کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های داده‌کاوی برای سرعت
, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های داده‌کاوی برای سرعت

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000350 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 بهینه‌سازی الگوریتم‌های داده‌کاوی برای سرعت

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره و اهداف آن
  • 2. مروری بر اصول داده‌کاوی
  • 3. مفاهیم اساسی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 4. پیچیدگی زمانی و فضایی: بازنگری
  • 5. مقدمه‌ای بر محاسبات با کارایی بالا (HPC)
  • 6. انواع گلوگاه‌های عملکردی در برنامه‌نویسی
  • 7. نقش سخت‌افزار در عملکرد الگوریتم‌ها
  • 8. مدل‌های برنامه‌نویسی برای کارایی
  • 9. اصول طراحی الگوریتم با تمرکز بر سرعت
  • 10. مروری بر زبان‌های برنامه‌نویسی پرکاربرد در HPC
  • 11. معرفی ابزارهای پروفایلینگ کد
  • 12. اندازه‌گیری دقیق زمان اجرا و مصرف منابع
  • 13. تحلیل گزارش‌های پروفایلینگ
  • 14. معیارهای عملکردی و شاخص‌های بنچمارک
  • 15. طراحی آزمایش‌های بنچمارک معتبر
  • 16. تأثیر سلسله‌مراتب حافظه (Cache Hierarchy) بر عملکرد
  • 17. استفاده بهینه از حافظه نهان (Cache Optimization)
  • 18. تشخیص گلوگاه‌های I/O
  • 19. ابزارهای مانیتورینگ سیستم و منابع
  • 20. بهینه‌سازی کامپایلر و پرچم‌های آن
  • 21. انتخاب ساختار داده مناسب برای سرعت
  • 22. پیاده‌سازی کارآمد ساختارهای داده پایه
  • 23. بهینه‌سازی عملیات روی آرایه‌ها و ماتریس‌ها
  • 24. تقسیم و غلبه (Divide and Conquer) برای کارایی
  • 25. برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming) و بهینه‌سازی آن
  • 26. الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms) و تحلیل سرعت
  • 27. کاهش تکرارها و محاسبات زائد
  • 28. مدیریت حافظه: تخصیص و آزادسازی بهینه
  • 29. تکنیک‌های کاهش حافظه مصرفی
  • 30. بهینه‌سازی حلقه (Loop Optimization)
  • 31. استفاده از کتابخانه‌های عددی بهینه (BLAS, LAPACK)
  • 32. اصول طراحی الگوریتم‌های Cache-Aware
  • 33. بهینه‌سازی دسترسی به دیسک
  • 34. فشرده‌سازی داده‌ها برای سرعت بیشتر
  • 35. استفاده از نوع داده‌های مناسب
  • 36. مفاهیم بنیادین پردازش موازی
  • 37. انواع معماری‌های موازی (SIMD, MIMD)
  • 38. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
  • 39. مقدمه‌ای بر OpenMP: موازی‌سازی حافظه مشترک
  • 40. دستورالعمل‌های OpenMP برای حلقه‌ها و بخش‌ها
  • 41. همگام‌سازی (Synchronization) در OpenMP
  • 42. معرفی pthreads: کنترل دقیق‌تر نخ‌ها
  • 43. مقدمه‌ای بر MPI: موازی‌سازی حافظه توزیع‌شده
  • 44. ارتباطات نقطه‌به‌نقطه (Point-to-Point Communication) در MPI
  • 45. ارتباطات جمعی (Collective Communication) در MPI
  • 46. طراحی الگوریتم‌های داده‌کاوی برای MPI
  • 47. مدل‌های برنامه‌نویسی GPU: مقدمه
  • 48. معرفی CUDA و مفاهیم اصلی آن
  • 49. بهینه‌سازی کارایی بر روی GPU با CUDA
  • 50. OpenCL: یک جایگزین استاندارد برای GPU
  • 51. بهینه‌سازی الگوریتم‌های مرتب‌سازی برای داده‌های بزرگ
  • 52. الگوریتم‌های جستجوی بهینه
  • 53. بهینه‌سازی الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (k-NN)
  • 54. موازی‌سازی k-NN برای داده‌های عظیم
  • 55. بهینه‌سازی الگوریتم درخت تصمیم (Decision Tree)
  • 56. موازی‌سازی ساخت درخت تصمیم
  • 57. بهینه‌سازی الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 58. موازی‌سازی آموزش SVM
  • 59. بهینه‌سازی الگوریتم ناوی بیز (Naive Bayes)
  • 60. موازی‌سازی Naive Bayes
  • 61. بهینه‌سازی الگوریتم K-میانگین (K-Means)
  • 62. موازی‌سازی K-Means با OpenMP و MPI
  • 63. الگوریتم‌های خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering) و بهینه‌سازی آن‌ها
  • 64. بهینه‌سازی DBSCAN برای داده‌های بزرگ
  • 65. موازی‌سازی DBSCAN
  • 66. بهینه‌سازی الگوریتم آپریوری (Apriori) برای قوانین انجمنی
  • 67. موازی‌سازی Apriori
  • 68. بهینه‌سازی FP-Growth برای استخراج مجموعه‌های مکرر
  • 69. موازی‌سازی FP-Growth
  • 70. بهینه‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون خطی و لجستیک
  • 71. بهینه‌سازی PCA (تحلیل مؤلفه‌های اصلی) برای کاهش ابعاد
  • 72. موازی‌سازی PCA
  • 73. بهینه‌سازی t-SNE برای بصری‌سازی
  • 74. الگوریتم‌های شبکه عصبی و شتاب‌دهنده‌ها (GPU)
  • 75. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 76. استفاده از Tensor Cores و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 77. بهینه‌سازی الگوریتم‌های گراف و شبکه‌های اجتماعی
  • 78. موازی‌سازی الگوریتم‌های پیمایش گراف
  • 79. داده‌کاوی جریانی (Stream Mining) و چالش‌های کارایی
  • 80. الگوریتم‌های تقریبی و تصادفی برای سرعت
  • 81. انتخاب الگوریتم‌های تصادفی بهینه
  • 82. بهینه‌سازی برای داده‌های اسپارس (Sparse Data)
  • 83. کتابخانه‌های داده‌کاوی با کارایی بالا (مانند scikit-learn بهینه)
  • 84. استفاده از Cython برای بهبود عملکرد پایتون
  • 85. ادغام کدهای C/C++ در پایتون برای سرعت
  • 86. مقدمه‌ای بر Apache Spark برای داده‌کاوی توزیع‌شده
  • 87. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها در محیط Spark
  • 88. استفاده از Hadoop MapReduce برای داده‌کاوی عظیم
  • 89. مقایسه Spark و Hadoop در زمینه کارایی داده‌کاوی
  • 90. محاسبات ابری (Cloud Computing) برای HPC
  • 91. استفاده از سرویس‌های HPC ابری (AWS, Azure, GCP)
  • 92. معماری‌های سیستم‌های مقیاس‌پذیر برای داده‌کاوی
  • 93. بهینه‌سازی مصرف انرژی در HPC
  • 94. قابلیت اطمینان و تحمل خطا در سیستم‌های موازی
  • 95. امنیت در محاسبات با کارایی بالا
  • 96. چالش‌های مقیاس‌پذیری در داده‌کاوی آینده
  • 97. الگوریتم‌های کوانتومی برای داده‌کاوی (مفاهیم مقدماتی)
  • 98. روندهای جدید در بهینه‌سازی الگوریتم‌های داده‌کاوی
  • 99. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک پروژه داده‌کاوی واقعی
  • 100. جمع‌بندی و مسیرهای پیش‌رو

📚 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 بهینه‌سازی الگوریتم‌های داده‌کاوی برای سرعت”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا