کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل زمان سری برای حجم داده بالا
, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل زمان سری برای حجم داده بالا

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000406 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 تحلیل زمان سری برای حجم داده بالا

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل زمان سری
  • 2. مبانی آمار در تحلیل زمان سری
  • 3. مقدمه‌ای بر حجم داده بالا (Big Data)
  • 4. مفاهیم پایه محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 5. معماری سیستم‌های HPC
  • 6. موازی‌سازی (Parallelism) و همزمانی (Concurrency)
  • 7. انواع موازی‌سازی: موازی‌سازی داده و موازی‌سازی وظیفه
  • 8. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی: MPI، OpenMP، CUDA
  • 9. مقدمه‌ای بر زبان‌های برنامه‌نویسی برای HPC (C++, Fortran, Python)
  • 10. ساختارهای داده برای داده‌های حجیم
  • 11. الگوریتم‌های پایه برای تحلیل زمان سری
  • 12. تحلیل روند (Trend Analysis)
  • 13. تحلیل فصلی (Seasonality Analysis)
  • 14. مدل‌های ARIMA
  • 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین برای زمان سری
  • 16. رگرسیون خطی برای زمان سری
  • 17. مدل‌های غیرخطی برای زمان سری
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای زمان سری
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای زمان سری
  • 20. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 21. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) برای زمان سری
  • 22. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها: اصول و رویکردها
  • 23. تحلیل پیچیدگی الگوریتمی (Algorithmic Complexity Analysis)
  • 24. کاهش پیچیدگی زمانی و فضایی
  • 25. تکنیک‌های الگوریتمی برای داده‌های حجیم
  • 26. الگوریتم‌های مرتب‌سازی موازی
  • 27. الگوریتم‌های جستجوی موازی
  • 28. الگوریتم‌های خوشه‌بندی موازی
  • 29. الگوریتم‌های کاهش ابعاد موازی
  • 30. کاهش ابعاد با PCA موازی
  • 31. کاهش ابعاد با t-SNE موازی
  • 32. کاربرد HPC در مدل‌های ARIMA
  • 33. پیاده‌سازی موازی ARIMA
  • 34. استفاده از کتابخانه‌های HPC برای ARIMA
  • 35. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای داده‌های حجیم
  • 36. آموزش موازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 37. فریم‌ورک‌های توزیع‌شده (Distributed Frameworks): Spark MLlib، Dask
  • 38. بهینه‌سازی CNN برای تحلیل زمان سری حجیم
  • 39. پیاده‌سازی CNN موازی برای زمان سری
  • 40. استفاده از CUDA برای تسریع CNN
  • 41. بهینه‌سازی RNN/LSTM/GRU برای داده‌های حجیم
  • 42. آموزش موازی RNN/LSTM/GRU
  • 43. تکنیک‌های کاهش زمان آموزش RNN/LSTM/GRU
  • 44. بهینه‌سازی مدل‌های ترانسفورمر برای زمان سری
  • 45. پیاده‌سازی ترانسفورمر موازی
  • 46. کاربرد ترانسفورمر در پیش‌بینی سری زمانی حجیم
  • 47. مقدمه‌ای بر ابزارهای HPC (Cluster Management, Job Schedulers)
  • 48. مدیریت منابع در سیستم‌های HPC
  • 49. برنامه‌ریزی وظایف (Job Scheduling)
  • 50. ابزارهای پروفایلینگ (Profiling Tools)
  • 51. اندازه‌گیری عملکرد (Performance Measurement)
  • 52. شناسایی گلوگاه‌ها (Bottlenecks)
  • 53. تکنیک‌های استریمینگ داده (Data Streaming)
  • 54. پردازش داده‌های زمان سری در حال ورود (Real-time)
  • 55. معماری‌های پردازش استریمینگ
  • 56. کتابخانه‌های استریمینگ (Kafka, Flink)
  • 57. مدیریت حافظه در HPC
  • 58. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده
  • 59. فشرده‌سازی داده‌های زمان سری
  • 60. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم زمان سری
  • 61. پایگاه‌های داده NoSQL برای داده‌های سری زمانی
  • 62. کاربرد HPC در تحلیل داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 63. تکنیک‌های موازی برای مقابله با عدم توازن داده
  • 64. بهینه‌سازی توابع هدف (Loss Functions)
  • 65. طراحی توابع هدف سفارشی برای زمان سری
  • 66. توابع هدف با وزن‌دهی
  • 67. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تحلیل زمان سری
  • 68. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 69. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 70. معماری‌های هیبریدی (Hybrid Architectures)
  • 71. ترکیب مدل‌های آماری و یادگیری ماشین
  • 72. معماری‌های ترکیبی CNN-RNN
  • 73. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات
  • 74. مبانی برنامه‌نویسی CUDA
  • 75. بهینه‌سازی کد CUDA
  • 76. برنامه‌نویسی مبتنی بر GPU برای تحلیل زمان سری
  • 77. مدل‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty Modeling) در پیش‌بینی زمان سری
  • 78. بایزین (Bayesian) روش‌ها در تحلیل زمان سری
  • 79. مدل‌های احتمالی (Probabilistic Models)
  • 80. بهینه‌سازی مدل‌های احتمالی حجیم
  • 81. استفاده از HPC برای مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 82. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) مدل‌ها
  • 83. روش‌های تصادفی‌سازی (Randomization Methods)
  • 84. کاربرد HPC در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای زمان سری
  • 85. مدل‌سازی مسائل زمان سری به عنوان فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 86. پیاده‌سازی الگوریتم‌های RL موازی
  • 87. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 88. معیارهای ارزیابی برای پیش‌بینی زمان سری
  • 89. معیارهای ارزیابی برای مدل‌های یادگیری ماشین حجیم
  • 90. تست A/B برای مدل‌های زمان سری
  • 91. دقت (Accuracy) و دقت معنادار (Statistical Significance)
  • 92. قابلیت اطمینان (Reliability) و مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 93. کارهای عملی با داده‌های واقعی زمان سری
  • 94. پروژه‌های عملی در حوزه مالی
  • 95. پروژه‌های عملی در حوزه صنعتی
  • 96. پروژه‌های عملی در حوزه بهداشت و درمان
  • 97. پروژه‌های عملی در حوزه انرژی
  • 98. مطالعه موردی: بهینه‌سازی پیش‌بینی تقاضا
  • 99. مطالعه موردی: بهینه‌سازی تشخیص ناهنجاری
  • 100. مطالعه موردی: بهینه‌سازی پیش‌بینی قیمت

📚 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 تحلیل زمان سری برای حجم داده بالا”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا