آموزش علم داده با R: tidyverse

Data science with R: tidyverse

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: زبان برنامه نویسی R، تجزیه و تحلیل داده، پاکسازی داده، علم داده، جدال داده، tidyverse، dplyr، ggplot2، RStudio نحوه استفاده از کتابخانه های R's tidyverse در پروژه های علم داده خود نحوه نوشتن کد R کارآمد برای وظایف مرتبط با علم داده چیست داده های پاک چگونه برای پاک کردن داده‌های خود با R چگونه می‌توان داده‌ها را با dplyr و tidyr وارد کرد. چگونه داده‌ها را به R وارد کنیم چگونه داده‌های وارد شده را به درستی تجزیه کنیم چگونه توابع R را در خط لوله زنجیره‌ای کنیم چگونه رشته‌ها را دستکاری کنیم عبارات منظم چیست؟ استفاده از کتابخانه stringr با عبارات منظم نحوه استفاده از کتابخانه forcats برای دستکاری متغیرهای طبقه بندی شده گرامر گرافیک چیست چگونه داده ها را با کتابخانه ggplot2 تجسم کنیم برنامه نویسی تابعی چیست نحوه استفاده از کتابخانه purrr برای نگاشت توابع، داده های تودرتو، دستکاری لیست ها و غیره. داده های رابطه ای نحوه استفاده از کتابخانه dplyr برای داده های رابطه ای ارزیابی مرتب چیست نحوه استفاده از ابزارهای tidyverse برای به پایان رساندن یک پروژه عملی پیش نیازها:R و RStudio قبلاً بر روی رایانه شما نصب شده است. دانش اولیه آمار امتیاز محسوب می شود. دانش R پایه تا متوسط ​​یک امتیاز محسوب می شود. مبتدیان R کامل دوره را چالش برانگیزتر خواهند یافت. برای مبتدیان R کامل توصیه می کنم ابتدا یکی از دوره های مبتدی R را بگذرانید. علاقه به علم داده و وظایف مرتبط با علم داده. علاقه به نحوه نوشتن کد R کارآمد. لطفاً در صورت لزوم کتابخانه های R یا R را به روز کنید. فهرست نسخه ها (R و تمام کتابخانه های R مورد استفاده در تمرین ها) در ابتدا و در پایان مطالب دوره ارائه شده است.

مهارت های علم داده هنوز هم یکی از پرتقاضاترین مهارت ها در بازار کار امروزی است. بسیاری از مردم فقط بخش سرگرم کننده علم داده را می بینند، کارهایی مانند: "جستجوی بینش داده"، "افشای حقیقت پنهان پشت داده ها"، "ساخت مدل های پیش بینی"، "استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین"، و غیره. واقعیتی که برای اکثر دانشمندان داده می‌دانند این است که وقتی با داده‌های واقعی سروکار دارید، زمان‌برترین عملیات هر پروژه علم داده عبارتند از: «وارد کردن داده‌ها»، «تمیز کردن داده‌ها»، «مشاهده داده‌ها»، کاوش داده ها" و غیره. بنابراین لازم است ابزار مناسبی برای پرداختن به وظایف مربوط به داده ها وجود داشته باشد. اگر بگویم، یک ابزار آزادانه در دسترس است، که در توضیحات ارائه شده در بالا قرار می گیرد، چه می شود!


R یکی از پرتقاضاترین زبانهای برنامه نویسی در مورد آمار کاربردی، علم داده، کاوش داده و غیره است. اگر R را با مجموعه کتابخانه های R به نام tidyverse ترکیب کنید، یکی از کشنده ترین ابزارها را دریافت خواهید کرد. برای کارهای مرتبط با علم داده طراحی شده است. همه کتابخانه‌های tidyverse دارای فلسفه، دستور زبان و انواع داده‌های منحصر به فرد هستند. بنابراین می توان از کتابخانه ها در کنار هم استفاده کرد و به شما امکان می دهد کد R کارآمد و بهینه تر بنویسید که به شما کمک می کند پروژه ها را سریعتر به پایان برسانید.


این دوره شامل چندین فصل است، هر فصل جنبه‌های مختلفی از وظایف مربوط به داده‌ها را معرفی می‌کند، با ابزار tidyverse مناسب برای کمک به شما برای مقابله با یک کار مشخص. همچنین این دوره تئوری جدول مربوط به موضوع و مثال های عملی را که در R . اگر وارد دوره شوید، با چالش‌های مختلف علم داده درگیر خواهید شد، در اینجا فقط چند مورد از این دوره آمده است:

  • داده های مرتب، چگونه داده های خود را با tidyverse تمیز کنیم؟

  • دستور زبان جدال داده ها .

  • نحوه بحث کردن داده ها با dplyr و tidyr .

  • اشیایی شبیه به جدول به نام tibble ایجاد کنید.

  • داده‌ها را با خواننده و سایر کتابخانه‌ها وارد و تجزیه کنید.

  • با رشته‌ها در R با استفاده از stringr برخورد کنید.

  • مفاهیم Regular Expressions را هنگام کار با رشته ها به کار ببرید.

  • با متغیرهای طبقه بندی شده با استفاده از فورکات برخورد کنید.

  • دستور زبان تجسم داده .

  • داده ها را کاوش کنید و نمودارهای آماری را با استفاده از ggplot2 ترسیم کنید.

  • از مفاهیم برنامه نویسی تابعی و نقشه توابع با استفاده از purrr استفاده کنید.

  • با استفاده از purrr .

    با فهرست‌ها کار کنید
  • کاربردهای عملی داده های رابطه ای.

  • از dplyr برای داده های رابطه ای استفاده کنید.

  • ارزیابی مرتب در داخل tidyverse.

  • ابزارهای tidyverse را برای پروژه علمی داده عملی نهایی اعمال کنید.


دوره شامل موارد زیر است:

  • بیش از 25 ساعت ویدیوهای سخنرانی،

  • اسکریپت های R و داده های اضافی (ارائه شده در مطالب دوره)،

  • درگیری با تکالیف در پایان هر فصل،

  • ویدیوهای مروری تکالیف (جایی که می توانید نتایج خود را بررسی کنید).

همه گفته‌ها این است که یکی از جامع‌ترین دوره‌های Udemy برای کارهای مرتبط با علم داده با استفاده از R و tidyverse است.


همین امروز ثبت نام کنید و استاد نظم و ترتیب R's شوید!!!



سرفصل ها و درس ها

لوازم ضروری tidyverse (dplyr & tidyr) tidyverse essentials (dplyr & tidyr)

  • معرفی بخش Section intro

  • Datascience & Tidyverse Datascience & tidyverse

  • تبدیل داده ها Data transformation

  • دستکاری متغیرها (ستون ها) - select()، rename() - قسمت 1 Manipulate variables (columns) - select(), rename() - part 1

  • دستکاری متغیرها (ستون ها) - select()، rename() - قسمت 2 Manipulate variables (columns) - select(), rename() - part 2

  • mutate(), transmute() - قسمت 1 mutate(), transmute() - part 1

  • mutate(), transmute() - قسمت 2 mutate(), transmute() - part 2

  • دستکاری موارد (ردیف ها) - filter()، slice() - قسمت 1 Manipulate cases (rows) - filter(), slice() - part 1

  • دستکاری موارد (ردیف ها) - filter()، slice() - قسمت 2 Manipulate cases (rows) - filter(), slice() - part 2

  • arrange() - قسمت 1 arrange() - part 1

  • arrange() - قسمت 2 arrange() - part 2

  • distinct() - قسمت 1 distinct() - part 1

  • distinct() - قسمت 2 distinct() - part 2

  • ردیف های نمونه - قسمت 1 Sample rows - part 1

  • ردیف های نمونه - قسمت 2 Sample rows - part 2

  • summarise() - قسمت 1 summarise() - part 1

  • summarise() - قسمت 2 summarise() - part 2

  • group_by()، count() - قسمت 1 group_by(), count() - part 1

  • group_by()، count() - قسمت 2 group_by(), count() - part 2

  • اپراتور لوله: %>% - قسمت 1 Pipe operator: %>% - part 1

  • اپراتور لوله: %>% - قسمت 2 Pipe operator: %>% - part 2

  • چرخش ستون ها - چرخش - قسمت 1 Rotate columns - pivoting - part 1

  • چرخش ستون ها - چرخش - قسمت 2 Rotate columns - pivoting - part 2

  • ستون ها را جدا و متحد کنید - قسمت 1 Separate & unite columns - part 1

  • ستون ها را جدا و متحد کنید - قسمت 2 Separate & unite columns - part 2

  • dplyr & tidyr در عمل - قسمت 1 dplyr & tidyr in action - part 1

  • dplyr & tidyr در عمل - قسمت 2 dplyr & tidyr in action - part 2

  • dplyr & tidyr در عمل - قسمت 3 dplyr & tidyr in action - part 3

  • خلاصه بخش و تکلیف Section summary and assignment

  • بررسی تکلیف - قسمت 1 Assignment walkthrough - part 1

  • بررسی تکلیف - قسمت 2 Assignment walkthrough - part 2

  • مطالب اضافی Additional content

واردات داده (خواننده و تیبل) Data Import (readr & tibble)

  • معرفی بخش Section intro

  • جدولی به نام تیبل - قسمت 1 Table called tibble - part 1

  • جدولی به نام تیبل - قسمت 2 Table called tibble - part 2

  • ایجاد یک تیبل - قسمت 1 Create a tibble - part 1

  • ایجاد یک تیبل - قسمت 2 Create a tibble - part 2

  • data.frame VS tibble - قسمت 1 data.frame VS tibble - part 1

  • data.frame VS tibble - قسمت 2 data.frame VS tibble - part 2

  • وارد کردن داده ها با خواننده Import data with readr

  • خواندن فایل ها - قسمت 1 Read files - part 1

  • خواندن فایل ها - قسمت 2 Read files - part 2

  • تجزیه برداری - قسمت 1 Vector parsing - part 1

  • تجزیه برداری - قسمت 2 Vector parsing - part 2

  • تجزیه فایل - قسمت 1 File parsing - part 1

  • تجزیه فایل - قسمت 2 File parsing - part 2

  • سایر کتابخانه های وارداتی مفید - قسمت 1 Other useful import libraries - part 1

  • سایر کتابخانه های وارداتی مفید - قسمت 2 Other useful import libraries - part 2

  • نوشتن فایل - قسمت 1 Write files - part 1

  • نوشتن فایل - قسمت 2 Write files - part 2

  • خلاصه بخش و تکلیف Section summary and assignment

  • بررسی تکلیف - قسمت 1 Assignment walkthrough - part 1

  • بررسی تکلیف - قسمت 2 Assignment walkthrough - part 2

Data Wrangle: رشته ها - فاکتورها (stringr & forcats) Data Wrangle: strings - factors (stringr & forcats)

  • معرفی بخش Section intro

  • رشته های داخل tidyverse - قسمت 1 Strings inside tidyverse - part 1

  • رشته های درون tidyverse - قسمت 2 Strings inside tidyverse - part 2

  • تطبیق رشته ها - قسمت 1 Strings matching - part 1

  • تطبیق رشته ها - قسمت 2 Strings matching - part 2

  • زیر مجموعه رشته ها - قسمت 1 Strings subsetting - part 1

  • زیر مجموعه رشته ها - قسمت 2 Strings subsetting - part 2

  • طول رشته - قسمت 1 String lengths - part 1

  • طول رشته - قسمت 2 String lengths - part 2

  • جهش رشته ها - قسمت 1 Strings mutating - part 1

  • جهش رشته ها - قسمت 2 Strings mutating - part 2

  • اتصال و شکافتن رشته ها - قسمت 1 Joining and splitting strings - part 1

  • اتصال و شکافتن رشته ها - قسمت 2 Joining and splitting strings - part 2

  • سایر توابع کمکی رشته - قسمت 1 Other string helper functions - part 1

  • سایر توابع کمکی رشته - قسمت 2 Other string helper functions - part 2

  • عبارات منظم - regex - قسمت 1 Regular Expressions - regex - part 1

  • عبارات منظم - regex - قسمت 2 Regular Expressions - regex - part 2

  • Regex: شخصیت ها و کلاس های ویژه - قسمت 1 Regex: special characters and classes - part 1

  • Regex: شخصیت ها و کلاس های ویژه - قسمت 2 Regex: special characters and classes - part 2

  • Regex: جایگزین، مجریان و گروه ها - قسمت 1 Regex: alternates, anchors and groups - part 1

  • Regex: جایگزین، مجریان و گروه ها - قسمت 2 Regex: alternates, anchors and groups - part 2

  • Regex: به اطراف و کمیت کننده ها نگاه کنید - قسمت 1 Regex: look arounds and quantifiers - part 1

  • Regex: به اطراف و کمیت کننده ها نگاه کنید - قسمت 2 Regex: look arounds and quantifiers - part 2

  • Regex: مراحل بعدی Regex: next steps

  • عوامل - قسمت 1 Factors - part 1

  • عوامل - قسمت 2 Factors - part 2

  • عوامل ترکیب و نظم می دهند - قسمت 1 Factors combine and order - part 1

  • عوامل ترکیب و نظم می دهند - قسمت 2 Factors combine and order - part 2

  • مقادیر فاکتورها تغییر می کنند و سطوح را اضافه یا کاهش می دهند - قسمت 1 Factors values change and add or drop levels - part 1

  • مقادیر فاکتورها تغییر می کنند و سطوح را اضافه یا کاهش می دهند - قسمت 2 Factors values change and add or drop levels - part 2

  • خلاصه بخش و تکلیف Section summary and assignment

  • بررسی تکلیف - قسمت 1 Assignment walkthrough - part 1

  • بررسی تکلیف - قسمت 2 Assignment walkthrough - part 2

  • بررسی تکلیف - قسمت 3 Assignment walkthrough - part 3

  • بررسی تکلیف - قسمت 4 Assignment walkthrough - part 4

جدال داده ها: تاریخ/زمان (روغن کاری و hms) Data Wrangle: dates / times (lubridate & hms)

  • معرفی بخش Section intro

  • زمان قرار Date & time

  • ایجاد تاریخ/زمان - قسمت 1 Create dates / times - part 1

  • ایجاد تاریخ/زمان - قسمت 2 Create dates / times - part 2

  • اجزاء - قسمت 1 Components - part 1

  • اجزاء - قسمت 2 Components - part 2

  • گرد کردن مقادیر و تنظیم اجزا - بخش 1 Rounding values and setting components - part 1

  • گرد کردن مقادیر و اجزای تنظیم - بخش 2 Rounding values and setting components - part 2

  • محاسبه تاریخ و زمان و مدت زمان - قسمت 1 Date-times arithmetics and durations - part 1

  • محاسبه تاریخ و زمان و مدت زمان - قسمت 2 Date-times arithmetics and durations - part 2

  • دوره ها - قسمت 1 Periods - part 1

  • دوره ها - قسمت 2 Periods - part 2

  • فواصل - قسمت 1 Intervals - part 1

  • فواصل - قسمت 2 Intervals - part 2

  • مناطق زمانی - قسمت 1 Time Zones - part 1

  • مناطق زمانی - قسمت 2 Time Zones - part 2

  • خلاصه بخش و تکلیف Section summary and assignment

  • بررسی تکلیف - قسمت 1 Assignment walkthrough - part 1

  • بررسی تکلیف - قسمت 2 Assignment walkthrough - part 2

تجسم داده ها: ggplot2 Data Visualize: ggplot2

  • معرفی بخش Section intro

  • تجسم داده و ggplot2 Data visualization & ggplot2

  • تجسم توزیع یک ادامه متغیر: نمودار هیستوگرام و چگالی - قسمت 1 Visualize distribution of a cont. variable: histogram & density plot - part 1

  • تجسم توزیع یک ادامه متغیر: نمودار هیستوگرام و چگالی - قسمت 2 Visualize distribution of a cont. variable: histogram & density plot - part 2

  • تجسم توزیع یک ادامه متغیر: نمودار هیستوگرام و چگالی - قسمت 3 Visualize distribution of a cont. variable: histogram & density plot - part 3

  • تجسم توزیع یک متغیر طبقه بندی شده: نمودار نوار - قسمت 1 Visualize distribution of a categorical variable: bar plot - part 1

  • تجسم توزیع یک متغیر طبقه بندی شده: نمودار نوار - قسمت 2 Visualize distribution of a categorical variable: bar plot - part 2

  • رابطه 2 متغیر پیوسته را تجسم کنید: نمودار پراکندگی - قسمت 1 Visualize relation of 2 continuous variables: scatter plot - part 1

  • رابطه 2 متغیر پیوسته را تجسم کنید: نمودار پراکندگی - قسمت 2 Visualize relation of 2 continuous variables: scatter plot - part 2

  • توزیع 2 گربه را تجسم کنید. متغیرها: نمودار نوار و نمودار پراکندگی - قسمت 1 Visualize distribution of 2 cat. variables: bar plot & scatter plot - part 1

  • توزیع 2 گربه را تجسم کنید. متغیرها: نمودار نوار و نمودار پراکندگی - قسمت 2 Visualize distribution of 2 cat. variables: bar plot & scatter plot - part 2

  • ادامه را ترکیب کنید & گربه متغیر: طرح جعبه و طرح ویولن - قسمت 1 Combine cont. & cat. variable: boxplot & violin plot - part 1

  • ادامه را ترکیب کنید & گربه متغیر: طرح جعبه و طرح ویولن - قسمت 2 Combine cont. & cat. variable: boxplot & violin plot - part 2

  • متغییرهای متعدد را تنها با استفاده از یک نمودار تجسم کنید - قسمت 1 Visualize multiple variables using only one plot - part 1

  • چندین متغیر را تنها با استفاده از یک نمودار - قسمت 2 تجسم کنید Visualize multiple variables using only one plot - part 2

  • تجسم سری های زمانی - قسمت 1 Visualize time series - part 1

  • تجسم سری های زمانی - قسمت 2 Visualize time series - part 2

  • ایجاد نقشه های حرارتی، نقشه ها و ابرهای کلمه - قسمت 1 Create heatmaps, maps and word clouds - part 1

  • ایجاد نقشه های حرارتی، نقشه ها و ابرهای کلمه - قسمت 2 Create heatmaps, maps and word clouds - part 2

  • ایجاد طرح های فرعی - قسمت 1 Create sub plots - part 1

  • ایجاد طرح های فرعی - قسمت 2 Create sub plots - part 2

  • خلاصه بخش و تکلیف Section summary and assignment

  • بررسی تکلیف - قسمت 1 Assignment walkthrough - part 1

  • بررسی تکلیف - قسمت 2 Assignment walkthrough - part 2

برنامه نویسی تابعی: purrr Functional Programming: purrr

  • معرفی بخش Section intro

  • برنامه نویسی تابعی Functional Programming

  • نقشه: اعمال تابع - قسمت 1 map: apply function - part 1

  • نقشه: اعمال تابع - قسمت 2 map: apply function - part 2

  • نقشه: کنترل خروجی - قسمت 1 map: control the output - part 1

  • نقشه: کنترل خروجی - قسمت 2 map: control the output - part 2

  • نقشه: میانبرها - قسمت 1 map: shortcuts - part 1

  • نقشه: میانبرها - قسمت 2 map: shortcuts - part 2

  • نقشه بیش از یک آرگومان - بخش 1 map over more than one argument - part 1

  • نقشه بیش از یک آرگومان - بخش 2 map over more than one argument - part 2

  • کار با لیست ها - قسمت 1 Work with lists - part 1

  • کار با لیست ها - قسمت 2 Work with lists - part 2

  • خلاصه کردن و پیوستن به لیست ها - قسمت 1 Summarise & join lists - part 1

  • خلاصه کردن و پیوستن به لیست ها - قسمت 2 Summarise & join lists - part 2

  • تبدیل لیست ها - قسمت 1 Transform lists - part 1

  • تبدیل لیست ها - قسمت 2 Transform lists - part 2

  • داده های تو در تو - قسمت 1 Nested data - part 1

  • داده های تو در تو - قسمت 2 Nested data - part 2

  • گردش کار داده های تو در تو - قسمت 1 Nested data workflow - part 1

  • گردش کار داده های تو در تو - قسمت 2 Nested data workflow - part 2

  • تمرینات purrr - قسمت 1 purrr practices - part 1

  • تمرینات purrr - قسمت 2 purrr practices - part 2

  • خلاصه بخش و تکلیف Section summary and assignment

  • بررسی تکلیف - قسمت 1 Assignment walkthrough - part 1

  • بررسی تکلیف - قسمت 2 Assignment walkthrough - part 2

Data Wrangle: dplyr برای داده های رابطه ای Data Wrangle: dplyr for relational data

  • معرفی بخش Section intro

  • داده های رابطه ای Relational data

  • پایگاه داده نمونه - قسمت 1 Example database - part 1

  • پایگاه داده نمونه - قسمت 2 Example database - part 2

  • اتصالات جهش یافته - قسمت 1 Mutating joins - part 1

  • اتصالات جهش یافته - قسمت 2 Mutating joins - part 2

  • اتصالات فیلتر - قسمت 1 Filtering joins - part 1

  • اتصالات فیلتر - قسمت 2 Filtering joins - part 2

  • مجموعه عملیات - قسمت 1 Set operations - part 1

  • مجموعه عملیات - قسمت 2 Set operations - part 2

  • توابع اضافی dplyr - قسمت 1 dplyr's additional functions - part 1

  • توابع اضافی dplyr - قسمت 2 dplyr's additional functions - part 2

  • خلاصه بخش و تکلیف Section summary and assignment

  • بررسی تکلیف - قسمت 1 Assignment walkthrough - part 1

  • بررسی تکلیف - قسمت 2 Assignment walkthrough - part 2

ارزیابی مرتب: rlang Tidy Evaluation: rlang

  • معرفی بخش Section intro

  • ارزیابی مرتب Tidy evaluation

  • عناصر اساسی Basic elements

  • دستور العمل های برنامه نویسی - قسمت 1 Programming recipes - part 1

  • دستور العمل های برنامه نویسی - قسمت 2 Programming recipes - part 2

  • تابع نوشتن: dplyr Write function: dplyr

  • تابع نوشتن: ggplot2 Write function: ggplot2

  • خلاصه بخش و تکلیف Section summary and assignment

  • بررسی تکلیف Assignment walkthrough

پروژه نهایی: کاوش همه گیر COVID-19 در ایالات متحده Final project: Explore COVID-19 pandemic in US

  • پروژه نهایی Final project

  • داده های مورد استفاده Data used

  • نقشه راه Road map

  • واردات داده - قسمت 1 Data import - part 1

  • واردات داده - قسمت 2 Data import - part 2

  • EDA: اکتشاف اولیه - قسمت 1 EDA: initial exploration - part 1

  • EDA: اکتشاف اولیه - قسمت 2 EDA: initial exploration - part 2

  • جدال داده ها: ایجاد جدول اصلی - قسمت 1 Data wrangling: create main table - part 1

  • جدال داده ها: ایجاد جدول اصلی - قسمت 2 Data wrangling: create main table - part 2

  • جدال اضافی جدول اصلی Main table additional wrangling

  • EDA: تعداد کل عفونت ها و مرگ و میرها - قسمت 1 EDA: total number of infections and deaths - part 1

  • EDA: تعداد کل عفونت ها و مرگ و میرها - قسمت 2 EDA: total number of infections and deaths - part 2

  • EDA: کدام ایالت بیشترین قیمت را پرداخت کرد EDA: which state paid the highest price

  • EDA: پویایی همه گیری روزانه EDA: daily pandemic dynamics

  • EDA: ثروت و جمعیت دولتی در مقابل عفونت و مرگ و میر EDA: state wealth and population VS infections and deaths

  • EDA: آیا واکسیناسیون کمک می کند؟ EDA: does vaccination help

  • EDA: همه گیری را روی نقشه نشان دهید EDA: show pandemic on map

  • EDA: ایالت های منتخب چگونه کار می کنند EDA: how selected states are doing

دوره خارج از کشور Course outro

  • دوره خارج از کشور Course outro

  • بررسی نسخه Version check

  • GitHub - منابع (اسکریپت های R) GitHub - sources (R scripts)

پیوست I Appendix I

  • در سراسر - قسمت 1 across - part 1

  • در سراسر - قسمت 2 across - part 2

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش علم داده با R: tidyverse
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 360,000 تومان (6 روز مهلت دانلود) در صورت خرید اشتراک، این آموزش بدلیل حجم بالا معادل 3 دوره است و 3 دوره از اشتراک شما کم می شود. زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
31 hours
203
Udemy (یودمی) udemy-small
01 آبان 1401 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
1,916
4.6 از 5
دارد
دارد
دارد
Marko Intihar

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Marko Intihar Marko Intihar

دانشمند داده، محقق و معلم

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.