, ,

کتاب محاسبات آکادمیک و پژوهشی با پایتون

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 محاسبات آکادمیک و پژوهشی با پایتون

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات علمی و سطح بالا
  • 2. چرا پایتون برای پژوهش؟
  • 3. نصب پایتون و مدیریت محیط‌ها (Anaconda, venv)
  • 4. مبانی سینتکس پایتون: متغیرها، انواع داده و عملگرها
  • 5. ساختارهای داده اصلی: لیست‌ها، تاپل‌ها و دیکشنری‌ها
  • 6. کنترل جریان: دستورات شرطی و حلقه‌ها
  • 7. توابع، لامبدا و دکوراتورها
  • 8. کلاس‌ها و برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
  • 9. مدیریت خطا و استثناها (Exception Handling)
  • 10. کار با فایل‌ها و ورودی/خروجی
  • 11. ماژول‌ها، پکیج‌ها و فضای نام (Namespace)
  • 12. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های استاندارد مفید برای پژوهش
  • 13. بهترین شیوه‌های کدنویسی پایتون (PEP 8)
  • 14. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) و نوت‌بوک‌ها (Jupyter, VS Code)
  • 15. معرفی NumPy و آرایه ndarray
  • 16. ایجاد آرایه‌ها در NumPy: از لیست‌ها، توابع و فایل‌ها
  • 17. اندیس‌گذاری و برش (Slicing) پیشرفته در آرایه‌های چندبعدی
  • 18. تغییر شکل و ابعاد آرایه‌ها
  • 19. عملیات پایه ریاضی و Broadcasting در NumPy
  • 20. توابع جهانی (Universal Functions – ufuncs)
  • 21. جبر خطی با ماژول `numpy.linalg`
  • 22. تولید اعداد تصادفی و آمار با `numpy.random`
  • 23. ورودی و خروجی داده‌ها در NumPy
  • 24. معرفی Pandas: ساختارهای داده Series و DataFrame
  • 25. خواندن و نوشتن داده‌ها (CSV, Excel, JSON)
  • 26. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها (loc, iloc)
  • 27. پاک‌سازی و مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 28. عملیات بر روی رشته‌ها و داده‌های متنی
  • 29. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها (Groupby)
  • 30. ادغام و اتصال DataFrame ها (Merge, Join, Concat)
  • 31. کار با داده‌های سری زمانی (Time Series)
  • 32. آشنایی با SciPy و ماژول‌های اصلی آن
  • 33. بهینه‌سازی و ریشه‌یابی با `scipy.optimize`
  • 34. درون‌یابی (Interpolation) و انتگرال‌گیری عددی
  • 35. پردازش سیگنال و تصویر با SciPy
  • 36. مبانی مصورسازی داده با Matplotlib
  • 37. ایجاد نمودارهای خطی، میله‌ای و پخشی
  • 38. سفارشی‌سازی نمودارها: عناوین، برچسب‌ها و رنگ‌ها
  • 39. کار با چندین نمودار (Subplots)
  • 40. مصورسازی آماری با Seaborn
  • 41. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها (Big O Notation)
  • 42. پروفایلینگ کد: اندازه‌گیری زمان اجرا (`timeit`)
  • 43. پروفایلینگ خط به خط با `cProfile` و `line_profiler`
  • 44. تحلیل مصرف حافظه با `memory_profiler`
  • 45. تکنیک‌های بهینه‌سازی: Vectorization به جای حلقه‌ها
  • 46. معرفی کامپایل درجا (Just-in-Time – JIT)
  • 47. افزایش چشمگیر سرعت با Numba
  • 48. مفاهیم هم‌زمانی (Concurrency) و موازی‌سازی (Parallelism)
  • 49. قفل مفسر سراسری (Global Interpreter Lock – GIL) و تاثیرات آن
  • 50. موازی‌سازی مبتنی بر نخ (Threading)
  • 51. موازی‌سازی مبتنی بر فرآیند (Multiprocessing)
  • 52. استخر فرآیندها (Process Pool) برای موازی‌سازی وظایف
  • 53. ارتباط بین فرآیندها (Queues, Pipes)
  • 54. همگام‌سازی فرآیندها: قفل‌ها (Locks) و سمافورها (Semaphores)
  • 55. حافظه اشتراکی (Shared Memory) بین فرآیندها
  • 56. رابط سطح بالا برای موازی‌سازی: `concurrent.futures`
  • 57. معرفی Dask برای محاسبات موازی و توزیع‌شده
  • 58. آرایه‌های Dask (Dask Arrays) برای داده‌های بزرگ
  • 59. دیتافریم‌های Dask (Dask DataFrames)
  • 60. زمان‌بندهای (Schedulers) Dask: محلی و توزیع‌شده
  • 61. مصورسازی گراف محاسباتی در Dask
  • 62. راه‌اندازی یک کلاستر Dask
  • 63. معماری سیستم‌های محاسباتی سطح بالا (HPC)
  • 64. کار با ترمینال لینوکس و اتصال از راه دور (SSH)
  • 65. انتقال فایل‌ها به کلاستر (SCP, SFTP)
  • 66. مقدمه‌ای بر زمان‌بندهای کار (Job Schedulers)
  • 67. آشنایی با SLURM: مفاهیم و دستورات اصلی
  • 68. نوشتن اسکریپت‌های ارسال کار (Submission Scripts) برای SLURM
  • 69. مدیریت کارها، منابع و وابستگی‌ها در SLURM
  • 70. مقدمه‌ای بر MPI (Message Passing Interface)
  • 71. آشنایی با کتابخانه `mpi4py`
  • 72. ارتباط نقطه به نقطه (Point-to-Point) در `mpi4py`
  • 73. ارتباطات گروهی (Collective Communications) در `mpi4py`
  • 74. چرا به کدهای کامپایلی نیاز داریم؟
  • 75. فراخوانی توابع C از پایتون با `ctypes`
  • 76. مقدمه‌ای بر Cython: ترکیب پایتون و C
  • 77. تایپ ایستا در Cython برای افزایش سرعت
  • 78. کامپایل کردن ماژول‌های Cython
  • 79. یکپارچه‌سازی Cython با NumPy
  • 80. عبور از GIL در Cython برای موازی‌سازی واقعی
  • 81. معرفی Pybind11 برای اتصال پایتون و C++
  • 82. مقدمه‌ای بر معماری GPU و محاسبات عمومی روی آن (GPGPU)
  • 83. آشنایی با پلتفرم CUDA
  • 84. معرفی CuPy: آرایه‌های NumPy روی GPU
  • 85. عملیات پایه و جبر خطی با CuPy
  • 86. انتقال داده بین حافظه CPU و GPU
  • 87. نوشتن کرنل‌های سفارشی GPU با Numba CUDA
  • 88. مدیریت بلاک‌ها و نخ‌ها در Numba CUDA
  • 89. یکپارچه‌سازی محاسبات GPU با کتابخانه‌های علمی
  • 90. آشنایی با PyCUDA
  • 91. کنترل نسخه با Git برای پژوهش تکرارپذیر
  • 92. کار با GitHub برای همکاری و اشتراک‌گذاری کد
  • 93. نوشتن تست برای کدهای علمی با Pytest
  • 94. مستندسازی کد با Docstrings و Sphinx
  • 95. فرمت‌های ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ (HDF5, Parquet)
  • 96. مدیریت وابستگی‌های پروژه
  • 97. ایجاد رابط خط فرمان (CLI) برای ابزارهای پژوهشی
  • 98. مبانی کانتینرسازی با Docker برای محیط‌های تکرارپذیر
  • 99. جمع‌بندی دوره و پروژه نهایی: حل یک مسئله علمی واقعی
  • 100. **مصورسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn: نمودارها، هیستوگرام‌ها، Heatmap و رسم داده‌های آماری**

📚 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 محاسبات آکادمیک و پژوهشی با پایتون”

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

پیمایش به بالا