسئله‌ با ((Principal Component Analysis (PCA 45 - کاهش بعد با استفاده از LDA 46 - مقایسه PCA با LDA با یک مثال 47 - مقدمه‌ای بر انتخاب مدل و ارزیابی 48 - شکستن پایگاه داده (Dataset Splitting) 49 - معیاهای امتیازدهی 50 - دقت در امتیازدهی 51 - دقت امتیازدهی در Scikit-Learn فصل پنجم: مقدمه‌ای بر Reinforcement Learning: 1 - Exploration و Exploitation در یادگیری تقویتی 2 - مقدار دهی در یادگیری تقویتی و مقایسه رویکرد model-based و model-free 3 - بهینه‌سازی مقادیر در multi-armed (راهزن چند دست) 4 - نگاهی به مبحث (Gaussian Mixture Model (GMM 5 - فرآیند تصمیم‌گیری ماکوف 6 - المان‌های فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف 7 - policyهای بهینه در فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف 8 - برنامه‌نویسی داینامیک 9 - بهبود policyها در برنامه نویسی پویا 10 - نمونه‌ای از برنامه‌نویسی پویا 11 - روش منت‌کارلو(Monte Carlo) 12 - حالت‌های مختلف منت‌کارلو (Monte Carlo) 13 - مبحث Multi-armed Bandits (راهزن چنددست)

درباره دوره: امروزه داده‌ها به عنوان یکی از ارزشمندترین دارایی‌های سازمان‌ها شناخته می‌شوند. با این حال، تبدیل این داده‌ها به اطلاعات قابل فهم و قابل استفاده نیازمند مهارت‌ها و ابزارهای تخصصی است. یکی از قوی‌ترین ابزارهایی که برای این منظور توسعه یافته، Power BI مایکروسافت است. Power BI به شما این امکان را می‌دهد تا با تحلیل و مصورسازی داده‌ها، به بینش‌های کلیدی در کسب‌وکار خود دست یابید. آموزش هوش تجاری با Power BI می‌تواند شما را به یک تحلیل‌گر داده حرفه‌ای تبدیل کند که توانایی دارد از انبوهی از اطلاعات، تصمیم‌های دقیق و استراتژیک بگیرد. با یادگیری Power BI، شما می‌توانید از داده‌های خام و پیچیده به داشبوردهای مدیریتی و گزارش‌های مصورسازی‌شده برسید که به سادگی می‌توانند مورد استفاده قرار گیرند. این ابزار قدرتمند نه تنها به تحلیل و بررسی داده‌ها کمک می‌کند، بلکه امکان تعامل بهتر با اطلاعات و کشف الگوهای پنهان را فراهم می‌سازد. در این دوره، ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه از امکانات پیشرفته Power BI برای ارتقای هوش تجاری استفاده کنید. این دوره به شما کمک می‌کند تا با مفاهیم اساسی و پیشرفته‌ی Power BI آشنا شوید. از تحلیل داده‌ها تا طراحی داشبوردهای مدیریتی، تمام آنچه که برای تبدیل داده‌ها به بینش‌های ارزشمند نیاز دارید، در این دوره پوشش داده شده است. دوره آموزش هوش تجاری با Power BI شما را به صورت قدم به قدم از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته هدایت می‌کند. با شرکت در این دوره، شما به یک متخصص تبدیل خواهید شد که می‌توانید داده‌های پیچیده را به صورت بصری و کاربردی ارائه کنید. این دوره شامل ویدئوهای آموزشی و تمرین‌های عملی است که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را به صورت کامل درک کنید و به سرعت مهارت‌های خود را ارتقا دهید. این دوره شامل ١١ فصل و ٧ جلسه آموزشی است که به شما مفاهیم کلیدی هوش تجاری با Power BI را آموزش می‌دهد. در ابتدا با جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها آشنا خواهید شد و سپس به طراحی بصری و مدل‌سازی دیتا خواهید پرداخت. سرفصل‌های دوره شامل موضوعاتی همچون آنالیز دیتا، Data Analysis Expressions (DAX)، و طراحی داشبوردهای مدیریتی است. در اینجا سرفصل‌های دوره آموزش هوش تجاری با Power BI به همراه توضیحات جزئی هر فصل آمده است: هدف اصلی این دوره، آشنایی شما با ابزار قدرتمند Power BI و نحوه استفاده از آن برای تجزیه و تحلیل داده‌ها است. در طول این دوره، شما می‌آموزید که چگونه داده‌های مختلف را از منابع گوناگون جمع‌آوری کرده و آن‌ها را برای تحلیل و تصمیم‌گیری به کار ببرید. این دوره به شما کمک می‌کند تا بتوانید با استفاده از تکنیک‌های مدل‌سازی داده و طراحی داشبوردهای مدیریتی، از داده‌های خود به شکل بهینه استفاده کنید و به تحلیل‌های دقیق‌تری دست پیدا کنید. این دوره همچنین به شما امکان می‌دهد تا به سرعت بینش‌های تجاری را شناسایی و برای بهبود عملکرد سازمانی به کار گیرید. این دوره مناسب افرادی است که به دنبال یادگیری ابزارهای هوش تجاری و تحلیل داده‌ها هستند. اگر شما در حوزه‌های مدیریت، بازاریابی، تحلیل داده، یا حتی مالی فعالیت می‌کنید، این دوره می‌تواند به شما کمک کند تا با استفاده از Power BI به بینش‌های جدید دست یابید و تصمیم‌گیری‌های بهتری در کسب‌وکار خود انجام دهید. علاوه بر این، دوره برای کسانی که تجربه محدودی در زمینه تحلیل داده‌ها دارند ولی علاقه‌مند به یادگیری و ارتقای مهارت‌های خود هستند نیز بسیار مناسب است. دانشجویان، کارآفرینان و متخصصانی که به دنبال بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری خود هستند، از این دوره بهره‌مند خواهند شد. Power BI یکی از پیشرفته‌ترین و کاربرپسندترین ابزارهای تحلیل داده در جهان است که توسط مایکروسافت ارائه شده است. این ابزار قابلیت‌های گسترده‌ای برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ساخت داشبوردهای مدیریتی دارد. شرکت در این دوره به شما امکان می‌دهد تا مهارت‌های خود را به صورت عملی و کاربردی تقویت کنید و از آن در شغل یا کسب‌وکار خود بهره‌مند شوید. این دوره به شما کمک می‌کند تا به صورت کاملاً عملی با ابزارهای Power BI کار کنید و تکنیک‌های مختلفی را برای تحلیل داده‌ها و بهبود عملکرد سازمانی یاد بگیرید. علاوه بر این، شما با شرکت در این دوره، به آخرین تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده دسترسی خواهید داشت. در این دوره، شما با مفاهیم پایه‌ای مانند جمع‌آوری داده، پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها و همچنین طراحی بصری و مدل‌سازی دیتا آشنا خواهید شد. همچنین شما می‌آموزید که چگونه از Data Analysis Expressions (DAX) برای تحلیل داده‌ها استفاده کنید و داشبوردهای مدیریتی کارآمدی طراحی کنید. این دوره به شما کمک می‌کند تا به یک تحلیل‌گر داده ماهر تبدیل شوید که می‌توانید داده‌های مختلف را به شکل بصری و کاربردی ارائه کنید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود تا داده‌های خود را به داشبوردهای مدیریتی تبدیل کنید که به راحتی در کسب‌وکارهای مختلف قابل استفاده هستند. در دنیای دیجیتال امروز، داده‌ها نیروی محرکه تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در هر کسب‌وکار موفق هستند. یادگیری هوش تجاری به شما این قدرت را می‌دهد که از داده‌های خام، بینش‌های دقیق و ارزشمندی استخراج کنید که به رشد و پیشرفت کسب‌وکارتان کمک می‌کنند. Power BI به عنوان یکی از برترین ابزارهای تحلیل داده در جهان، به شما امکان می‌دهد تا داده‌ها را به شکلی ساده و بصری تحلیل و تجسم کنید و تصمیمات بهتری برای آینده سازمان خود بگیرید. اگر به دنبال بهبود مهارت‌های تحلیل داده و تبدیل شدن به یک متخصص هوش تجاری هستید، دوره‌های آموزش هوش تجاری و آموزش تحلیل کسب و کار مکتب‌خونه فرصتی بی‌نظیر برای شماست. در این دوره‌ها، شما با مفاهیم پایه تا پیشرفته هوش تجاری آشنا خواهید شد و با تمرین‌های عملی به مهارت‌های کاربردی دست خواهید یافت. در ادامه به عنوان مکمل دوره توضیحاتی جامع و کامل در رابطه با هوش تجاری و Power BI ارائه شده است که می‌تواند برای شروع این دوره آموزشی چاشنی خوبی باشد. هوش تجاری (Business Intelligence) به مجموعه‌ای از فناوری‌ها، ابزارها و فرآیندها گفته می‌شود که به جمع‌آوری، تحلیل و تبدیل داده‌های خام به اطلاعات کاربردی و قابل فهم کمک می‌کند. این اطلاعات سپس در اختیار مدیران و تصمیم‌گیرندگان سازمان قرار می‌گیرد تا بتوانند تصمیمات استراتژیک و موثری اتخاذ کنند. هوش تجاری نه تنها به تحلیل داده‌های فعلی کمک می‌کند، بلکه از طریق الگوسازی و پیش‌بینی، مسیرهای آینده را نیز برای سازمان‌ها مشخص می‌سازد. هدف اصلی هوش تجاری، تبدیل داده‌های پیچیده و پراکنده به بینش‌های ساده و کاربردی است که می‌تواند تأثیرات مستقیمی بر عملکرد سازمان بگذارد. به عنوان ابزاری برای نظارت بر عملکرد، هوش تجاری به شما این امکان را می‌دهد تا روندها، فرصت‌ها و مشکلات پنهان در کسب‌وکار خود را شناسایی کنید. اگر به دنبال یادگیری عمیق‌تر و عملی هوش تجاری هستید، دوره آموزش هوش تجاری با Power BI مکتب‌خونه یک مسیر ایده‌آل برای شروع است. Power BI یک ابزار قدرتمند تجسم و تحلیل داده است که توسط مایکروسافت توسعه یافته است. این ابزار به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده، آن‌ها را مدل‌سازی و تحلیل کرده و در نهایت به داشبوردها و گزارش‌های بصری تبدیل کنند. Power BI به دلیل رابط کاربری ساده و قابلیت‌های پیشرفته خود، ابزاری بسیار محبوب در بین مدیران، تحلیل‌گران داده و تصمیم‌گیرندگان کسب‌وکارها است. Power BI همچنین قابلیت اتصال به طیف وسیعی از منابع داده، از جمله فایل‌های Excel، دیتابیس‌های SQL، و حتی سیستم‌های ابری را دارد. این ابزار به کاربران امکان می‌دهد تا به صورت زنده داده‌ها را به‌روزرسانی کرده و تحلیل‌های به‌روز و دقیقی ارائه دهند. اگر به دنبال یادگیری نحوه استفاده از Power BI و تبدیل داده‌های خود به بینش‌های عملی هستید، دوره آموزش هوش تجاری با Power BI مکتب‌خونه بهترین انتخاب است. از مهم‌ترین کاربردهای پاوربی آی می‌توان موارد زیر را نام برد: یکی از مهم‌ترین مزایای Power BI، توانایی آن در تجسم داده‌ها به صورت بصری و کاربرپسند است. با این ابزار، می‌توانید داده‌ها را به شکلی مرتب و قابل درک تبدیل کنید که به سرعت بینش‌های مورد نیاز خود را به دست آورید. علاوه بر این، Power BI به شما این امکان را می‌دهد تا گزارش‌ها و داشبوردهای خود را به صورت زنده به‌روزرسانی کنید، به این معنا که شما همیشه به داده‌های تازه و قابل اعتماد دسترسی خواهید داشت. از دیگر مزایای Power BI، امکان اتصال به طیف گسترده‌ای از منابع داده و پشتیبانی از تحلیل‌های پیشرفته مانند مدل‌سازی داده و محاسبات DAX است. همچنین، این ابزار دارای قابلیت اشتراک‌گذاری ساده گزارش‌ها و داشبوردها درون تیم‌ها و سازمان‌ها است که همکاری را تسهیل می‌کند. اگر می‌خواهید این مزایا را در کسب‌وکار خود به کار گیرید، دوره آموزش هوش تجاری با Power BI مکتب‌خونه گزینه‌ای عالی است. یادگیری Power BI نه تنها برای تحلیل‌گران داده، بلکه برای تمامی افراد در نقش‌های مدیریتی و تصمیم‌گیری در کسب‌وکارها ضروری است. با داشتن مهارت‌های Power BI، شما می‌توانید داده‌ها را به بینش‌های عملی و کاربردی تبدیل کنید و به تصمیمات استراتژیک سازمان خود کمک کنید. به‌علاوه، داشتن تسلط بر Power BI به شما امکان می‌دهد تا در بازار کار رقابتی امروز از دیگران متمایز شوید و شانس بیشتری برای یافتن موقعیت‌های شغلی بهتر داشته باشید. توانایی تحلیل داده‌ها و طراحی داشبوردهای مدیریتی یکی از مهم‌ترین مهارت‌های مورد نیاز در بسیاری از صنایع است. با یادگیری Power BI، شما می‌توانید نقش مؤثرتری در بهبود فرآیندهای کسب‌وکاری و افزایش بهره‌وری سازمان‌ها ایفا کنید. برای تسلط بر این مهارت‌ها، دوره آموزش هوش تجاری با Power BI مکتب‌خونه بهترین مسیر است تا شما را به یک متخصص در این حوزه تبدیل کند. مقدمه: 1 - مقدمه 2 - تمرین مقدمه 3 - نصب Power BI 4 - تمرین نصب Power BI 5 - معرفی محیط Power BI 6 - تمرین معرفی محیط Power BI 7 - اولین داشبورد من 8 - تمرین ساخت اولین داشبورد 9 - تمرین فصل مقدمه 10 - فایل‌های مورد نیاز دوره جمع‌آوری داده: 1 - جمع‌آوری داده 2 - تمرین جمع آوری داده 3 - جمع‌آوری داده از دیتابیس 4 - تمرین جمع آوری داده از دیتابیس 5 - دانلود و نصب SQL - بخش اول 6 - دانلود و نصب SQL - بخش دوم 7 - جمع‌آوری داده از SQL Server 8 - تمرین جمع آوری داده از SQL Server 9 - تمرین فصل جمع‌آوری داده پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها: 1 - Power Query - قسمت اول 2 - تمرین Power Query - قسمت اول 3 - Power Query - قسمت دوم 4 - تمرین Power Query - قسمت دوم 5 - بهم چسباندن جدول‌ها 6 - تمرین بهم چسباندن جدول‌ها 7 - تمرین فصل پاک‌سازی و تبدیل‌داده‌ها مدل‌سازی دیتا: 1 - مدل‌سازی داده‌ها 2 - مدل‌سازی داده‌ها 3 - مراحل مدل‌سازی داده‌ها - قسمت اول 4 - تمرین مراحل مدل‌سازی داده‌ها - قسمت اول 5 - مراحل مدل‌سازی داده‌ها - قسمت دوم 6 - تمرین مراحل مدل‌سازی داده‌ها - قسمت دوم 7 - مراحل مدل‌سازی داده‌ها - قسمت سوم 8 - مراحل مدل‌سازی داده‌ها - قسمت سوم 9 - تنظیمات فیلدها 10 - تنظیمات فیلدها 11 - دانه‌بندی داده‌ها - قسمت اول 12 - تمرین دانه‌بندی داده‌ها - قسمت اول 13 - دانه‌بندی داده‌ها - قسمت دوم 14 - تمرین دانه‌بندی داده‌ها - قسمت دوم 15 - صفحه آرایی 16 - تمرین صفحه آرایی 17 - تمرین فصل مدل‌سازی دیتا طراحی بصری: 1 - Power BI Visuals 2 - تمرین Power BI Visuals 3 - نمودارهای میله‌ای 4 - تمرین نمودارهای میله‌ای 5 - نمودارهای خطی 6 - تمرین نمودارهای خطی 7 - نمودار مساحت - قسمت اول 8 - تمرین نمودار مساحت - قسمت اول 9 - نمودار مساحت - قسمت دوم 10 - تمرین نمودار مساحت - قسمت دوم 11 - تحلیل بُعد محصول 12 - تمرین تحلیل بُعد محصول 13 - تحلیل بُعد خرده‌فروشی‌ها 14 - تمرین تحلیل بُعد خرده‌فروشی‌ها 15 - KPI and Card Visuals 16 - تمرین KPI and Card Visuals 17 - Filters and Slicers 18 - تمرین Filters and Slicers 19 - Map Visuals - قسمت اول 20 - تمرین Map Visuals - قسمت اول 21 - Map Visuals - قسمت دوم 22 - تمرین Map Visuals - قسمت دوم 23 - Filled Map 24 - تمرین Filled Map 25 - منوی Format 26 - تمرین منوی Format 27 - اضافه‌کردن Visualهای جدید به Power BI 28 - تمرین اضافه‌کردن Visualهای جدید به Power BI 29 - چیدمان صفحه 30 - تمرین چیدمان صفحه 31 - پروژه میانی نکات تکمیلی: 1 - اضافه‌کردن تقویم شمسی به Power BI - قسمت اول 2 - تمرین اضافه‌کردن تقویم شمسی به Power BI - قسمت اول 3 - اضافه‌کردن تقویم شمسی به Power BI - قسمت دوم 4 - تمرین اضافه‌کردن تقویم شمسی به Power BI - قسمت دوم 5 - کار با بُعد زمان 6 - تمرین کار با بُعد زمان 7 - تمرین فصل نکات تکمیلی Data Analysis Expressions (DAX): 1 - مقدمه 2 - تمرین مقدمه DAX 3 - ساخت ستون‌های محاسباتی - قسمت اول 4 - تمرین ساخت ستون‌های محاسباتی - قسمت اول 5 - ساخت ستون‌های محاسباتی - قسمت دوم 6 - تمرین ساخت ستون‌های محاسباتی - قسمت دوم 7 - ساخت Measure 8 - ساخت Measure 9 - آشنایی با مفهوم Context 10 - تمرین آشنایی با مفهوم Context 11 - تابع Calculate 12 - تمرین تابع Calculate 13 - ابزار Relationship 14 - تمرین ابزار Relationship 15 - تابع Time Intelligence 16 - تمرین تابع Time Intelligence 17 - فیلترهای مبتنی بر زمان 18 - تمرین فیلترهای مبتنی بر زمان 19 - تمرین فصل DAX داستان سرایی: 1 - مقدمه 2 - تمرین مقدمه داستان سرایی 3 - نحوه یافتن بهترین الگوهای Power BI 4 - تمرین نحوه یافتن بهترین الگوهای Power BI 5 - ساختن یک قالب در Power BI - قسمت اول 6 - تمرین ساختن یک قالب در Power BI - قسمت اول 7 - ساختن یک قالب در Power BI - قسمت دوم 8 - تمرین ساختن یک قالب در Power BI - قسمت دوم 9 - ساختن یک قالب در Power BI - قسمت سوم 10 - ساختن یک قالب در Power BI - قسمت سوم 11 - نحوه ایجاد Selections 12 - تمرین نحوه ایجاد Selections 13 - نحوه ایجاد Bookmarkها - قسمت اول 14 - تمرین نحوه ایجاد Bookmarkها - قسمت اول 15 - نحوه ایجاد Bookmarkها - قسمت دوم 16 - تمرین نحوه ایجاد Bookmarkها - قسمت دوم 17 - مفهوم Navigation 18 - تمرین مفهوم Navigation 19 - تمرین فصل داستان‌ سرایی داشبوردها: 1 - مقدمه 2 - تمرین مقدمه داشبوردها 3 - نحوه انتشار داشبورد Power BI 4 - تمرین نحوه انتشار داشبورد Power BI 5 - نحوه به اشتراک‌گذاری داشبورد Power BI 6 - تمرین نحوه به اشتراک‌گذاری داشبورد Power BI 7 - تمرین فصل داشبوردها آنالیز دیتا: 1 - مقدمه 2 - تمرین مقدمه آنالیز دیتا 3 - آشنایی با مفهوم توابع آماری 4 - تمرین آشنایی با مفهوم توابع آماری 5 - آشنایی با مفهوم Grouping 6 - تمرین آشنایی با مفهوم Grouping 7 - نحوه استفاده از Top N 8 - تمرین نحوه استفاده از Top N 9 - نحوه نسبت‌گرفتن 10 - تمرین نحوه نسبت‌گرفتن 11 - آشنایی با ویژگی Summarize و Analyze در Power BI 12 - تمرین آشنایی با ویژگی Summarize و Analyze در Power BI 13 - تمرین فصل آنالیز دیتا موضوع‌های پیشرفته در Power BI: 1 - Scatter Chart 2 - تمرین Scatter Chart 3 - آشنایی با مفهوم Drill 4 - تمرین آشنایی با مفهوم Drill 5 - نحوه اضافه‌کردن جزئیات بیشتر به گزارش 6 - تمرین نحوه اضافه‌کردن جزئیات بیشتر به گزارش 7 - توابع X 8 - تمرین توابع X 9 - نحوه استفاده از ابزار پرسش و پاسخ در Power BI 10 - تمرین نحوه استفاده از ابزار پرسش و پاسخ در Power BI 11 - آشنایی با ابزارهای Power Query 12 - پروژه پایانی

درباره دوره: بیاموزید که هوش مصنوعی چیست، تاریخچه مختصری از این رشته به دست آورید، با انواع روش‌هایی آشنا می‌شوید که با آن هوش مصنوعی زندگی امروز ما را تحت‌تأثیر قرار می‌دهد و امکاناتی را پیشروی ما می‌گذارد. هوش مصنوعی دهه‌هاست که در آگاهی عمومی وجود داشته است، اما هر روز با پیشرفت فناوری‌ها توجه بیشتری را به خود جلب می‌کند به نظر می‌رسد در مورد هوش مصنوعی کنجکاوی و اضطراب به یک اندازه وجود دارد، و بسیاری از مردم در مورد اینکه دقیقاً «هوش مصنوعی» امروز چه معنایی دارد و همه جوانب مثبت و منفی آن سؤالاتی دارند. هدف این دوره از مجموعه دوره‌های آموزش هوش مصنوعی مکتب خونه رمزگشایی از هوش مصنوعی این است که هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می‌کند که با شروع از مفاهیم ساده و شناخته شده، و توسعه تدریجی درک روش‌های پیچیده هوش مصنوعی و نحوه استفاده از آن‌ها برای ساخت برنامه‌های قدرتمند در لینکدین است. Souvik Ghosh، مدیر هوش مصنوعی در لینکدین، موضوعاتی مانند سه رکن هوش مصنوعی، یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، رگرسیون خطی، طبقه‌بندی، را پوشش می‌دهد و به موضوعات پیچیده‌تری مانند مدل‌های غیرخطی و شبکه‌های عصبی می‌پردازد. در این دوره آموزشی به Souvik بپیوندید تا تاریخچه مختصری از این رشته، انواع روش‌هایی که هوش مصنوعی زندگی امروز ما را تحت‌تأثیر قرار می‌دهد و احتمالاتی که در پیشرو داریم، به دست آورید. مقدمه: 1 - آکادمی هوش مصنوعی لینکدین - ضرورت درک هوش مصنوعی مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی: 1 - هوش مصنوعی چیست؟ 2 - هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ 3 - سه ستون الگوریتم های داده اهداف هوش مصنوعی 4 - ساخت اپلیکیشن های واقعی هوش مصنوعی یادگیری تحت نظارت: 1 - یادگیری تحت نظارت در مقابل یادگیری بدون نظارت رگرسیون: 1 - رگرسیون چیست؟ 2 - رگرسیون خطی 3 - رگرسیون خطی چندگانه 4 - بایاس و واریانس 5 - ارزیابی مدل رگرسیون خطی طبقه‌بندی: 1 - طبقه بندی چیست 2 - رگرسیون منطقی 3 - ارزیابی مدل ها و انتخاب بهترین ها مدل‌های غیرخطی: 1 - چرا مدل های خطی کافی نیستند؟ 2 - آغازگر به مدل های غیرخطی درخت تصمیم شبکه های عصبی انجام درست آن: 1 - هدف خود را بدانید داده های خود را بشناسید و به داده ها گوش دهید نتیجه‌گیری: 1 - ادامه با هوش مصنوعی

درباره دوره: هرچه داده‌های بیشتری تولید کنیم، درک همه آن داده‌ها و استخراج بینش معنادار از آن‌ها دشوارتر می‌شود. داده کاوی راه‌حلی برای این موضوع ارائه می‌دهد، راه‌حلی که روش‌های تصمیم‌گیری کسب‌وکارها، کاهش هزینه‌ها و افزایش درآمد را شکل خواهد داد. دوره آموزش داده کاوی با هدف آموزش این ترند در دنیای کامپیوتر و برنامه‌نویسی ارائه شده است و به‌خوبی مفاهیم مربوط به درس داده کاوی را ارائه می‌دهد. دوره آموزش داده کاوی مکتب خونه، در ٢٤ جلسه در قالب محتوای ویدیویی از کلاس دانشگاه اصفهان گردآوری‌شده است. این دوره آموزشی در ٢٥ ساعت به کاربران ارائه می‌شود و در آن مفاهیم داده کاوی پوشش داده خواهد شد. دوره آموزش داده کاوی برای تمامی افرادی که به مفاهیم علم داده، تحلیل داده، متن کاوی، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و غیره علاقه‌مند هستند، مناسب است. به‌صورت کلی این دوره برای افراد زیر توصیه می‌شود. هدف از ارائه آموزش دیتا ماینینگ، آموزش مفاهیم و تکنیک‌های مربوط به داده کاوی به کاربران است. این آموزش یک آموزش کلاس محور است و برای اهداف کاربردی نیز مناسب خواهد بود. داده ‌کاوی (دیتا ماینینگ | data mining) معمولاً به‌عنوان فرآیند استفاده از کامپیوتر و اتوماسیون برای جستجوی مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها برای الگوها و روندها، تبدیل آن یافته‌ها به بینش‌ها و پیش‌بینی‌های تجاری تعریف می‌شود. داده کاوی فراتر از فرآیند جستجو است، زیرا از داده‌ها برای ارزیابی احتمالات آینده و توسعه تجزیه‌وتحلیل‌های عملی استفاده می‌کند. دوره آموزش داده کاوی مختص آموزش این ترند است و بیشتر مفاهیمی که در داده کاوی موجود هستند را برای کاربران پوشش می‌دهد. مفهوم داده کاوی قبل از کامپیوترها وجود داشته است. آغاز داستان داده کاوی توسط قضیه بیز در سال 1763 و کشف تحلیل رگرسیون در سال 1805 آغاز شد. از طریق ماشین جهانی تورینگ (1936)، کشف شبکه‌های عصبی (1943)، توسعه پایگاه‌های داده (دهه 1970) و الگوریتم‌های ژنتیک (1975) و کشف دانش در پایگاه‌های داده (1989)، زمینه برای درک مدرن ما از آنچه داده کاوی امروزی است فراهم شد. همچنین بعداً با رشد پردازنده‌های کامپیوتری، ذخیره‌سازی داده‌ها و فناوری در دهه‌های 1990 و 2000، داده‌کاوی نه‌تنها قدرتمندتر، بلکه در انواع موقعیت‌ها نیز پربارتر شد. داده کاوی و یادگیری ماشینی (machine learning) فرآیندهای منحصربه‌فردی هستند که اغلب مترادف در نظر گرفته می‌شوند. با این حال، درحالی‌که هر دو برای تشخیص الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ مفید هستند، عملکرد آن‌ها بسیار متفاوت است. داده کاوی فرآیند یافتن الگوها در داده‌ها خواهد بود. زیبایی داده کاوی در این است که با شناسایی پیشگیرانه الگوهای داده غیرشهودی از طریق الگوریتم‌ها (به‌عنوان‌مثال، مصرف‌کنندگانی که شیر می‌خرند به‌احتمال‌زیاد بیسکویت می‌خرند) به سؤالاتی که نمی‌دانستیم بپرسیم، پاسخ دهیم. با این حال، تفسیر این بینش‌ها و کاربرد آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های تجاری همچنان نیازمند مشارکت انسانی است. در همین حال، یادگیری ماشینی فرآیندی است که به کامپیوتر یاد می‌دهد تا مانند انسان‌ها یاد بگیرد. با یادگیری ماشینی، کامپیوترها یاد می‌گیرند که چگونه احتمالات را تعیین کرده و بر اساس تجزیه‌وتحلیل داده‌های خود پیش‌بینی کنند. یادگیری ماشین گاهی از داده کاوی به‌عنوان بخشی از فرآیند خود استفاده می‌کند، در نهایت نیازی به دخالت مکرر انسان به‌صورت مداوم ندارد، به‌عنوان نمونه می‌توان از یادگیری عمیق و شبکه عصبی اشاره کرد که از دیتا ماینینگ استفاده می‌کنند. داده کاوی از یک روش کاملاً ساختاریافته و شش مرحله‌ای پیروی می‌کند که به‌عنوان فرآیند استاندارد بین صنعت برای داده کاوی (CRISP-DM) شناخته می‌شود. این فرآیند کار را در مراحل و در صورت لزوم تکرار مراحل را تشویق می‌کند. در واقع، تکرار مراحل اغلب برای توضیح تغییر داده‌ها یا معرفی متغیرهای مختلف ضروری است. در دوره آموزش داده کاوی مراحل و فرایند داده کاوی آموزش داده خواهد شد اما با این حال در زیر به این مراحل اشاره شده است. بیایید نگاهی دقیق‌تر به هر مرحله از CRISP-DM بیندازیم: برای شروع، ابتدا این سؤالات را بپرسید: هدف ما چیست؟ برای حل چه مشکلی تلاش می‌کنیم؟ چه داده‌هایی برای حل آن نیاز داریم؟ بدون درک روشنی از داده‌های مناسب برای استخراج، پروژه می‌تواند خطاها، نتایج نادرست یا نتایجی ایجاد کند که به سؤالات صحیح پاسخ نمی‌دهند. پس از تعیین هدف کلی، داده‌های مناسب باید جمع‌آوری شوند. داده‌ها باید با موضوع مرتبط باشند و معمولاً از منابع مختلفی مانند سوابق فروش، نظرسنجی مشتریان و داده‌های موقعیت جغرافیایی می‌آیند. هدف این مرحله ‌این است که اطمینان حاصل شود که داده‌ها به‌درستی تمام مجموعه داده‌های لازم برای رسیدگی به هدف را در برمی‌گیرند. زمان‌برترین مرحله، مرحله آماده‌سازی، شامل سه مرحله است: استخراج، تبدیل و بارگذاری که به آن ETL نیز گفته می‌شود. ابتدا داده‌ها از منابع مختلف استخراج شده و در یک منطقه مرحله‌بندی سپرده می‌شوند. در مرحله بعد، در مرحله تبدیل: داده‌ها تمیز می‌شوند، مجموعه‌های تهی پر می‌شوند، داده‌های پرت و تکراری حذف می‌شوند، خطاها برطرف می‌شوند و همه داده‌ها به جداول اختصاص می‌یابد. در مرحله آخر، بارگذاری، داده‌های فرمت شده برای استفاده در پایگاه داده بارگذاری می‌شوند. مدل‌سازی داده‌ها به مجموعه داده‌های مربوطه می‌پردازد و بهترین رویکرد و تحلیل‌های آماری و ریاضی را برای پاسخگویی به سؤال‌های هدف در نظر می‌گیرد. تکنیک‌های مدل‌سازی مختلفی مانند طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و تحلیل رگرسیون موجود است که در دوره آموزش داده کاوی موردبحث واقع‌شده‌اند. پس از ساخت و آزمایش مدل‌ها، زمان ارزیابی کارایی آن‌ها در پاسخ به سؤالی که در مرحله درک کسب‌وکار شناسایی‌شده است فرا می‌رسد. این یک مرحله انسان‌محور است، زیرا فردی که پروژه را اجرا می‌کند باید تعیین کند که آیا خروجی مدل به‌اندازه کافی اهداف آن‌ها را برآورده می‌کند یا خیر. در غیر این صورت، می‌توان مدل متفاوتی ایجاد کرد یا داده‌های متفاوتی تهیه کرد. هنگامی که مدل data کاوی دقیق و موفق در پاسخ به سؤال عینی تلقی شد، زمان استفاده از آن فرا می‌رسد. استقرار می‌تواند در قالب یک ارائه بصری یا یک گزارش به اشتراک‌گذاری بینش رخ دهد. همچنین می‌تواند به اقداماتی مانند ایجاد یک استراتژی فروش جدید یا اجرای اقدامات کاهش ریسک منجر شود. داده کاوی در شناسایی الگوهای داده و استخراج بینش تجاری مفید از آن الگوها بسیار مفید است. برای انجام این وظایف، متخصصین از تکنیک‌های مختلفی برای تولید نتایج متفاوت استفاده می‌کنند. در اینجا پنج تکنیک رایج داده کاوی آورده شده است که این تکنیک‌ها در دوره آموزش داده کاوی نیز آورده شده‌اند. تکنیک طبقه‌بندی یا کلاس‌بندی، نقاط داده بر اساس یک سؤال یا مشکل خاص به گروه‌ها یا کلاس‌ها اختصاص داده می‌شود که در دوره آموزش دیتا ماینینگ آموزش داده خواهد شد. این تابع به دنبال کشف روابط بین نقاط داده خواه بود. از آن برای تعیین اینکه آیا یک عمل یا متغیر خاص دارای ویژگی‌هایی است که می‌تواند با سایر اقدامات مرتبط باشد استفاده می‌شود. در دوره آموزش داده کاوی مفاهیم مربوط به خوشه‌بندی پوشش داده شده است. علاوه بر جستجوی الگوها، داده کاوی به دنبال کشف داده‌های غیرعادی در یک مجموعه است. تشخیص ناهنجاری فرآیند یافتن داده‌هایی است که با الگو مطابقت ندارند. این فرآیند می‌تواند به یافتن موارد تقلب کمک کند و به خرده‌فروشان کمک کند تا در مورد افزایش یا کاهش فروش محصولات خاص بیشتر بدانند. خوشه‌بندی به دنبال شباهت‌ها در یک مجموعه داده می‌گردد و نقاط داده‌ای را که ویژگی‌های مشترک دارند را به زیرمجموعه‌ها جدا می‌کند. این شبیه به نوع تجزیه‌وتحلیل طبقه‌بندی است که نقاط داده را گروه‌بندی می‌کند، اما در تجزیه‌وتحلیل خوشه‌بندی، داده‌ها به گروه‌های قبلاً تعریف‌شده اختصاص داده نمی‌شوند. خوشه‌بندی برای تعریف صفات در یک مجموعه داده مفید است، مانند تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید، وضعیت نیاز، مرحله زندگی یا ترجیحات احتمالی در ارتباطات بازاریابی. در دوره آموزش داده کاوی مباحث خوشه‌بندی به‌صورت کامل پوشش داده خواهد شد. تجزیه‌وتحلیل رگرسیون در مورد درک این است که کدام عوامل در یک مجموعه داده مهم‌تر هستند، چه عواملی می‌توانند نادیده گرفته شوند و چگونه این عوامل با هم تعامل دارند. با استفاده از این روش، داده‌کاوی‌ها می‌توانند نظریه‌هایی را تأیید کنند. کسب‌وکارها از داده‌کاوی استفاده می‌کنند تا با استفاده از داده‌هایی که در مورد مشتریان، محصولات، فروش و کمپین‌های تبلیغاتی و بازاریابی جمع‌آوری می‌کنند، مزیت رقابتی به خود بدهند. داده کاوی به آن‌ها کمک می‌کند تا عملیات را سریع‌تر کنند، روابط با مشتریان فعلی را بهبود بخشند و مشتریان جدیدی به دست آورند. به‌صورت کلی کاربردهای داده کاوی را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد ولی کاربردها به این موارد خلاصه نمی‌شود. در ابتدایی ترین کاربرد، خرده‌فروشان از تجزیه‌وتحلیل سبد برای تجزیه‌وتحلیل آنچه مصرف‌کنندگان می‌خرند استفاده می‌کنند. این یک شکل از تکنیک تداعی است که به خرده‌فروشان بینشی در مورد عادات خرید می‌دهد و به آن‌ها اجازه می‌دهد خریدهای دیگر را توصیه کنند. پیش‌بینی فروش شکلی از تحلیل پیش‌بینی‌کننده است که کسب‌وکارها بیشتر از بودجه خود را به آن اختصاص می‌دهند. داده کاوی می‌تواند با بررسی داده‌های تاریخی مانند سوابق فروش، شاخص‌های مالی، عادات مخارج مصرف‌کننده، فروش منتسب به یک زمان خاص از سال و روندها، به کسب‌وکارها کمک کند تا فروش را پیش‌بینی کنند و اهداف تعیین کنند. کسب‌وکارها پایگاه‌های داده بزرگی از داده‌های مصرف‌کننده می‌سازند که از آن برای شکل‌دهی و تمرکز تلاش‌های بازاریابی خود استفاده می‌کنند. این کسب‌وکارها به راه‌هایی برای مدیریت و استفاده از این داده‌ها برای توسعه ارتباطات بازاریابی هدفمند و شخصی‌شده نیاز دارند. داده کاوی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا رفتارهای مصرف‌کننده را درک کنند، اطلاعات تماس و سرنخ‌ها را ردیابی کنند و مشتریان بیشتری را در پایگاه‌های داده بازاریابی خود درگیر کنند. داده کاوی می‌تواند اطلاعات به‌روزی را در مورد موجودی محصول، برنامه‌های تحویل و الزامات تولید در اختیار کسب‌وکارها قرار دهد. داده کاوی همچنین می‌تواند به حذف برخی از عدم قطعیت‌های ناشی از مسائل ساده عرضه و تقاضا در زنجیره تأمین کمک کند. سرعتی که داده‌کاوی می‌تواند الگوها را تشخیص دهد و پیش‌بینی‌ها را طراحی کند، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا سهام محصول خود را بهتر مدیریت کنند و کارآمدتر عمل کنند. کسب‌وکارها، به‌ویژه خرده‌فروشان، حجم عظیمی از داده‌ها را از طریق برنامه‌های وفاداری تولید می‌کنند. داده کاوی به این کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا از طریق این داده‌ها روابط با مشتری را ایجاد و تقویت کنند. در زیر چند موقعیت برتر که از تکنیک‌های داده کاوی استفاده می‌کنند آورده شده است. مدیران پایگاه داده نقش‌های حیاتی در ذخیره، ایمن‌سازی و بازیابی بالقوه داده‌های یک شرکت ایفا می‌کنند. آن‌ها اطمینان حاصل می‌کنند که تحلیلگران می‌توانند در صورت نیاز به داده‌های مناسب دسترسی داشته باشند. مدیریت پایگاه داده یک زمینه در حال گسترش با پتانسیل حقوق و دستمزد زیادی است. دانشمندان علوم کامپیوتر و اطلاعات فناوری جدید (زبان‌های کامپیوتری، سیستم‌عامل‌ها، نرم‌افزارها و غیره) را در فضایی که به‌سرعت در حال گسترش است طراحی می‌کنند و همیشه در جستجوی ایده‌های جدید هستند. آن‌ها در زمینه‌هایی مانند مالی، فناوری، مراقبت‌های بهداشتی و اکتشاف علمی کار می‌کنند. تحلیلگران تحقیقاتی مطالعات بازاریابی را برای کمک به شرکت‌ها برای هدف قرار دادن مشتریان جدید، افزایش فروش و تعیین پتانسیل فروش محصولات جدید انجام می‌دهند. رشد تجارت الکترونیک باعث رشد در این زمینه می‌شود. معماران شبکه ارتباطات داده یک شرکت را طراحی، می‌سازند و نگهداری می‌کنند که می‌تواند از چند کامپیوتر تا یک مرکز داده بزرگ و مبتنی بر ابر را شامل شود. کارشناسان امنیت دیجیتال تقریباً برای هر سازمانی که نیاز به محافظت از داده‌های حساس و جلوگیری از حملات سایبری دارد ضروری شده‌اند و داده کاوی این پتانسیل را دارد که به آن‌ها کمک کند. به‌صورت کلی در حال حاضر همه شرکت‌های بزرگ و کوچک که مبنی بر فناوری و اینترنت هستند از داده کاوی بهره می‌برند، بنابراین یادگیری داده کاوی با منابع و مراجع آموزشی به‌نوعی ضرورت تبدیل‌شده است. دوره آموزش داده کاوی مکتب خونه نقطه شروع خوبی برای انجام این کار است. فیلم های آموزشی: 1 - جلسه اول - شناخت انواع داده‌ها و ویژگی‌ها 2 - جلسه دوم - انواع ویژگی‌ها و توصیف آماری داده‌ها 3 - جلسه سوم - شناخت داده‌ها (پراکندگی، توزیع نرمال، تحلیل هیستوگرام، اندازه‌گیری شباهت و عدم شباهت داده‌ها) 4 - جلسه چهارم - تکمیل روش‌های شباهت‌سنجی-مصورسازی داده‌ها 5 - جلسه پنجم - عملیات پیش‌پردازش وپاک‌سازی داده‌ها 6 - جلسه ششم - عملیات پیش پردازش- تجمیع داده‌ها (تحلیل همبستگی – تست کای-دو) 7 - جلسه هفتم - روش‌های کاهش داده- (کاهش بعد، تبدیل موجک، تبدیل HAAR) 8 - جلسه هشتم - روش‌های کاهش داده- هیستوگرام، خوشه‌بندی و… 9 - جلسه نهم - انواع روش‌های گسسته‌سازی 10 - جلسه دهم - انباره داده‌ها-شماهای ستاره‌ای، دانه‌برفی تحلیل الگوهای پرتکرار 11 - جلسه یازدهم - ایجاد قوانین انجمنی 12 - جلسه دوازدهم - الگوریتم Apriori 13 - جلسه سیزدهم - افزایش بهره‌وری الگوریتم Apriori و شروع FP-growth 14 - جلسه چهاردهم - الگوریتم Eclat و معیارهای ارزیابی قوانین انجمنی 15 - جلسه پانزدهم - مفاهیم دسته‌بندی داده‌ها 16 - جلسه شانزدهم - درخت تصمیم 17 - جلسه هفدهم - بررسی معیارهای شاخص و هرس درخت تصمیم 18 - جلسه هجدهم - دسته‌بندی بیزین - دسته‌بندی مبتنی بر قانون 19 - جلسه نوزدهم - استخراج قوانین درخت تصمیم 20 - جلسه بیستم - ارزیابی و مقایسه روش‌های دسته‌بندی 21 - جلسه بیست و یکم - Ensemble Methods 22 - جلسه بیست و دوم - روش‌های دسته‌بندی پیشرفته 23 - جلسه بیست و سوم - مفاهیم خوشه‌بندی – k-means 24 - جلسه بیست و چهارم - خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

درباره دوره: در دنیای امروز داده‌ها به یکی از اصلی‌ترین پارامترها در هر صنعتی تبدیل شده‌اند و به همین دلیل داشتن سیستمی برای مدیریت آن‌ها اهمیت زیادی دارد. دیتابیس (Data Base) یا پایگاه داده شیوه‌ای برای مدیریت داده‌هاست که آشنایی با آن می‌تواند یک فرصت شغلی مناسب در اختیار شما قرار دهد. پایگاه داده mongoDB از انواع پایگاه‌داده‌های غیر رابطه‌ای است که امکان دسترسی هم‌زمان میلیون‌ها نفر به داده‌های حجیمی مثل تصاویر و فیلم‌ها را فراهم می‌کند. به همین دلیل در دنیای کاری امروز بسیار کارآمد خواهد بود. دوره آموزش mongodb با هدف آموزش این پایگاه داده محبوب تهیه و تدوین شده است که در ادامه به معرفی آن خواهیم پرداخت . هدف اصلی از یادگیری دوره آموزش mongodb تسلط کامل بر مفاهیم این پایگاه داده و کار با آن است. در این دوره شما مباحث کوئری نویسی دیتابیس را یاد خواهید گرفت و می‌آموزید که چگونه آن را برنامه‌نویسی کنید. همچنین با قابلیت‌ها و ابزارهای مختلف آن آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه با استفاده از دستورات مختلف از فضای وب به این پایگاه داده متصل شده و داده‌های آن را استخراج کنید. در این دوره آموزش mongodbابتدا به معرفی و نصب mongodb پرداخته شده است و سپس دانشجو با دستورات و مفاهیم mongodb آشنا خواهد شد و قادر به اجرای mongodb خواهد بود. اگرچه این دوره یک دوره کامل مقدماتی تا پیشرفته نیست اما می‌تواند نقطه شروع خوبی برای یادگیری این نوع دیتابیس Nosql باشد. با استفاده از دوره‌های آموزشی مکمل به همراه این دوره آموزشی می‌توانید به سطح و درک مناسبی از این نوع بانک اطلاعاتی برسید. دوره آموزش mongodb مناسب کسانی است که به دنبال یادگیری مهارتی کاربردی و به‌روز برای ورود به بازار کار هستند. این پایگاه داده یکی از دیتابیس‌های کاربردی در سراسر جهان است؛ بنابراین تسلط بر روی آن یک مهارت کلیدی برای کسب درآمد ارزی نیز به‌حساب می‌آید. همچنین افرادی که قبلاً با پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای کارکرده‌اند و برای کار با داده‌های بزرگ به مشکل برخورده‌اند، می‌توانند با شرکت در این دوره آموزش رایگان مونگو دی بی مشکلات خود را به‌طور کامل حل کنند. این دوره همچنین برای متخصصان وب که قصد دارند سرعت سایت خود را به‌واسطه دسترسی سریع‌تر به داده‌ها بالا ببرند، کاربردی خواهد بود. مهارت اصلی که بعد از اتمام دوره آموزش mongodb کسب خواهید کرد، تسلط بر روی مفاهیم و برنامه‌نویسی این پایگاه داده است. شما در این دوره آموزش دیتابیس mongodb یاد می‌گیرید که چگونه از داده‌های موجود نسخه پشتیبان تهیه کنید، با سرعت مناسبی داده‌های موردنیاز را پیدا کرده و در اختیار کاربر قرار دهید و از این پایگاه داده در زبان‌های دیگر مانند node js یا PHP استفاده کنید. علاوه بر این شما تجربه‌های عملی در این حوزه کسب خواهید که به منزله سابقه کار برای شماست و می‌توانید با استاد به این تجربیات بدون ترس وارد بازار کار شوید. در پایان این دوره آموزش مونگو دی بی به‌اندازه کافی و برای پیداکردن کاری با درآمد عالی بر روی پایگاه داده mongoDB تسلط پیدا می‌کنید و حتی می‌توانید وارد حوزه آموزش این پایگاه داده نیز بشوید. شما برای شرکت در این دوره نیاز به دانستن هیچ موضوعی ندارید. در دوره آموزش mongodb کلیه مباحث مربوط به پایگاه‌داده از صفر آموزش داده می‌شود و مدرس قدم‌به‌قدم شما را تا متخصص شدن همراهی می‌کند؛ بنابراین نیازی نیست مباحث ابتدایی پایگاه‌داده یا mongoDB را بدانید یا قبلاً با یک پایگاه‌داده رابطه‌ای یا غیر رابطه‌ای کار کرده باشید. بعد از آموزش مباحث اولیه و نصب این پایگاه‌داده، در هر جلسه تمریناتی به شما داده می‌شود که با حل آن‌ها می‌توانید با مشکلاتی که در عمل و در زمان کار با داده‌های واقعی برایتان پیش می‌آید آشنا دست‌وپنجه نرم کرده و سؤالاتتان را از مدرس بپرسید. درنهایت بدون نیاز به هیچ پیش‌زمینه ابتدایی برای مباحث این دیتابیس مسلط شده و می‌توانید اطلاعات خود را به‌راحتی در آن ذخیره، بازیابی، ویرایش یا حذف کرده و پایگاه‌داده را به وب‌سایت یا نرم‌افزارهای آفلاین و آنلاین خود وصل کنید. MongoDB، محبوب‌ترین پایگاه داده NoSQL و یک پایگاه داده منبع باز سند گرا به‌حساب می‌آید. اصطلاح NoSQL درواقع به معنای غیر رابطه‌ای است. این بدان معناست که MongoDB بر اساس ساختار پایگاه داده رابطه‌ای جدول مانند عمل نمی‌کند، بلکه مکانیزم کاملاً متفاوتی را برای ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها از بانک‌های اطلاعاتی ارائه می‌دهد. این فرمت ذخیره‌سازی BSON (مشابه فرمت JSON) نامیده می‌شود. هدف از دوره آموزش MongoDB ارائه اطلاعات کاملی از این پایگاه داده محبوب است که هم‌اکنون کاربردهای بسیار فراوانی دارد. MongoDB یک پایگاه داده منبع باز، سند گرا و یکی از محبوب‌ترین پایگاه داده NoSQL است. NoSQL به زبان ساده به معنای یک پایگاه داده غیر رابطه‌ای است، یعنی ساختار پایگاه داده رابطه‌ای جدول مانندی در آن وجود ندارد، در عوض مکانیزم کاملاً متفاوتی برای ذخیره و بازیابی داده‌ها وجود دارد. این فرمت ذخیره‌سازی BSON نام دارد و بسیار شبیه JSON است. MongoDB  جایگزینی مناسب برای دیتابیس‌های رابطه‌ای است که نیازی به ساختار جدول ندارد. این پایگاه داده غیر رابطه‌ای از سال 2009 معرفی‌شده و به دلیل مزایای متعدد که دارد از همان ابتدا موردتوجه قرار گرفت. این دیتابیس زبانی غنی برای کوئری نویسی دارد که با استفاده از آن می‌توانید خیلی راحت داده‌ها را دسته‌بندی کرده یا اطلاعات موردنظر خود را از آن پایگان داده استخراج کنید. همچنین امکان برنامه‌نویسی شیءگرا را نیز برای شما فراهم می‌کند. هدف این دوره آموزش MongoDB ارائه اطلاعات سطحی و مقدماتی در مورد MongoDB با کمک مجموعه داده‌های تستی است که حاوی دستورات اساسی مانند insert، update، delete  و غیره است. ممکن است این سؤال برای کاربران پیش بیاد که چرا اصلاً ما به یادگیری این دیتابیس با دوره آموزش MongoDB نیاز داریم؟ در پاسخ باید گفت: پایگاه‌های داده SQL داده‌ها را در قالب جدول ذخیره می‌کنند. این داده‌ها در یک مدل داده از پیش تعریف شده ذخیره می‌شوند که برای برنامه‌های کاربردی در حال رشد در دنیای واقعی امروزی چندان انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر نیست. برنامه‌های مدرن بیش از هر زمان دیگری شبکه‌ای، اجتماعی و تعاملی هستند. برنامه‌ها داده‌های بیشتری را ذخیره می‌کنند و با نرخ‌های بالاتری به آن دسترسی دارند. سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS) انتخاب مناسبی برای مدیریت داده‌های بزرگ به دلیل طراحی و نوع برنامه آن‌ها نیست، زیرا همان‌طور که گفته شد، این پایگاه داده‌های رابطه‌ای مقیاس‌پذیر نیستند. اگر پایگاه داده بر روی یک سرور واحد اجرا شود، در مقیاس‌پذیری با محدودیت روبه‌رو می‌شود. پایگاه داده‌های NoSQL مقیاس‌پذیرتر هستند و عملکرد عالی را ارائه می‌دهند. MongoDB یک پایگاه داده NoSQL است که با افزودن سرورهای بیشتر و بیشتر مقیاس‌پذیر می‌شود و با مدل سند انعطاف‌پذیر خود بهره‌وری را افزایش می‌دهد. در زیر چند دلیل برای استفاده از MongoDB آورده شده است: در دوره آموزش MongoDB در قالب مثال‌های واقعی به چشم خواهیم دید که چرا MongoDB آن‌قدر اهمیت دارد و لازم است آن را یاد بگیریم. RDBMS دارای یک طراحی طرح‌واره معمولی است که تعداد جداول و رابطه بین این جداول را نشان می‌دهد در حالی که MongoDB سند گرا است و در آن هیچ مفهومی از طرح‌واره یا رابطه وجود ندارد. تراکنش‌های پیچیده در MongoDB پشتیبانی نمی‌شوند زیرا عملیات پیوستن یا الحاق (join) پیچیده در دسترس نیست. MongoDB اجازه می‌دهد تا یک ساختار سند بسیار انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر باشد. به‌عنوان‌مثال، یک سند داده از یک مجموعه در MongoDB می‌تواند دو فیلد داشته باشد در حالی که سند دیگر در همان مجموعه می‌تواند چهار فیلد داشته باشد. MongoDB در مقایسه با RDBMS به دلیل تکنیک‌های اندیس گذاری و ذخیره‌سازی کارآمد سریعتر است. با این حال چند اصطلاح وجود دارد که در هر دو پایگاه داده موجود هستند. آنچه در RDBMS جدول نامیده می‌شود در MongoDB مجموعه نامیده می‌شود. به‌طور مشابه، یک تاپل یک سند و یک ستون یک فیلد نامیده می‌شود. MongoDB یک «_id» پیش‌فرض ارائه می‌کند که یک عدد هگزادسیمال 12 بایتی است که منحصر به فرد بودن هر سند را تضمین می‌کند و این شبیه کلید اصلی در RDBMS است. همان‌طور که در دوره آموزش MongoDB نیز به آن اشاره شده است MongoDB دارای ویژگی‌های بسیار متعدد و جالبی است که به نوبه خود کمک بسیار زیادی به توسعه‌دهندگان می‌کند. در این جا مهم‌ترین ویژگی‌های MongoDB آورده شده است: MongoDB در سناریوهای زیر بر RDBMS ترجیح داده می‌شود: MongoDB در حال حاضر پشتیبانی رسمی از درایورها را برای تمام زبان‌های برنامه نویسی محبوب مانند: C ،C++ ،Rust ،C# ،Java ،Node.js ،Perl ،PHP Python ،Ruby ،Scala ،Go و Erlang ارائه می‌دهد. در پلتفرم آموزشی مکتب خونه برای بیشتر زبان‌هایی که ذکر شد، دوره آموزش برنامه نویسی قرار دارد که در کنار یادگیری پایگاه داده MongoDB می‌تواند شما را برای ورود به بازار کار برنامه نویسی آماده کند. MongoDB فقط از اوراکل لینوکس که هسته سازگار با Read hat (RHCK) را اجرا می‌کند، پشتیبانی می‌کند. MongoDB از هسته Unbreakable Enterprise (UEK) پشتیبانی نمی‌کند. همچنین MongoDB 5.0 نیاز به استفاده از مجموعه دستورالعمل AVX دارد که در پردازنده‌های انتخابی اینتل و AMD موجود است. می‌توانیم از Microsoft SQL Server Management Studio برای اتصال داده‌های MongoDB خود به یک نمونه SQL Server استفاده کنیم. Linked Server ابزاری از MS SQL Server است که امکان اجرای پرس‌وجوهای توزیع شده را برای ارجاع جداول ذخیره‌شده در پایگاه داده غیر SQL Server در یک پرس‌وجو را می‌دهد. MongoDB مزایای بسیار زیادی برای توسعه‌دهندگان و برنامه نویسان در پروژه‌های مختلف ارائه می‌دهد که مهم‌ترین آن‌ها شامل مورد زیر است: اگر به فکر یادگیری پایگاه داده MongoDB هستید و دواست دارید در این زمینه پیشرفت چشم‌گیری داشته باشید و بتواند به‌صورت عملی با آن کار کنید، هم‌اکنون با ثبت‌نام در دوره آموزش MongoDB اولین و مهم‌ترین قدم این مسیر را بردارید. آموزش رایگان MongoDB: 1 - پایگاه داده چیست؟ 2 - نصب مانگودی‌بی 3 - دستورات مانگودی‌بی

درباره دوره: در این دوره با مهم‌ترین دستورات کاربردی زبان برنامه‌نویسی html و CSS  آشنا خواهید شد که هر طراح سایتی بایستی این دو زبان را کاملاً بلد باشد. همچنین دوره به‌صورت پروژه محور است و در فصول پایانی به انجام چند پروژه کوچک و بررسی تمام قواعد و دستوراتی که یاد گرفتیم خواهیم پرداخت که بسیار حایز اهمیت است. سطح آموزش از مبتدی و موارد ساده شروع شده و به‌تدریج پیچیده‌تر می‌شود. امیدوارم از این دوره بهره کافی را ببرید. در فصول پایانی چند سایت با  قابلیت واکنش گرایی و انعطاف‌پذیری و تطابق و قابلیت نمایش در موبایل و لب تاب و سایر دیوایس‌ها تعریف شده است تا بتوان انعطاف‌پذیری بالای کدهایی CSS  را در پیاده‌سازی طراحی سایت بیشتر لمس کرد. بااین‌حال فریم‌ورک‌های بسیار قوی مانند بوت‌استرپ وجود دارد که می‌توان با آنها این کارها را ساده‌تر انجام داد اما برای یادگیری بوت‌استرپ نیاز به یادگیری html-CSS به‌عنوان ربان پایه است. معرفی دوره و نرم‌افزار مورد نیاز: 1 - مقدمه اهداف کار آموزش HTML: 1 - تگ‌ها 2 - لیست‌ها 3 - جدول‌ها - بخش اول 4 - جدول ها - بخش دوم CSS: 1 - مقدمات شروع کار با CSS 2 - div-Border-Margin-Padding 3 - آیدی و کلاس در CSS 4 - کار با عکس‌ها و ویدیوها 5 - پوزیشن ها - بخش اول 6 - پوزیشن ها - بخش دوم 7 - منوها 8 - انواع Display پیاده‌سازی پروژه: 1 - طرح کلی 2 - تکمیل صفحه کلی 3 - توضیحات مدیا کوئری و مثال واکنش گرایی 4 - اعمال مدیا کوئری در کد 5 - اعمال فارسی‌سازی فونت‌ها 6 - معجونی از موارد مهم

درباره دوره: یکی از محبوب‌ترین زبان‌های دنیا زبان ++C است که در بسیاری از برنامه‌های دسکتاپی و هسته و تقریباً تمام سیستم‌عامل‌ها استفاده می‌شود. دوره برنامه‌نویسی پیشرفته به زبان ++C برای آماده‌شدن دانشجویان برای ورود به بازار کار است. دوره برای دانشجویان و علاقه‌مندان به ورود به پردازش تصویر توصیه می‌شود. در این دوره علاوه بر مباحث شیءگرایی با بحث سوکت نویسی و کتابخانه open cv و mfc آشنا می‌شوید. مقدمه: 1 - آشنایی با برنامه‌نویسی c++ ساختار: 1 - ساختار و کابردهای آن مفهوم کلاس: 1 - کلاس مدیریت استثنائات: 1 - مدیریت استثنائات سربارگذاری عملگرها: 1 - سربارگذاری عملگرها Templates: 1 - Templates و سازنده کپی وراثت: 1 - وراثت و چندریختی Pair: 1 - Pair, Tuple, STL برنامه‌نویسی ویژوال: 1 - برنامه‌نویسی ویژوال ماشین حساب: 1 - ماشین حساب با MFC Dialog آشنایی با مینی فوتوشاپ: 1 - مینی فوتوشاپ چگونگی ترسیم منحنی: 1 - ترسیم منحنی آشنایی با سایر کنترلگر‌های MFC: 1 - کنترلگرهای MFC - مثال ثبت‌نام دانشجویان حل مثال از مباحث: 1 - مثال SDI 2 - مثال OpenCV+ MFC 3 - مثال برچسب‌زنی مولفه‌ها و ردیابی اشیاء 4 - مثال برنامه‌نویسی چند‌نخی (Multi Thread ) نحوه ساخت lib و dll: 1 - نحوه ساخت lib و dll و استفاده از آن در زبان‌های دیگر تبدیل فوریه و کتابخانه FFTW: 1 - تبدیل فوریه و کتابخانه FFTW کار با سوکت شبکه: 1 - کار با سوکت شبکه