سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استفاده از HPC برای مدل‌سازی مالی

کتاب استفاده از HPC برای مدل‌سازی مالی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 استفاده از HPC برای مدل‌سازی مالی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مالی و HPC
  • 2. مروری بر مفاهیم مدل‌سازی مالی
  • 3. آشنایی با HPC و معماری‌های مختلف
  • 4. سیستم‌های عامل مناسب برای HPC (لینوکس)
  • 5. مبانی خط فرمان و ترمینال (Linux)
  • 6. مدیریت فایل‌ها و دایرکتوری‌ها در لینوکس
  • 7. ویرایشگر متن (vim, nano)
  • 8. مبانی شبکه‌های کامپیوتری
  • 9. مروری بر زبان‌های برنامه‌نویسی برای HPC (C/C++, Fortran, Python)
  • 10. نصب و راه‌اندازی Python و کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 11. مبانی زبان Python
  • 12. ساختار داده‌ها و ساختمان داده‌ها در Python
  • 13. برنامه‌نویسی شیءگرا در Python
  • 14. آشنایی با NumPy و محاسبات برداری
  • 15. آشنایی با Pandas و کار با داده‌های مالی
  • 16. مبانی الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها
  • 17. مبانی Parallel Computing
  • 18. مقدمه‌ای بر MPI (Message Passing Interface)
  • 19. نصب و راه‌اندازی MPI
  • 20. برنامه‌نویسی MPI در Python
  • 21. مبانی OpenMP
  • 22. برنامه‌نویسی OpenMP در C/C++
  • 23. آشنایی با GPU و CUDA
  • 24. برنامه‌نویسی CUDA در Python (Numba, CuPy)
  • 25. بهینه‌سازی کد برای HPC
  • 26. پروفایل کردن کد و شناسایی گلوگاه‌ها
  • 27. استفاده از پروفایلرها (cProfile, gprof)
  • 28. مبانی مدل‌سازی Monte Carlo
  • 29. پیاده‌سازی مدل Monte Carlo با Python
  • 30. توزیع‌های آماری در مدل‌سازی مالی
  • 31. مدل‌سازی قیمت‌گذاری اختیار معامله (Option Pricing)
  • 32. مدل‌سازی Black-Scholes با استفاده از HPC
  • 33. بهره‌وری HPC در مدل‌سازی Monte Carlo
  • 34. مدل‌سازی ریسک (VaR, Expected Shortfall)
  • 35. تحلیل ریسک با استفاده از HPC
  • 36. مدل‌سازی Portfolio Optimization
  • 37. پیاده‌سازی Portfolio Optimization با HPC
  • 38. آشنایی با روش‌های عددی برای حل معادلات دیفرانسیل
  • 39. حل معادلات دیفرانسیل با استفاده از HPC
  • 40. مدل‌سازی نرخ بهره
  • 41. مدل‌سازی Term Structure با HPC
  • 42. مدل‌سازی استراتژی‌های معاملاتی
  • 43. Backtesting استراتژی‌های معاملاتی با HPC
  • 44. کاربرد هوش مصنوعی در مدل‌سازی مالی
  • 45. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 46. یادگیری نظارت‌شده در مدل‌سازی مالی
  • 47. یادگیری بدون نظارت در مدل‌سازی مالی
  • 48. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 49. شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs)
  • 50. کاربرد CNN در مدل‌سازی مالی
  • 51. کاربرد RNN در مدل‌سازی مالی
  • 52. آشنایی با کتابخانه‌های TensorFlow و Keras
  • 53. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای مدل‌سازی مالی
  • 54. مدل‌سازی زمانی (Time Series Modeling)
  • 55. مدل‌های ARIMA و GARCH
  • 56. Forecasting با استفاده از HPC
  • 57. مدل‌سازی Agent-Based
  • 58. مدل‌سازی بازار با استفاده از Agent-Based
  • 59. آشنایی با Big Data و NoSQL Databases
  • 60. استفاده از Hadoop و Spark در مدل‌سازی مالی
  • 61. پردازش داده‌های بزرگ با HPC
  • 62. مفاهیم Cloud Computing
  • 63. استفاده از Cloud برای HPC
  • 64. آشنایی با Docker و Kubernetes
  • 65. استفاده از Docker برای HPC
  • 66. مدیریت داده‌ها در HPC
  • 67. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای HPC
  • 68. مبانی کتابخانه Dask
  • 69. محاسبات توزیع‌شده با Dask
  • 70. مدیریت منابع محاسباتی
  • 71. نظارت بر عملکرد سیستم‌های HPC
  • 72. امنیت در محیط‌های HPC
  • 73. مبانی Git و کنترل نسخه
  • 74. همکاری در پروژه‌های HPC
  • 75. استفاده از کتابخانه‌های ریاضی پیشرفته (BLAS, LAPACK)
  • 76. بهینه‌سازی کد با استفاده از کتابخانه‌های ریاضی
  • 77. شناسایی خطاهای رایج در برنامه‌نویسی HPC
  • 78. اشکال‌زدایی کد در محیط‌های HPC
  • 79. مقدمه‌ای بر ابزارهای تجسم داده
  • 80. تجسم داده‌های مالی با Python (Matplotlib, Seaborn)
  • 81. تجسم نتایج HPC
  • 82. مدل‌سازی مالی با استفاده از GPU cluster
  • 83. مدل‌سازی مالی با استفاده از CPU cluster
  • 84. مقایسه عملکرد بین CPU و GPU
  • 85. آشنایی با Infiniband
  • 86. بررسی معماری‌های مختلف پردازنده‌ها (CPU, GPU)
  • 87. آشنایی با نرم‌افزارهای شبیه‌سازی (OpenFOAM, COMSOL)
  • 88. استفاده از HPC برای شبیه‌سازی‌های مالی
  • 89. بررسی مطالعات موردی در مدل‌سازی مالی با HPC
  • 90. چالش‌های پیش روی مدل‌سازی مالی با HPC
  • 91. آینده HPC در مدل‌سازی مالی
  • 92. انتخاب مناسب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای هر پروژه
  • 93. نکات مهم در طراحی الگوریتم‌های موازی
  • 94. روش‌های کاهش سربار (Overhead) در محاسبات موازی
  • 95. بررسی استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌ها در HPC
  • 96. مدیریت حافظه در محیط‌های HPC
  • 97. نکات امنیتی در توسعه و استقرار برنامه‌های HPC
  • 98. بررسی انواع روش‌های بهینه‌سازی
  • 99. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی مالی (QuantLib)
  • 100. همکاری با تیم‌های HPC

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.