لطفا جهت پرداخت (ورود به درگاه بانک) فیلترشکن خود را خاموش نمایید.
لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش Bootcamp MLOps را با بیش از 10 پروژه پایان به پایان ML کامل کنید
دانلود Complete MLOps Bootcamp With 10+ End To End ML Projects
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
Bootcamp MLOps End-to-End: ساخت، استقرار و خودکارسازی ML با پروژه های علم داده ساخت خطوط لوله MLOps مقیاس پذیر با ادغام Git، Docker و CI/CD. پیاده سازی MLFlow و DVC برای نسخه سازی مدل و ردیابی آزمایش. مدلهای ML سرتاسر را با AWS SageMaker و Huggingface بکار ببرید. خطوط لوله ETL و گردش کار ML را با استفاده از Apache Airflow و Astro خودکار کنید. سیستمهای ML را با استفاده از Grafana و PostgreSQL برای بینش در زمان واقعی نظارت کنید. پیش نیازها: درک اولیه برنامه نویسی پایتون. آشنایی با مفاهیم و الگوریتم های یادگیری ماشین. دانش اولیه Git و GitHub برای کنترل نسخه. درک Docker برای کانتینرسازی (اختیاری اما مفید). آگاهی از مفاهیم رایانش ابری (AWS ارجح است، اما اجباری نیست).
به بوت کمپ کامل MLOps با پروژه علوم داده پایان به پایان خوش آمدید، راهنمای یک مرحله ای شما برای تسلط بر MLO ها از ابتدا! این دوره آموزشی برای تجهیز شما به مهارتها و دانش لازم برای پیادهسازی و خودکارسازی استقرار، نظارت و مقیاسبندی مدلهای یادگیری ماشین با استفاده از جدیدترین ابزارها و چارچوبهای MLOps طراحی شده است.
در دنیای امروز، ساختن مدلهای یادگیری ماشینی کافی نیست. برای موفقیت به عنوان یک دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین یا حرفه ای DevOps، باید بدانید که چگونه مدل های خود را از توسعه به تولید برسانید و در عین حال از مقیاس پذیری، قابلیت اطمینان و نظارت مستمر اطمینان حاصل کنید. اینجا جایی است که MLOps (عملیات یادگیری ماشین) وارد عمل می شود و بهترین شیوه های مدیریت چرخه عمر مدل DevOps و ML را ترکیب می کند.
این بوت کمپ نه تنها شما را با مفاهیم MLOps آشنا می کند، بلکه شما را در پروژه های علمی داده در دنیای واقعی و عملی راهنمایی می کند. در پایان دوره، میتوانید با اطمینان خطوط لوله یادگیری ماشین را در محیطهای تولید بسازید، مستقر کنید و مدیریت کنید.
آنچه یاد خواهید گرفت:
پیش نیازهای پایتون: مهارت های ضروری برنامه نویسی پایتون را که برای ساختن علوم داده و خطوط لوله MLOps لازم است، یاد بگیرید.
کنترل نسخه با Git GitHub: نحوه مدیریت کد و همکاری در پروژه های یادگیری ماشین با استفاده از Git و GitHub را بدانید.
Docker Containerization : با اصول Docker آشنا شوید و چگونه مدلهای ML خود را برای استقرار آسان و مقیاسپذیر کانتینری کنید.
MLflow for Experiment Tracking: در استفاده از MLFlow برای ردیابی آزمایشها، مدیریت مدلها و ادغام یکپارچه با AWS Cloud برای مدیریت و استقرار مدل تسلط پیدا کنید.
DVC برای نسخهسازی داده: کنترل نسخه دادهها (DVC) را بیاموزید تا مجموعه دادهها، مدلها و نسخهسازی را به طور موثر مدیریت کنید و از تکرارپذیری در خطوط لوله ML خود اطمینان حاصل کنید.
DagsHub برای MLOهای مشارکتی: از DagsHub برای ردیابی یکپارچه کد، دادهها و آزمایشهای ML خود با استفاده از Git و DVC استفاده کنید.
Apache Airflow with Astro: گردشهای کاری ML خود را با استفاده از Airflow با Astronomer بهطور خودکار و هماهنگ کنید و از اجرای یکپارچه خطوط لوله اطمینان حاصل کنید.
خط لوله CI/CD با اقدامات GitHub: یک خط لوله یکپارچه سازی/استقرار پیوسته (CI/CD) را برای خودکارسازی آزمایش، استقرار مدل و به روز رسانی پیاده سازی کنید.
پیادهسازی خط لوله ETL: خطوط لوله کامل ETL (Extract, Transform, Load) را با استفاده از Apache Airflow ایجاد و استقرار دهید و منابع داده را برای مدلهای یادگیری ماشین یکپارچه کنید.
پروژه یادگیری ماشینی سرتاسر: پروژه کامل ML از جمعآوری دادهها تا استقرار را طی کنید و مطمئن شوید که نحوه اعمال MLO را در عمل میدانید.
پروژه NLP End-to-End با Huggingface: روی یک پروژه NLP در دنیای واقعی کار کنید، با یادگیری نحوه استقرار و نظارت بر مدلهای ترانسفورماتور با استفاده از ابزار Huggingface.
AWS SageMaker for ML Deployment: نحوه استقرار، مقیاسبندی و نظارت بر مدلهای خود را در AWS SageMaker بیاموزید و بهطور یکپارچه با سایر سرویسهای AWS ادغام میشود.
هوش مصنوعی ژنرال با AWS Cloud: تکنیکهای هوش مصنوعی مولد را کاوش کنید و نحوه استقرار این مدلها را با استفاده از زیرساختهای ابری AWS بیاموزید.
نظارت با Grafana PostgreSQL: عملکرد مدلها و خطوط لوله خود را با استفاده از داشبوردهای Grafana متصل به PostgreSQL برای اطلاعات بینش در زمان واقعی نظارت کنید.
این دوره برای چه کسانی است؟
دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین با هدف مقیاسبندی مدلهای ML خود و استقرار خودکار.
متخصصان DevOps به دنبال ادغام خطوط لوله یادگیری ماشین در محیط های تولید هستند.
مهندسین نرم افزار در حال انتقال به دامنه MLOps.
متخصصان فناوری اطلاعات علاقه مند به استقرار سرتاسر مدل های یادگیری ماشین با پروژه های علم داده در دنیای واقعی هستند.
چرا ثبت نام کنید؟
با ثبت نام در این دوره، تجربه عملی با ابزارها و تکنیک های پیشرفته که امروزه در صنعت مورد استفاده قرار می گیرند به دست خواهید آورد. چه یک متخصص علوم داده باشید و چه مبتدی که به دنبال گسترش مجموعه مهارتهای خود هستید، این دوره شما را در پروژههای دنیای واقعی راهنمایی میکند و تضمین میکند که دانش عملی مورد نیاز برای اجرای موفقیتآمیز گردشهای کاری MLOps را به دست آورید.
اکنون ثبت نام کنید و مهارت های علم داده خود را با MLO به سطح بعدی ارتقا دهید!
سرفصل ها و درس ها
مقدمه
Introduction
مقدمه
Introduction
ویرایشگرهای IDE و کد که می توانید استفاده کنید
IDE's And Code Editors You Can Use
شروع کار با Google Colab
Getting Started With Google Colab
شروع کار با Github Codespace
Getting Started With Github Codespace
آناکوندا و نصب کد VS
Anaconda And VS Code Installation
پیش نیازهای پایتون
Python Prerequisites
شروع با کد VS و محیط
Getting Started With VS Code And Environment
مبانی پایتون - نحو و معناشناسی
Python Basics-Syntax and Semantics
متغیرها در پایتون
Variables In Python
انواع داده های پایه
Basics Data Types
عملگرها در پایتون
Operators In Python
عبارات شرطی در پایتون
Conditional Statements In Python
حلقه ها در پایتون
Loops In Python
نمونه های عملی از لیست
Practical Examples Of List
مجموعه در پایتون
Sets In Python
تاپل ها در پایتون
Tuples In Python
دیکشنری ها در پایتون
Dictionaries In Python
توابع در پایتون
Functions In Python
مثال های تابع پایتون
Python Function Examples
توابع لامبدا در پایتون
Lambda Functions In Python
توابع نقشه در پایتون
Map functions In Python
تابع فیلتر پایتون
Python Filter Function
وارد کردن ماژول ها و بسته ها در پایتون
Import Modules And Packages In Python
نمای کلی کتابخانه استاندارد
Standard Library Overview
عملیات فایل در پایتون
File Operation In Python
کار با مسیرهای فایل
Working With File Paths
مدیریت استثنا در پایتون
Exception Handling In Python
OOPS در پایتون
OOPS In Python
وراثت در پایتون
Inheritance In Python
چند شکلی در پایتون
Polymorphism In Python
کپسوله سازی در پایتون
Encapsulation In Python
انتزاع در پایتون
Abstraction In Python
روش های جادویی در پایتون
Magic Methods In Python
استثنای سفارشی در پایتون
Custom Exception In Python
بارگذاری بیش از حد اپراتور در پایتون
Operator OverLoading In Python
تکرار کننده ها در پایتون
Iterators In Python
ژنراتورها در پایتون
Generators In Python
دکوراتورها در پایتون
Decorators In Python
کار با Numpy در پایتون
Working With Numpy In Python
Pandas DataFrame And Series
Pandas DataFrame And Series
دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها
Data Manipulation And Analysis
خواندن منبع داده
Data Source Reading
ورود به پایتون
Logging In Python
ورود به سیستم با چندین لاگر
Logging With Multiple Loggers
نمونه هایی از ورود به سیستم واقعی
Logging In a Real World Examples
آموزش کامل فلاسک
Complete Flask Tutorial
مقدمه ای بر چارچوب فلاسک
Introduction To Flask Framework
درک یک نمونه برنامه فلاسک
Understanding A Sample Flask Application
ادغام HTML با Flask Framework
Integrating HTML With Flask Framework
افعال HTTP Get And Post
HTTP Verbs Get And Post
ساخت آدرس پویا با Jinja 2
Building Dynamic Url With Jinja 2
Delete و API را در Flask قرار دهید
Put Delete And API's In Flask
Git و Github
Git and Github
شروع کار با Git و Github
Getting Started With Git And Github
بخش 2- Git Merge، Push، Checkout و Log با دستورات
Part 2- Git Merge,Push, Checkout And Log With Commands
قسمت 3- حل تعارض ادغام شاخه Git
Part 3- Resolving Git Branch Merge Conflict
آموزش های MLFLOW را کامل کنید
Complete MLFLOW Tutorials
مقدمه ای بر MLFLOW
Introduction To MLFLOW
شروع کار با MLFLOW
Getting Started With MLFLOW
ایجاد محیط MLFLOW
Creating MLFLOW Environment
شروع کار با سرور ردیابی MLFLow
Getting Started With MLFLow Tracking Server
غواصی عمیق در آزمایشات MLFlow
Deep Diving Into MLFlow Experiments
شروع کار با پروژه MLFlow ML
Getting Started With MLFlow ML Project
اولین پروژه ML با MLFLOW
First ML Project With MLFLOW
استنتاج مصنوعات مدل با استنباط MLFlow
Inferencing Model Artifacts With MLFlow Inferencing
ردیابی رجیستری مدل MLFLOW
MLFLOW Model Registry Tracking
ادغام پروژه ML با ردیابی MLFLOW
ML Project Integration With MLFLOW Tracking
پیش بینی قیمت خانه آماده سازی داده ها
Data Preparation House Price Prediction
ساخت مدل و ردیابی MLFLOW
Model Building And MLFLOW Tracking
ادغام ساختمان مدل ANN یادگیری عمیق با MLFLOW
Deep Learning ANN Model Building Integration With MLFLOW
ANN با MLFLOW- قسمت 1
ANN With MLFLOW- Part 1
ANN با MLFLOW-Part 2
ANN with MLFLOW-Part 2
شروع کار با DVC- Data Version Control
Getting Started With DVC- Data Version Control
مقدمه ای بر DVC با پیاده سازی عملی
Introduction To DVC With Practical Implementation
شروع کار با Dagshub
Getting Started With Dagshub
مقدمه ای بر مخزن راه دور Dagshub
Introduction To Dagshub Remote Repository
ایجاد اولین مخزن از راه دور با استفاده از Dagshub
Creating First Remote Repo Using Dagshub
DVC با مخزن از راه دور Dagshub
DVC With Dagshub Remote Repository
خط لوله یادگیری ماشینی پایان به انتها با استفاده از GIT، DVC، MLFLOW و DAGSHUB
End To End Machine Learning Pipeline Using GIT, DVC,MLFLOW And DAGSHUB
شروع کار با ساختار پروژه
Getting Started With Project Structure
اجرای خط لوله پیش پردازش داده ها
Implemeting Data Preprocessing Pipeline
پیاده سازی خط لوله آموزشی مدل با راه اندازی MLFLOW
Implementing Model Training Pipeline with MLFLOW Setup
ردیابی آزمایش MLFLOW در Dagshub
MLFLOW Experiment Tracking In Dagshub
خط لوله ارزیابی ML با MLFLOW
ML Evaluation Piepline With MLFLOW
خط لوله کامل را با DVC Stage و Repro اجرا کنید
Run The Complete Pipeline With DVC Stage And Repro
MLFLOW با AWS Cloud
MLFLOW With AWS Cloud
مقدمه ای بر MLFLOW در AWS
Introduction To MLFLOW In AWS
راه اندازی پروژه MLFLOW با نصب
MLFLOW Project Set Up With Installation
اجرای پروژه پایان به پایان با MLFLOW
Implementing The End To End Project With MLFLOW
راه اندازی سطل AWS Cloud EC2، IAM، S3
AWS Cloud EC2,IAM,S3 Bucket Set Up
AWS EC2 Instance- Setting MLFLOW Tracking Server
AWS EC2 Instance- Setting MLFLOW Tracking Server
کامل Basic To Advance Dockers
Complete Basic To Advance Dockers
مقدمه ای بر سری Docker
Introduction To Docker Series
Dockers And Container چیست؟
What are Dockers And Containers
تصاویر داکر در مقابل کانتینرها
Docker Images vs Containers
داکرها در مقابل ماشین های مجازی
Dockers vs Virtual Machines
نصب Dockers
Dockers Installation
ایجاد یک تصویر داکر
Creating A Docker Image
دستورات پایه داکر
Docker Basic Commands
تصویر Docker را به Docker Hub فشار دهید
Push Docker Image To Docker Hub
Docker Compose
Docker Compose
شروع کار با جریان هوا
Getting Started With Airflow
مقدمه ای بر جریان هوای آپاچی
Introduction To Apache Airflow
اجزای کلیدی جریان هوای آپاچی
Key Components Of Apache Airflow
چرا جریان هوا برای MLOPS
Why Airflow For MLOPS
تنظیم جریان هوا با Astro
Setting Up Airflow With Astro
ساختن اولین DAG خود با جریان هوا
Building Your First DAG With Airflow
طراحی محاسبات ریاضی DAG با جریان هوا
Designing Mathematical Calculation DAG With Airflow
شروع به کار با TaskFlow API با استفاده از Apache Airflow
Getting Started With TaskFlow API Using Apache Airflow
خط لوله ETL جریان هوا با ادغام Postgres و API در ASTRO Cloud و AWS
Airflow ETL Pipeline with Postgres and API Integration In ASTRO Cloud And AWS
مقدمه ای بر خط لوله ETL
Introduction To ETL Pipeline
بیانیه مشکل ETL و تنظیم ساختار پروژه
ETL Problem Statement And Project Structure Set Up
تعریف ETL DAG با مراحل پیاده سازی
Defining ETL DAG With Implementing Steps
مرحله 1- راه اندازی Postgres و ایجاد Task Table در Postgres
Step 1- Setting Up Postgres And Creating Table Task In Postgres
مرحله 2- ادغام API ناسا با خط لوله استخراج
Step 2- NASA API Integration With Extract Pipeline
مرحله 3- خط لوله انتقال و بارگذاری ساختمان
Step 3- Building Transformation And Load Pipeline
اجرای نهایی خط لوله ETL با راه اندازی اتصال AirFlow
ETL Pipeline Final Implementation With AirFlow Connection Set Up
استقرار خط لوله ETL در Astro Cloud و AWS
ETL Pipeline Deployment In Astro Cloud And AWS
مقدمه ای بر اقدامات Github
Introduction To Github Actions
Github Action و CI CD Pipeline چیست؟
What is Github Action and CI CD Pipeline
گردش کار توسعه دهندگان با مثال چیست؟
What is Developers Workflow With Examples
عملی - گردش کار تست خودکار با پایتون
Practicals-Automate Testing Workflow With Python
پروژه گردش کار اکشن Github با Dockerhub
End To End Github Action Workflow Project With Dockerhub
پروژه گردش کار اکشن Github با داکر هاب
Github Action Workflow Project with Docker hub
تنظیم ساختار پروژه با Github Repo
Setting Project Structure With Github Repo
راه اندازی مخزن Github
Setting Up Github Repository
اجرای پروژه با فلاسک و داکر
Implementing Project With Flask And Dockers
ساخت فایل Yaml برای Dockers
Building the Yaml file for Dockers
شروع به کار با اولین پروژه علم داده پایان به پایان با استقرار
Getting Started With Your First End To End Data Science Project With Deployment
ساختار پروژه، مخزن Github و تنظیم محیط
Project Structure, Github Repo And Environment Set Up
پیاده سازی ثبت سفارشی
Custom Logging Implementation
پیاده سازی توابع مشترک Utilities
Common Utilities Functions Implementation
گام به گام ساخت خط لوله انتقال داده - قسمت 1
Step By Step Building Data Ingestion Pipeline- Part 1
خط لوله انتقال داده - قسمت 2
Data Ingestion Pipeline-Part 2
اجرای کامل خط لوله اعتبارسنجی داده ها
Complete Data Validation Pipeline Implementation
اجرای کامل خط لوله انتقال داده
Complete Data Transformation Pipeline Implementation
پیاده سازی خط لوله ترینر مدل
Model Trainer Pipeline Implementation
اجرای خط لوله ارزیابی مدل
Model Evaluation Pipeline Implementation
خط لوله آموزش و پیش بینی با اپلیکیشن Flask
Training And Prediction Pipeline With Flask App
پایان به پایان پروژه های MLOPS با خطوط لوله ETL- ساخت سیستم امنیت شبکه
End To End MLOPS Projects With ETL Pipelines- Building Network Security System
تنظیم ساختار پروژه با محیط
Project Structure Set up With Environment
راه اندازی مخزن Github با کد VS
Github Repository Set Up With VS Code
بسته بندی پروژه با Setup.py
Packaging the Project With Setup.py
ثبت و اجرای مدیریت استثنا
Logging And Exception Handling Implementation
مقدمه ای بر خطوط لوله ETL
Introduction To ETL Pipelines
راه اندازی MongoDb Atlas
Setting Up MongoDb Atlas
راه اندازی خط لوله ETL با پایتون
ETL Pipeline Setup With Python
معماری جذب داده ها
Data Ingestion Architecture
پیادهسازی پیکربندی دادهها
Implementing Data Ingestion Configuration
پیاده سازی مولفه بلع داده ها
Implementing Data Ingestions Component
پیاده سازی اعتبارسنجی داده ها - قسمت 1
Implementing Data Validation-Part 1
پیاده سازی اعتبارسنجی داده ها - قسمت 2
Implementing Data Validation- Part 2
معماری تبدیل داده ها
Data Transformation Architecture
پیاده سازی تبدیل داده ها
Data Transformation Implementation
ترینر مدل-قسمت 1
Model Trainer-Part 1
ترینر مدل و ارزیابی با تنظیم فراپارامتر
Model Trainer And Evaluation With Hyperparameter Tuning
مدل ردیاب آزمایشی با MLFlow
Model Experiment Tracker With MLFlow
ردیابی آزمایش MLFLOW با مخزن از راه دور Dagshub
MLFLOW Experiment Tracking With Remote Respository Dagshub
پیاده سازی مدل Pusher
Model Pusher Implementation
پیاده سازی خط لوله آموزشی مدل
Model Training Pipeline Implementation
اجرای خط لوله پیش بینی دسته ای
Batch Prediction Pipeline Implementation
مدل نهایی And Artifacts Pusher به سطل های AWS S3
Final Model And Artifacts Pusher To AWS S3 buckets
Building Docker Image and Github Actions
Building Docker Image And Github Actions
Github Action-Docker Image Push به AWS ECR Repo Implementation
Github Action-Docker Image Push to AWS ECR Repo Implementation
استقرار نهایی در نمونه EC2
Final Deployment To EC2 instance
اجرای پروژه DS با چند AWS، استقرار Azure
End To End DS Project Implementation With Mulitple AWS,Azure Deployment
Github و تنظیم کد
Github And Code Setup
ثبت و استثناء ساختار پروژه
Project structure Logging And Exception
بیان مسئله پروژه EDA و آموزش مدل
Project Problem Statement EDA And Model Training
پیاده سازی داده ها
Data Ingestion Implementation
پیاده سازی تبدیل داده ها
Data Transformation Implementation
خط لوله پیش بینی ساختمان
Building Prediction Pipeline
استقرار AWS Beanstalk
Deployment AWS Beanstalk
استقرار در نمونه EC2
Deployment In EC2 Instance
استقرار در برنامه وب Azure
Deployment In Azure Web App
پروژه NLP پایان به پایان با HuggingFace و ترانسفورماتورها
End To End NLP Project With HuggingFace And Transformers
مقدمه ای بر صورت در آغوش گرفتن و بیان مشکل
Introduction To Huggingface And Problem Statement
Github Repo و راه اندازی ساختار پروژه
Github Repo And Project Structure Set up
Logging و Utils از عملکردهای مشترک
Logging And Utils Common Functionalities
تنظیم دقیق مدلهای صورت در آغوش گرفته در Google Colab
Finetuning HuggingFace Models In Google Colab
اجرای بلع داده - قسمت 1
Data Ingestion Implementation- Part 1
اجرای بلع داده - قسمت 2
Data Ingestion Implementation- Part 2
پیاده سازی تبدیل داده ها
Data Transformation Implementation
پیاده سازی مربی مدل
Model Trainer Implementation
پیاده سازی ارزیابی مدل
Model Evaluation Implementation
خط لوله پیش بینی و یکپارچه سازی API
Prediction Pipeline And API Integration
ساخت، آموزش، استقرار و ایجاد نقاط پایانی برای پروژه ML با استفاده از AWS Sagemaker
Build, Train ,Deploy And Create Endpoints For ML Project Using AWS Sagemaker
معرفی AWS Sagemaker Amd Project Set up
Introduction To AWS Sagemaker Amd Project Set up
راه اندازی EDA، AWS IAM، S3 با استفاده از داده ها
EDA,AWS IAM, S3 Set up With Data Ingestion
پیاده سازی اسکریپت آموزشی برای AWS Sagemaker
Implementing Training Script For AWS Sagemaker
آموزش با یک نمونه در محل در AWS Sagemaker
Training With An On Spot Instance In AWS Sagemaker
استقرار نقطه پایانی با AWS Sagemaker و استنتاج
Deployment Of Endpoint With AWS Sagemaker And Inferencing
Grafana-ابزار منبع باز برای تجسم و نظارت داده ها
Grafana-Open Source Tool For Data Visualization And Monitoring
مقدمه ای بر ابزار متن باز Grafana
Introduction To Grafana Open Source Tool
تنظیم و بیان مشکل Grafana Cloud
Grafana Cloud Set Up And Problem Statement
پیاده سازی تجسم با Grafana Cloud و Postgresql در AWS
Visualization Implementation With Grafana Cloud And Postgresql In AWS
سری مولد AI با AWS LLMOPS
Generative AI Series With AWS LLMOPS
چرخه حیات پروژههای هوش مصنوعی در فضای ابری
LifeCycle Of Gen AI Projects In Cloud
برنامه هوش مصنوعی مولد نسل وبلاگ با استفاده از AWS Lambda و Bedrock
Blog Generation Generative AI App Using AWS Lambda And Bedrock
استقرار مدل HuggingFace LLM در AWS Sagemaker
Deployment Of HuggingFace LLM Model In AWS Sagemaker
پایان به پایان برنامه GENAI با استفاده از NVIDIA NIM
End To End GENAI App Using NVIDIA NIM
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.
نمایش نظرات