سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساختارهای داده چندبعدی و متریک برای داده‌های حجیم

کتاب ساختارهای داده چندبعدی و متریک برای داده‌های حجیم

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساختارهای داده چندبعدی و متریک برای داده‌های حجیم

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: ساختار داده‌ها و الگوریتم‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ساختارهای داده چندبعدی
  • 2. مبانی داده‌های متریک
  • 3. فصل اول: مفاهیم پایه ساختارهای داده
  • 4. فصل دوم: تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها
  • 5. فصل سوم: ساختمان داده‌های خطی
  • 6. فصل چهارم: ساختمان داده‌های درختی
  • 7. فصل پنجم: ساختمان داده‌های گراف
  • 8. فصل ششم: درخت‌های جستجوی دودویی
  • 9. فصل هفتم: درخت‌های متوازن (AVL, Red-Black)
  • 10. فصل هشتم: درخت‌های B و B+
  • 11. فصل نهم: جداول هشینگ
  • 12. فصل دهم: ساختمان داده‌های پشته و صف
  • 13. فصل یازدهم: مقدمه‌ای بر داده‌های چندبعدی
  • 14. فصل دوازدهم: فضاهای متریک
  • 15. فصل سیزدهم: فاصله‌ها و معیارها در داده‌های چندبعدی
  • 16. فصل چهاردهم: شاخص‌گذاری داده‌های چندبعدی
  • 17. فصل پانزدهم: درخت‌های کی-دی (k-d trees)
  • 18. فصل شانزدهم: درخت‌های ارث‌بری (R-trees)
  • 19. فصل هفدهم: انواع درخت‌های ارث‌بری (R+, R*)
  • 20. فصل هجدهم: درخت‌های apatrial (Quadtrees, Octrees)
  • 21. فصل نوزدهم: درخت‌های سه‌گانی (Tries)
  • 22. فصل بیستم: شاخص‌گذاری داده‌های متنی
  • 23. فصل بیست و یکم: شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین
  • 24. فصل بیست و دوم: مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم (Big Data)
  • 25. فصل بیست و سوم: چالش‌های داده‌های حجیم
  • 26. فصل بیست و چهارم: معماری‌های پردازش داده‌های حجیم
  • 27. فصل بیست و پنجم: سیستم‌های توزیع‌شده
  • 28. فصل بیست و ششم: پردازش موازی و توزیع‌شده
  • 29. فصل بیست و هفتم: الگوریتم‌های جستجو در داده‌های حجیم
  • 30. فصل بیست و هشتم: الگوریتم‌های خوشه‌بندی در داده‌های حجیم
  • 31. فصل بیست و نهم: الگوریتم‌های طبقه‌بندی در داده‌های حجیم
  • 32. فصل سی‌ام: الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 33. فصل سی و یکم: بازیابی اطلاعات در مجموعه‌های بزرگ
  • 34. فصل سی و دوم: فیلتر کردن مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 35. فصل سی و سوم: فیلتر کردن مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 36. فصل سی و چهارم: سیستم‌های توصیه‌گر
  • 37. فصل سی و پنجم: پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 38. فصل سی و ششم: مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 39. فصل سی و هفتم: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 40. فصل سی و هشتم: استخراج اطلاعات (Information Extraction)
  • 41. فصل سی و نهم: شبکه‌های اجتماعی و تحلیل داده‌ها
  • 42. فصل چهلم: تحلیل گراف در شبکه‌های اجتماعی
  • 43. فصل چهل و یکم: شناسایی جوامع (Community Detection)
  • 44. فصل چهل و دوم: پیش‌بینی لینک (Link Prediction)
  • 45. فصل چهل و سوم: مدیریت پایگاه داده‌های رابطه‌ای
  • 46. فصل چهل و چهارم: زبان SQL و پرس‌وجوهای پیچیده
  • 47. فصل چهل و پنجم: بهینه‌سازی پرس‌وجو
  • 48. فصل چهل و ششم: پایگاه داده‌های NoSQL
  • 49. فصل چهل و هفتم: پایگاه داده‌های کلید-مقدار
  • 50. فصل چهل و هشتم: پایگاه داده‌های سند-گرا
  • 51. فصل چهل و نهم: پایگاه داده‌های ستون-گرا
  • 52. فصل پنجاهم: پایگاه داده‌های گراف
  • 53. فصل پنجاه و یکم: محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 54. فصل پنجاه و دوم: زیرساخت به عنوان سرویس (IaaS)
  • 55. فصل پنجاه و سوم: پلتفرم به عنوان سرویس (PaaS)
  • 56. فصل پنجاه و چهارم: نرم‌افزار به عنوان سرویس (SaaS)
  • 57. فصل پنجاه و پنجم: خدمات پردازش ابری
  • 58. فصل پنجاه و ششم: خدمات ذخیره‌سازی ابری
  • 59. فصل پنجاه و هفتم: امنیت در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 60. فصل پنجاه و هشتم: رمزنگاری و اصول آن
  • 61. فصل پنجاه و نهم: احراز هویت و مجوزدهی
  • 62. فصل شصتم: امنیت داده‌ها در حالت استراحت و انتقال
  • 63. فصل شصت و یکم: حریم خصوصی داده‌ها
  • 64. فصل شصت و دوم: اصول حفظ حریم خصوصی
  • 65. فصل شصت و سوم: تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها
  • 66. فصل شصت و چهارم: قوانین و مقررات حریم خصوصی (با رویکرد داخلی)
  • 67. فصل شصت و پنجم: اخلاق در مهندسی نرم‌افزار
  • 68. فصل شصت و ششم: مسئولیت‌پذیری مهندسان نرم‌افزار
  • 69. فصل شصت و هفتم: تعهد به کیفیت و جامعه
  • 70. فصل شصت و هشتم: طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 71. فصل شصت و نهم: الگوهای طراحی (Design Patterns)
  • 72. فصل هفتادم: الگوهای طراحی سمت سرور
  • 73. فصل هفتاد و یکم: الگوهای طراحی سمت مشتری
  • 74. فصل هفتاد و دوم: مهندسی مجدد نرم‌افزار
  • 75. فصل هفتاد و سوم: تست و تضمین کیفیت نرم‌افزار
  • 76. فصل هفتاد و چهارم: تست واحد (Unit Testing)
  • 77. فصل هفتاد و پنجم: تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
  • 78. فصل هفتاد و ششم: تست سیستمی (System Testing)
  • 79. فصل هفتاد و هفتم: تست پذیرش (Acceptance Testing)
  • 80. فصل هفتاد و هشتم: مدیریت پروژه نرم‌افزار
  • 81. فصل هفتاد و نهم: متدولوژی‌های توسعه نرم‌افزار (Agile, Waterfall)
  • 82. فصل هشتادم: مدیریت نیازمندی‌ها
  • 83. فصل هشتاد و یکم: مدیریت ریسک در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 84. فصل هشتاد و دوم: ارزیابی عملکرد سیستم‌ها
  • 85. فصل هشتاد و سوم: بنچمارکینگ (Benchmarking)
  • 86. فصل هشتاد و چهارم: مانیتورینگ (Monitoring)
  • 87. فصل هشتاد و پنجم: تحلیل لاگ‌ها (Log Analysis)
  • 88. فصل هشتاد و ششم: مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 89. فصل هشتاد و هفتم: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 90. فصل هشتاد و هشتم: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 91. فصل هشتاد و نهم: کاربردهای یادگیری عمیق در پردازش داده
  • 92. فصل نودم: داده‌کاوی (Data Mining)
  • 93. فصل نود و یکم: قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 94. فصل نود و دوم: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 95. فصل نود و سوم: الگوریتم K-Means
  • 96. فصل نود و چهارم: درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
  • 97. فصل نود و پنجم: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 98. فصل نود و ششم: شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 99. فصل نود و هفتم: مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
  • 100. فصل نود و هشتم: فیلترها و تبدیل‌های تصویر

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.