0

آموزش مجازی برنامه نویسی اپل IOS (آموزش مجازی هرمس)

آموزش مجازی برنامه نویسی اپل IOS (آموزش مجازی هرمس)

درباره این دوره

برنامه نویسی Swift برای پلتفرم iOS iOS یا iphone OS d یک سیستم عامل برای تلفن های همراه است که توسط شرکت Apple Inc توسعه داده شده است. در این دوره به آموزش زبان برنامه نویسی سوئیفت (Swift) و ساخت برنامه برای پلتفرم های شرکت اپل(Apple) می پردازیم

دوره آموزش برنامه نویسی اپل – IOS ، یکی از جذاب ترین دوره های آموزشی میباشد که مخاطبان دوره میتوانند با نرم افزار Swift  اصول طراحی اپلیکیشن های تحت ios را طراحی و پیاده سازی نموده و شروع به کسب درآمد در حوزه اپلیکیشن های موبایل نمایند.کاربران این دوره میتوانند با کسب مهارت های مطرح شده در سرفصلهای دوره گام بزرگ و سریعی جهت ورود به بازار اپلیکیشن های اپل برداشته و با انتشار برنامه های طراحی شده خود در فضای مجاری کسب درآمد کنند.هم اینک ده ها هزار نرم افزار تحت موبایل در فضای اینترنتی منتشر شده که تعداد بی شماری از این نرم افزارها با دانلود های حیرت آور منبع درآمدهای چندین میلیونی برای طراح خود بوده اند.اگر قصد ورود به بازار نرم افزارهای موبایل دارید هم اینک در دروه آموزشی برنامه نویسی ios شرکت کنید.

اهداف کلی آموزش برنامه نویسی اپل – IOS

  • آموزش سیستم عامل ios
  • آشنایی با اصول طراحی رابط کاربری در ios
  • آشنایی کامل با محیط Xcode
  • آشنایی با زبان برنامه نویسی Swift
  • آشنایی کامل با ساختار iOS و پیاده سازی انواع اپلیکیشن
  • پیاده سازی دیتابیس   SQLite و ORM Realm
  • پیاده سازی ارتباط غیر همزمانی  با سرویس Restfull
  • طراحی برنامه برای دستگاه های iPhone
  • پیاده سازی سرویس های گوگل FireBase و  Google Map
  • توانایی ورود به بازار کار طراحی اپلیکیشن اپل

چنانچه علاقه‌مند به یادگیری آموزش برنامه نویسی آی او اس هستید و به دنبال یک دوره مناسب هستید، می‌توانید با مراجعه به صفحه آموزش برنامه نویسی ios در تیموتی بررسی و مقایسه دوره‌ها را مشاهده کرده و دوره موردنظر خود را به راحتی انتخاب نمایید.

موسسه برگزارکننده

آموزش مجازی هرمس

مدرس

مدرسین هرمس

دوره‌های مشابه

علم داده (Data Science) شامل مجموعه‌ای از اصول، تعریف مسئله، الگوریتم‌ها و فرآیندها است که هدف آن استخراج الگوهای غیرواضح و مفید از مجموعه داده‌ها است. امروز علم داده در حال تحول حوزه‌های علمی و کاربردی مختلف از پزشکی، روان شناسی، علوم اجتماعی، کسب‌وکار و مدیریت، علوم پایه، فنی و مهندسی و … است.

 

سرفصل‌های دوره علم داده (دیتا ساینس)

این دوره در ۳۱ جلسه برگزار می‌شود که هر جلسه ۳ ساعت و نیم است. جمعاً در این دوره بیش از صد ساعت محتوای آموزشی با تکیه بر حل مسئله از دنیای واقعی در حوزه‌های مختلف علم داده ارائه می‌گردد. برنامه هر جلسه به شرح زیر است:

جلسه اول: مقدمه‌ای بر علم داده، نصب آناکوندا، کار اولیه با پایتون (اعداد، حروف، عملگرها)

جلسه دوم: ساختارهای داده، عبارات شرطی و حلقه‌ها در پایتون

جلسه سوم: ماژول‌ها و کتابخانه، توابع و کلاس در پایتون، مثال الگوریتم نیوتن-رافسون

جلسه چهارم: آشنایی با کتابخانه Numpy در پایتون، مروری بر مفاهیم جبرخطی و ماتریس‌ها

جلسه پنجم: آشنایی با کتابخانه Pandas در پایتون

جلسه ششم: آشنایی با کتابخانه Matplotlib در پایتون

جلسه هفتم: روش‌های آمار توصیفی و استنباطی برای شناخت داده- موردکاوی اول

جلسه هشتم: نحوه مواجهه با داده‌های گمشده و داده‌های پرت- موردکاوی دوم

جلسه نهم: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین، آشنایی با الگوریتم kNN

جلسه دهم: پیاده‌سازی الگوریتم kNN در پایتون و آشنایی با مراحل مدل‌سازی در یادگیری ماشین – موردکاوی سوم

جلسه یازدهم: الگوریتم رگرسیون خطی

جلسه دوازدهم: پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی در پایتون – موردکاوی چهارم

جلسه سیزدهم: رگرسیون گام به گام و رویکردهای قاعده‌سازی در رگرسیون خطی- موردکاوی پنجم

جلسه چهاردهم: آشنایی با الگوریتم درخت تصمیم و جنگل تصادفی در یادگیری ماشین- موردکاوی ششم

جلسه پانزدهم: آشنایی با رگرسیون لجستیک

جلسه شانزدهم: آشنایی با الگوریتم‌های kNN، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان برای حل مسائل دسته‌بندی

جلسه هفدهم: پیاده‌سازی الگوریتم‌های دسته‌بندی در پایتون – موردکاوی هفتم

جلسه هجدهم: آشنایی با الگوریتم‌های نظارت‌نشده؛ خوشه‌بندی و کاهش بعد

جلسه نوزدهم: پیاده‌سازی الگوریتم‌های نظارت‌نشده در پایتون- موردکاوی هشتم

جلسه بیستم: مقدمه‌ا‌ی بر یادگیری عمیق- موردکاوی نهم

جلسه بیست‌ویکم: تحلیل سری‌های زمانی

جلسه بیست‌ودوم: پیاده‌سازی تحلیل سری‌های زمانی در پایتون- موردکاوی دهم

جلسه بیست‌وسوم: مقدمه‌‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R: ساختارهای داده، عبارات شرطی، حلقه‌ها، توابع و کتابخانه

جلسه بیست‌وچهارم: تحلیل‌های آماری در R- موردکاوی یازدهم

جلسه بیست‌وپنجم: پیاده‌سازی یادگیری ماشین در R بخش اول – موردکاوی پنجم در R

جلسه بیست‌وششم: پیاده‌سازی یادگیری ماشین در R بخش دوم – موردکاوی هفتم در R

جلسه بیست‌وهفتم: آشنایی با مفاهیم پایگاه داده و انبار داده

جلسه بیست‌وهشتم: راه‌اندازی پایگاه داده MySQL- موردکاوی دوازدهم، بخش اول

جلسه بیست‌ونهم: تمیزکردن و پردازش داده‌ها در SQL- موردکاوی دوازدهم، بخش دوم

جلسه سی‌ام: کوئری‌نویسی پیشرفته در SQL- موردکاوی دوازدهم، بخش سوم

جلسه سی‌‎ویکم: مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی محصولات داده‌محور- موردکاوی سیزدهم

علاقمندان به حوزه علوم داده (Data Science)، یادگیری ماشین و داده‌کاوی، اعضای تیم داده و هوش تجاری شاغل در استارتاپ‌ها، سازمان‌ها و کسب و کارها، علاقه‌مندان به امور پژوهشی در حوزه علم داده و افرادی که به دنبال آموزش های کاربردی و ارتقاء مهارت های خود هستند، می‌توانند در این دوره شرکت نمایند. با مراجعه به صفحه آشنایی با رشته‌های دانشگاهی مرتبط با علم‌ داده در ایران به درک بیشتری در این حوزه می‌رسید.

متخصص علم‌داده براساس آخرین آمارهای رسمی جزو سه شغل برتر در سال 2022 هست. شغلی که علاوه بر جذابیت شغلی دارای حقوق و مزایای بسیار بالاتری به نسبت سایر مشاغل بوده است. متخصص علم‌داده فردی است که مهارت‌های خود را در زمینه آمار و ساختن مدل‌های یادگیری ماشین بکار می‌برد تا پیش‌بینی‌ها را انجام دهد و به سؤالات کلیدی در کسب‌وکار پاسخ دهد. همچنین یک متخصص علم‌داده باید درست مانند یک تحلیلگر داده قادر به پاک‌سازی، تجزیه‌وتحلیل و تجسم داده‌ها باشد. بااین‌حال، یک متخصص داده، عمق و تخصص بیشتری در این مهارت‌ها دارد و همچنین قادر به آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین است. متخصص علم‌داده فردی است که می‌تواند با پرداختن به سؤالات نامحدود و دگرگون پذیر و استفاده از دانش خود در مورد آمار و الگوریتم‌های پیشرفته، ارزش زیادی را خلق کند.

 

سرفصل های دوره :

دوره جامع علم‌داده در ۱۵ سرفصل کاربردی طی ۳۵۰ ساعت منطبق با نیازمندی‌های بازار کار طراحی و برنامه‌ریزی ‌شده است. این دوره یک سفر منسجم و جامع جهت تبدیل‌شدن شما به یک متخصص علم‌داده خواهد بود. در این دوره با مفاهیم، تکنیک‌ها و ابزارهای مرجع و تخصصی روز علم‌داده توسط برجسته‌ترین اساتید در سرفصل‌های زیر تدریس خواهند شد.

  • مبانی آمار و جبرخطی
    • تحلیل داده با اکسل
    • مدیریت پایگاه داده با Microsoft SQL Server
    • هوش تجاری در Power BI
    • مبانی و مفاهیم علم‌داده
    • تحلیل آماری در زبان R
    • علم‌داده در پایتون
    • سری‌های زمانی در پایتون
    • سیستم‌های توصیه‌گر در پایتون
    • متن‌کاوی  و وب‌‎کاوی
    • یادگیری عمیق
    • تحلیل کلان داده
    • داستان‌سرایی داده با نرم‌افزار Tableau
    • مدیریت و حاکمیت داده
    • مدیریت فرآیند و فرآیندکاوی
نظرات شما

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *