, ,

کتاب نوشتن کد کارآمد در پایتون برای حل مسائل بزرگ

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 نوشتن کد کارآمد در پایتون برای حل مسائل بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی پایتون برای محاسبات علمی
  • 2. انواع داده‌های پایتون و ساختارهای داده
  • 3. عملگرها و عبارات در پایتون
  • 4. کنترل جریان (دستورات شرطی و حلقه‌ها)
  • 5. توابع در پایتون
  • 6. مدیریت خطا و استثناها
  • 7. مژول‌ها و بسته‌ها در پایتون
  • 8. برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
  • 9. کلاس‌ها و اشیاء
  • 10. ارث‌بری در پایتون
  • 11. پلی‌مورفیسم در پایتون
  • 12. کار با فایل‌ها در پایتون
  • 13. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 14. چالش‌های حل مسائل بزرگ
  • 15. معرفی به NumPy برای محاسبات عددی
  • 16. آرایه‌های NumPy
  • 17. عملیات برداری در NumPy
  • 18. توابذ توابع NumPy
  • 19. کار با ماتریس‌ها و جبر خطی با NumPy
  • 20. مقدمه‌ای بر Pandas برای تحلیل داده
  • 21. ساختار داده Series در Pandas
  • 22. ساختار داده DataFrame در Pandas
  • 23. بارگذاری و ذخیره داده با Pandas
  • 24. فیلتر کردن و انتخاب داده در Pandas
  • 25. عملیات گروه بندی و تجمیع در Pandas
  • 26. ادغام و پیوستن DataFrame ها
  • 27. کار با داده‌های سری زمانی در Pandas
  • 28. مقدمه‌ای بر Matplotlib برای بصری‌سازی داده
  • 29. رسم نمودارهای پایه
  • 30. سفارشی‌سازی نمودارها
  • 31. رسم چند نمودار همزمان
  • 32. مقدمه‌ای بر SciPy برای محاسبات علمی
  • 33. توابع بهینه‌سازی در SciPy
  • 34. توابع انتگرال‌گیری در SciPy
  • 35. توابع حل معادلات دیفرانسیل در SciPy
  • 36. پردازش سیگنال با SciPy
  • 37. کار با بهینه‌سازی توابع در پایتون
  • 38. روش‌های جستجوی بهینه
  • 39. بهینه‌سازی محدود و نامحدود
  • 40. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی
  • 41. مقدمه‌ای بر کارایی کد (Code Performance)
  • 42. اهمیت کارایی در HPC
  • 43. اندازه‌گیری زمان اجرای کد
  • 44. پروفایلینگ کد با cProfile
  • 45. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
  • 46. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
  • 47. انتخاب ساختار داده مناسب
  • 48. پیچیدگی زمانی و فضایی الگوریتم‌ها
  • 49. الگوریتم‌های مرتب‌سازی کارآمد
  • 50. الگوریتم‌های جستجوی کارآمد
  • 51. اثرگذاری ساختار داده بر الگوریتم
  • 52. بهینه‌سازی حلقه در پایتون
  • 53. حذف عملیات تکراری در حلقه‌ها
  • 54. استفاده از list comprehensions
  • 55. استفاده از generator expressions
  • 56. بهینه‌سازی توابع در پایتون
  • 57. cachin g نتایج توابع
  • 58. استفاده از functools.lru_cache
  • 59. Memoization
  • 60. استفاده از NumPy برای تسریع محاسبات
  • 61. جایگزینی حلقه‌های پایتون با عملیات NumPy
  • 62. استفاده از توابع تخصصی NumPy
  • 63. بهینه‌سازی حافظه با NumPy
  • 64. آرایه‌های فشرده (Compressed Arrays)
  • 65. کار با انواع داده بهینه
  • 66. کاهش مصرف حافظه با NumPy
  • 67. مقدمه‌ای بر موازی‌سازی (Parallelism)
  • 68. مفاهیم پایه موازی‌سازی
  • 69. پردازش موازی در مقابل پردازش همزمان
  • 70. نرم‌افزارهای موازی (Multiprocessing)
  • 71. استفاده از ماژول multiprocessing
  • 72. ایجاد و مدیریت پردازش‌ها
  • 73. ارتباط بین پردازش‌ها (Queues, Pipes)
  • 74. استفاده از Pool برای مدیریت پردازش‌ها
  • 75. مقدمه‌ای بر نخ‌ها (Threading)
  • 76. تفاوت بین پردازش‌ها و نخ‌ها
  • 77. استفاده از ماژول threading
  • 78. همگام‌سازی نخ‌ها (Locks, Semaphores)
  • 79. مشکلات رایج در برنامه‌نویسی نخ‌ها
  • 80. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع شده (Distributed Computing)
  • 81. مفاهیم پایه محاسبات توزیع شده
  • 82. معماری‌های محاسبات توزیع شده
  • 83. چارچوب‌های محاسبات توزیع شده
  • 84. مقدمه‌ای بر Dask
  • 85. ساختار داده‌های Dask (Array, DataFrame)
  • 86. اجرای موازی و توزیع شده با Dask
  • 87. مدیریت تسک‌ها در Dask
  • 88. شبکه‌سازی در Dask
  • 89. مقدمه‌ای بر Ray
  • 90. استفاده از Ray برای موازی‌سازی
  • 91. کار با Actor ها در Ray
  • 92. مدیریت حافظه در Ray
  • 93. استفاده از Ray برای محاسبات توزیع شده
  • 94. مقدمه‌ای بر Apache Spark (از طریق PySpark)
  • 95. مفاهیم پایه Spark (RDD, DataFrame)
  • 96. پردازش داده با PySpark
  • 97. عملیات تبدیل و اکشن در PySpark
  • 98. تحلیل داده با PySpark
  • 99. استفاده از Spark برای HPC
  • 100. مقدمه‌ای بر CUDA و GPU Computing

📚 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 نوشتن کد کارآمد در پایتون برای حل مسائل بزرگ”

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

پیمایش به بالا