🆒 #ربات تبدیل #فایل به #لینک

💎 با این ربات میتونید فایل هاتون رو خیلی سریع به لینک تبدیل کنید نکته قابل توجه اینکه برای فایل های ویدیویی قابلیت پخش آنلاین داره.

⭐️حتی میتونی اون رو به کانال خودت اضافه کنی تا بعد از ارسال هر پست در کانال، لینک دانلود و استریم فایل رو ضمیمه اون قرار بده.

🔤 @Filestreamprobot

°----------------------------------------°

https://t.me/programercity

°----------------------------------------°

🖥 مانیتور میخری بعد از یک ماه صفحه‌ش پر پر میکنه؟!

▪️شاید برای خیلیاتون پیش اومده باشه که یه لپ‌تاپ یا مانیتور استوک میخرین بعد از یک مدت صفحه پر پر میکنه میگی چرا؟!

خب معلومه ، به خاطر اینکه قبلش درست تستش نکردی!

🔢 وارد وب‌سایت زیر بشید :

🔗 eizo.be/monitor-test

🔢 تو صفحه‌ای که براتون باز میشه تیک Defective pixels رو بزنید و بعدش استارت تست رو بزنید

🔢 حالا پنج تا رنگ اصلی رو به شما نمایش میده ، چک کنید ببینید پیکسل سوخته یا نقصی نداشته باشه!!!

+ علاوه بر روش فوق از برنامه Dead pixels هم میتونید استفاده کنید ؛ این برنامه به شکل تخصصی تر به برسی ال‌سی‌دی شما میپردازه...

°----------------------------------------°

https://t.me/programercity

°----------------------------------------°

#معرفی_سایت

😀 افزایش کیفیت فوق العاده صدا

⚡️به کمک این سایت میتونید کیفیت صدا و ووکال های خودتون رو رایگان و در حد استادیو بالا ببرید ؛ فقط کافیه ثبت نام کنید و ویس خودتون رو آپلود کنید

❗️بر روی ران کلیک کنید ( برای ثبت نام نیاز به حساب گیت هاب داره قبلش باید گیت هاب حساب ساخته باشید )

🌐https://replicate.com/lucataco/resemble-enhance

°----------------------------------------°

https://t.me/programercity

°----------------------------------------°

📱 روش های تنظیم سرعت فن و دما در ویندوز

📰در ویندوز، دو روش کلی برای تنظیم سرعت فن و دما وجود دارد ؛ یکی استفاده از تنظیمات BIOS و دیگری استفاده از برنامه SpeedFan

🔢 مراحل تنظیم سرعت فن در BIOS

• به BIOS مادربرد خود وارد شوید و به دنبال منوی مربوط به فن ها (Fan) یا نظارت بر سیستم (System Monitoring) باشید.

• در این منو، می توانید سرعت فن را برای هر فن به صورت جداگانه تنظیم و یا حتی دمای سیستم رو در این منو مشاهده و کنترل کنید.

🔢 مراحل تنظیم سرعت فن با SpeedFan

• برنامه SpeedFan رو نصب و اجرا کنید.

• در رابط کاربری SpeedFan، دمای فعلی CPU، GPU، دیسک و سایر قطعات رو مشاهده خواهید کرد.

• برای تنظیم سرعت فن، روی یکی از آیکون های فن کلیک کنید و در پنجره باز شده سرعت فن را به صورت دستی تنظیم کنید.

• همچنین می توانید از تنظیمات خودکار SpeedFan برای تنظیم سرعت فن بر اساس دما استفاده کنید.

°----------------------------------------°

https://t.me/programercity

°----------------------------------------°

سلام دوستان
لینک گروه کانال رو اینجا میزارم براتون. خواستین join شین تا بیشتر حرف بزنیم😍

این گروه بیشتر برای رفع مشکلات کامپیوتری و برنامه‌نویسی‌تون ایجاد شده🥰

لینک گروه کانالمون✅:

https://t.me/+TB0Ys3OZf4q7nrkX

#ترفند
✅ روشن کردن کامپیوتر با صفحه کلید


با بهره گیری از ترفندی که هم اکنون به شما معرفی خواهیم کرد میتوانید بدون نیاز به نرم افزار خاصی و تنها با استفاده از تنظیمات سیستمی به وسیله دکمه های کیبوردتان ، کامپیوترتان را روشن کنید.


روش کار :

ابتدا کامپیوتر را Restart کرده و چندین بار کلید Delete را فشار داده تا به محیط Setup بروید.

سپس گزینه Intergrated Peripherals را انتخاب کنید و در صفحه باز شده گزینه Keyboard Power on را انتخاب کنید، که شامل گزینه های زیر می باشد و به ترتیب آنها را توضیح می دهیم:


1️⃣ گزینه Password : با انتخاب این گزینه می توان پسوردی را وارد نمود و از طریق پسورد کامپیوتر را روشن کرد. اگر این گزینه را انتخاب کنیم باید بعد از آن گزینه KB Power On Password را انتخاب و پسورد مورد نظر را وارد کرد و سپس آن را تائید نمود.


2️⃣ گزینه Any Key : با انتخاب این گزینه با هر کلید صفحه کلید می توان کامپیوتر را روشن نمود.


3️⃣ گزینه Disabled : با انتخاب این میتوان گزینه روشن شدن کامپیوتر را توسط صفحه کلید غیره فعال نمود.


4️⃣ گزینه KeyBoard 98 : این گزینه مخصوص صفحه کلید های قدیمی است.

پس از انتخاب یکی از گزینه های بالا کلید F10 را فشار داده و تغیرات اعمال شده را با زدن کلید Y و سپس کلید Enter آن را تائید می کنیم.

°----------------------------------------°

https://t.me/programercity

°----------------------------------------°

🦠 سریع ترین راه برای نابودی ویروس ها...!

▪️اگر ویندوزت اکتیو هست و به تازگی نصب یا آپدیتش کردی تا انتهای این پست رو همراه من باش ؛ چراکه میخوام سریع ترین روش رو برای اسکن کردن و ویروس کشی ویندوز معرفی کنم.

🔢 دکمه Win+r رو باهم بگیر.

🔢 تایپ کن MRT و اوکی رو بزن.

🔢 تو صفحه ای که باز میشه Next رو بزن.

🔢 حالا گزینه اول یعنی Quick scan رو انتخاب و Next رو بزن.

❓ کاربردش چیه؟!

• اگر این ابزار عفونت رو تشخیص بده ، بلافاصله اون رو برطرف می‌کنه و گزارشی حاوی تعداد پرونده های اسکن شده ، پرونده های آلوده و پرونده های حذف شده ایجاد می کنه👌

°----------------------------------------°

https://t.me/programercity

°----------------------------------------°

قیمت‌گذاری همستر:
1000 همستر = 12 دلار

°----------------------------------------°

https://t.me/programercity

°----------------------------------------°

یه چیز مفید یادتون بدم : ( واقعا خیلی مفید ) اگه دانش آموز یا دانشجو هستید و با ریاضی سرو کار دارید تو گوگل wolfram alpha رو سرچ کنید و سایتشو باز کنید هر سوال ریاضی که میخوابید حل کنید رو اون بهترین جواب رو به شما میده

حتی یه قسمت پایین جوابش هست که نوشته : step-by-step solution

مرحله به مرحله ی رسیدن به جواب رو هم براتون نوشته

(برای پدر و مادرهایی که میخوان با بچه هاشون
تو خونه ریاضی کار کنن میتونه بهترین ابزار باشه ) #کاربردی

°----------------------------------------°

https://t.me/programercity

°----------------------------------------°

رتبه‌بندی برترین دانشگاه‌های جهان (دانشگاه آزاد بالاتر از شریف قرار گرفت!)

°----------------------------------------°

https://t.me/programercity

°----------------------------------------°

فردا آنلاین باشین roadmapها به صورت مفصل از همه مشاغلی که تو پیج گفته شد قرار میدم✅

نقشه راه دانشمند داده یا متخصص علم داده (Data Scientist)🔥

شامل یادگیری مهارت‌ها و مفاهیم مختلف در حوزه داده، تحلیل، آمار، و یادگیری ماشین است. دانشمندان داده برای تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات ارزشمند از آن‌ها نیاز به ترکیبی از مهارت‌های برنامه‌نویسی، ریاضیات، آمار و حوزه‌های مختلف تجاری دارند. در ادامه، یک نقشه راه جامع برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده آورده شده است:

1️⃣ مبانی ریاضی و آمار:

⏪آمار توصیفی (Descriptive Statistics): یادگیری مفاهیم اولیه مانند میانگین، میانه، واریانس و انحراف معیار.
⏪آمار استنباطی (Inferential Statistics): درک مباحثی مانند آزمون‌های فرضیه، فاصله‌های اطمینان و تحلیل واریانس (ANOVA).
⏪احتمالات (Probability): یادگیری اصول احتمالات، قوانین بیز، و توزیع‌های مختلف (نرمال، نمایی، برنولی و غیره).

2️⃣برنامه‌نویسی و ابزارهای مرتبط:

⏩Python: زبان اصلی برای تحلیل داده‌ها. یادگیری کتابخانه‌های مهم:
⏩NumPy: برای محاسبات عددی.
⏩Pandas: برای پردازش و مدیریت داده‌ها.
⏩Matplotlib و Seaborn: برای مصورسازی داده‌ها.
⏩R: زبانی که به‌ویژه در آمار و تحلیل داده‌ها بسیار محبوب است.
⏩SQL: برای کار با پایگاه‌داده‌ها و انجام کوئری‌ها.

3️⃣مدیریت داده‌ها:

⏪پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای و NoSQL: یادگیری نحوه کار با پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای (مانند MySQL و PostgreSQL) و غیررابطه‌ای (مانند MongoDB).
⏩مبحث Data Wrangling: تمیز کردن، آماده‌سازی و پردازش داده‌ها برای تحلیل.

4️⃣یادگیری ماشین (Machine Learning):

⏪یادگیری نظارت شده (Supervised Learning): یادگیری الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون، درخت تصمیم، SVM، و جنگل‌های تصادفی.
⏪یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): یادگیری الگوریتم‌هایی مانند K-Means و تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA).
⏪یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): درک اصول یادگیری تقویتی و الگوریتم‌های مربوطه.

5️⃣تحلیل داده و مصورسازی:

⏪تحلیل اکتشافی داده‌ها (Exploratory Data Analysis - EDA): تکنیک‌ها و ابزارهای EDA برای تحلیل و شناسایی الگوها و روندها در داده‌ها.
⏪مصورسازی داده‌ها: یادگیری استفاده از ابزارهای مصورسازی مانند Tableau، Power BI و همچنین کتابخانه‌های Python برای ایجاد نمودارها و گراف‌ها.

6️⃣مهندسی ویژگی (Feature Engineering):

⏪انتخاب ویژگی‌ها (Feature Selection): یادگیری نحوه شناسایی ویژگی‌های مهم و حذف ویژگی‌های غیرضروری.
⏪ایجاد ویژگی‌ها (Feature Creation): استفاده از داده‌های خام برای ایجاد ویژگی‌های جدید.

7️⃣مدل‌سازی و ارزیابی:

⏪مدل‌سازی: ساخت و آموزش مدل‌ها با استفاده از داده‌های تمرینی.
⏪ارزیابی مدل: استفاده از متریک‌های ارزیابی مانند دقت (Accuracy)، F1-Score، Precision و Recall.
⏪تکنیک‌های اعتبارسنجی (Cross-Validation): برای جلوگیری از Overfitting و بهینه‌سازی مدل.

8️⃣یادگیری عمیق (Deep Learning):

⏪شبکه‌های عصبی (Neural Networks): یادگیری ساختارهای پایه شبکه‌های عصبی و کاربرد آن‌ها در مسائل مختلف.
⏪فریمورک‌های یادگیری عمیق: یادگیری استفاده از TensorFlow و PyTorch برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق.

9️⃣مبحث Big Data و پردازش توزیع‌شده:

⏩بخش Apache Hadoop: یادگیری نحوه کار با اکوسیستم Hadoop برای پردازش داده‌های بزرگ.
⏩Apache Spark: یادگیری نحوه استفاده از Spark برای پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ و اجرای تحلیل‌های سریع.

0️⃣1️⃣مدیریت پروژه و کار تیمی:

⏪مدیریت پروژه: یادگیری تکنیک‌های مدیریت پروژه و کار با ابزارهایی مانند Jira و Trello.
⏪ارتباط با ذی‌نفعان: توانایی ارتباط موثر با اعضای تیم و ذی‌نفعان تجاری.

1️⃣1️⃣منابع آموزشی و گواهینامه‌ها:

⏮کتاب‌ها:

⏩"Data Science from Scratch" by Joel Grus
⏩"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien Géron

⏮دوره‌های آنلاین:

⏩Coursera: دوره "Data Science Specialization" توسط Johns Hopkins University.
⏩edX: دوره "Data Science MicroMasters" از MIT.
⏩Kaggle: دوره‌های رایگان در زمینه تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین.

2️⃣1️⃣پروژه‌های عملی و تجربیات:

⏪تحلیل مجموعه‌داده‌ها: کار بر روی پروژه‌های واقعی با مجموعه‌داده‌های عمومی از Kaggle یا UCI Machine Learning Repository.
⏪ساخت داشبوردهای مصورسازی: ایجاد داشبوردهایی با استفاده از Tableau یا Power BI برای نمایش نتایج تحلیل‌ها.
⏪مشارکت در پروژه‌های متن‌باز: مشارکت در پروژه‌های متن‌باز در GitHub برای تقویت مهارت‌ها.

⏺پروژه‌های پیشنهادی برای دانشمندان داده:

⏹تحلیل داده‌های فروش: پیش‌بینی فروش آینده با استفاده از داده‌های تاریخی.
⏹مدل‌سازی پیش‌بینی: ساخت یک مدل برای پیش‌بینی چرخش مشتریان بر اساس داده‌های مشتریان.
⏹تحلیل احساسات: تحلیل نظرات مشتریان و استخراج احساسات مثبت یا منفی.

با دنبال کردن این نقشه راه و تمرین پروژه‌های عملی، می‌توانید به یک دانشمند داده حرفه‌ای تبدیل شوید و مهارت‌های لازم برای کار در زمینه تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین را کسب کنید.

°----------------------------------------°

https://t.me/programercity

°----------------------------------------°

نقشه راه مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer)♨️

شامل یادگیری مفاهیم پایه ریاضیات، برنامه‌نویسی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ابزارهای مرتبط است. این نقش ترکیبی از علوم کامپیوتر، آمار و مهندسی نرم‌افزار را می‌طلبد. در ادامه، یک نقشه راه جامع برای تبدیل شدن به مهندس یادگیری ماشین آورده شده است:

1️⃣مبانی ریاضی و آمار:

⬅️جبر خطی (Linear Algebra): یادگیری ماتریس‌ها، بردارها، ضرب ماتریسی و تجزیه مقادیر منفرد (SVD). منابع: "Linear Algebra and Its Applications".
⬅️حساب دیفرانسیل و انتگرال (Calculus): درک مشتقات و انتگرال‌ها و نحوه بهینه‌سازی توابع. به ویژه در گرادیان کاهشی و مشتقات جزئی.
⬅️آمار و احتمالات: مفاهیم پایه آمار (میانگین، واریانس، توزیع‌ها) و احتمالات شرطی، بیزین و قانون احتمالات. منابع: Probability and Statistics for Engineers and Scientists

2️⃣برنامه‌نویسی و ابزارهای مرتبط:

⬅️زبان Python: محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین. یادگیری کتابخانه‌های Python مانند:
⬅️NumPy: برای محاسبات عددی.
⬅️Pandas: برای مدیریت داده‌ها و پردازش داده‌ها.
⬅️Matplotlib و Seaborn: برای مصورسازی داده‌ها.
⬅️R: یک زبان دیگر برای تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین که بیشتر در حوزه آماری استفاده می‌شود.
⬅️Git: برای مدیریت نسخه کدها و همکاری تیمی.

3️⃣پایگاه‌داده و کار با داده‌ها:

⬅️زبان SQL: یادگیری نحوه کوئری زدن و کار با پایگاه داده‌های رابطه‌ای.
⬅️NoSQL: مانند MongoDB برای کار با پایگاه‌های داده غیر رابطه‌ای.
⬅️Data Wrangling: توانایی تمیز کردن، آماده‌سازی و دستکاری داده‌ها برای ورود به مدل‌ها.

4️⃣یادگیری ماشین (Machine Learning):

⬅️یادگیری نظارت شده (Supervised Learning): الگوریتم‌هایی که از داده‌های برچسب‌گذاری شده استفاده می‌کنند.
⬅️رگرسیون خطی و لجستیک: یادگیری مدل‌های پیش‌بینی با خروجی‌های عددی یا باینری.
⬅️درخت تصمیم (Decision Trees): و جنگل تصادفی (Random Forests) برای طبقه‌بندی و پیش‌بینی.
⬅️ماشین بردار پشتیبان (SVM): یک الگوریتم طبقه‌بندی با استفاده از بردارها و سطوح تصمیم‌گیری.
⬅️یادگیری غیرنظارت شده (Unsupervised Learning): الگوریتم‌هایی که از داده‌های بدون برچسب استفاده می‌کنند.
⬅️خوشه‌بندی (Clustering): الگوریتم‌هایی مانند K-Means برای گروه‌بندی داده‌های مشابه.
⬅️کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): مانند PCA (تحلیل مولفه‌های اصلی) برای کاهش پیچیدگی داده‌ها.
⬅️یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): یادگیری براساس پاداش و جریمه. مطالعه الگوریتم‌هایی مانند Q-learning و Deep Q-Networks.

5️⃣کتابخانه‌ها و فریمورک‌های یادگیری ماشین:

⬅️مبحث Scikit-learn: یک کتابخانه محبوب برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین مانند رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی.
⬅️TensorFlow: یک فریمورک قدرتمند برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی.
⬅️Keras: یک رابط سطح بالا برای TensorFlow که توسعه و تست مدل‌ها را آسان‌تر می‌کند.
⬅️PyTorch: فریمورکی محبوب برای پیاده‌سازی و تست مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی.

6️⃣مهندسی ویژگی (Feature Engineering):

⬅️انتخاب ویژگی‌ها (Feature Selection): یادگیری تکنیک‌هایی برای انتخاب ویژگی‌های مهم و حذف داده‌های بی‌فایده.
⬅️ایجاد ویژگی‌ها (Feature Creation): استفاده از داده‌های خام برای ایجاد ویژگی‌های جدید که به بهبود دقت مدل کمک می‌کنند.
⬅️مقیاس‌بندی (Scaling): نرمال‌سازی داده‌ها برای سازگاری با الگوریتم‌های مختلف.

7️⃣ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها:

⬅️متریک‌های ارزیابی مدل: یادگیری معیارهایی مانند دقت (Accuracy)، F1-Score، Precision و Recall برای ارزیابی عملکرد مدل.
⬅️Cross-Validation: استفاده از تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل برای بررسی دقت مدل‌ها.
⬅️Overfitting و Underfitting: درک چالش‌های مرتبط با تعمیم‌دهی مدل‌ها به داده‌های جدید و روش‌های جلوگیری از Overfitting مانند Regularization.

8️⃣یادگیری عمیق (Deep Learning):

⬅️شبکه‌های عصبی مصنوعی (Neural Networks): یادگیری ساختارها و اصول شبکه‌های عصبی، شامل لایه‌های ورودی، مخفی و خروجی.
⬅️شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks - CNNs): برای پردازش تصاویر.
⬅️شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNNs): برای پردازش داده‌های توالی مانند متن و سری‌های زمانی.
⬅️یادگیری انتقالی (Transfer Learning): استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تسریع در یادگیری مدل‌های جدید.

9️⃣مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌ها:

⬅️مبحث API‌ ها و توسعه برنامه: یادگیری نحوه ساخت و استفاده از API‌ ها برای به‌کارگیری مدل‌ها در تولید.
⬅️Docker و Kubernetes: یادگیری نحوه استفاده از Docker برای بسته‌بندی برنامه‌ها و Kubernetes برای مدیریت کانتینرها.
⬅️استقرار مدل‌ها (Model Deployment): یادگیری روش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در تولید از طریق ابزارهایی مانند Flask یا FastAPI

0️⃣1️⃣مدیریت پروژه‌ها و کار با داده‌ها در مقیاس بزرگ:

⬅️مبحث Big Data: یادگیری تکنیک‌ها و ابزارهای مدیریت داده‌های بزرگ مانند Hadoop و Spark.
⬅️مبحث Cloud Computing: یادگیری نحوه استفاده از سرویس‌های ابری مانند AWS (SageMaker)، Google Cloud Platform (GCP) و Microsoft Azure برای مدیریت و استقرار مدل‌ها.
⬅️MLOps: یادگیری نحوه پیاده‌سازی اصول DevOps در یادگیری ماشین برای اتوماسیون فرایندهای آموزشی و استقرار مدل‌ها.

1️⃣1️⃣منابع و دوره‌های آموزشی:

◀️کتاب‌ها:

➡️"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien Géron
➡️"Deep Learning" by Ian Goodfellow
➡️"Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher Bishop

◀️دوره‌های آنلاین:

➡️Coursera: دوره "Machine Learning" توسط Andrew Ng.
➡️Udacity: دوره "Deep Learning Nanodegree".
➡️Fast.ai: دوره رایگان برای یادگیری یادگیری عمیق با PyTorch.


2️⃣1️⃣تمرین و پروژه‌های عملی:

⬅️پروژه‌های عملی: برای یادگیری عملی، پروژه‌هایی مانند طبقه‌بندی تصاویر، تحلیل سری زمانی، و پیش‌بینی داده‌ها را انجام دهید.
⬅️شرکت در چالش‌ها: شرکت در چالش‌های برنامه‌نویسی و داده‌کاوی در پلتفرم‌هایی مانند Kaggle برای تقویت مهارت‌ها.
⬅️مشارکت در پروژه‌های متن‌باز: مشارکت در پروژه‌های یادگیری ماشین متن‌باز در GitHub.

⏺پروژه‌های پیشنهادی برای مهندسین یادگیری ماشین:

⏹پروژه طبقه‌بندی تصاویر: استفاده از CNN برای طبقه‌بندی تصاویر dataset‌های معروف مانند MNIST یا CIFAR-10.
⏹تحلیل داده‌های سری زمانی: پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از RNN و LSTM.
⏹پروژه‌های NLP: استفاده از مدل‌های NLP برای تحلیل متن، مانند طبقه‌بندی نظرات کاربران یا ساخت ربات چت.

با دنبال کردن این نقشه راه و تمرین پروژه‌های عملی، می‌توانید به یک مهندس یادگیری ماشین حرفه‌ای تبدیل شوید و به حل مسائل پیچیده یادگیری ماشین در دنیای واقعی بپردازید.

°----------------------------------------°

https://t.me/programercity

°----------------------------------------°

لطفا اگر از این نقشه راه ها خوشتون اومد روی پست ها ری‌اکشن بزنین یا کامنت بزارین بدونم روندشو چطوری پیش ببرم که به علایق شما نزدیک باشه.
راستی روزی دوتا نقشه راه کامل اینجوری میزارم😍
اگر موافقی بکوب لایکو👍🏻😃

🔴نقشه راه مهندس نرم‌افزار (Software Engineer)

شامل یادگیری مهارت‌ها و مفاهیم مختلف در حوزه توسعه نرم‌افزار است. مهندس نرم‌افزار نیاز به تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی، مفاهیم الگوریتم و داده‌ساختارها، ابزارهای توسعه، و همچنین کار با سیستم‌ها و معماری نرم‌افزار دارد. در ادامه، یک نقشه راه جامع برای تبدیل شدن به یک مهندس نرم‌افزار آورده شده است:

1️⃣مبانی برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار:

◀️انتخاب یک زبان برنامه‌نویسی: شروع با زبان‌هایی مانند ++ Python، Java، C یا JavaScript. زبان‌های پرکاربرد در صنعت را انتخاب کنید.
◀️مفاهیم برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP): یادگیری اصول شیءگرایی مانند کلاس‌ها، وراثت، چندریختی، و کپسوله‌سازی.
◀️مدیریت حافظه و تخصیص منابع: درک نحوه مدیریت حافظه در زبان‌های مختلف و جلوگیری از نشت حافظه.

2️⃣ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها:

◀️ساختمان داده‌ها (Data Structures): یادگیری ساختمان داده‌های پایه‌ای مانند آرایه‌ها، لیست‌های پیوندی، پشته، صف، درخت‌ها، گراف‌ها و جداول درهم‌سازی.
◀️الگوریتم‌ها: آشنایی با الگوریتم‌های پایه‌ای مانند جستجو و مرتب‌سازی (Binary Search، Merge Sort، Quick Sort) و حل مسائل پیچیده‌تر مانند Dynamic Programming و Backtracking.
◀️پیچیدگی زمانی و مکانی (Time and Space Complexity): درک مفاهیم پیچیدگی زمانی و مکانی و تحلیل الگوریتم‌ها با استفاده از Big O Notation

3️⃣نسخه‌بندی و ابزارهای مدیریت کد:

◀️یادگیری Git: یادگیری کار با سیستم‌های کنترل نسخه مانند Git و سرویس‌هایی مانند GitHub، GitLab و Bitbucket برای مدیریت کد.
◀️مدیریت مخازن: یادگیری نحوه کار با شاخه‌ها (branches)، ایجاد درخواست‌های Pull ) Pull Requests) و مدیریت تعارضات کد.

4️⃣توسعه وب (Frontend و Backend):

◀️شاخه Frontend Development: یادگیری HTML، CSS و JavaScript به‌عنوان پایه‌های توسعه وب.
◀️فریمورک‌ها: یادگیری فریمورک‌های مدرن مانند React، Angular یا Vue.js برای ساخت واسط کاربری (UI).
◀️ Backend Development: یادگیری کار با زبان‌های سمت سرور مانند Node.js، Python (Django/Flask)، Ruby on Rails، یا Java (Spring).
◀️کار با پایگاه‌داده: یادگیری پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای (SQL) مانند MySQL و PostgreSQL و همچنین پایگاه‌داده‌های NoSQL مانند MongoDB
◀️مبحث API Design: یادگیری نحوه طراحی و پیاده‌سازی API‌های RESTful و کار با سرویس‌های API مانند GraphQL

5️⃣مهارت‌های حل مسئله و طراحی سیستم:

◀️حل مسئله: شرکت در چالش‌ها و مسابقات برنامه‌نویسی مانند LeetCode، Codeforces، HackerRank و Codewars برای بهبود مهارت‌های حل مسئله.
◀️طراحی سیستم (System Design): یادگیری طراحی سیستم‌های نرم‌افزاری بزرگ و مقیاس‌پذیر، شامل معماری Microservices، load balancing، caching، و طراحی دیتابیس.

6️⃣اصول طراحی نرم‌افزار:

◀️الگوهای طراحی (Design Patterns): یادگیری الگوهای طراحی رایج مانند Singleton، Factory، Observer، و Decorator.
◀️مبحث SOLID Principles: یادگیری اصول طراحی نرم‌افزار مانند SOLID برای ساخت کدهای قابل نگهداری و توسعه.
◀️Test-Driven Development (TDD): یادگیری تکنیک‌های نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests) و توسعه با رویکرد تست.

7️⃣سیستم‌عامل‌ها و شبکه:

◀️سیستم‌عامل: یادگیری مفاهیم سیستم‌عامل‌ها مانند مدیریت فرآیندها (Processes)، نخ‌ها (Threads)، حافظه مجازی و فایل‌سیستم‌ها.
◀️مفاهیم شبکه: آشنایی با مفاهیم پایه‌ای شبکه مانند TCP/IP، DNS، HTTP/HTTPS و کار با پروتکل‌های شبکه.

8️⃣مدیریت پایگاه‌داده‌ها:

◀️مبحث SQL و NoSQL: یادگیری کار با پایگاه‌های داده SQL مانند PostgreSQL و MySQL و همچنین پایگاه‌های داده NoSQL مانند MongoDB
◀️بهینه‌سازی کوئری‌ها: یادگیری نحوه بهینه‌سازی کوئری‌های SQL و استفاده از ایندکس‌ها برای بهبود کارایی پایگاه‌داده.
◀️مفاهیم ACID: یادگیری اصول تراکنش‌های پایگاه‌داده و قوانین ACID برای حفظ صحت و یکپارچگی داده‌ها.

9️⃣DevOps و محیط‌های عملیاتی:

◀️مبحت Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD): یادگیری کار با ابزارهای CI/CD مانند Jenkins، GitLab CI، Travis CI برای خودکارسازی فرآیند‌های تست و استقرار.
◀️Docker و Kubernetes: یادگیری استفاده از Docker برای ساخت کانتینرها و Kubernetes برای مدیریت کانتینرها در مقیاس.
◀️سرویس‌های ابری: آشنایی با سرویس‌های ابری مانند AWS، Azure و Google Cloud Platform (GCP) برای استقرار نرم‌افزارها در مقیاس بزرگ.

0️⃣1️⃣مهارت‌های نرم‌افزاری و مدیریتی:

◀️مهارت‌های کار تیمی: یادگیری همکاری در تیم‌های توسعه نرم‌افزار، استفاده از ابزارهای مدیریت پروژه مانند Jira و Trello
◀️ارتباط با ذینفعان: یادگیری مهارت‌های ارتباطی برای انتقال نیازها و مشکلات به ذینفعان پروژه.
◀️مستندسازی: یادگیری نحوه نوشتن مستندات مناسب برای پروژه‌ها و ابزارها.

1️⃣1️⃣گواهینامه‌ها و منابع آموزشی:

◀️گواهینامه‌های حرفه‌ای: گواهینامه‌هایی مانند AWS Certified Developer، Google Professional Cloud Developer، یا Oracle Certified Professional برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار.

⏹منابع آموزشی:

⏺کتاب‌ها: "Clean Code" نوشته‌ی Robert C. Martin، "Design Patterns" نوشته‌ی Erich Gamma و همکاران، و "Introduction to Algorithms" نوشته‌ی Thomas H. Cormen.

⏺دوره‌های آنلاین: پلتفرم‌هایی مانند Coursera، Udemy، edX و Pluralsight برای یادگیری مهارت‌های توسعه نرم‌افزار.

⏺تمرین‌های عملی: پروژه‌های عملی و مشارکت در پروژه‌های متن‌باز در GitHub

✳️پروژه‌های عملی برای مهندسین نرم‌افزار:

↩️ساخت یک برنامه مدیریت کارهای روزانه (To-Do List App): یک پروژه ساده که شامل توسعه Frontend و Backend و کار با پایگاه داده است.
↩️توسعه یک RESTful API: ساخت یک API برای مدیریت کاربران و محصولات، و تمرین کار با پایگاه داده و احراز هویت.
↩️پروژه‌های متن‌باز: مشارکت در پروژه‌های متن‌باز برای بهبود مهارت‌ها و آشنایی با کدهای نوشته شده توسط مهندسین دیگر.

با دنبال کردن این نقشه راه و انجام پروژه‌های عملی، می‌توانید به یک مهندس نرم‌افزار حرفه‌ای تبدیل شوید و مهارت‌های لازم برای ورود به صنعت توسعه نرم‌افزار را کسب کنید.

°----------------------------------------°

https://t.me/programercity

°----------------------------------------°

🟠نقشه راه Cloud Engineer

شامل مهارت‌ها، ابزارها و تکنولوژی‌هایی است که برای تبدیل شدن به یک مهندس ابر (Cloud Engineer) حرفه‌ای باید آن‌ها را یاد بگیرید. این نقشه راه مراحل مختلفی از یادگیری مفاهیم پایه تا مهارت‌های پیشرفته را در بر می‌گیرد. در زیر یک نقشه راه برای مهندس ابر به‌صورت گام به گام آورده شده است:

1️⃣مفاهیم پایه رایانش ابری (Cloud Computing):

⬅️آشنایی با اصول رایانش ابری: یادگیری اصولی مانند پردازش بر اساس تقاضا، مقیاس‌پذیری و تجمیع منابع.
⬅️مدل‌های استقرار ابر: تفاوت‌های میان ابر عمومی (Public Cloud)، ابر خصوصی (Private Cloud) و ابر ترکیبی (Hybrid Cloud) را درک کنید.

❇️مدل‌های سرویس ابری:
⬅️مدل IaaS (زیرساخت به‌عنوان سرویس): مانند AWS EC2 یا Google Compute Engine.
⬅️مدل PaaS (پلتفرم به‌عنوان سرویس): مانند AWS Elastic Beanstalk یا Google App Engine.
⬅️مدل SaaS (نرم‌افزار به‌عنوان سرویس): مانند Google Workspace یا Microsoft Office 365.

⬅️مزایای رایانش ابری: درک مزایایی مانند کاهش هزینه، انعطاف‌پذیری، و بازیابی اطلاعات.


2️⃣شبکه و مفاهیم مرتبط:

⬅️مفاهیم پایه شبکه: آشنایی با اصولی مانند IP Address، DNS، TCP/IP و پروتکل‌های HTTP/HTTPS.
⬅️شبکه‌های ابری: یادگیری شبکه‌های مخصوص ابر مانند VPC (Virtual Private Cloud)، ساب‌نت‌ها و پیکربندی فایروال‌ها.
⬅️بارگذاری متوازن (Load Balancers): یادگیری پیکربندی Load Balancer‌ها در AWS، Azure یا GCP.
⬅️شبکه‌های تحویل محتوا (CDN): آشنایی با شبکه‌هایی مانند CloudFront یا Akamai.

3️⃣سیستم‌عامل‌ها و مفاهیم پایه لینوکس:

⬅️خط فرمان لینوکس: تسلط به دستورات پایه لینوکس، چون بیشتر خدمات ابری بر پایه لینوکس است.
⬅️اسکریپت‌نویسی ساده: یادگیری نوشتن اسکریپت‌های ساده با Bash یا PowerShell.
⬅️نظارت بر سیستم: آشنایی با ابزارهای نظارتی مانند Nagios یا Prometheus.

4️⃣آشنایی با ارائه‌دهندگان خدمات ابری (Cloud Service Providers):

❇️یادگیری یکی از پلتفرم‌های ابری زیر:
⬅️Amazon Web Services (AWS): خدمات معروفی مانند EC2، S3، Lambda، RDS و IAM.
⬅️پلتفرم Microsoft Azure: سرویس‌هایی مانند Azure Virtual Machines، Blob Storage و Azure DevOps.
⬅️پلتفرم Google Cloud Platform (GCP): سرویس‌هایی مانند Compute Engine، Kubernetes Engine و BigQuery.
⬅️استفاده از دوره‌های رایگان: از سطوح رایگان AWS، Azure یا GCP برای تجربه عملی استفاده کنید.

5️⃣مجازی‌سازی و کانتینرها (Virtualization and Containers):

⬅️مجازی‌سازی: آشنایی با ماشین‌های مجازی (VMs) و هایپروایزرها (مانند VMware یا KVM).
⬅️کانتینرها: یادگیری مفاهیم کانتینرها (مانند Docker) و ارکستراسیون کانتینرها با Kubernetes.
⬅️محاسبات بدون سرور (Serverless Computing): آشنایی با خدمات بدون سرور مانند AWS Lambda، Azure Functions و GCP Cloud Functions.

6️⃣زیرساخت به‌عنوان کد (Infrastructure as Code - IaC):

⬅️مبحث Terraform: یادگیری ایجاد و مدیریت زیرساخت با Terraform.
⬅️مبحث CloudFormation: یادگیری AWS CloudFormation برای ایجاد زیرساخت در AWS.
⬅️مبحث ARM Templates: آشنایی با ARM Templates برای مدیریت زیرساخت در Azure.
⬅️ابزارهای اتوماسیون: یادگیری ابزارهایی مانند Ansible، Chef یا Puppet برای مدیریت زیرساخت.

7️⃣امنیت در رایانش ابری:

⬅️امنیت ابری: یادگیری مفاهیم مدیریت دسترسی (IAM)، رمزنگاری (در حال انتقال و در حال استراحت) و مدیریت کلیدهای امنیتی.
⬅️استانداردهای امنیتی و حاکمیت: آشنایی با استانداردهایی مانند GDPR، HIPAA و SOC 2.
⬅️ابزارهای امنیتی ابری: آشنایی با ابزارهایی مانند AWS Shield، Azure Security Center و GCP Cloud Armor.

8️⃣پایگاه‌های داده و ذخیره‌سازی:

⬅️پایگاه‌های داده رابطه‌ای: آشنایی با خدمات مانند AWS RDS، Azure SQL Database و GCP Cloud SQL.
⬅️پایگاه‌های داده NoSQL: یادگیری پایگاه‌های داده‌ای مانند AWS DynamoDB، Azure Cosmos DB و Google Firestore.
⬅️ذخیره‌سازی ابری: آشنایی با خدمات ذخیره‌سازی ابری مانند AWS S3، Azure Blob Storage و GCP Cloud Storage.

9️⃣نظارت و بهینه‌سازی:

⬅️نظارت بر ابر: یادگیری ابزارهای نظارت بر ابر مانند CloudWatch در AWS، Azure Monitor و Stackdriver در GCP.
⬅️بهینه‌سازی هزینه: آشنایی با مدل‌های قیمت‌گذاری و استفاده از ابزارهایی مانند AWS Cost Explorer یا Azure Cost Management برای مدیریت هزینه‌ها.

0️⃣1️⃣DevOps و پیاده‌سازی CI/CD:

⬅️پیاده‌سازی CI/CD: یادگیری ایجاد خطوط لوله CI/CD با ابزارهایی مانند Jenkins، AWS CodePipeline یا Azure DevOps.
⬅️کنترل نسخه: یادگیری Git و پلتفرم‌های مربوطه مانند GitHub یا GitLab.

1️⃣1️⃣آشنایی با معماری Cloud-Native:

⬅️میکروسرویس‌ها: یادگیری معماری میکروسرویس و نحوه طراحی اپلیکیشن‌های مبتنی بر ابر.
⬅️معماری مبتنی بر رویداد: آشنایی با معماری مبتنی بر رویداد و استفاده از ابزارهایی مانند AWS SNS/SQS و Azure Event Hubs.
⬅️مبحث API Gateway: یادگیری استفاده از سرویس‌های API Gateway مانند AWS API Gateway یا Azure API Management.

2️⃣1️⃣گواهینامه‌ها (اختیاری ولی توصیه‌شده):

⬅️گواهینامه AWS Certified Solutions Architect: برای کسب دانش AWS.
⬅️گواهینامه Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert: برای Azure.
⬅️گواهینامه Google Cloud Professional Cloud Architect: برای GCP.
⬅️گواهینامه Certified Kubernetes Administrator (CKA): برای مدیریت کانتینرها و Kubernetes.


3️⃣1️⃣مهارت‌های نرم و همکاری تیمی:

⬅️ابزارهای همکاری: آشنایی با ابزارهایی مانند Slack، Jira و Confluence.
⬅️مدیریت پروژه: یادگیری اصول مدیریت پروژه‌های Agile، Scrum یا Kanban.

⏹منابع یادگیری:

⏺مستندات رسمی: مستندات AWS، Azure، GCP.
⏺دوره‌های آنلاین: سایت‌هایی مانند Coursera، Udemy و A Cloud Guru دوره‌های مرتبط ارائه می‌دهند.
⏺تجربه عملی: از نسخه‌های رایگان ارائه‌دهندگان سرویس‌های ابری برای پیاده‌سازی پروژه‌ها استفاده کنید.

✳️پروژه‌های عملی:

⬅️ساخت پروژه‌های واقعی: مانند ساخت و پیاده‌سازی اپلیکیشن‌های وب بدون سرور، اپلیکیشن‌های چند لایه، یا اپلیکیشن‌های کانتینری.
⬅️کار با زیرساخت‌ها: ایجاد و مدیریت زیرساخت‌های ابری برای اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر و ایمن.

این نقشه راه می‌تواند شما را در مسیری قرار دهد که به یک مهندس ابر (Cloud Engineer) ماهر تبدیل شوید.

°----------------------------------------°

https://t.me/programercity

°----------------------------------------°