آموزش نقشه راه علوم کامپیوتر برای مبتدیان جهت کسب شغل ۶ رقمی - آخرین آپدیت
دانلود The Beginner's Computer Science Roadmap to 6-figure career
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
دورهی جامع علوم کامپیوتر: از مبتدی تا متخصص
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- مبتدیان کامل بدون هیچ تجربهی قبلی در برنامهنویسی که به دنبال شروع مسیر شغلی در حوزه تکنولوژی هستند.
- دانشجویان و متخصصان که قصد ارتقاء مهارتهای برنامهنویسی و توسعهی خود را دارند.
- تغییر شغلدهندگان که به دنبال انتقال به نقشهای فنی مانند:
- توسعه نرمافزار (Software Development)
- یادگیری ماشین (Machine Learning)
- امنیت سایبری (Cybersecurity)
این دورهی جامع علوم کامپیوتر شما را از مبانی مطلق به مفاهیم پیشرفته هدایت میکند. ما یک مسیر یادگیری ساختاریافته ارائه میدهیم که تئوری را با کاربرد عملی ترکیب میکند. پس از اتمام دوره، گواهینامهی علوم کامپیوتر دریافت خواهید کرد که تخصص شما را در مفاهیم کلیدی علوم کامپیوتر و شیوههای توسعه تأیید میکند.
هیچ دانش فنی قبلی مورد نیاز نیست - فقط اشتیاق و طرز فکر حل مسئله خود را همراه داشته باشید!
۱۰ هدف کلیدی یادگیری این دوره
- درک مفاهیم بنیادین علوم کامپیوتر و تکامل محاسبات.
- تسلط بر مبانی برنامهنویسی با استفاده از پایتون، شامل جریان کنترل و برنامهنویسی شیءگرا.
- کسب مهارت در ساختمان دادهها و الگوریتمها، از جمله تکنیکهای جستجو، مرتبسازی و بازگشتی.
- یادگیری چرخهی عمر توسعه نرمافزار و اصول مهندسی، شامل روشهای اشکالزدایی و تست.
- کسب تخصص در مدیریت پایگاه داده، هم SQL و هم NoSQL، شامل طراحی پایگاه داده و کوئریهای پیشرفته.
- درک مبانی سیستمهای عامل و اصول شبکهسازی.
- توسعه مهارتهای توسعه وب فول استک (full-stack)، شامل فناوریهای فرانتاند و بکاند.
- یادگیری مبانی یادگیری ماشین و کاربردهای هوش مصنوعی در علوم کامپیوتر.
- درک مفاهیم بنیادین امنیت سایبری و اصول امنیت شبکه.
- ساختن یک پورتفولیوی جامع از طریق پروژههای عملی ضمن کسب تجربه توسعهی دنیای واقعی.
سرفصل ها و درس ها
درسها Lessons
-
مقدمه Introduction
-
مقدمهای بر علوم کامپیوتر Introduction to Computer Science
-
تاریخچه و تکامل محاسبات The History and Evolution of Computing
-
اجزای اساسی کامپیوتر Basic Computer Components
-
مقدمهای بر الگوریتمها Introduction to Algorithms
-
مقدمهای بر برنامهنویسی Introduction to Programming
-
اصول اولیه برنامهنویسی پایتون Python Programming Basics
-
جریان کنترل در پایتون Control Flow in Python
-
ساختارهای داده در پایتون Data Structures in Python
-
برنامهنویسی شیءگرا (OOP) Object-Oriented Programming (OOP)
-
مقدمهای بر ساختارهای داده Introduction to Data Structures
-
ساختار داده پیشرفته: درخت Advanced Data Structure: Tree
-
ساختار داده پیشرفته: درخت جستجوی دودویی Advanced Data Structure: Binary Search Tree
-
ساختار داده پیشرفته: گرافها Advanced Data Structure: Graphs
-
مبانی الگوریتم Algorithm Basics
-
الگوریتمهای جستجو و مرتبسازی Searching and Sorting Algorithms
-
بازگشت و عقبگرد Recursion and Backtracking
-
چرخه عمر توسعه نرمافزار (SDLC) Software Development Lifecyle (SDLC)
-
اشکالزدایی و تست Debugging and Testing
-
اصول طراحی نرمافزار Software Design Principles
-
مقدمهای بر پایگاه داده Introduction to Databases
-
اصول اولیه SQL SQL Basics
-
طراحی پایگاه داده و نرمالسازی Database Design and Normalization
-
کوئریهای پیشرفته SQL Advanced SQL Queries
-
پایگاه دادههای NoSQL NoSQL Databases
-
مقدمهای بر سیستمهای عامل Introduction to Operating Systems
-
مدیریت حافظه Memory Management
-
سیستم فایل و مدیریت دیسک File System and Disk Management
-
مبانی شبکهبندی Networking Fundamentals
-
مقدمهای بر توسعه وب Introduction to Web Development
-
توسعه Front-End Front-End Development
-
توسعه Back-End Back-End Development
-
توسعه Full-Stack Full-Stack Development
-
مبانی یادگیری ماشین Basics of Machine Learning
-
پیشپردازش داده و مهندسی ویژگی Data Preprocessing and Feature Engineering
-
مبانی یادگیری عمیق Deep Learning Fundamentals
-
هوش مصنوعی در علوم کامپیوتر AI in Computer Science
-
مقدمهای بر امنیت سایبری Introduction to Cybersecurity
-
مبانی رمزنگاری Cryptography Basics
-
امنیت شبکه Network Security
-
برنامهریزی پروژه نهایی Capstone Project Planning
-
توسعه و پیادهسازی Development and Implementation
-
ارائه و بازخورد Presentation and Feedback
https://donyad.com/d/83a299
Zeenat Parween
دانشمند داده (Data Scientist)
دانشمند داده فردی است که با استفاده از علم داده، مهارتهای آماری، و دانش برنامهنویسی، دادهها را تحلیل کرده و از آنها اطلاعات ارزشمند استخراج میکند. این اطلاعات برای تصمیمگیریهای استراتژیک و حل مسائل پیچیده کسبوکارها به کار میروند.
نقش و وظایف یک دانشمند داده
- جمعآوری و پاکسازی دادهها: دسترسی به منابع داده مختلف و آمادهسازی دادهها برای تحلیل.
- تحلیل اکتشافی داده (EDA): شناسایی الگوها، روندها و روابط در دادهها.
- مدلسازی پیشبینیکننده: ساخت مدلهای یادگیری ماشین برای پیشبینی نتایج آینده.
- ارائه نتایج: تفسیر و ارائه یافتههای تحلیلی به صورت قابل فهم برای ذینفعان.
- همکاری با تیمها: همکاری با مهندسان داده، تحلیلگران کسبوکار و سایر اعضای تیم.
مهارتهای کلیدی دانشمند داده
- زبانهای برنامهنویسی: تسلط بر زبانهایی مانند Python و R.
- آمار و ریاضیات: درک قوی از مفاهیم آماری و جبر خطی.
- یادگیری ماشین: آشنایی با الگوریتمهای مختلف یادگیری ماشین.
- پایگاه داده: دانش SQL و NoSQL.
- تجسم داده: توانایی ایجاد نمودارها و داشبوردهای بصری.
- مهارتهای ارتباطی: توانایی توضیح مفاهیم پیچیده به زبان ساده.
فرصتهای شغلی برای دانشمندان داده در صنایع مختلف از جمله فناوری، مالی، بهداشت و درمان، و خردهفروشی بسیار گسترده است. برای آشنایی بیشتر با نقش این متخصصان، میتوانید مقالات مرتبط با "علم داده" و "یادگیری ماشین" را مطالعه کنید.
نمایش نظرات