, ,

کتاب ساخت نرم‌افزارهای علمی قدرتمند: راهنمای جامع اصول و تکنیک‌های نوشتن کد پایدار و کارآمد

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 نرم‌افزارهای علمی قدرتمند: راهنمای جامع اصول و تکنیک‌های نوشتن کد پایدار و کارآمد

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار علمی

موضوع میانی: اصول و شیوه‌های توسعه نرم‌افزارهای علمی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مقدمات
  • 2. آشنایی با مهندسی نرم‌افزار علمی و اهمیت آن
  • 3. مروری بر کتاب "Writing Scientific Software" و اهداف دوره
  • 4. محیط‌های توسعه و ابزارهای مورد نیاز برای توسعه نرم‌افزار علمی
  • 5. اصول اولیه کدنویسی تمیز و خوانا
  • 6. انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب برای پروژه‌های علمی
  • 7. مدیریت کد منبع با استفاده از Git و GitHub
  • 8. مفاهیم اولیه تست واحد و اهمیت آن
  • 9. انتخاب و استفاده از یک IDE مناسب
  • 10. مستندسازی کد و اهمیت آن در پروژه‌های علمی
  • 11. ساختارهای داده و الگوریتم‌های پایه
  • 12. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Python
  • 13. مبانی زبان Python برای علوم
  • 14. کار با کتابخانه‌های NumPy و SciPy
  • 15. استفاده از کتابخانه Matplotlib برای تجسم داده‌ها
  • 16. مدیریت بسته‌ها و وابستگی‌ها با pip
  • 17. مبانی تست واحد با استفاده از کتابخانه pytest
  • 18. معرفی ابزارهای اشکال‌زدایی (Debugging)
  • 19. اصول طراحی نرم‌افزار (Design Principles)
  • 20. طراحی ماژولار و برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
  • 21. الگوهای طراحی (Design Patterns) مقدماتی
  • 22. آزمایش و ارزیابی کد (Testing and Evaluation)
  • 23. نوشتن مستندات با استفاده از Sphinx
  • 24. انتشار نرم‌افزار (Software Publishing)
  • 25. بهینه‌سازی عملکرد (Performance Optimization)
  • 26. نوشتن کدهای موازی (Parallel Programming)
  • 27. استفاده از کتابخانه Dask برای محاسبات موازی
  • 28. استفاده از کتابخانه Ray برای محاسبات توزیع‌شده
  • 29. آشنایی با Docker و کانتینرسازی
  • 30. استفاده از CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
  • 31. مدیریت خطاها و استثنائات در Python
  • 32. بهینه‌سازی حافظه و جلوگیری از نشت حافظه
  • 33. آشنایی با پروفایلرها (Profilers)
  • 34. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
  • 35. بهینه‌سازی حلقه‌ها و توابع
  • 36. استفاده از Numba برای بهینه‌سازی کد
  • 37. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های برداری (SIMD)
  • 38. کار با انواع داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 39. معرفی پایگاه‌های داده علمی
  • 40. کار با فایل‌های داده (CSV, TXT, HDF5)
  • 41. ورودی/خروجی (I/O) در نرم‌افزارهای علمی
  • 42. مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
  • 43. اعتبارسنجی ورودی‌ها و خروجی‌ها
  • 44. امنیت در نرم‌افزارهای علمی
  • 45. رعایت اصول کدنویسی ایمن
  • 46. بهره‌وری و اتوماسیون
  • 47. آشنایی با ابزارهای خودکارسازی وظایف (Make, etc.)
  • 48. کار با سیستم‌های عامل مختلف (Windows, Linux, macOS)
  • 49. به‌کارگیری shell script‌ها در توسعه نرم‌افزار
  • 50. ادغام با ابزارهای محاسباتی HPC
  • 51. آشنایی با HPC و خوشه‌بندی
  • 52. نوشتن کدهای MPI (Message Passing Interface)
  • 53. نوشتن کدهای OpenMP
  • 54. اشکال‌زدایی کدهای موازی
  • 55. تجسم نتایج و تحلیل داده‌ها
  • 56. ابزارهای تجسم داده‌های علمی (ParaView, VisIt)
  • 57. ارائه نتایج علمی و گزارش‌نویسی
  • 58. طراحی رابط کاربری (UI/UX)
  • 59. توسعه رابط‌های کاربری گرافیکی (GUI) با Qt
  • 60. طراحی رابط کاربری خط فرمان (CLI)
  • 61. نوشتن پلاگین‌ها و افزونه‌ها
  • 62. توسعه نرم‌افزار با رویکرد Test-Driven Development (TDD)
  • 63. مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری علمی
  • 64. نقش‌ها و مسئولیت‌های تیم توسعه
  • 65. مدیریت زمان و اولویت‌بندی وظایف
  • 66. استفاده از روش‌های Agile در توسعه نرم‌افزار
  • 67. نوشتن مستندات فنی و راهنماهای کاربری
  • 68. ارتباطات مؤثر در تیم‌های توسعه
  • 69. انتشار و توزیع نرم‌افزار
  • 70. مدیریت نسخه‌ها و انتشار نرم‌افزار
  • 71. ساخت بسته‌های نرم‌افزاری (pip, conda)
  • 72. مجوزهای نرم‌افزار و ملاحظات حقوقی
  • 73. مدیریت استقلال (Dependency Management)
  • 74. توسعه و نگهداری نرم‌افزار
  • 75. نظارت بر عملکرد نرم‌افزار و لاگ‌گیری
  • 76. به‌روزرسانی و رفع باگ‌ها
  • 77. بهینه‌سازی برای سخت‌افزار (Hardware Optimization)
  • 78. استفاده از GPU برای محاسبات
  • 79. آشنایی با معماری CPU و حافظه
  • 80. بهینه‌سازی برای حافظه پنهان (Cache)
  • 81. آشنایی با الگوریتم‌های موازی‌سازی
  • 82. کاربرد هوش مصنوعی در نرم‌افزارهای علمی
  • 83. یادگیری ماشینی و نرم‌افزارهای علمی
  • 84. شبکه‌های عصبی و کاربرد آن‌ها
  • 85. ابزارهای یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 86. به‌کارگیری روش‌های تحلیل داده‌های بزرگ
  • 87. نوشتن کدهای قابل‌توسعه و انعطاف‌پذیر
  • 88. طراحی معماری نرم‌افزار
  • 89. معماری‌های مبتنی بر سرویس (Microservices)
  • 90. استفاده از الگوهای طراحی پیچیده
  • 91. انتخاب معماری مناسب برای پروژه
  • 92. به‌کارگیری DevOps در توسعه نرم‌افزار
  • 93. اتوماسیون استقرار (Deployment Automation)
  • 94. مانیتورینگ و پایش نرم‌افزار
  • 95. امنیت نرم‌افزار در دنیای واقعی
  • 96. نکات کلیدی برای نوشتن کد امن
  • 97. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
  • 98. آزمون‌های امنیتی و رفع آسیب‌پذیری‌ها
  • 99. به‌روزرسانی‌های امنیتی و مدیریت آن‌ها
  • 100. آینده مهندسی نرم‌افزار علمی

📚 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 نرم‌افزارهای علمی قدرتمند: راهنمای جامع اصول و تکنیک‌های نوشتن کد پایدار و کارآمد”

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

پیمایش به بالا