, ,

کتاب اصول بصری‌سازی داده برای نمایش ساختار الگوریتم‌ها

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب اصول بصری‌سازی داده برای نمایش ساختار الگوریتم‌ها

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: چرا الگوریتم‌ها را بصری‌سازی می‌کنیم؟
  • 2. مفهوم الگوریتم و ساختار داده
  • 3. اهمیت بصری‌سازی در درک پیچیدگی
  • 4. تاریخچه مختصر بصری‌سازی داده و الگوریتم
  • 5. ابزارها و فناوری‌های کلیدی در بصری‌سازی
  • 6. محیط برنامه‌نویسی: انتخاب زبان (پایتون) و کتابخانه‌ها
  • 7. اصول اولیه طراحی بصری: رنگ، شکل و فضا
  • 8. روانشناسی ادراک و تاثیر آن در نمایش داده
  • 9. مبانی داده‌ها: انواع داده و ساختارهای اولیه
  • 10. مفهوم پیچیدگی زمانی و فضایی (Big O Notation)
  • 11. چگونه پیچیدگی را به صورت بصری نمایش دهیم؟
  • 12. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های بصری‌سازی (Matplotlib, Seaborn)
  • 13. اولین بصری‌سازی: رسم یک نمودار ساده
  • 14. مبانی کار با آرایه‌ها و لیست‌ها
  • 15. بصری‌سازی آرایه: نمایش عناصر و اندیس‌ها
  • 16. عملیات پایه روی آرایه: درج، حذف و جستجو به صورت بصری
  • 17. بصری‌سازی لیست‌های پیوندی (Linked Lists)
  • 18. تفاوت بصری آرایه و لیست پیوندی
  • 19. نمایش گره‌ها و اشاره‌گرها در لیست پیوندی
  • 20. بصری‌سازی پشته (Stack): عملیات Push و Pop
  • 21. بصری‌سازی صف (Queue): عملیات Enqueue و Dequeue
  • 22. کاربرد بصری پشته و صف در الگوریتم‌ها
  • 23. معرفی جداول هش (Hash Tables)
  • 24. بصری‌سازی تابع هش و نگاشت کلید به مقدار
  • 25. نمایش برخورد (Collision) و روش‌های حل آن
  • 26. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مرتب‌سازی
  • 27. بصری‌سازی مرتب‌سازی حبابی (Bubble Sort)
  • 28. تحلیل گام به گام و نمایش تعویض عناصر در Bubble Sort
  • 29. بصری‌سازی مرتب‌سازی انتخابی (Selection Sort)
  • 30. مقایسه بصری عملکرد Bubble Sort و Selection Sort
  • 31. بصری‌سازی مرتب‌سازی درجی (Insertion Sort)
  • 32. انیمیشن‌سازی فرآیند درج عنصر در موقعیت صحیح
  • 33. بصری‌سازی مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort)
  • 34. نمایش فرآیند تقسیم و ادغام زیرآرایه‌ها
  • 35. بصری‌سازی مرتب‌سازی سریع (Quick Sort)
  • 36. نمایش انتخاب محور (Pivot) و پارتیشن‌بندی آرایه
  • 37. مقایسه بصری کارایی الگوریتم‌های مرتب‌سازی O(n^2) و O(n log n)
  • 38. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های جستجو
  • 39. بصری‌سازی جستجوی خطی (Linear Search)
  • 40. بصری‌سازی جستجوی دودویی (Binary Search)
  • 41. نمایش بصری نیازمندی جستجوی دودویی به آرایه مرتب
  • 42. مقدمه‌ای بر ساختار داده درخت
  • 43. اصطلاحات کلیدی درخت: ریشه، گره، برگ، ارتفاع
  • 44. بصری‌سازی درخت جستجوی دودویی (Binary Search Tree)
  • 45. نمایش عملیات درج یک گره در BST
  • 46. نمایش عملیات حذف یک گره در BST
  • 47. بصری‌سازی پیمایش درخت: Pre-order, In-order, Post-order
  • 48. مفهوم درخت‌های متوازن و اهمیت بصری آن
  • 49. بصری‌سازی درخت AVL: نمایش چرخش‌ها (Rotations)
  • 50. مقدمه‌ای بر ساختار داده هرم (Heap)
  • 51. بصری‌سازی هرم بیشینه (Max-Heap) و هرم کمینه (Min-Heap)
  • 52. عملیات Heapify: تبدیل یک آرایه به هرم به صورت بصری
  • 53. بصری‌سازی مرتب‌سازی هرمی (Heap Sort)
  • 54. مقدمه‌ای بر گراف‌ها و کاربردهایشان
  • 55. روش‌های نمایش گراف: ماتریس مجاورت و لیست مجاورت
  • 56. بصری‌سازی ماتریس مجاورت
  • 57. بصری‌سازی لیست مجاورت
  • 58. الگوریتم‌های پیمایش گراف: جستجوی اول سطح (BFS)
  • 59. بصری‌سازی لایه‌به‌لایه پیمایش در BFS
  • 60. الگوریتم‌های پیمایش گراف: جستجوی اول عمق (DFS)
  • 61. بصری‌سازی مسیر پیمایش در DFS
  • 62. مقایسه بصری پیمایش BFS و DFS
  • 63. بصری‌سازی گراف‌های وزن‌دار
  • 64. الگوریتم دایکسترا (Dijkstra) برای یافتن کوتاهترین مسیر
  • 65. نمایش گام به گام به‌روزرسانی فاصله‌ها در دایکسترا
  • 66. الگوریتم A* (A-Star)
  • 67. تفاوت بصری دایکسترا و A* با استفاده از هیوریستیک
  • 68. بصری‌سازی درخت پوشای کمینه (Minimum Spanning Tree)
  • 69. الگوریتم پریم (Prim): رشد درخت از یک گره
  • 70. الگوریتم کروسکال (Kruskal): اتصال یال‌ها به ترتیب وزن
  • 71. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)
  • 72. بصری‌سازی مسئله فیبوناچی با روش بازگشتی و مشکل همپوشانی
  • 73. بصری‌سازی جدول Memoization در برنامه‌نویسی پویا
  • 74. بصری‌سازی مسئله کوله‌پشتی (Knapsack Problem)
  • 75. بصری‌سازی توابع بازگشتی و پشته فراخوانی (Call Stack)
  • 76. نمایش بصری الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms)
  • 77. اصول رنگ‌شناسی در بصری‌سازی الگوریتم
  • 78. استفاده از اندازه و شکل برای انتقال اطلاعات
  • 79. طراحی لی‌اوت (Layout) برای بصری‌سازی‌های پیچیده (مانند گراف‌ها)
  • 80. الگوریتم‌های Force-Directed برای نمایش گراف
  • 81. معرفی کتابخانه‌های تعاملی (Interactive) مانند Plotly
  • 82. ایجاد بصری‌سازی‌های قابل کلیک و پویا
  • 83. استفاده از اسلایدر برای کنترل مراحل اجرای الگوریتم
  • 84. نمایش اطلاعات اضافی با Hover (موس روی عنصر)
  • 85. اصول داستان‌سرایی با داده (Data Storytelling) در نمایش الگوریتم
  • 86. افزودن توضیحات و حاشیه‌نویسی (Annotations) به نمودارها
  • 87. چالش‌های بصری‌سازی الگوریتم‌های موازی و توزیع‌شده
  • 88. نمایش بصری بن‌بست (Deadlock) در الگوریتم‌های همروند
  • 89. بصری‌سازی الگوریتم‌های رشته (مانند KMP)
  • 90. بصری‌سازی ساختارهای داده پیشرفته: درخت Trie
  • 91. بصری‌سازی ساختارهای داده پیشرفته: B-Tree
  • 92. طراحی یک داشبورد برای مقایسه الگوریتم‌ها
  • 93. اصول UX/UI در طراحی ابزارهای بصری‌سازی الگوریتم
  • 94. معرفی D3.js به عنوان ابزار قدرتمند بصری‌سازی وب
  • 95. ساخت یک بصری‌سازی ساده از مرتب‌سازی با D3.js
  • 96. مطالعه موردی ۱: بصری‌سازی PageRank گوگل
  • 97. مطالعه موردی ۲: بصری‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 98. مطالعه موردی ۳: نمایش بصری شبکه عصبی ساده
  • 99. ارزیابی اثربخشی یک بصری‌سازی
  • 100. اشتباهات رایج در بصری‌سازی الگوریتم‌ها و نحوه اجتناب از آنها

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب اصول بصری‌سازی داده برای نمایش ساختار الگوریتم‌ها”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا