, ,

کتاب کاربرد بصری‌سازی داده در تحلیل عملکرد الگوریتم

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 کاربرد بصری‌سازی داده در تحلیل عملکرد الگوریتم

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل عملکرد الگوریتم
  • 2. چرا عملکرد الگوریتم را بصری‌سازی می‌کنیم؟
  • 3. مفاهیم کلیدی بصری‌سازی داده
  • 4. تاریخچه مختصر بصری‌سازی در علوم کامپیوتر
  • 5. شناخت انواع داده‌های عملکرد: زمان، حافظه، I/O
  • 6. معرفی ابزارهای مورد نیاز: پایتون و محیط‌های برنامه‌نویسی
  • 7. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های کلیدی: Matplotlib, Seaborn, Pandas
  • 8. آشنایی با کتابخانه Matplotlib: اولین نمودار شما
  • 9. آشنایی با کتابخانه Seaborn: ارتقاء بصری نمودارها
  • 10. آشنایی با کتابخانه Pandas برای مدیریت داده‌های عملکرد
  • 11. اصول جمع‌آوری داده‌های عملکرد: Benchmarking
  • 12. طراحی یک آزمایش ساده برای اندازه‌گیری زمان اجرا
  • 13. آشنایی با پروفایلرها (Profilers) در پایتون
  • 14. ساختار یک پروژه تحلیل عملکرد بصری
  • 15. چالش‌ها و خطاهای رایج در اندازه‌گیری عملکرد
  • 16. مروری بر پیچیدگی زمانی (Time Complexity)
  • 17. مروری بر پیچیدگی فضایی (Space Complexity)
  • 18. نمادگذاری Big O, Big Omega, Big Theta
  • 19. درک سناریوهای بهترین، متوسط و بدترین حالت (Best, Average, Worst Case)
  • 20. تحلیل استهلاکی (Amortized Analysis)
  • 21. تأثیر ساختارهای داده بر عملکرد الگوریتم
  • 22. رابطه بین اندازه ورودی (Input Size) و عملکرد
  • 23. اندازه‌گیری تعداد عملیات کلیدی به جای زمان
  • 24. تأثیر سخت‌افزار بر نتایج بنچمارک
  • 25. ایزوله کردن عملکرد الگوریتم از محیط اجرا
  • 26. نمودار خطی (Line Chart): بهترین ابزار برای نمایش روند زمان
  • 27. بصری‌سازی زمان اجرا بر اساس اندازه ورودی با نمودار خطی
  • 28. نمودار میله‌ای (Bar Chart): مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف
  • 29. استفاده از نمودارهای میله‌ای گروهی برای مقایسه‌های چندگانه
  • 30. نمودار پراکندگی (Scatter Plot): کشف روابط بین دو متریک عملکرد
  • 31. شناسایی داده‌های پرت (Outliers) با نمودار پراکندگی
  • 32. هیستوگرام (Histogram): درک توزیع زمان‌های اجرا
  • 33. نمودار چگالی (Density Plot) برای نمایش نرم توزیع
  • 34. نمودار جعبه‌ای (Box Plot): مقایسه توزیع عملکرد چندین الگوریتم
  • 35. تفسیر اجزای نمودار جعبه‌ای: میانه، چارک‌ها و داده‌های پرت
  • 36. نمودار ویولن (Violin Plot): ترکیبی از نمودار جعبه‌ای و چگالی
  • 37. نقشه حرارتی (Heatmap): بصری‌سازی عملکرد با پارامترهای چندگانه
  • 38. استفاده از رنگ در بصری‌سازی برای انتقال اطلاعات
  • 39. اصول انتخاب نمودار مناسب برای هر سناریو
  • 40. سفارشی‌سازی نمودارها: عناوین، برچسب‌ها و افسانه‌ها (Legends)
  • 41. افزودن حاشیه‌نویسی (Annotations) برای برجسته‌سازی نکات کلیدی
  • 42. بصری‌سازی داده‌های دسته‌ای (Categorical Data)
  • 43. ایجاد نمودارهای ترکیبی (Compound Charts)
  • 44. ذخیره‌سازی و خروجی گرفتن از نمودارها با کیفیت بالا
  • 45. اشتباهات رایج در طراحی نمودارهای پایه
  • 46. بصری‌سازی تفاوت بین O(1) و O(log n)
  • 47. بصری‌سازی رشد خطی O(n)
  • 48. بصری‌سازی رشد O(n log n) و مقایسه آن با O(n^2)
  • 49. بصری‌سازی رشد نمایی O(2^n): چرا خطرناک است؟
  • 50. مقایسه بصری تمام رتبه‌های پیچیدگی زمانی در یک نمودار
  • 51. استفاده از مقیاس لگاریتمی (Logarithmic Scale) در محورها
  • 52. نمودارهای Log-Log برای تشخیص پیچیدگی چندجمله‌ای
  • 53. بصری‌سازی عملکرد الگوریتم‌های بازگشتی (Recursive)
  • 54. تحلیل بصری درخت فراخوانی بازگشتی
  • 55. بصری‌سازی بهترین، متوسط و بدترین حالت در یک نمودار
  • 56. استفاده از ناحیه‌های سایه‌دار برای نمایش بازه اطمینان یا واریانس
  • 57. بصری‌سازی تأثیر بهینه‌سازی‌های کوچک بر زمان اجرا
  • 58. مطالعه موردی: بصری‌سازی عملکرد الگوریتم‌های جستجو (خطی در مقابل دودویی)
  • 59. مطالعه موردی: بصری‌سازی عملکرد الگوریتم‌های مرتب‌سازی پایه
  • 60. بصری‌سازی سربار (Overhead) فراخوانی توابع
  • 61. ابزارهای اندازه‌گیری مصرف حافظه در پایتون
  • 62. بصری‌سازی مصرف حافظه استاتیک و دینامیک
  • 63. نمودار خطی برای نمایش مصرف حافظه بر اساس اندازه ورودی
  • 64. مقایسه بصری مصرف حافظه الگوریتم‌های مختلف
  • 65. بصری‌سازی رابطه بین زمان و حافظه (Time-Space Tradeoff)
  • 66. نمودار پراکندگی برای تحلیل همزمان زمان و حافظه
  • 67. بصری‌سازی مصرف حافظه در الگوریتم‌های بازگشتی (Stack Depth)
  • 68. شناسایی و بصری‌سازی نشت حافظه (Memory Leaks)
  • 69. بصری‌سازی تأثیر Garbage Collection بر عملکرد
  • 70. مطالعه موردی: تحلیل فضایی الگوریتم‌های مبتنی بر آرایه در مقابل لیست پیوندی
  • 71. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های تعاملی: Plotly و Bokeh
  • 72. ساخت اولین نمودار تعاملی با Plotly
  • 73. افزودن Tooltips برای نمایش اطلاعات دقیق در نمودارها
  • 74. قابلیت‌های بزرگ‌نمایی (Zoom) و جابجایی (Pan) در نمودارهای تعاملی
  • 75. بصری‌سازی سه بعدی: نمودارهای سطح (Surface Plots) و پراکندگی سه بعدی
  • 76. کاربرد نمودارهای سه بعدی در تحلیل عملکرد با سه پارامتر
  • 77. انیمیشن‌سازی الگوریتم‌ها: گام به گام با بصری‌سازی
  • 78. مطالعه موردی: انیمیشن‌سازی یک الگوریتم مرتب‌سازی
  • 79. مقدمه‌ای بر ساخت داشبوردهای تحلیلی با Streamlit
  • 80. مقدمه‌ای بر ساخت داشبوردهای تحلیلی با Dash
  • 81. اتصال ویجت‌های تعاملی (اسلایدر، دکمه) به نمودارها
  • 82. طراحی یک داشبورد برای مقایسه زنده عملکرد الگوریتم‌ها
  • 83. بصری‌سازی پروفایل کد: Flame Graphs
  • 84. نمودارهای شبکه (Network Graphs) برای تحلیل الگوریتم‌های گراف
  • 85. به‌روزرسانی زنده نمودارها با داده‌های جدید (Live-updating charts)
  • 86. مطالعه موردی جامع: مقایسه بصری الگوریتم‌های مرتب‌سازی (Merge, Quick, Heap)
  • 87. مطالعه موردی: تحلیل بصری عملکرد ساختارهای داده Hash Table
  • 88. بصری‌سازی پدیده برخورد (Collision) در Hash Table
  • 89. مطالعه موردی: تحلیل بصری الگوریتم‌های یافتن کوتاه‌ترین مسیر (Dijkstra vs. A*)
  • 90. مطالعه موردی: بصری‌سازی عملکرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی (K-Means)
  • 91. تحلیل بصری الگوریتم‌های پردازش موازی (Parallel Processing)
  • 92. مقایسه بصری عملکرد کد همزمان (Concurrent) و موازی (Parallel)
  • 93. مطالعه موردی: بصری‌سازی تأثیر Caching بر عملکرد
  • 94. تحلیل بصری عملکرد عملیات پایگاه داده (Database Queries)
  • 95. بصری‌سازی نتایج A/B تست برای بهینه‌سازی الگوریتم
  • 96. اصول طراحی بصری مؤثر: نظریه گشتالت و کاربرد آن
  • 97. انتخاب پالت رنگی مناسب برای داده‌های عملکرد
  • 98. دام‌ها و خطاهای شناختی در تفسیر نمودارها
  • 99. اتوماسیون فرآیند بصری‌سازی و تولید گزارش
  • 100. ارائه و داستان‌سرایی با داده‌های عملکرد الگوریتم

📚 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 کاربرد بصری‌سازی داده در تحلیل عملکرد الگوریتم”

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

پیمایش به بالا