, ,

کتاب ساخت نمودارهای آماری برای نمایش پیچیدگی محاسباتی

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 ساخت نمودارهای آماری برای نمایش پیچیدگی محاسباتی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده
  • 2. اهمیت و اهداف بصری‌سازی داده‌ها
  • 3. مبانی بصری‌سازی در حوزه پیچیدگی محاسباتی
  • 4. انواع داده‌ها و نقش آن‌ها در بصری‌سازی
  • 5. مفاهیم آماری پایه برای بصری‌سازی
  • 6. شاخص‌های مرکزی (میانگین، میانه، مد)
  • 7. شاخص‌های پراکندگی (واریانس، انحراف معیار)
  • 8. آشنایی با توزیع‌های آماری
  • 9. همبستگی و علیت در داده‌ها
  • 10. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی برای بصری‌سازی (مثلاً Python)
  • 11. نصب و راه‌اندازی ابزارهای ضروری (کتابخانه‌های Python)
  • 12. ساختاردهی داده‌ها در برنامه‌نویسی (لیست‌ها، آرایه‌ها، دیکشنری‌ها)
  • 13. کار با داده‌های عددی و رشته‌ای
  • 14. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای مدیریت داده‌ها
  • 15. بارگذاری، ذخیره و کاوش اولیه داده‌ها
  • 16. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 17. تبدیل فرمت داده‌ها برای بصری‌سازی
  • 18. فیلتر کردن و انتخاب زیرمجموعه‌های داده
  • 19. ادغام و ترکیب مجموعه‌داده‌ها
  • 20. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل پیچیدگی
  • 21. تعریف و اهمیت پیچیدگی محاسباتی
  • 22. پیچیدگی زمانی در مقابل پیچیدگی فضایی
  • 23. آشنایی با نمادگذاری Big O
  • 24. تحلیل عملکرد الگوریتم‌ها
  • 25. پیچیدگی زمانی ثابت: O(1)
  • 26. پیچیدگی زمانی لگاریتمی: O(log n)
  • 27. پیچیدگی زمانی خطی: O(n)
  • 28. پیچیدگی زمانی شبه‌خطی: O(n log n)
  • 29. پیچیدگی زمانی درجه دوم: O(n^2)
  • 30. پیچیدگی زمانی چندجمله‌ای: O(n^k)
  • 31. پیچیدگی زمانی نمایی: O(2^n)
  • 32. پیچیدگی زمانی فاکتوریل: O(n!)
  • 33. بهترین حالت، بدترین حالت و حالت متوسط
  • 34. تحلیل سرشکن (Amortized Analysis)
  • 35. تولید داده‌های مصنوعی برای تحلیل پیچیدگی
  • 36. معرفی کتابخانه Matplotlib: مبانی
  • 37. رسم نمودارهای خطی برای نمایش رشد توابع
  • 38. سفارشی‌سازی نمودارهای خطی (رنگ، ضخامت، نشانگرها)
  • 39. رسم نمودارهای نقطه‌ای (Scatter Plot) برای مقایسه
  • 40. افزودن خط رگرسیون به نمودارهای نقطه‌ای
  • 41. رسم نمودارهای میله‌ای برای مقایسات گسسته
  • 42. نمودارهای میله‌ای گروهی و انباشته
  • 43. هیستوگرام‌ها برای نمایش توزیع داده‌ها
  • 44. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plot) برای نمایش پراکندگی و نقاط پرت
  • 45. نمودارهای ویولن (Violin Plot) برای شکل توزیع
  • 46. معرفی کتابخانه Seaborn برای نمودارهای آماری
  • 47. نمودارهای Pair Plot و Joint Plot برای تحلیل چند متغیره
  • 48. نقشه‌های حرارتی (Heatmap) برای نمایش ماتریس‌ها و همبستگی
  • 49. انتخاب نوع نمودار مناسب برای پیام مورد نظر
  • 50. اصول طراحی بصری مؤثر
  • 51. تئوری رنگ در بصری‌سازی داده
  • 52. استفاده مؤثر از برچسب‌ها، عناوین و راهنماها (Legend)
  • 53. بهبود خوانایی و وضوح نمودارها
  • 54. تنظیم ابعاد و رزولوشن نمودارها
  • 55. خروجی گرفتن از نمودارها با کیفیت بالا
  • 56. بصری‌سازی عملیات O(1) (مثلاً دسترسی به آرایه)
  • 57. بصری‌سازی الگوریتم‌های O(log n) (مثلاً جستجوی دودویی)
  • 58. بصری‌سازی الگوریتم‌های O(n) (مثلاً جستجوی خطی، جمع آرایه)
  • 59. بصری‌سازی الگوریتم‌های O(n log n) (مثلاً مرتب‌سازی ادغامی)
  • 60. بصری‌سازی الگوریتم‌های O(n^2) (مثلاً مرتب‌سازی حبابی، حلقه‌های تو در تو)
  • 61. مقایسه بصری چندین الگوریتم با نمودارهای خطی
  • 62. بصری‌سازی عملکرد بدترین و متوسط حالت
  • 63. بصری‌سازی پیچیدگی فضایی با نمودارهای میله‌ای یا مساحتی
  • 64. ساخت انیمیشن از بصری‌سازی الگوریتم‌های مرتب‌سازی
  • 65. بصری‌سازی پشته فراخوانی توابع بازگشتی
  • 66. ترسیم نمودار پیچیدگی زمانی الگوریتم‌های جستجو
  • 67. ترسیم نمودار پیچیدگی زمانی الگوریتم‌های مرتب‌سازی
  • 68. بصری‌سازی محاسبات جدول برنامه‌نویسی پویا
  • 69. بصری‌سازی پیشرفت الگوریتم‌های BFS و DFS
  • 70. بصری‌سازی مسیرها و هزینه‌های الگوریتم دایکسترا
  • 71. مقایسه پیاده‌سازی‌های مختلف (مثلاً فیبوناچی بازگشتی در مقابل تکراری)
  • 72. بصری‌سازی تأثیر اندازه ورودی بر عملکرد
  • 73. استفاده از مقیاس‌های لگاریتمی برای نمایش پیچیدگی‌های گسترده
  • 74. نمایش همزمان چندین معیار (زمان، فضا، عملیات)
  • 75. ایجاد داشبوردهای ساده برای پایش عملکرد الگوریتم
  • 76. طراحی برای وضوح و دقت در بصری‌سازی پیچیدگی
  • 77. اجتناب از بصری‌سازی‌های گمراه‌کننده
  • 78. اصول روایتگری با بصری‌سازی داده‌ها
  • 79. کاوش تعاملی داده‌های پیچیدگی
  • 80. ساخت اجزای بصری سفارشی
  • 81. معرفی بصری‌سازی‌های مبتنی بر وب (مثلاً Plotly یا D3.js)
  • 82. جاسازی بصری‌سازی‌ها در برنامه‌های وب
  • 83. ایجاد داشبوردهای تعاملی برای تحلیل الگوریتم
  • 84. سبک‌دهی و تم‌سازی پیشرفته نمودارها
  • 85. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ برای بصری‌سازی (نمونه‌برداری، تجمیع)
  • 86. بهینه‌سازی عملکرد رندرینگ بصری‌سازی
  • 87. دسترسی‌پذیری در بصری‌سازی داده
  • 88. کنترل نسخه برای کد بصری‌سازی
  • 89. اعتبارسنجی و تست بصری‌سازی‌ها
  • 90. خودکارسازی تولید بصری‌سازی
  • 91. مقدمه‌ای بر خدمات بصری‌سازی ابری
  • 92. بصری‌سازی داده‌های عملکرد سیستم‌های واقعی
  • 93. مطالعه موردی: بصری‌سازی پیچیدگی پرس‌وجوهای پایگاه داده
  • 94. مطالعه موردی: بصری‌سازی زمان آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 95. مطالعه موردی: بصری‌سازی عملکرد پروتکل‌های شبکه
  • 96. بصری‌سازی پیچیدگی پردازش داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 97. ملاحظات اخلاقی در بصری‌سازی داده
  • 98. روندهای آینده در بصری‌سازی پیچیدگی محاسباتی
  • 99. ابزارهای بصری‌سازی مشارکتی
  • 100. ساخت اینفوگرافیک برای توضیح مفاهیم پیچیدگی

📚 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 ساخت نمودارهای آماری برای نمایش پیچیدگی محاسباتی”

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

پیمایش به بالا