, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی آماری پیشرفته

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 مدل‌سازی آماری پیشرفته

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر محاسبات سطح بالا در مدل سازی آماری پیشرفته
  • 2. مبانی برنامه نویسی: متغیرها، انواع داده و عملگرها
  • 3. مقدمه ای بر زبان های برنامه نویسی مورد استفاده در محاسبات آماری (R, Python)
  • 4. نصب و راه اندازی محیط توسعه و بسته های مورد نیاز
  • 5. آشنایی با ساختارهای داده پایه (آرایه ها، لیست ها، دیکشنری ها)
  • 6. کنترل جریان برنامه: دستورات شرطی و حلقه ها
  • 7. توابع: تعریف، فراخوانی و بازگشت مقادیر
  • 8. مبانی برنامه نویسی شی گرا (Object-Oriented Programming)
  • 9. کلاس ها و اشیاء در زبان برنامه نویسی منتخب
  • 10. وراثت، چندریختی و کپسوله سازی
  • 11. مدیریت خطا و استثناها
  • 12. مقدمه ای بر الگوریتم ها و پیچیدگی زمانی
  • 13. الگوریتم های مرتب سازی و جستجو
  • 14. ساختارهای داده پیشرفته (درخت ها، گراف ها)
  • 15. مبانی محاسبات عددی: اعداد ممیز شناور و دقت محاسباتی
  • 16. خطاهای محاسباتی و روش های کاهش آنها
  • 17. مقدمه ای بر جبر خطی و ماتریس ها
  • 18. عملیات ماتریسی: ضرب، معکوس، دترمینان
  • 19. حل دستگاه های معادلات خطی
  • 20. روش های عددی برای حل معادلات غیرخطی
  • 21. بهینه سازی: گرادیان کاهشی و روش های مشابه
  • 22. مقدمه ای بر احتمالات و آمار
  • 23. توزیع های احتمالاتی مهم (نرمال، نمایی، پواسون)
  • 24. تخمین پارامتر و فاصله اطمینان
  • 25. آزمون فرضیه
  • 26. مدل سازی رگرسیونی: خطی، چندگانه، لجستیک
  • 27. ارزیابی عملکرد مدل
  • 28. مقدمه ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 29. یادگیری نظارت شده و غیرنظارت شده
  • 30. روش های طبقه بندی و خوشه بندی
  • 31. ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین
  • 32. مبانی محاسبات موازی (Parallel Computing)
  • 33. معماری های موازی: SIMD, MIMD
  • 34. مدل های برنامه نویسی موازی: اشتراک حافظه، توزیع حافظه
  • 35. OpenMP: برنامه نویسی موازی با اشتراک حافظه
  • 36. MPI: برنامه نویسی موازی با توزیع حافظه
  • 37. CUDA: برنامه نویسی موازی برای GPU
  • 38. آشنایی با کتابخانه های محاسباتی سطح بالا (BLAS, LAPACK)
  • 39. بهینه سازی کد برای CPU و GPU
  • 40. Profiling و Benchmarking کد
  • 41. مقدمه ای بر Big Data و Hadoop
  • 42. MapReduce: چارچوب برنامه نویسی برای پردازش داده های بزرگ
  • 43. Spark: موتور پردازش داده های بزرگ در حافظه
  • 44. استفاده از Spark برای مدل سازی آماری
  • 45. مقدمه ای بر محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 46. سرویس های ابری برای محاسبات آماری
  • 47. Amazon AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure
  • 48. پیاده سازی مدل های آماری در ابر
  • 49. مقدمه ای بر شبیه سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)
  • 50. تولید اعداد تصادفی و توزیع های آماری
  • 51. روش های کاهش واریانس
  • 52. کاربرد شبیه سازی مونت کارلو در مدل سازی آماری
  • 53. مقدمه ای بر روش های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 54. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 55. Gibbs Sampling
  • 56. ارزیابی همگرایی زنجیره مارکوف
  • 57. کاربرد MCMC در مدل سازی بیزی (Bayesian)
  • 58. مقدمه ای بر مدل های بیزی
  • 59. توزیع های پیشین و پسین
  • 60. استنتاج بیزی
  • 61. کاربرد مدل های بیزی در مسائل مختلف
  • 62. مدل های خطی سلسله مراتبی (Hierarchical Linear Models)
  • 63. مدل های فضایی-زمانی (Spatial-Temporal Models)
  • 64. مدل های بقا (Survival Models)
  • 65. مدل های مختلط (Mixed Models)
  • 66. کاربرد مدل های پیشرفته در مسائل واقعی
  • 67. مقدمه ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 68. شبکه های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
  • 69. شبکه های کانولوشنال (Convolutional Neural Networks)
  • 70. شبکه های بازگشتی (Recurrent Neural Networks)
  • 71. TensorFlow و PyTorch: کتابخانه های یادگیری عمیق
  • 72. کاربرد یادگیری عمیق در مدل سازی آماری
  • 73. مدل سازی داده های متنی (Text Data)
  • 74. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
  • 75. روش های استخراج ویژگی از متن
  • 76. مدل سازی داده های تصویری (Image Data)
  • 77. تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 78. Segmentation تصویر
  • 79. مدل سازی داده های سری زمانی (Time Series Data)
  • 80. مدل های ARIMA
  • 81. مدل های فضای حالت (State-Space Models)
  • 82. روش های پیش بینی
  • 83. کاربرد مدل سازی آماری در علوم مختلف
  • 84. مدل سازی در زیست شناسی
  • 85. مدل سازی در اقتصاد
  • 86. مدل سازی در علوم اجتماعی
  • 87. اخلاق در محاسبات سطح بالا و مدل سازی آماری
  • 88. حریم خصوصی داده ها و امنیت
  • 89. تفسیرپذیری مدل ها و مسئولیت پذیری
  • 90. آشنایی با منابع آنلاین و انجمن های تخصصی
  • 91. مستندسازی و به اشتراک گذاری کد
  • 92. روش های همکاری در پروژه های بزرگ
  • 93. بهینه سازی گردش کار مدل سازی آماری
  • 94. استفاده از ابزارهای مدیریت پروژه
  • 95. استفاده از سیستم های کنترل نسخه (Git)
  • 96. روش های ارائه نتایج مدل سازی آماری
  • 97. تولید گزارش های تعاملی
  • 98. ایجاد داشبوردهای بصری
  • 99. مثال های عملی از پروژه های مدل سازی آماری پیشرفته (بخش 1)
  • 100. مثال های عملی از پروژه های مدل سازی آماری پیشرفته (بخش 2)

📚 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 مدل‌سازی آماری پیشرفته”

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

پیمایش به بالا