, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی

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 مقدمه‌ای بر محاسبات در تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره: محاسبات سطح بالا در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 2. مفاهیم بنیادی شبکه‌های اجتماعی: گره‌ها و یال‌ها
  • 3. انواع شبکه‌های اجتماعی: ایستا و پویا
  • 4. نمایش گرافیکی شبکه‌ها و معناشناسی آن‌ها
  • 5. مقدمه‌ای بر نظریه گراف برای تحلیل شبکه‌ها
  • 6. منابع داده شبکه‌های اجتماعی: توییتر، فیس‌بوک، ردیت و غیره
  • 7. چالش‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های شبکه
  • 8. معیارهای مرکزی (۱): درجه (Degree Centrality)
  • 9. معیارهای مرکزی (۲): نزدیکی (Closeness Centrality)
  • 10. معیارهای مرکزی (۳): بینابینی (Betweenness Centrality)
  • 11. معیارهای مرکزی (۴): بردار ویژه (Eigenvector Centrality)
  • 12. معیارهای چگالی و تراکم شبکه
  • 13. کشف خوشه‌ها و جوامع در شبکه (Community Detection)
  • 14. اندازه‌گیری همسانی و تشابه گره‌ها
  • 15. مدل‌های تولید شبکه: ارتدوش، تصادفی (Erdos-Renyi)
  • 16. مدل‌های تولید شبکه: مقیاس-آزاد (Scale-Free Networks)
  • 17. چرا محاسبات سطح بالا در تحلیل شبکه‌های اجتماعی؟
  • 18. چالش‌های مقیاس‌پذیری در داده‌های شبکه بزرگ
  • 19. اصول معماری کامپیوتر: CPU، حافظه، کش
  • 20. تفاوت همزمانی (Concurrency) و موازی‌سازی (Parallelism)
  • 21. انواع معماری‌های موازی: حافظه مشترک و حافظه توزیع‌شده
  • 22. معیارهای عملکرد HPC: زمان اجرا، سرعت‌افزایی (Speedup)
  • 23. معیارهای عملکرد HPC: کارایی (Efficiency)، مقیاس‌پذیری
  • 24. قوانین آمدال و قانون گوستافسون در موازی‌سازی
  • 25. مقدمه‌ای بر مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
  • 26. سیستم‌های عامل و ابزارهای توسعه در محیط HPC
  • 27. مدیریت منابع و زمان‌بندی در خوشه‌های محاسباتی
  • 28. مفاهیم اولیه بهینه‌سازی کد برای عملکرد بهتر
  • 29. ابزارهای پروفایلینگ و اشکال‌زدایی در HPC
  • 30. نمایش گراف‌ها (۱): ماتریس مجاورت (Adjacency Matrix)
  • 31. نمایش گراف‌ها (۲): لیست مجاورت (Adjacency List)
  • 32. نمایش گراف‌ها (۳): نمایش‌های فشرده (Sparse Representations)
  • 33. ذخیره‌سازی کارآمد گراف‌های بسیار بزرگ
  • 34. الگوریتم پیمایش اول سطح (BFS) برای گراف‌های بزرگ
  • 35. الگوریتم پیمایش اول عمق (DFS) برای گراف‌های بزرگ
  • 36. موازی‌سازی الگوریتم BFS در حافظه مشترک
  • 37. موازی‌سازی الگوریتم DFS در حافظه مشترک
  • 38. موازی‌سازی الگوریتم PageRank برای شبکه‌های بزرگ
  • 39. کشف جوامع با الگوریتم Louvain (مرور و چالش‌ها)
  • 40. کشف جوامع با الگوریتم Girvan-Newman (مرور و چالش‌ها)
  • 41. الگوریتم‌های یافتن کوتاه‌ترین مسیر (۱): دایجسترا (Dijkstra)
  • 42. الگوریتم‌های یافتن کوتاه‌ترین مسیر (۲): فلوید-وارشال (Floyd-Warshall)
  • 43. موازی‌سازی الگوریتم دایجسترا و چالش‌های آن
  • 44. موازی‌سازی الگوریتم فلوید-وارشال و چالش‌های آن
  • 45. تجزیه گراف (Graph Partitioning) برای محاسبات توزیع‌شده
  • 46. متعادل‌سازی بار در الگوریتم‌های گرافی موازی
  • 47. بازنمایی گراف برای پردازش جریان (Streaming Graph Processing)
  • 48. مبانی معماری حافظه مشترک و اهمیت آن
  • 49. رشته‌ها (Threads) در مقابل فرایندها (Processes)
  • 50. مقدمه‌ای بر OpenMP: دستورالعمل‌ها و ساختارها
  • 51. موازی‌سازی حلقه‌ها (Loop Parallelism) با OpenMP
  • 52. اشتراک‌گذاری کار و توزیع داده‌ها در OpenMP
  • 53. همگام‌سازی (Synchronization) در OpenMP: قفل‌ها (Locks)
  • 54. همگام‌سازی در OpenMP: اتمیک‌ها (Atomics) و موانع (Barriers)
  • 55. کاهش رقابت داده‌ای (Data Race) در OpenMP
  • 56. مسائلی مانند False Sharing و Cache Locality
  • 57. بهینه‌سازی استفاده از حافظه کش در OpenMP
  • 58. موازی‌سازی محاسبه Degree Centrality با OpenMP
  • 59. موازی‌سازی محاسبه Closeness Centrality با OpenMP
  • 60. موازی‌سازی محاسبه Betweenness Centrality با OpenMP
  • 61. پیاده‌سازی موازی BFS با OpenMP (بررسی عمیق‌تر)
  • 62. پیاده‌سازی موازی DFS با OpenMP (بررسی عمیق‌تر)
  • 63. ملاحظات پیشرفته OpenMP: Nested Parallelism
  • 64. مبانی معماری حافظه توزیع‌شده و مدل MPI
  • 65. معرفی MPI: ارتباط‌دهنده‌ها (Communicators)
  • 66. ارسال و دریافت نقطه به نقطه (Point-to-Point Communication) در MPI
  • 67. عملیات جمعی (Collective Operations) در MPI: Broadcast
  • 68. عملیات جمعی: Reduce، Allreduce
  • 69. عملیات جمعی: Gather، Scatter
  • 70. عملیات جمعی: Allgather، Alltoall
  • 71. توپولوژی‌های مجازی در MPI برای شبکه‌های خاص
  • 72. MPI I/O: خواندن و نوشتن موازی داده‌ها
  • 73. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری خطا در MPI
  • 74. موازی‌سازی محاسبه PageRank با MPI
  • 75. موازی‌سازی الگوریتم کشف جامعه Louvain با MPI
  • 76. پیاده‌سازی توزیع‌شده BFS با MPI (مقدمه)
  • 77. پیاده‌سازی توزیع‌شده DFS با MPI (مقدمه)
  • 78. چالش‌های ارتباطی در MPI برای گراف‌های بزرگ
  • 79. تکنیک‌های کاهش ارتباط در MPI (Communication Hiding)
  • 80. مدل‌های برنامه‌نویسی هیبریدی: MPI و OpenMP
  • 81. مقدمه‌ای بر معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 82. مدل برنامه‌نویسی CUDA و OpenCL: مفاهیم اصلی
  • 83. مزایا و محدودیت‌های GPU برای پردازش گراف
  • 84. نگاشت الگوریتم‌های گرافی به معماری GPU
  • 85. موازی‌سازی ساده BFS یا PageRank روی GPU (مقدمه)
  • 86. چالش‌های مدیریت حافظه و دسترسی به داده‌ها در GPU
  • 87. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های کلان‌داده و نیاز به آن‌ها
  • 88. اکوسیستم Apache Spark: مفاهیم اصلی
  • 89. Spark GraphX: معرفی و مدل برنامه‌نویسی
  • 90. پردازش گراف‌های بزرگ با GraphX: عملیات پایه
  • 91. پیاده‌سازی الگوریتم PageRank در GraphX
  • 92. پیاده‌سازی الگوریتم کشف جامعه در GraphX
  • 93. مقایسه رویکردهای HPC و Big Data برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 94. مطالعه موردی: تحلیل شبکه‌های تعاملات دارویی با HPC
  • 95. مطالعه موردی: تحلیل انتشار اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
  • 96. بهترین روش‌ها برای تنظیم عملکرد (Performance Tuning) کد HPC
  • 97. ابزارهای بصری‌سازی نتایج تحلیل شبکه‌های بزرگ
  • 98. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 99. چالش‌های مقیاس‌پذیری و آینده محاسبات HPC در SNA
  • 100. جمع‌بندی دوره و مسیرهای یادگیری بیشتر

📚 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 مقدمه‌ای بر محاسبات در تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی”

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

پیمایش به بالا