, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل زمان سری

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 تحلیل زمان سری

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره: چرا محاسبات در تحلیل زمان سری اهمیت دارد؟
  • 2. مفاهیم پایه برنامه نویسی برای تحلیل داده
  • 3. مروری بر ساختارهای داده در پایتون (لیست، آرایه، دیکشنری)
  • 4. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های NumPy و Pandas
  • 5. کار با داده‌های زمانی در Pandas (DatetimeIndex)
  • 6. تعریف سری زمانی: ماهیت و ویژگی‌ها
  • 7. انواع داده‌های سری زمانی و کاربردهای آن‌ها
  • 8. معرفی چالش‌های محاسباتی در تحلیل زمان سری
  • 9. مفهوم کارایی و پیچیدگی الگوریتم‌ها (زمان و حافظه)
  • 10. ابزارهای اساسی برای تحلیل و رسم نمودار سری زمانی (Matplotlib, Seaborn)
  • 11. بصری‌سازی داده‌های سری زمانی: الگوها و روندها
  • 12. مؤلفه‌های سری زمانی: روند، فصلی و نویز
  • 13. تجزیه سری زمانی (Decomposition): روش‌های افزایشی و ضربی
  • 14. ایستایی (Stationarity) در سری‌های زمانی: مفهوم و اهمیت
  • 15. آزمون‌های ایستایی: تست دیک-فولر تعمیم‌یافته (ADF)
  • 16. آزمون‌های ایستایی: تست KPSS
  • 17. توابع خودهمبستگی (ACF) و خودهمبستگی جزئی (PACF)
  • 18. تحلیل همبستگی متقاطع (Cross-Correlation)
  • 19. کار با داده‌های گمشده در سری زمانی: تشخیص و جایگزینی
  • 20. مدیریت مقادیر پرت (Outliers) در سری‌های زمانی
  • 21. بازنمونه‌برداری (Resampling) و تجمیع (Aggregation) داده‌های زمانی
  • 22. مفهوم تأخیر (Lag) در سری‌های زمانی
  • 23. تفاضل‌گیری (Differencing) برای ایجاد ایستایی
  • 24. روش‌های پیش‌بینی ساده: پیش‌بینی ناآگاهانه و میانگین متحرک ساده
  • 25. معرفی مدل‌های پیش‌بینی نمایی (Exponential Smoothing)
  • 26. مقدمه‌ای بر معماری کامپیوتر برای محاسبات کارا
  • 27. سلسله مراتب حافظه: ثبات‌ها، کش، رم، دیسک
  • 28. تأثیر سلسله مراتب حافظه بر کارایی کد
  • 29. مفهوم هسته‌های پردازنده (Cores) و نخ‌ها (Threads)
  • 30. پردازش موازی در مقابل هم‌روند (Concurrency vs. Parallelism)
  • 31. قوانین آمادال و گستافسون: محدودیت‌ها و فرصت‌های موازی‌سازی
  • 32. معرفی ابزارهای پروفایلینگ کد (مثال: cProfile در پایتون)
  • 33. بنچمارکینگ: اندازه‌گیری و ارزیابی کارایی
  • 34. بهینه‌سازی کامپایلر و اهمیت آن
  • 35. برداری‌سازی (Vectorization) و دستورالعمل‌های SIMD
  • 36. مدیریت حافظه و تخصیص بهینه
  • 37. مقدمه‌ای بر شبکه‌های کامپیوتری و ارتباطات
  • 38. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع شده
  • 39. سیستم‌عامل‌ها و مدیریت منابع در HPC
  • 40. مفهوم زمان اجرا و کارایی عملیاتی
  • 41. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی با حافظه مشترک (Shared Memory)
  • 42. OpenMP: شروع کار و نواحی موازی (Parallel Regions)
  • 43. OpenMP: به اشتراک‌گذاری کار (Worksharing) با `for` و `sections`
  • 44. OpenMP: همگام‌سازی (Synchronization) با `critical`, `atomic`, `barrier`
  • 45. OpenMP: کاهش (Reduction) و کاربرد آن در سری زمانی
  • 46. کاربرد OpenMP برای محاسبات میانگین متحرک موازی
  • 47. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی با حافظه توزیع‌شده (Distributed Memory)
  • 48. MPI (Message Passing Interface): مفاهیم پایه (ارتباط‌دهنده‌ها، رتبه‌ها)
  • 49. MPI: ارتباطات نقطه‌به‌نقطه (Point-to-Point) با `Send` و `Recv`
  • 50. MPI: ارتباطات جمعی (Collective) با `Broadcast` و `Reduce`
  • 51. MPI: ارتباطات جمعی با `Scatter`، `Gather`، `Allgather`
  • 52. MPI: انواع داده سفارشی (Custom Datatypes) برای داده‌های سری زمانی
  • 53. MPI: ارتباطات غیربلاک‌کننده (Non-blocking Communication)
  • 54. موازی‌سازی پردازش دسته‌های بزرگ سری زمانی با MPI
  • 55. مقدمه‌ای بر محاسبات GPU و OpenCL/CUDA
  • 56. معماری GPU: واحدهای چندپردازشی جریان (SMs) و هسته‌ها
  • 57. CUDA Kernels: نحوه نوشتن و اجرا
  • 58. سلسله مراتب حافظه در GPU (Global, Shared, Registers)
  • 59. بهینه‌سازی الگوریتم‌های ساده سری زمانی بر روی GPU (مثال: جمع آرایه‌ها)
  • 60. معرفی کتابخانه‌های GPU-accelerated برای تحلیل سیگنال و سری زمانی (مانند cuSignal)
  • 61. مدل‌های AR (خودرگرسیون): تعریف و شناسایی
  • 62. مدل‌های MA (میانگین متحرک): تعریف و شناسایی
  • 63. مدل‌های ARMA: ترکیب AR و MA
  • 64. مدل‌های ARIMA: خودرگرسیون میانگین متحرک یکپارچه
  • 65. شناسایی و برازش مدل‌های ARIMA (p,d,q)
  • 66. پیاده‌سازی موازی برازش مدل ARIMA (استراتژی‌ها)
  • 67. مدل‌های SARIMA: ARIMA فصلی برای داده‌های فصلی
  • 68. مفهوم ناهمسانی واریانس شرطی (Conditional Heteroskedasticity)
  • 69. مدل‌های ARCH و GARCH: تحلیل نوسانات در سری زمانی
  • 70. پیاده‌سازی موازی مدل‌های GARCH
  • 71. تحلیل طیفی سری‌های زمانی: معرفی تبدیل فوریه
  • 72. تبدیل فوریه گسسته (DFT) و کاربردهای آن
  • 73. الگوریتم تبدیل فوریه سریع (FFT) و کارایی آن
  • 74. موازی‌سازی FFT برای تحلیل سری‌های زمانی طولانی
  • 75. معرفی تبدیل موجک (Wavelet Transform) و کاربردها
  • 76. پیاده‌سازی موازی محاسبات همبستگی و کواریانس
  • 77. مفهوم علیت گرانجر (Granger Causality) و چالش‌های محاسباتی
  • 78. معرفی مدل‌های فضای حالت (State-Space Models)
  • 79. فیلتر کالمن (Kalman Filter) و موازی‌سازی آن
  • 80. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای سری‌های زمانی: مهندسی ویژگی
  • 81. مقدمه‌ای بر خوشه‌های HPC و نحوه دسترسی
  • 82. مدیریت منابع و زمان‌بندی کارها (Job Schedulers: Slurm, PBS)
  • 83. مانیتورینگ کارایی و مصرف منابع در HPC
  • 84. سیستم‌های فایل موازی (Parallel Filesystems) برای داده‌های بزرگ
  • 85. ذخیره‌سازی داده‌های سری زمانی در مقیاس بزرگ: فرمت HDF5
  • 86. فرمت‌های داده ستونی (Columnar Data Formats) مانند Apache Parquet
  • 87. بهینه‌سازی ورودی/خروجی (I/O) برای سری‌های زمانی حجیم
  • 88. محاسبات ابری برای HPC و تحلیل سری زمانی (AWS, Azure, GCP)
  • 89. کانتینرسازی (Containerization) با Docker و Singularity برای HPC
  • 90. معرفی چارچوب‌های پردازش داده توزیع شده (Dask, Apache Spark)
  • 91. تحلیل سری زمانی در زمان واقعی (Real-time Time Series Analysis)
  • 92. کاربرد Dask برای موازی‌سازی تحلیل سری زمانی در پایتون
  • 93. موازی‌سازی الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای سری‌های زمانی
  • 94. موردکاوی: تحلیل داده‌های حسگر با حجم بالا (IoT)
  • 95. موردکاوی: پیش‌بینی قیمت‌های مالی با HPC
  • 96. موردکاوی: تحلیل سیگنال‌های پزشکی (ECG, EEG) با سرعت بالا
  • 97. انتخاب بهترین رویکرد موازی‌سازی برای مسائل مختلف سری زمانی
  • 98. دیباگینگ (Debugging) برنامه‌های موازی و توزیع‌شده
  • 99. روندهای آینده در HPC برای سری‌های زمانی (محاسبات کوانتومی، نورومورفیک)
  • 100. خلاصه و جمع‌بندی: مسیر یادگیری و منابع پیشرفته

📚 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 تحلیل زمان سری”

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

پیمایش به بالا