, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل ریسک

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 ریسک

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل ریسک و نیاز به محاسبات
  • 2. مفاهیم بنیادی در برنامه‌نویسی با پایتون
  • 3. محیط‌های توسعه و ابزارهای ضروری (Jupyter, VS Code)
  • 4. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 5. آرایه‌ها و ماتریس‌ها در NumPy
  • 6. عملیات برداری (Vectorization) و اهمیت آن
  • 7. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 8. کار با ساختارهای داده Series و DataFrame
  • 9. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های ریسک
  • 10. مبانی آمار و احتمال برای تحلیل ریسک
  • 11. توزیع‌های احتمالاتی کلیدی (نرمال، لگ-نرمال، پواسون)
  • 12. تولید اعداد تصادفی و شبه تصادفی
  • 13. مفهوم شبیه‌سازی و کاربرد آن در ریسک
  • 14. آشنایی با شبیه‌سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)
  • 15. پیاده‌سازی یک شبیه‌سازی مونت کارلو ساده
  • 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی
  • 17. مدل بلک-شولز برای قیمت‌گذاری اختیار معامله
  • 18. محاسبه ارزش در معرض خطر (Value at Risk – VaR)
  • 19. محدودیت‌های محاسباتی در تحلیل‌های پیچیده ریسک
  • 20. چرا به محاسبات سطح بالا (HPC) نیاز داریم؟
  • 21. مفهوم پروفایل‌سنجی (Profiling) و شناسایی گلوگاه‌های کد
  • 22. استفاده از cProfile و line_profiler در پایتون
  • 23. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد پایتون
  • 24. بهینه‌سازی حافظه و مدیریت داده‌های حجیم
  • 25. آشنایی با کامپایلرهای درلحظه (Just-In-Time Compilation)
  • 26. معرفی کتابخانه Numba برای شتاب‌دهی کد
  • 27. استفاده از دکوراتور jit@ در Numba
  • 28. آشنایی با Cython برای ترکیب پایتون و C
  • 29. نوشتن کدهای Cython برای افزایش سرعت محاسبات
  • 30. مفهوم پردازش موازی و تفاوت آن با پردازش سری
  • 31. طبقه‌بندی فلین (SISD, SIMD, MISD, MIMD)
  • 32. قانون امدال و محدودیت‌های موازی‌سازی
  • 33. قانون گوستافسون و موازی‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 34. معماری‌های حافظه: حافظه مشترک در مقابل حافظه توزیع‌شده
  • 35. مفاهیم هسته (Core)، پردازنده (CPU) و ریسه (Thread)
  • 36. آشنایی با معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 37. مقدمه‌ای بر پردازش چندریسمانی (Multithreading)
  • 38. قفل مفسر سراسری (GIL) در پایتون و محدودیت‌های آن
  • 39. استفاده از ماژول threading در پایتون
  • 40. مقدمه‌ای بر پردازش چندفرآیندی (Multiprocessing)
  • 41. استفاده از ماژول multiprocessing برای موازی‌سازی واقعی
  • 42. مفهوم Pool و توزیع وظایف بین فرآیندها
  • 43. ارتباط بین فرآیندها (IPC): Queue و Pipe
  • 44. حافظه مشترک بین فرآیندها
  • 45. مقدمه‌ای بر محاسبات ناهمگام (Asynchronous Computing)
  • 46. استفاده از asyncio برای عملیات I/O-bound
  • 47. معرفی کتابخانه Dask برای محاسبات موازی و توزیع‌شده
  • 48. ساختارهای داده موازی در Dask: Dask Array
  • 49. ساختارهای داده موازی در Dask: Dask DataFrame
  • 50. استفاده از Dask Delayed برای گراف‌های محاسباتی سفارشی
  • 51. اجرای Dask بر روی یک ماشین (Local Cluster)
  • 52. اجرای Dask بر روی چندین ماشین (Distributed Cluster)
  • 53. مقدمه‌ای بر واسط ارسال پیام (Message Passing Interface – MPI)
  • 54. مفاهیم پایه در MPI: رتبه (Rank) و اندازه (Size)
  • 55. ارتباطات نقطه به نقطه در MPI (Send/Recv)
  • 56. ارتباطات جمعی در MPI (Broadcast, Scatter, Gather)
  • 57. استفاده از کتابخانه mpi4py در پایتون
  • 58. مقدمه‌ای بر محاسبات با GPU
  • 59. معماری CUDA و مفاهیم کلیدی (Grid, Block, Thread)
  • 60. کتابخانه CuPy: جایگزین NumPy برای GPU
  • 61. انتقال داده بین حافظه CPU و GPU
  • 62. نوشتن کرنل‌های سفارشی با Numba برای GPU
  • 63. کتابخانه PyCUDA برای کنترل سطح پایین‌تر GPU
  • 64. موازی‌سازی شبیه‌سازی مونت کارلو با Multiprocessing
  • 65. پیاده‌سازی محاسبه VaR به صورت موازی
  • 66. شتاب‌دهی قیمت‌گذاری اختیار معامله با Numba و Cython
  • 67. استفاده از Dask برای تحلیل سناریوهای ریسک در مقیاس بزرگ
  • 68. پردازش مجموعه داده‌های عظیم مالی با Dask DataFrame
  • 69. موازی‌سازی مدل‌های ریسک اعتباری
  • 70. پیاده‌سازی شبیه‌سازی مونت کارلو با MPI
  • 71. موازی‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی سبد سهام
  • 72. استفاده از CuPy برای شتاب‌دهی محاسبات ماتریسی در مدل‌های ریسک
  • 73. قیمت‌گذاری انبوه مشتقات مالی بر روی GPU
  • 74. محاسبه حساسیت‌ها (Greeks) به صورت موازی بر روی GPU
  • 75. آشنایی با زیرساخت‌های ابری برای HPC (AWS, Azure, Google Cloud)
  • 76. راه‌اندازی یک کلاستر محاسباتی بر روی ابر
  • 77. مفهوم کانتینرسازی با Docker برای محیط‌های محاسباتی قابل تکرار
  • 78. مدیریت گردش کار (Workflow Management) در پروژه‌های HPC
  • 79. آشنایی با زمان‌بندهای کار (Job Schedulers) مانند SLURM
  • 80. تکنیک‌های پیشرفته کاهش واریانس در شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 81. روش‌های نمونه‌گیری Quasi-Monte Carlo (اعداد Sobol)
  • 82. مدل‌سازی وابستگی با کاپیولاها (Copulas)
  • 83. کاربرد یادگیری ماشین در شناسایی عوامل ریسک
  • 84. بهینه‌سازی فراپارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین به صورت موازی
  • 85. استفاده از Spark برای تحلیل ریسک در بیگ دیتا
  • 86. مقایسه Dask و Spark برای کاربردهای مالی
  • 87. چالش‌های ورودی/خروجی (I/O) در محاسبات سطح بالا
  • 88. فرمت‌های فایل بهینه برای داده‌های بزرگ (Parquet, HDF5)
  • 89. تصویرسازی (Visualization) نتایج تحلیل‌های ریسک در مقیاس بزرگ
  • 90. بهترین شیوه‌ها در نوشتن کدهای HPC خوانا و قابل نگهداری
  • 91. آزمون و اعتبارسنجی مدل‌های محاسباتی پیچیده
  • 92. امنیت در محاسبات توزیع‌شده و داده‌های حساس مالی
  • 93. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و کاربرد بالقوه آن در امور مالی
  • 94. مطالعه موردی: تحلیل ریسک بازار یک سبد سهام بزرگ
  • 95. مطالعه موردی: شبیه‌سازی ریسک اعتباری برای یک پرتفوی وام
  • 96. مطالعه موردی: تحلیل ریسک عملیاتی با استفاده از شبیه‌سازی
  • 97. چشم‌انداز آینده محاسبات در تحلیل ریسک
  • 98. جمع‌بندی دوره و مسیرهای یادگیری آینده
  • 99. **شبیه‌سازی مونت‌کارلو و کاربردهای آن در تخمین ریسک**
  • 100. **تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn برای گزارش‌دهی ریسک**

📚 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 ریسک”

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

پیمایش به بالا