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

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

فردا قراره که نقشه راه‌های مفصل DevOps Specialist😁 و 🔥penetration tester رو بزارم.

طرفداراش کیا هستن؟! با ری‌اکشنی که گذاشتم کنار هر کدوم میتونین نشون بدین😎

یکی از دوستان همراه پیجمون هم درخواست داشتن که نقشه راه بیوانفورماتیک رو بزاریم و چون دیروز هیچ نقشه راهی نزاشتم سعی میکنم جبرانش این نقشه راه درخواستی رو فردا بزارم🌹

شما هم اگر درخواستی داشتین لینک ناشناس رو بیو کانال هست بگین تا به درخواستتون رسیدگی شه🖐

فعلا شبتون بخیر💫

اگه دانشجویید و یا پروژه های کاری دارید،هوش مصنوعی های کاربردی رو براتون لیست کردم که کارتون راحت تر شه: #معرفی_سایت
برای ساختن پاور پوینت: canva, gamma.app
برای خلاصه کردن متن و جزوه: chatmind.tech
مقالات مرتبط با کارت پیدا میکنه: zendy.io
متنی که با هوش مصنوعی نوشتی رو تصحیح و انسانیش میکنه جوری که استاد نفهمه: aiudetect
برای نگارش پایان نامه صفر تا صد : molin.AI
تحلیل داده فصل ۳ و ۴: just done AI

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

https://t.me/programercity

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

12 شماره کاربردی که به دردتون میخورن: #کاربردی

- گاز خونه قطع یا ضعیف شد:
تماس با شماره ۱۹۴

- برق خونه قطع شد و بفنا رفت:
تماس با شماره ۱۲۱

- آب خونه قطع یا چیکه ای شد:
تماس با شماره ۱۲۲

- تلفن ثابت قطع شد:
تماس با شماره ۲۰۱۱۷

- سر و صدای ساخت و ساز در محله و خیابون و کوچه که اعصابتونو خورد کرده:
تماس با شماره ۱۳۷

- استعلام وضعیت سود سهام عدالت:
تماس با شماره: ۱۵۶۹

- استعلام وضعیت یارانه:
ارسال کدملی سرپرست خانوار به سامانه ۶۳۶۹

- استعلام کالا برگ الکترونیک:
( خرید کالا با کارت یارانه ) شماره گیری
*۷۸۸۲۸* یا #۱۴۶۳*۵۰۰*

- استعلام خلافی و بفنایی خودرو:
ارسال کد VIN به سامانه ۱۱۰۱۲۰۲۰۲۰

- استعلام تعداد سیم کارت: ( مهم )
ارسال کد ملی به سامانه ۳۰۰۰۱۵۰

- استعلام سوابق بیمه:
(سوابق  بیکاری ،بیمه یا آخرین مستمری و... )  شماره گیری کد #۴۱۴۲۰*

- شکایت از مدارس:
( در هر موضوع  شکایتی داشتید)
تماس با سامانه تلفنی ۴۳۱۷، در شهرستان ۰۲۱ اضافه کنید.

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

https://t.me/programercity

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

🟡نقشه راه DevOps Specialist

متخصص DevOps شامل یادگیری مهارت‌های مختلف از جمله ابزارهای اتوماسیون، مدیریت زیرساخت، پیاده‌سازی خطوط CI/CD، و فرهنگ همکاری بین تیم‌های توسعه و عملیات است. در این مسیر، تمرکز روی توسعه نرم‌افزار، استقرار و بهینه‌سازی زیرساخت‌ها و ابزارهای مرتبط با DevOps قرار دارد. در زیر یک نقشه راه برای تبدیل شدن به یک متخصص DevOps آورده شده است:

1️⃣مفاهیم پایه DevOps

⬅️مفهوم DevOps چیست؟: آشنایی با مفاهیم DevOps، که ترکیبی از توسعه نرم‌افزار (Development) و عملیات (Operations) است و تمرکز بر افزایش کارایی و سرعت پیاده‌سازی نرم‌افزار از طریق خودکارسازی و همکاری دارد.
⬅️فرهنگ DevOps: یادگیری مفاهیمی مانند توسعه مداوم، استقرار مداوم، بازخورد سریع، و یادگیری از شکست‌ها.

2️⃣مهارت‌های پایه در سیستم‌عامل‌ها و شبکه:

⬅️لینوکس و خط فرمان: تسلط به سیستم‌عامل لینوکس، مدیریت فایل‌ها، کار با ترمینال و یادگیری دستورات پایه.
⬅️شبکه: یادگیری مفاهیم پایه شبکه مانند IP، DNS، HTTP/HTTPS، پروتکل‌های TCP/IP و نحوه برقراری ارتباط بین سرورها.
⬅️سرویس‌های وب: یادگیری نحوه کارکرد وب سرورها مانند Nginx و Apache.

3️⃣زبان‌های برنامه‌نویسی و اسکریپت‌نویسی:

⬅️اسکریپت‌نویسی (Scripting): تسلط به زبان‌های اسکریپت‌نویسی مانند Bash، Python، یا PowerShell برای اتوماسیون وظایف.
⬅️مهارت‌های برنامه‌نویسی: یادگیری زبان‌هایی مانند Python، Ruby، یا Go برای نوشتن ابزارهای DevOps و اسکریپت‌های پیچیده‌تر.

4️⃣کنترل نسخه (Version Control):

⬅️مباحث Git و GitHub/GitLab: یادگیری Git برای مدیریت کد و همکاری در تیم‌های توسعه. یادگیری نحوه استفاده از مخازن (repositories) و انجام عملیات‌هایی مانند commit، merge و pull request
⬅️مبحث Branching Strategies: آشنایی با استراتژی‌های مختلف branching مانند Git Flow

5️⃣مبحث CI/CD (یکپارچگی و استقرار مداوم):

⬅️مبحث Continuous Integration (CI): یادگیری یکپارچه‌سازی مداوم برای تست و ساخت مداوم کد با ابزارهایی مانند Jenkins، Travis CI، GitLab CI، یا CircleCI.
⬅️مبحث Continuous Deployment (CD): یادگیری استقرار مداوم برای خودکارسازی انتشار نرم‌افزار به محیط‌های مختلف (تولید، آزمایش، توسعه).
⬅️Pipeline Automation: ایجاد خطوط لوله (Pipeline) CI/CD برای خودکارسازی فرآیندهای ساخت، تست و استقرار نرم‌افزار.

6️⃣مباحث Containerization و Orchestration:

⬅️یادگیری Docker: یادگیری مفاهیم کانتینرها (Containers) و نحوه ساخت و مدیریت کانتینرها با Docker. یادگیری Docker Compose برای تنظیم چندین کانتینر.
⬅️یادگیری Kubernetes: تسلط به Kubernetes برای مدیریت و ارکستراسیون کانتینرها در مقیاس. یادگیری مفاهیم مهم مانند Pods، Services، Deployments، و ConfigMaps.
⬅️مبحث Docker Swarm یا OpenShift: آشنایی با ابزارهای دیگر برای ارکستراسیون کانتینرها.

7️⃣یادگیری Infrastructure as Code (IaC):

⬅️مبحث Terraform: یادگیری استفاده از Terraform برای مدیریت زیرساخت‌ها به‌عنوان کد، تعریف منابع مانند سرورها، شبکه‌ها، و ذخیره‌سازی به‌صورت برنامه‌نویسی.
⬅️یادگیری CloudFormation: آشنایی با AWS CloudFormation برای تعریف و مدیریت زیرساخت‌ها در AWS.
⬅️مباحث Ansible، Puppet، و Chef: یادگیری ابزارهای مدیریت پیکربندی برای خودکارسازی فرآیندهای استقرار و مدیریت سرورها.

8️⃣Cloud Platforms (پلتفرم‌های ابری):

⬅️مبحث AWS (Amazon Web Services): یادگیری سرویس‌های AWS مانند EC2، S3، RDS، Lambda، و CloudWatch.
⬅️یادگیری Microsoft Azure: یادگیری خدمات Azure مانند Azure VMs، Azure Blob Storage، و Azure DevOps.
⬅️یادگیری Google Cloud Platform (GCP): یادگیری سرویس‌های ابری GCP مانند Compute Engine، Kubernetes Engine و Cloud Storage.
⬅️استفاده از نسخه‌های رایگان: از نسخه‌های رایگان ارائه‌دهندگان ابری برای پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی استفاده کنید.

9️⃣مانیتورینگ و نظارت (Monitoring and Logging):

⬅️ابزارهای مانیتورینگ: یادگیری ابزارهایی مانند Prometheus، Grafana، و ELK Stack (Elasticsearch، Logstash، Kibana) برای نظارت بر وضعیت سیستم‌ها، سرورها، و برنامه‌های کاربردی.
⬅️مانیتورینگ ابری: استفاده از ابزارهای مانیتورینگ ابری مانند AWS CloudWatch، Azure Monitor یا GCP Stackdriver.
⬅️یادگیری Logging: یادگیری ثبت لاگ‌ها و مانیتور کردن آنها با ابزارهایی مانند Fluentd و Graylog.

0️⃣1️⃣امنیت در DevOps (DevSecOps)

⬅️یادگیری DevSecOps: یادگیری ادغام امنیت در فرآیندهای DevOps از طریق تست‌های امنیتی اتوماتیک در خطوط CI/CD.
⬅️یادگیری IAM (مدیریت هویت و دسترسی): آشنایی با ابزارهای مدیریت هویت و دسترسی در پلتفرم‌های ابری مانند AWS IAM و Azure Active Directory.
⬅️ابزارهای امنیتی: یادگیری ابزارهای امنیتی مانند Vault برای مدیریت امن رمزها و اطلاعات حساس.

1️⃣1️⃣تست و کیفیت نرم‌افزار:

⬅️تست خودکار: یادگیری نحوه انجام تست‌های خودکار (Unit Tests، Integration Tests، End-to-End Tests) در خطوط CI/CD.
⬅️یادگیری QA Integration: ادغام فرآیندهای تست و کنترل کیفیت در چرخه CI/CD برای اطمینان از کیفیت نرم‌افزار پیش از استقرار.

2️⃣1️⃣مهارت‌های نرم و همکاری تیمی:

⬅️همکاری تیمی: یادگیری کار با ابزارهای همکاری تیمی مانند Jira، Confluence، و Slack برای مدیریت پروژه و ارتباطات.
⬅️مدیریت پروژه: آشنایی با متدولوژی‌های Agile و Scrum و نقش‌های مرتبط مانند Scrum Master و Product Owner.

✅منابع یادگیری:

🔰مستندات رسمی: مستندات Git، Docker، Kubernetes، Terraform، AWS و Azure.
🔰دوره‌های آنلاین: پلتفرم‌هایی مانند Udemy، Coursera، A Cloud Guru، یا Pluralsight دوره‌های کامل DevOps ارائه می‌دهند.
🔰کتاب‌ها و مقالات: مطالعه کتاب‌هایی مانند "The Phoenix Project" و "The DevOps Handbook" برای درک مفاهیم و فرهنگ DevOps.

✅پروژه‌های عملی:

🔰ساخت پروژه‌های واقعی: مانند ایجاد یک خط لوله CI/CD کامل، استقرار کانتینرها در Kubernetes، یا مدیریت زیرساخت با Terraform.
🔰کار با سیستم‌های ابری: استفاده از AWS، Azure، یا GCP برای پیاده‌سازی برنامه‌های کاربردی واقعی و استقرار آنها به‌صورت خودکار.
🔰مشارکت در پروژه‌های منبع‌باز: همکاری در پروژه‌های DevOps منبع‌باز برای بهبود مهارت‌ها.

با یادگیری این مهارت‌ها و تجربه پروژه‌های عملی، می‌توانید به یک متخصص DevOps ماهر تبدیل شوید.

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

https://t.me/programercity

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

🟢نقشه راه Penetration Tester یا تستر نفوذ

شامل یادگیری مهارت‌های مرتبط با امنیت سایبری، تست نفوذ، و ابزارهای تخصصی هک اخلاقی است. در این نقشه راه، شما باید با مبانی امنیت، شبکه، و برنامه‌های وب آشنا شوید و سپس مهارت‌های پیشرفته‌تری در زمینه‌های مختلف تست نفوذ به دست آورید. در ادامه، نقشه راه تبدیل شدن به یک Penetration Tester آورده شده است:

1️⃣یادگیری مفاهیم پایه امنیت سایبری:

⬅️مفاهیم امنیت اطلاعات: یادگیری اصول امنیت اطلاعات (محرمانگی، یکپارچگی و دسترسی).
⬅️تهدیدها و آسیب‌پذیری‌ها: درک انواع تهدیدات امنیتی و آسیب‌پذیری‌ها مانند حملات DDoS، XSS، و SQL Injection.
⬅️پروتکل‌های امنیتی: یادگیری مفاهیم پایه‌ای در پروتکل‌های امنیتی مانند TLS/SSL، VPN و رمزنگاری.

2️⃣آشنایی با سیستم‌عامل‌ها و شبکه:

⬅️سیستم‌عامل لینوکس: یادگیری کار با توزیع‌های لینوکسی مانند Kali Linux و Parrot OS که به‌طور ویژه برای تست نفوذ طراحی شده‌اند.
⬅️مفاهیم شبکه: درک عمیق از مدل OSI، پروتکل‌های TCP/IP، DNS، DHCP، HTTP/HTTPS و یادگیری کار با شبکه‌های محلی و بی‌سیم.
⬅️ابزارهای شبکه: استفاده از ابزارهایی مانند Wireshark**، **Netcat و Nmap برای تحلیل و بررسی شبکه.

3️⃣مهارت‌های برنامه‌نویسی و اسکریپت‌نویسی:

⬅️زبان‌های برنامه‌نویسی: تسلط به زبان‌هایی مانند Python و Bash برای نوشتن اسکریپت‌ها و ابزارهای تست نفوذ.
⬅️اسکریپت‌نویسی در لینوکس: یادگیری نوشتن اسکریپت‌های Bash برای انجام خودکار وظایف در محیط لینوکس.
⬅️آشنایی با زبان‌های وب: مانند HTML، JavaScript و SQL برای درک آسیب‌پذیری‌های اپلیکیشن‌های وب.

4️⃣ابزارهای تست نفوذ و هک اخلاقی:

⬅️ابزار Nmap: برای اسکن شبکه و شناسایی سرویس‌ها و پورت‌های باز.
⬅️ابزار Metasploit Framework: برای اجرای اکسپلویت‌ها و شبیه‌سازی حملات.
⬅️ابزار Burp Suite: برای تست امنیتی برنامه‌های وب و تحلیل ترافیک HTTP.
⬅️ابزار John the Ripper: برای کرک کردن رمزهای عبور.
⬅️ابزار Hydra: برای اجرای حملات Brute Force.
⬅️ابزار Wireshark: برای تحلیل ترافیک شبکه.

5️⃣مفاهیم و روش‌های تست نفوذ:

⏮مراحل تست نفوذ: آشنایی با مراحل مختلف تست نفوذ از جمله:
⤵️1️⃣جمع‌آوری اطلاعات (Reconnaissance): یافتن اطلاعات عمومی در مورد سیستم هدف.
⤵️2️⃣شناسایی (Scanning): اسکن شبکه و سیستم‌ها برای یافتن نقاط ضعف.
⤵️3️⃣بهره‌برداری (Exploitation): استفاده از آسیب‌پذیری‌ها برای نفوذ به سیستم.
⤵️4️⃣ارتقاء دسترسی (Privilege Escalation): افزایش سطح دسترسی پس از نفوذ اولیه.
⤵️5️⃣حفظ دسترسی (Maintaining Access): ایجاد راه‌های پشتیبان برای حفظ دسترسی.
⤵️6️⃣پاک‌سازی ردپا (Covering Tracks): پاک کردن آثار نفوذ برای جلوگیری از شناسایی.

6️⃣وب اپلیکیشن‌ها و امنیت برنامه‌های وب:

⬅️یادگیری OWASP Top 10: یادگیری ۱۰ آسیب‌پذیری رایج در اپلیکیشن‌های وب و نحوه بهره‌برداری و رفع آن‌ها.
⬅️یادگیری SQL Injection: یادگیری تزریق SQL و نحوه بهره‌برداری از پایگاه داده‌ها.
⬅️یادگیری Cross-Site Scripting (XSS): یادگیری حملات XSS برای تزریق کدهای مخرب به وب‌سایت‌ها.
⬅️یادگیری Cross-Site Request Forgery (CSRF): یادگیری حملات CSRF برای ارسال درخواست‌های جعلی به سرورها.

7️⃣تست نفوذ شبکه:

⬅️یادگیری Network Penetration Testing: یادگیری نحوه اسکن شبکه، یافتن سرویس‌های آسیب‌پذیر و بهره‌برداری از آن‌ها.
⬅️یادگیری Wireless Network Security: یادگیری تکنیک‌های تست شبکه‌های بی‌سیم، از جمله حملات WPA/WPA2، و حملات Evil Twin.
⬅️پروتکل‌ها و رمزنگاری شبکه: یادگیری حملات روی پروتکل‌های رمزنگاری مانند WEP و WPA.

8️⃣مدیریت و بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌ها:

⬅️یادگیری Exploitation Frameworks: استفاده از ابزارهای بهره‌برداری مانند Metasploit برای شبیه‌سازی حملات و تست آسیب‌پذیری‌ها.
⬅️یادگیری Buffer Overflow: یادگیری تکنیک‌های Buffer Overflow برای بهره‌برداری از باگ‌های نرم‌افزاری.
⬅️یادگیری Privilege Escalation: یادگیری نحوه افزایش دسترسی در سیستم‌های ویندوز و لینوکس.

9️⃣مهندسی اجتماعی و امنیت انسانی:

⬅️حملات فیشینگ (Phishing): یادگیری تکنیک‌های حملات فیشینگ برای دسترسی به اطلاعات حساس.
⬅️یادگیری Social Engineering: استفاده از مهندسی اجتماعی برای بهره‌برداری از ضعف‌های انسانی.
⬅️اهمیت آگاهی امنیتی: بررسی روش‌های مقابله با حملات مهندسی اجتماعی و افزایش آگاهی کاربران.

0️⃣1️⃣تست نفوذ در محیط‌های ابری (Cloud Penetration Testing):

⬅️آشنایی با پلتفرم‌های ابری: مانند AWS، Azure، و Google Cloud و یادگیری تست نفوذ روی سرویس‌های ابری.
⬅️آشنایی Cloud Security: یادگیری چالش‌های امنیتی در محیط‌های ابری و نحوه شناسایی آسیب‌پذیری‌ها.

1️⃣1️⃣گواهینامه‌ها و آموزش‌های حرفه‌ای:

➡️Certified Ethical Hacker (CEH): گواهینامه‌ای برای یادگیری مبانی هک اخلاقی.
➡️Offensive Security Certified Professional (OSCP): گواهینامه‌ای عملی و معتبر برای تست نفوذ.
➡️CompTIA Security+: گواهینامه‌ای برای یادگیری اصول امنیت سایبری.
➡️Certified Information Systems Security Professional (CISSP): گواهینامه‌ای جامع برای یادگیری امنیت اطلاعات.


2️⃣1️⃣تمرین و پروژه‌های عملی:

⬅️پلتفرم‌های آموزشی: شرکت در چالش‌ها و آزمایشگاه‌های TryHackMe، Hack The Box، و VulnHub برای تمرین مهارت‌ها.
⬅️پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی آزمایشگاه‌های مجازی برای تمرین تست نفوذ، انجام تست‌های نفوذ روی سیستم‌ها و شبکه‌های واقعی (با اجازه) و تمرین در محیط‌های CTF (Capture The Flag).

3️⃣1️⃣نوشتن گزارش و مستندسازی:

⬅️نوشتن گزارش تست نفوذ: یادگیری چگونگی مستندسازی یافته‌ها و ارائه گزارش‌های جامع به مشتریان.
⬅️ارائه راه‌حل‌ها: ارائه پیشنهادات برای رفع آسیب‌پذیری‌ها و بهبود امنیت سیستم.

🟩منابع یادگیری:
📖کتاب‌ها:

➡️The Web Application Hacker's Handbook
➡️Hacking: The Art of Exploitation

🔻دوره‌های آنلاین: پلتفرم‌های Udemy، Coursera، TryHackMe، و Hack The Box.
🔻آزمایشگاه‌های مجازی: استفاده از ابزارهایی مانند VirtualBox یا VMware برای ساخت محیط‌های تست نفوذ.

با دنبال کردن این نقشه راه و شرکت در پروژه‌های عملی و چالش‌ها، می‌توانید به یک Penetration Tester حرفه‌ای تبدیل شوید.

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

https://t.me/programercity

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

♨️دوستان لطفا با دقت به این وویس گوش بدین🌹

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

https://t.me/programercity

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