در جریان باش !

متخصص پایتون - علم داده

هر چقدر که از نظر زمانی جلوتر میریم سرعت و شتاب تولید داده ها بیشتر میشه و با افزایش این روند، این سوال پیش میاد که این داده ها کجا ذخیره میشن و چطوری مورد تجزیه و تحلیل قرار میگیرن؟ اینجاست که اسم علمی جدید و بسیار کاربردی به اسم داده کاوی اطلاعات یا Data Mining به میون میاد. داده کاوی یا Data Mining به زبان ساده یک روش حل مسئله است که کارش تحلیل حجم زیادی از داده ها است. شرکت های بزرگ از این روش برای به دست آوردن الگوهای تکراری که ما متوجه آن ها نیستیم از دل انبوهی از اطلاعات استفاده میکنن. اونها از این روش استفاده می کنن تا از اطلاعاتی که ممکنه هیچ کاربردی نداشته باشن، نتایج ارزشمندی رو کشف کنن. امروزه کسی که داده کاوی بلده، مثل یک پیشگو میمونه! میتونه بر اساس آمار و اطلاعاتی که داره روند افزایش نرخ بورس رو پیش بینی کنه، سلیقه و رفتار مشتری های یک فروشگاه بزرگ رو کشف کنه و به صورت کلی همه چیز رو در مورد آینده می دونه! دیتا ماینینگ علمیه که می تونه به همه جا و همه چیز سرک بکشه و از دل اون ها جواب همه سوالات مارو بده. امروزه اهمیت این علم توی شرکت‌های بزرگ به قدری شناخته شده است که قبل از هر کار و تصمیمی به اطلاعاتی که داده کاوی کردند، مراجه میکنن. اگر دوست داری به یک متخصص داده کاوی اطلاعات با زبان پایتون تبدیل بشی و با استفاده از اون توی بزرگترین شرکت ها مشغول به کار بشی، این دوره رو از دست نده.

ثبت نام در دوره
مدت زمان پیشنهادی برای اتمام دوره
9 ماه
مدت زمان پشتیبانی از زمان شروع دوره
12 ماه
محتوای دوره (در حال برگزاری)
96 جلسه، 5 تمرین ، 4 آزمون

آشنایی با دوره متخصص پایتون - علم داده

آشنایی با دوره‌های متخصص سون‌لرن

دوره‌های متخصص سون لرن بر اساس پر طرفدارترین حوزه‌های برنامه‌نویسی و فناوری و با هدف تدریس تمامی مباحث و سرفصل‌های لازم برای تسلط و آمادگی دانشجویان جهت ورود به بازار کار ارائه شده اند. در این دوره‌‌ کامل‌ترین سرفصل‌های پایتون برای داده کاوی به صورت غیرحضوری تدریس می‌شود و مباحث آموزشی با توجه به متد آموزشی جدید سون لرن در قالب ویدئوهای ضبط شده در پلتفرم آکادمی ارائه می‌شوند. دانشجویان پس از مشاهده جلسات امکان پرسش و پاسخ، رفع اشکال، انجام تمرین، انجام آزمون‌های مقطعی و رتبه‌بندی خواهند داشت. 

پس از پایان دوره کسانی که در آزمون‌های جامع و ارزیابی فنی بالاترین نمرات را کسب کنند، جهت استخدام به شرکت‌هایی معرفی می‌شوند که قصد دارند از طریق مجموعه سون‌لرن برنامه‌نویس موردنظر خود را جذب کنند.

چرا باید یک محقق علم داده شوم ؟

  • زیرا بسیاری از شرکت‌های بزرگ داخلی و خارجی با حجم انبوهی از داده‌های تولید شده توسط کاربران مواجه هستند و این باعث افزایش تقاضا برای جذب نیروی متخصص در این حوزه می‌شود.
  • اگر قصد مهاجرت داشته باشید داشتن مهارت و رزومه در این زمینه می‌تواند فرایند کسب درآمد در کشور مقصد را ساده کند.
  • به‌دلیل کمبود نیروی متخصص علم داده در شرکت‌های داخلی، در صورت داشتن مهارت کافی امکان جذب نیرو همراه با درآمد بالا توسط شرکت‌ها فراهم است.
  • علم داده نیز مانند ماشین لرنینگ یکی از شاخه‌های مهم فناوری است و بر مبنای پایتون فعالیت می‌کند. بنابراین یادگیری آن می‌تواند زمینه ساز ورود شما به سایر حوزه‌های مهم باشد.


مخاطبین دوره

  • علاقه‌مندان به کسب مشاغل مهم و پردرآمد در ایران و خارج از کشور.
  • علاقه‌مندان به حوزه هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و غیره.
  • کسانی که برای اولین بار قصد ورود به دنیای برنامه‌نویسی را دارند و می‌خواهند یک سرمایه‌گذاری بلندمدت داشته باشند.
  • همه افرادی که قصد دارند در سال‌های پیش‌رو یکی از مهره‌های حیاتی بازار کار فناوری و مشاغل غیرسنتی باشند. 

پیش نیاز های یادگیری پایتون - علم داده

  • شرکت در این دوره پیش‌نیاز خاصی ندارد. کافی است با جستجو در اینترنت آشنا باشید و یادگیری علم داده را آگاهانه و هدف‌مند آغاز کنید.
  • سطح زبان انگلیسی بهتر است به گونه‌ای باشد که در صورت بروز مشکل بتوانید به انگلیسی در گوگل جستجو کنید و به منابع بیشتر دسترسی داشته باشید.
  • شما به سیستم و لپتاپ حرفه‌ای نیاز ندارید و یک سیستم معمولی که  قابلیت نصب نرم‌افزارهای مربوطه را داشته باشد می‌تواند نیاز شما را در این مرحله برآورده کند.

اهداف کلی دوره

  1. توانمندسازی دانشجویان برای ورود به حوزه تحلیل داده و مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی.
  2. آشنایی با مهم‌ترین مباحث مرتبط با ماشین لرنینگ، یادگیری عمیق و غیره.

اطلاعات کلی خرید

  • اگر با برنامه‌نویسی آشنایی قبلی ندارید با خرید کل دوره به‌صورت جامع از تخفیف و همچنین مزایای ویژه آکادمی سون‌لرن برخوردار خواهید شد.
  • اگر با این حوزه آشنایی دارید می‌توانید دوره را به‌صورت مبحثی خریداری کرده و فقط سرفصل‌های موردنیاز را تهیه کنید. در این حالت فقط از امکان منتورینگ و دریافت به‌روزرسانی‌های همان سرفصل بهره‌مند خواهید شد.
  • برای علاقمندانی که دانشجو و یا سرباز نظام وظیفه هستند نیز تخفیف در نظر گرفته شده است.

تخفیف پلکانی در خرید دوره

در خرید جامع دوره را با تخفیف مشخصی که روی دوره اعمال شده خریداری می‌کنید اما در خرید سرفصلی این امکان را دارید که از دوره‌های مختلف، سرفصل‌های دلخواه را به سبد خرید خود اضافه کنید. با اضافه کردن هر سرفصل به سبد خرید و افزایش مبلغ پرداختی، سیستم به‌طور خودکار برای شما تخفیف پلکانی را اعمال می‌کند. میزان تخفیف پلکانی در خرید سرفصلی به شرح زیر است:

  • از 500 هزار تومان تا 1 میلیون 3% تخفیف
  • از 1 تا 2 میلیون 5% تخفیف
  • از 2 تا 4 میلیون 9% تخفیف
  • از 4 تا 7 میلیون 13% تخفیف
  • از 7 تا 12 میلیون 17% تخفیف
  • بالای 12 میلیون 20% تخفیف

 

سرفصل های دوره متخصص پایتون - علم داده

مقدمات داده کاوی و یادگیری ماشین

7 جلسه

فصل اول به معرفی بخش‌های مختلف علم داده و کاربرد آن‌ها در صنایع گوناگون می‌پردازد

جلسه : آشنایی با علم داده و کاربردهای آن در صنعت/تجارت/آموزش (قسمت اول)
45:15
جلسه : آشنایی با علم داده و کاربردهای آن در صنعت/تجارت/آموزش (قسمت دوم)
37:10
جلسه : چند مطالعه‌ی موردی در حوزه‌ی کاربرد داده کاوی در صنعت و استارتاپ‌ها
43:21
جلسه : بررسی زبان‌های برنامه نویسی حوزه‌ی داده کاوی و یادگیری ماشین (پایتون، R، جاوا، Scala، Go و...)
40:10
جلسه : تکنولوژی مجازی‌سازی و داکر و کاربر آن در حوزه‌ی علوم داده
28:57
تمرین : بررسی و شناسایی یک مورد کاربردی در صنعت (موضوع انتخابی)
جلسه : آشنایی با متدولوژی CRISP در پیاده‌سازی پروژه‌های داده کاوی
34:04

نصب و پیاده‌سازی محیط عملیاتی

7 جلسه

در این فصل نسخه‌های مختلف پایتون آماده و برای اجرای کدها، بر روی سیستم عامل لینوکس/ویندوز/مک به صورت عملی نصب می‌شوند

جلسه : آشنایی با ورژن‌های مختلف زبان پایتون و نسخه‌ی آناکوندا در لینوکس
45:53
جلسه : آموزش نصب و کار با پایتون و آناکوندا در ویندوز
23:04
جلسه : آشنایی با ژوپیتر نوتبوک و برنامه نویسی پایتون با این ابزار
33:47
جلسه : آشنایی با Visual Studio Code و Pycharm
27:34
جلسه : پکیج‌ها و ماژول‌ها در پایتون
16:32
جلسه : کار با محیط‌های مجازی و Virtual Environment در پایتون
20:01
جلسه : آشنایی با زبان R و نرم افزار R Studio
28:28

مفاهیم پایه جبرخطی و فضای چند بُعدی

15 جلسه

در این بخش با مفاهیم و کتابخانه‌های کاربردی پایتون در علم داده آشنا خواهید شد.

جلسه : مبانی ماتریس و فضای دکارتی
34:18
جلسه : مثالِ تبدیل تصویر به ماتریس جبر خطی
27:19
تمرین : پیاده‌سازی یک کسب‌وکار به صورت ماتریس جبر خطی
جلسه : تبدیل ویژگی‌های غیر عددی به عددی با استفاده از OHE
17:15
جلسه : تبدیل متن به ماتریس جبر خطی
29:41
جلسه : آموزش مقدمات کتابخانه‌ی Numpy برای کار با ماتریس‌های جبر خطی
41:40
جلسه : آموزش مقدمات کتابخانه‌ی Numpy برای کار با ماتریس‌های جبر خطی - ادامه
38:25
جلسه : مباحث تکمیلی کتابخانه‌ی Numpy
47:30
جلسه : مقایسه‌ی سرعت و بهینگی کتابخانه‌ی Numpy با لیست‌های پایتون
18:00
جلسه : مقدمات کتابخانه‌ی Pandas
40:25
جلسه : مقدمات کتابخانه‌ی Pandas (ادامه)
31:12
جلسه : مباحث تکمیلی کتابخانه‌ی Pandas
28:37
جلسه : مباحث تکمیلی کتابخانه‌ی Pandas (ادامه)
16:19
آزمون : آزمون پایان فصل
تمرین : تحلیل مقدماتی داده‌ها با استفاده از Pandas و Numpy

نمایش داده‌ها

16 جلسه

در این سرفصل با نمودارها و سایر کتابخانه‌های کاربردی آشنا خواهید شد.

جلسه : معرفی نمودار هیستوگرام بر روی داده‌ها
31:31
جلسه : نمودارهای خطی و پراکندگی
24:50
جلسه : نمودار KDE مبتنی بر غلظت و نمودار جعبه‌ای یا همان Box-plot
51:54
جلسه : داده‌های سری زمانی (Time Series) و نمایش آن‌ها
27:55
جلسه : آشنایی و رسم نمودار با bokeh
34:08
جلسه : کار با کتابخانه‌ی bokeh جهت مصورسازی داده‌ها
28:58
جلسه : کار با کتابخانه‌ی bokeh جهت مصورسازی داده‌ها (ادامه)
35:46
جلسه : کار با کتابخانه‌ی bokeh جهت مصورسازی داده‌ها (ادامه)
16:32
جلسه : آموزش طراحی داده‌ها به صورت تعاملی با bokeh به عنوان سرور
41:39
جلسه : آموزش طراحی داشبورد مدیریتی با bokeh (پروژه عملی)
58:21
جلسه : آموزش طراحی داشبورد مدیریتی با bokeh (پروژه عملی) - ادامه
35:56
جلسه : آموزش طراحی داشبورد مدیریتی با bokeh (پروژه عملی) - ادامه
37:20
جلسه : آموزش طراحی داشبورد مدیریتی با bokeh (پروژه عملی) - ادامه
54:37
جلسه : دیپلوی یک پروژه علم داده با bokeh server روی یک سرور آنلاین
51:53
آزمون : آموزش پایانی فصل نمایش داده‌ها
تمرین : نمایش مجموعه داده‌ی «سرقت از بیتکوین»

تست‌های آماری و تست‌های فرضیه

18 جلسه

بررسی تست‌ها و توزیع‌های آماری

جلسه : مقدمات آمار و احتمال و توزیع نرمال
45:42
جلسه : توزیع‌های احتمالی (نرمال، یکنواخت، برنولی و باینومیال)
31:22
جلسه : توزیع‌های احتمالی (چند جمله‌ای، پواسون و نمایی)
01:00:30
جلسه : توابع PDF، CDF و PMF و کاربرد آن‌ها در توزیع‌های احتمالی
44:41
جلسه : تست Kullback-Leibler برای توزیع‌های آماری
01:05:32
جلسه : معیار جنسون شنون (Jenson Shanon) برای محاسبه‌ی دو توزیع آماری
41:35
جلسه : معیار Kolmogorov-Smirnov برای مقایسه‌ی توزیع‌های احتمالی
48:22
جلسه : کتابخانه‌ی PyIDD و تخمین توزیع‌های آماری
13:14
جلسه : آشنایی با P Value کاربرد آن در تست‌های آماری
01:00:09
جلسه : تست‌های فرضیه‌ی آماری A-B - مثال کاربردی تغییر صفحه‌ی خرید برای مشتریان (قسمت اول)
54:44
جلسه : جلسه تست‌های فرضیه‌ی آماری A-B - مثال کاربردی تغییر صفحه‌ی خرید برای مشتریان (قسمت دوم)
30:52
جلسه : درجه‌ی آزادی (Degree of Freedom)، توزیع F و توزیع Chi2
24:15
جلسه : آزمون Z و آزمون T - مثال عملی آزمون داده‌های بیماری کرونا (قسمت اول)
41:28
جلسه : آزمون Z و آزمون T - مثال عملی آزمون داده‌های بیماری کرونا (قسمت دوم)
32:15
جلسه : تحلیل واریانس (ANOVA) برای آزمون‌های آماری (قسمت اول)
20:30
جلسه : تحلیل واریانس (ANOVA) برای آزمون‌های آماری (قسمت دوم)
36:36
آزمون : آزمون پایان فصل
تمرین : تمرین: آزمون آماری بر روی دیتاست بازاریابی مستقیم بانک (bank direct marketing)

مقدمه‌ای بر مهندسی داده، هوش تجاری و انبار داده

13 جلسه

در این فصل به معرفی مقدمه‌ای بر مهندسی داده، هوش تجاری و انبارداده‌ها می‌پردازیم. یاد می‌گیریم که مفاهیم و کلیدواژه‌های اصلی مهندسی داده چیست و برخی از ابزارهای معروف این حوزه‌ها در سطح معرفی، بررسی می‌کنیم.

جلسه : هوش تجاری (BI) و تصمیم‌گیری داده محور
23:00
جلسه : فرآیند ETL و ELT در جمع‌آوری داده‌ها
16:20
جلسه : آشنایی با آپاچی AirFlow برای انتقال داده‌های حجیم و زمان‌بندی شده
30:50
جلسه : کلان داده (Big Data) و انواع مختلف داده‌ها
18:14
جلسه : روش نگاشت-کاهش (Map-Reduce) و سیستم فایل توزیع شده (DFS)
43:00
جلسه : آشنایی با هدوپ (Hadoop) و اکوسیستم آن
24:56
جلسه : پایگاه داده‌های توزیع شده و تئوری CAP
39:39
جلسه : آشنایی با پایگاه داده‌های SQL و NoSQL
35:38
جلسه : انبار داده، OLAP و مکعب داده (بخش اول)
42:04
جلسه : انبار داده، OLAP و مکعب داده (بخش دوم)
27:58
جلسه : بازار داده (Data Mart) و دریاچه‌ی داده (Data Lake)
09:55
جلسه : معرفی ابزار python cubes جهت ساخت مدل‌های OLAP و مکعب‌های داده
55:40
آزمون : آزمون پایان فصل

پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای طبقه‌بندی/خوشه‌بندی

9 جلسه

در این فصل به معرفی روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی این داده‌ها برای تحلیل و یا تزریق به الگوریتم‌های فصول بعدی، خواهیم پرداخت

جلسه : معرفی کتابخانه‌ی scikit-learn و کتابخانه‌های مرتبط با داده کاوی
18:20
جلسه : روش‌های مقدماتی پیش پردازش داده‌ها (Data Preprocessing) - قسمت اول
48:35
جلسه : روش‌های مقدماتی پیش پردازش داده‌ها (Data Preprocessing) - قسمت دوم
35:30
جلسه : مباحث تکمیلی در پیش پردازش داده‌ها - قسمت اول (نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها، روش K نزدیک‌ترین همسایه برای داده‌های گم شده)
43:46
جلسه : مباحث تکمیلی در پیش پردازش داده‌ها - قسمت دوم (نرمال‌سازی L1 و L2 و باینرایزر)
27:52
جلسه : همبستگی (Correlation) و روش‌های Pearson، Spearman و Kendalls Tau در تحلیل داده‌های همبسته
44:45
جلسه : همبستگی داده‌ها در پایتون (مثال عملی مجموعه داده‌ی فوتبال آمریکایی)
55:42
جلسه : مباحث تکمیلی EDA و آماده سازی داده‌ها (مثال مجموعه داده‌ی بازی‌های تخته‌ای)
45:44
جلسه : مثال مجموعه داده‌ی اتومبیل و EDA بر روی داده‌ها
31:36

طبقه‌بندی و رگرسیون

20 جلسه

آشنایی با الگوریتم‌ها مختلف

جلسه : طبقه بندی مجموعه داده‌ی MNIST بخش مقدماتی
47:04
جلسه : معرفی الگوریتم SVM و استفاده از آن در داده کاوی
42:24
جلسه : معیارهای Accuarcy، Precision، Recall و F1 برای ارزیابی دقت، صحت و پوشش یک الگوریتم طبقه بندی
44:44
جلسه : الگوریتم KNN (نزدیک‌ترین همسایه) در طبقه بندی
34:07
جلسه : الگوریتم درخت تصمیم و مجموعه‌ی داده‌ی گل‌های زنبق (قسمت اول)
28:19
جلسه : الگوریتم درخت تصمیم و مجموعه‌ی داده‌ی گل‌های زنبق (قسمت دوم)
32:27
جلسه : ناخالصی جینی (Gini Impurity) و بهره اطلاعاتی (Information Gain)
31:57
جلسه : بررسی مفهوم bias و variance در طبقه بندی
42:07
جلسه : الگوریتم جنگل تصادفی (Random Forest)
26:12
جلسه : الگوریتم Adaboost
32:10
جلسه : نگاهی دقیق‌تر به پارامترهای الگوریتم SVM (قسمت اول)
30:16
جلسه : نگاهی دقیق‌تر به پارامترهای الگوریتم SVM (قسمت دوم)
23:17
جلسه : نگاهی دقیق‌تر به پارامترهای الگوریتم RandomForest
31:55
جلسه : نگاهی دقیق‌تر به پارامترهای الگوریتم KNN
35:17
جلسه : متن کاوی (Text Mining) و پردازش زبان طبیعی (NLP) - قسمت اول
27:41
جلسه : متن کاوی (Text Mining) و پردازش زبان طبیعی (NLP) - قسمت دوم
12:51
جلسه : متن کاوی (Text Mining) و پردازش زبان طبیعی (NLP) - قسمت سوم
29:20
جلسه : متن کاوی (Text Mining) و پردازش زبان طبیعی (NLP) - قسمت چهارم
31:11
جلسه : متن کاوی (Text Mining) و پردازش زبان طبیعی (NLP) - قسمت پنجم
21:02
جلسه : متن کاوی (Text Mining) و پردازش زبان طبیعی (NLP) - قسمت ششم
32:03

مباحث تکمیلی و پیشرفته طبقه‌بندی

تاریخ انتشار 14 بهمن 1399

آشنایی با سایر موارد مهم دیگر

خوشه‌بندی و الگوریتم‌های مختلف آن

تاریخ انتشار 29 بهمن 1399

بررسی روش‌های خوشه‌بندی و روش‌های ارزیابی

شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

تاریخ انتشار 19 بهمن 1399

آشنایی با مفاهیم، کتابخانه‌ها و متدهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق

یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی عمیق تقویتی

تاریخ انتشار 19 اسفند 1399

آشنایی با یادگیری تقویتی و سایر مسائل کاربردی

امکانات دوره

انجام پروژه های واقعی

تمرکز در دوره های آکادمی سون لرن تنها بر مسائل تئوری نیست و تمام سرفصل های آموزشی منطبق با نیاز بازارکار هستند. به همین دلیل برای شما پروژه هایی را در نظر گرفته ایم که باید آن ها را با همفکری مدرس پیش ببرید. این مرحله برای آزمایش مهارت های شما در عمل درنظر گرفته شده. همچنین در پایان دوره، شما پروژه هایی اجرا شده برای ارائه به عنوان نمونه کار خواهید داشت. ما می خواهیم مطمئن شویم که شما در پایان دوره به یک متخصص تبدیل شده اید که آماده حضور در محیط کار است.

ارتباط مستقیم با استاد و مربی ها

گر همه آن چه در بالا گفتیم برای شما کافی نیست و علاقه دارید که به صورت زنده و مستقیم با مدرس در ارتباط باشید، اصلا نگران نباشید ما فکرش را کرده ایم. در طول دوره وبینارهای متعدد پرسش و پاسخ برگزار خواهیم کرد. در این وبینار ها تمام فراگیران سوالات خود را مطرح می کنند و مدرس موظف به پاسخگویی دقیق به آن ها خواهد بود.

مشاوره و ورود به بازار کار

ما در سون لرن اعتقاد داریم که آموزش ها باید مهارت محور و منطبق با نیاز بازار کار باشند، بنابراین همواره در حال شناسایی دانشجویان مستعد در این زمینه هستیم. شما در دوره های آموزشی سون لرن، در طول دوره بر اساس فعالیت های علمی و تجربی تان مورد ارزیابی و امتیازدهی قرار می گیرید. این امتیاز که به طور مخفف XP گفته می شود در واقع نمایانگر سطح تخصص و تجربه فنی شما است. در انتهای دوره دانشجویان برتر دوره شناسایی و زمینه اشتغال آن ها با معرفی به شرکت های معتبر نیازمند نیرو فراهم می شود.

بورسیه برای بهترین ها

گر همه آن چه در بالا گفتیم برای شما کافی نیست و علاقه دارید که به صورت زنده و مستقیم با مدرس در ارتباط باشید، اصلا نگران نباشید ما فکرش را کرده ایم. در طول دوره وبینارهای متعدد پرسش و پاسخ برگزار خواهیم کرد. در این وبینار ها تمام فراگیران سوالات خود را مطرح می کنند و مدرس موظف به پاسخگویی دقیق به آن ها خواهد بود.

ارائه مدرک پس از گذراندن دوره

درست است که در حوزه فناوری تاکید زیادی بر مدرک نیست اما شما اگر موفق به گذراندن کامل دوره و آزمون های موسسه شوید می توانید مدرک دوره را دریافت کنید که نشان دهنده سطح مهارت های شما و تاییدیه ای از طرف مجموعه سون لرن برای شما است.

سیستم پرسش و پاسخ: بی جواب نخواهید ماند

گر همه آن چه در بالا گفتیم برای شما کافی نیست و علاقه دارید که به صورت زنده و مستقیم با مدرس در ارتباط باشید، اصلا نگران نباشید ما فکرش را کرده ایم. در طول دوره وبینارهای متعدد پرسش و پاسخ برگزار خواهیم کرد. در این وبینار ها تمام فراگیران سوالات خود را مطرح می کنند و مدرس موظف به پاسخگویی دقیق به آن ها خواهد بود.

آگاهی لحظه به لحظه از وضعیت پیشرفت

معمولا یکی از دلایلی که دانشجویان را در مسیر آموزش و یادگیری با نامیدی و سردرگمی مواجه می کند، نبود گزارشی دقیق از وضعیت فعلی آن ها است. زیرا در دوره های آموزشی که به صورت سنتی برگزار می شوند، دانشجویان نمی توانند تعریف دقیقی از وضعیت رشد خود داشته باشند، اما در آکادمی سون لرن، شما می توانید لحظه به لحظه وضعیت پیشرفت و رشد خود را مورد بررسی قرار دهید و جایگاه خود را با سایر دانشجویان مقایسه کنید.

سیستم رزومه آنلاین

خیلی راحت میتونی رزومه آموزشی و فعالیت های خودت رو به صورت آنلاین داشته باشی و هرجا نیاز بود ازش استفاده کنی خیلی راحت میتونی رزومه آموزشی و فعالیت های خودت رو به صورت آنلاین داشته باشی و هرجا نیاز بود ازش استفاده کنی

آپدیت همیشگی ، همیشه به روز باش

همانطور که می دانید امروزه سرعت پیشرفت فناوری بیش از پیش در حال زیاد شدن است و هر روزه شاهده ظهور و تکامل تکنولوژی های جدید در دنیای برنامه نویسی هستیم. بنابراین اگر بخواهیم در این بازار پر رونق با دیگران رقابت کنیم، حتما باید به روز باشیم. اگر می خواهید در دنیای برنامه نویسی به یک متخصص تبدیل شوید، باید همیشه مجهز به آخرین ابزارها و تکنولوژی ها باشید. به همین دلیل تمام دوره های آکادمی سون لرن دارای آپدیت و بروزرسانی مادام العمر هستند. این بروزرسانی ها برای شما دانشجویان این دوره ها به مدت 6 ماه کاملا رایگان خواهند بود. پس با شرکت در هر یک از این دوره ها خیالتان از بابت بروز بودن و یادگیری جدیدترین تکنیک ها و مباحت آموزشی راحت باشد.

گارانتی بازگشت وجه به صورت کامل

گر همه آن چه در بالا گفتیم برای شما کافی نیست و علاقه دارید که به صورت زنده و مستقیم با مدرس در ارتباط باشید، اصلا نگران نباشید ما فکرش را کرده ایم. در طول دوره وبینارهای متعدد پرسش و پاسخ برگزار خواهیم کرد. در این وبینار ها تمام فراگیران سوالات خود را مطرح می کنند و مدرس موظف به پاسخگویی دقیق به آن ها خواهد بود.

آموزش آنلاین تعاملی بهتر از کلاس های حضوری

یکی از مشکلاتی که در کلاس های غیر حضوری برای دانشجویان ایجاد می شود، نداشتن تمرکز و تمایل به پیگیری دوره است. اما ما در آکادمی سون لرن این مشکل را برطرف کرده ایم و در طول مشاهده ویدئوهای آموزشی از شما سوال هایی درباره موارد آموزش داده شده می پرسیم که اگر قادر به پاسخ نباشید امکان ادامه آموزش را نخواهید داشت. البته ما در این مرحله شما را تنها نمی گذاریم. با شما در ارتباط خواهیم بود و تا مشکل را برطرف نکنیم و مطمئن نشویم که به طور کامل متوجه مطلب شده اید تماسمان را با شما قطع نمی کنیم. پس در این مسیر خیالتان راحت باشد که ما شما را هرگز شما را به حال خود رها نمی کنیم و لحظه به لحظه در حال رصد و آزمایش شما هستیم تا مطمئن شویم آنچه را که لازم است یاد گرفته اید.

خیالت از بابت پشتیبانی راحت باشه

دانشجویان، در طول برگزاری دوره از پشتیبانی کامل برخوردار هستند. پشتیبانی ویژه و پاسخگویی به سوالات تا ۳ ماه پس از اتمام دوره هم برقرار خواهد بود. همچنین در صورتی که این دوره زمینه ساز استخدام شما گردد، ما در یک ماه اول استخدام پشتیبانی خود را برای شما عزیزان ادامه خواهیم داد تا در ابتدای شروع به کار پشتتان به ما گرم باشد و استرسی از این بابت نداشته باشید.

اشتغال و درآمدزایی

دانشجویان سابق متخصص سون لرن کجا استخدام شدند؟

کسانی که در دوره های متخصص سون لرن شرکت می کنند با هدف رسیدن به اشتغال و درآمدزایی و یا ارتقای شغلی آن را انتخاب می کنند. سرفصل های دوره های متخصص سون لرن مهمترین مباحثی هستند که در بازار کار نیاز به آنها دارید و کاملا مهارت محور هستند. به همین خاطر تمامی مباحث به صورت عملی و همراه با انجام پروژه آموزش داده می شود تا شما بتوانید به نحو احسن با آن حوزه آشنا شوید. بسیاری از دانشجویان دوره های متخصص سون لرن با ثبت نام در این دوره ها در مطرح ترین شرکت های حوزه IT ایران استخدام شده اند و یا ارتقای شغلی گرفته اند. لیست برخی از شرکت هایی که دانشجویان سون لرن در آنجا استخدام شده اند و یا برای ارتقای شغلی استفاده کرده اند را مشاهده می کنید:

7Learn Snapp Alibaba Vezarat IT iGap IranKhodro Takhfifan LastSecond BetterStudio Bamilo IPE WebSima GreenWeb AsanBar Faradars YasnaWeb ModirSabz Zhaket Payment24 MihanWP Karabama Lunato HamyarWP WebRamz

مدرس دوره

مسعود کاویانی

تدریس 12 سرفصل

سوالات متداول

ما قبول داریم که قیمت دوره کمی بالاست، ولی شما در این دوره نکات و تجربیاتی را خواهید آموخت که فقط در این دوره قرار دارد و اگر از آنها استفاده کنید خیلی سریع می تونید شروع به کسب درامد کنید و حتی چندین برابر هزینه دوره رو بدست بیارید. لازمه بدونید که فقط از ۳-۴ دوره متخصص سون لرن بیش از ۵۰ نفر در شرکت های مختلف استخدام شدند و هزینه دوره رو در دو ماه اول استخدام خود بدست آوردند. هزینه ای که برای این دوره می پردازید یک سرمایه گذاری برای آینده شماست.

شرکت های مهم و معتبر زیادی برای جذب فارغ التحصیلان دوره های متخصص سون لرن اعلام آمادگی کرده اند و علاوه بر آن فعالیت به عنوان توسعه دهنده فری لنسر (آزاد کار) برای شما بسیار میسر خواهد بود.

در انجمن پرسش و پاسخ آکادمی می توانید سوالات فنی و تخصصی خود را بپرسید و دانشجویان و مدرس به سوالات شما پاسخ خواهند داد.

بر اساس تجربیات دوره های قبل، دانشجویانی که وقت و تلاش خود را بر روی مطالب دوره متمرکز می کنند قبل از پایان رسمی دوره هم به شرکت های فعال در حوزه IT معرفی می شوند و نیاز به بررسی امتیاز های XP ندارند.تلاش ما هم بر همین اساس است تا دانشجویان فعال را هر چه سریعتر به بازار کار معرفی کنیم اما در انتهای کار شاخص میزان XP های کسب شده در بخش آزمون ها می باشد.

در شرایط فعلی کشور مهارت های تخصصی برنامه نویسی به شما کمک می کند اول از همه شغل مناسبی در حوزه IT پیدا کنید، نکته مهم تر اینکه با یادگیری این تخصص ها می توانید با دانش خوب در زبان انگلیسی برای شغل های دور کاری در خارج از کشور Apply کنید و به صورت دلاری درآمد داشته باشید.

برای دور کاری به مجموعه ای از مهارت های رفتاری و مهارت های فنی (دانش برنامه نویسی و توسعه نرم افزار) نیاز دارید، در مورد مهارت های فنی در دوره با شما صحبت خواهیم کرد و تمام سعی ما بر این است این مهارت ها را به صورت کاملا یاد بگیرید. در مورد مهارت های نرم و رفتاری هر چند بر عهده خود شخص می باشد تا انها را تقویت کند اما در این دوره راهنمایی های لازم درباره انها ارائه خواهد شد.راهنمایی های لازم برای افتتاح حساب هایی مانند PayPal هم انجام خواهد شد.

قطعا باید هدف خود را مشخص کنید و با تلاش و پشتکار و انگیزه به سمت آن حرکت کنید، انگیزه داشتن و تلاش می تواند هر کاری را میسر کند.اگر هدف شما ورود به دنیای نرم افزار است این دوره قطعا راهنمایی های لازم را در اختیار شما قرار خواهد داد.

مشاوره رایگان تلفنی

درخواست شما با موفقیت ثبت شد

شماره تماس وارد شده معتبر نیست

ثبت نام

جلسات مورد نظر خود را از لیست زیر انتخاب کنید (قیمت ها به تومان می باشد)

مبلغ ثبت نام
5,986,000 تومان
0 تومان
تخفیف
0%
معادل 0 تومان

مزایای خرید یکجا و کامل دوره

  • تخفیف ویژه خرید کل دوره
  • گارانتی بازگشت وجه تا یک ماه (شرایط)
  • دسترسی به محتوای کامل دوره
  • دسترسی رایگان به آپدیت ها تا 6 ماه پس از دوره
  • پشتیبانی تا 6 ماه پس از دوره
  • یک ماه پشتیبانی ویژه در ابتدای استخدام
  • یک جلسه مشاوره با مدرس در انتهای دوره
  • ارزیابی فنی در انتهای دوره
  • شرکت در آزمون های جامع انتهای دوره
  • صدور گواهی آنلاین در انتهای دوره
  • دسترسی به وبینارهای زنده با مدرس در طول دوره
  • حضور در کانال تلگرام دوره
  • مصاحبه فنی در انتهای دوره (برای قبول شدگان آزمون جامع)
  • پیگیری وضعیت دانشجو توسط پشتیبانی شرکت
  • معرفی دانشجویان برتر به شرکت های مطرح نیازمند نیرو

* موارد فوق امتیاز ویژه برای عزیزانی است که کل دوره را به صورت یکجا خریداری می کنند.

* سرفصل های دوره به صورت جداگانه قابل انتخاب و خرید هستند و در این صورت شامل امتیازات فوق نمی گردد.