کتاب مبانی برنامه‌نویسی موازی برای تحلیل 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 مبانی برنامه‌نویسی موازی برای تحلیل داده‌های حجیم

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پیشرفته و موازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی علوم کامپیوتر و معماری سیستم
  • 2. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های حجیم
  • 3. مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی
  • 4. ساختارهای داده و الگوریتم‌ها
  • 5. پیچیدگی زمانی و مکانی الگوریتم‌ها
  • 6. اصول سیستم‌عامل‌ها
  • 7. مدیریت حافظه در سیستم‌عامل
  • 8. مفاهیم شبکه‌های کامپیوتری
  • 9. پروتکل‌های ارتباطی پایه
  • 10. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده
  • 11. مدل‌های داده رابطه‌ای
  • 12. اصول طراحی پایگاه داده
  • 13. مقدمه‌ای بر زبان‌های برنامه‌نویسی سطح بالا
  • 14. اصول شی‌گرایی
  • 15. الگوهای طراحی نرم‌افزار
  • 16. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی هم‌روند
  • 17. مفهوم پردازش موازی
  • 18. تفاوت پردازش موازی و توزیع‌شده
  • 19. معماری‌های پردازش موازی
  • 20. حافظه مشترک در پردازش موازی
  • 21. مدل پیام‌رسانی در پردازش موازی
  • 22. انواع موازی‌سازی
  • 23. موازی‌سازی داده
  • 24. موازی‌سازی وظیفه
  • 25. موازات در سطح دستورالعمل
  • 26. موازی‌سازی در سطح رشته
  • 27. موازی‌سازی در سطح فرآیند
  • 28. موازی‌سازی در سطح گره
  • 29. موازی‌سازی در سطح مجموعه گره
  • 30. کارایی در سیستم‌های موازی
  • 31. قانون آمدال
  • 32. قانون گاترت
  • 33. مشکلات همروندی
  • 34. بن‌بست (Deadlock)
  • 35. شرایط بن‌بست
  • 36. پیشگیری از بن‌بست
  • 37. اجتناب از بن‌بست
  • 38. تشخیص و رفع بن‌بست
  • 39. همگام‌سازی پردازش‌ها
  • 40. قفل‌ها (Locks)
  • 41. سمافورها (Semaphores)
  • 42. مانیتورها (Monitors)
  • 43. ترمینولوژی برنامه‌نویسی موازی
  • 44. معماری‌های پردازنده در برنامه‌نویسی موازی
  • 45. پردازنده‌های چند هسته‌ای
  • 46. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 47. مقدمه‌ای بر OpenMP
  • 48. دستورالعمل‌های OpenMP
  • 49. مدیریت موازی‌سازی با OpenMP
  • 50. کاربرد OpenMP در تحلیل داده
  • 51. مقدمه‌ای بر MPI
  • 52. ارتباطات در MPI
  • 53. توابع اصلی MPI
  • 54. استفاده از MPI برای موازی‌سازی
  • 55. کاربرد MPI در محاسبات علمی
  • 56. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده
  • 57. اکوسیستم هادوپ (Hadoop)
  • 58. HDFS (Hadoop Distributed File System)
  • 59. MapReduce در هادوپ
  • 60. مقدمه‌ای بر Spark
  • 61. RDD (Resilient Distributed Datasets)
  • 62. Spark SQL
  • 63. Spark Streaming
  • 64. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های حجیم
  • 65. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری ماشین موازی
  • 66. TensorFlow و موازی‌سازی
  • 67. PyTorch و موازی‌سازی
  • 68. اصول موازی‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 69. استراتژی‌های موازی‌سازی در یادگیری عمیق
  • 70. موازی‌سازی داده در یادگیری عمیق
  • 71. موازی‌سازی مدل در یادگیری عمیق
  • 72. بهینه‌سازی کارایی در برنامه‌نویسی موازی
  • 73. پروفایلینگ (Profiling) کد موازی
  • 74. اشکال‌زدایی (Debugging) برنامه‌های موازی
  • 75. سناریوهای کاربردی تحلیل داده‌های حجیم
  • 76. تحلیل داده‌های مالی با رویکرد موازی
  • 77. تحلیل داده‌های علمی با رویکرد موازی
  • 78. پردازش زبان طبیعی موازی
  • 79. بینایی ماشین موازی
  • 80. امنیت داده‌ها در سیستم‌های موازی
  • 81. اصول پایگاه داده توزیع‌شده
  • 82. موازی‌سازی در پایگاه داده‌های NoSQL
  • 83. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده برای تحلیل موازی
  • 84. مقدمه‌ای بر معماری‌های محاسباتی نوین
  • 85. رایانش ابری (Cloud Computing)
  • 86. موازی‌سازی در محیط‌های ابری
  • 87. اینترنت اشیاء (IoT) و داده‌های حجیم موازی
  • 88. هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های موازی
  • 89. آینده برنامه‌نویسی موازی و تحلیل داده
  • 90. چالش‌های پیش رو در محاسبات موازی
  • 91. اخلاق در توسعه نرم‌افزارهای موازی
  • 92. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌ها
  • 93. حفظ حریم خصوصی در تحلیل داده
  • 94. استانداردهای فنی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 95. مقیاس‌پذیری سیستم‌های موازی
  • 96. قابلیت اطمینان در سیستم‌های موازی
  • 97. تاب‌آوری (Resilience) در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 98. مدیریت منابع در خوشه‌های محاسباتی (Clusters)
  • 99. شبکه‌های پرسرعت برای محاسبات موازی
  • 100. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی (اشاره کوتاه)

📚 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.