اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های جریانی در پردازش داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های جریانی در پردازش داده‌ها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش داده‌های حجیم
• 2. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های جریانی
• 3. تفاوت پردازش دسته‌ای و جریانی
• 4. چالش‌های داده‌های جریانی
• 5. کاربرد الگوریتم‌های جریانی
• 6. مفاهیم پایه در الگوریتم‌های جریانی
• 7. نمونه‌گیری تصادفی در جریان داده
• 8. تخمین فراوانی در جریان داده
• 9. کاربرد تخمین فراوانی
• 10. الگوریتم‌های Bloom Filter
• 11. کاربرد Bloom Filter
• 12. تخمین تعداد عناصر منحصربه‌فرد (Distinct Elements)
• 13. الگوریتم HyperLogLog
• 14. کاربرد HyperLogLog
• 15. تخمین آماره‌های توزیع در جریان داده
• 16. تخمین میانگین و واریانس
• 17. تخمین چارک‌ها و میانه
• 18. الگوریتم‌های مبتنی بر هیستوگرام
• 19. کاربرد هیستوگرام جریانی
• 20. تخمین آماره‌های مرتبه (Order Statistics)
• 21. الگوریتم‌های مبتنی بر کوانتایل
• 22. کاربرد کوانتایل‌های جریانی
• 23. شناسایی اقلیت‌های فراوان (Heavy Hitters)
• 24. الگوریتم Count-Min Sketch
• 25. کاربرد Count-Min Sketch
• 26. الگوریتم Misra-Gries Summary
• 27. کاربرد Misra-Gries Summary
• 28. الگوریتم Space-Saving
• 29. کاربرد Space-Saving
• 30. کشف الگوهای پرتکرار در جریان داده
• 31. کشف آیتم‌های پرتکرار
• 32. الگوریتم FP-Growth جریانی
• 33. کاربرد FP-Growth جریانی
• 34. کشف قوانین وابستگی جریانی
• 35. الگوریتم Apriori جریانی
• 36. کاربرد Apriori جریانی
• 37. مدیریت حافظه در الگوریتم‌های جریانی
• 38. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده
• 39. کاهش ابعاد در جریان داده
• 40. تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی جریانی (Streaming PCA)
• 41. کاربرد PCA جریانی
• 42. خوشه‌بندی در جریان داده
• 43. الگوریتم K-Means جریانی
• 44. کاربرد K-Means جریانی
• 45. خوشه‌بندی مبتنی بر تراکم جریانی
• 46. شناسایی داده‌های پرت (Outlier Detection)
• 47. الگوریتم‌های تشخیص داده پرت جریانی
• 48. کاربرد تشخیص داده پرت
• 49. کشف تغییرات ناگهانی (Concept Drift Detection)
• 50. الگوریتم‌های تشخیص تغییرات جریانی
• 51. کاربرد تشخیص تغییرات
• 52. کاربرد الگوریتم‌های جریانی در شبکه‌های اجتماعی
• 53. تحلیل رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 54. شناسایی ترندها در شبکه‌های اجتماعی
• 55. کاربرد الگوریتم‌های جریانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 56. شخصی‌سازی محتوا در سیستم‌های توصیه‌گر
• 57. تحلیل رفتار خرید مشتریان
• 58. کاربرد الگوریتم‌های جریانی در تحلیل ترافیک شبکه
• 59. مانیتورینگ ترافیک شبکه
• 60. تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه
• 61. کاربرد الگوریتم‌های جریانی در تحلیل داده‌های حسگر
• 62. پردازش داده‌های حسگرهای توزیع‌شده
• 63. تشخیص رویداد در داده‌های حسگر
• 64. کاربرد الگوریتم‌های جریانی در پردازش زبان طبیعی
• 65. تحلیل متن جریانی
• 66. شناسایی کلمات کلیدی در متن جریانی
• 67. کاربرد الگوریتم‌های جریانی در امنیت سایبری
• 68. شناسایی حملات سایبری
• 69. تحلیل لاگ‌های امنیتی
• 70. کاربرد الگوریتم‌های جریانی در امور مالی
• 71. تحلیل بازارهای مالی جریانی
• 72. شناسایی تقلب‌های مالی
• 73. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های جریانی پیشرفته
• 74. الگوریتم‌های تقریبی و ضمانت خطا
• 75. تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی
• 76. تکنیک‌های موازی‌سازی در الگوریتم‌های جریانی
• 77. معماری سیستم‌های پردازش جریانی
• 78. پلتفرم‌های پردازش جریانی (مانند Apache Kafka, Spark Streaming)
• 79. کاربرد Spark Streaming
• 80. مباحث تکمیلی در الگوریتم‌های جریانی
• 81. مطالعات موردی الگوریتم‌های جریانی
• 82. چالش‌های عملیاتی الگوریتم‌های جریانی
• 83. آینده پژوهش در الگوریتم‌های جریانی
• 84. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های جریانی
• 85. مقایسه الگوریتم‌های مختلف برای یک مسئله
• 86. اصول طراحی الگوریتم‌های جریانی کارآمد
• 87. ملاحظات پیاده‌سازی الگوریتم‌های جریانی
• 88. بهینه‌سازی الگوریتم‌های جریانی
• 89. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری مباحث الگوریتم‌های جریانی