اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی برنامه‌نویسی موازی برای تحلیل داده‌های حجیم

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی برنامه‌نویسی موازی برای تحلیل داده‌های حجیم

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پیشرفته و موازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علوم کامپیوتر و معماری سیستم
• 2. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های حجیم
• 3. مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی
• 4. ساختارهای داده و الگوریتم‌ها
• 5. پیچیدگی زمانی و مکانی الگوریتم‌ها
• 6. اصول سیستم‌عامل‌ها
• 7. مدیریت حافظه در سیستم‌عامل
• 8. مفاهیم شبکه‌های کامپیوتری
• 9. پروتکل‌های ارتباطی پایه
• 10. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده
• 11. مدل‌های داده رابطه‌ای
• 12. اصول طراحی پایگاه داده
• 13. مقدمه‌ای بر زبان‌های برنامه‌نویسی سطح بالا
• 14. اصول شی‌گرایی
• 15. الگوهای طراحی نرم‌افزار
• 16. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی هم‌روند
• 17. مفهوم پردازش موازی
• 18. تفاوت پردازش موازی و توزیع‌شده
• 19. معماری‌های پردازش موازی
• 20. حافظه مشترک در پردازش موازی
• 21. مدل پیام‌رسانی در پردازش موازی
• 22. انواع موازی‌سازی
• 23. موازی‌سازی داده
• 24. موازی‌سازی وظیفه
• 25. موازات در سطح دستورالعمل
• 26. موازی‌سازی در سطح رشته
• 27. موازی‌سازی در سطح فرآیند
• 28. موازی‌سازی در سطح گره
• 29. موازی‌سازی در سطح مجموعه گره
• 30. کارایی در سیستم‌های موازی
• 31. قانون آمدال
• 32. قانون گاترت
• 33. مشکلات همروندی
• 34. بن‌بست (Deadlock)
• 35. شرایط بن‌بست
• 36. پیشگیری از بن‌بست
• 37. اجتناب از بن‌بست
• 38. تشخیص و رفع بن‌بست
• 39. همگام‌سازی پردازش‌ها
• 40. قفل‌ها (Locks)
• 41. سمافورها (Semaphores)
• 42. مانیتورها (Monitors)
• 43. ترمینولوژی برنامه‌نویسی موازی
• 44. معماری‌های پردازنده در برنامه‌نویسی موازی
• 45. پردازنده‌های چند هسته‌ای
• 46. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 47. مقدمه‌ای بر OpenMP
• 48. دستورالعمل‌های OpenMP
• 49. مدیریت موازی‌سازی با OpenMP
• 50. کاربرد OpenMP در تحلیل داده
• 51. مقدمه‌ای بر MPI
• 52. ارتباطات در MPI
• 53. توابع اصلی MPI
• 54. استفاده از MPI برای موازی‌سازی
• 55. کاربرد MPI در محاسبات علمی
• 56. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده
• 57. اکوسیستم هادوپ (Hadoop)
• 58. HDFS (Hadoop Distributed File System)
• 59. MapReduce در هادوپ
• 60. مقدمه‌ای بر Spark
• 61. RDD (Resilient Distributed Datasets)
• 62. Spark SQL
• 63. Spark Streaming
• 64. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های حجیم
• 65. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری ماشین موازی
• 66. TensorFlow و موازی‌سازی
• 67. PyTorch و موازی‌سازی
• 68. اصول موازی‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 69. استراتژی‌های موازی‌سازی در یادگیری عمیق
• 70. موازی‌سازی داده در یادگیری عمیق
• 71. موازی‌سازی مدل در یادگیری عمیق
• 72. بهینه‌سازی کارایی در برنامه‌نویسی موازی
• 73. پروفایلینگ (Profiling) کد موازی
• 74. اشکال‌زدایی (Debugging) برنامه‌های موازی
• 75. سناریوهای کاربردی تحلیل داده‌های حجیم
• 76. تحلیل داده‌های مالی با رویکرد موازی
• 77. تحلیل داده‌های علمی با رویکرد موازی
• 78. پردازش زبان طبیعی موازی
• 79. بینایی ماشین موازی
• 80. امنیت داده‌ها در سیستم‌های موازی
• 81. اصول پایگاه داده توزیع‌شده
• 82. موازی‌سازی در پایگاه داده‌های NoSQL
• 83. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده برای تحلیل موازی
• 84. مقدمه‌ای بر معماری‌های محاسباتی نوین
• 85. رایانش ابری (Cloud Computing)
• 86. موازی‌سازی در محیط‌های ابری
• 87. اینترنت اشیاء (IoT) و داده‌های حجیم موازی
• 88. هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های موازی
• 89. آینده برنامه‌نویسی موازی و تحلیل داده
• 90. چالش‌های پیش رو در محاسبات موازی
• 91. اخلاق در توسعه نرم‌افزارهای موازی
• 92. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌ها
• 93. حفظ حریم خصوصی در تحلیل داده
• 94. استانداردهای فنی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 95. مقیاس‌پذیری سیستم‌های موازی
• 96. قابلیت اطمینان در سیستم‌های موازی
• 97. تاب‌آوری (Resilience) در سیستم‌های توزیع‌شده
• 98. مدیریت منابع در خوشه‌های محاسباتی (Clusters)
• 99. شبکه‌های پرسرعت برای محاسبات موازی
• 100. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی (اشاره کوتاه)