سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی برای پردازش داده‌های عظیم

کتاب طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی برای پردازش داده‌های عظیم

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 طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی برای پردازش داده‌های عظیم

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پردازش داده‌های حجیم و محاسبات موازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های عظیم
  • 2. مفاهیم کلیدی در داده‌های عظیم
  • 3. چالش‌های پردازش داده‌های عظیم
  • 4. مبانی محاسبات موازی
  • 5. مدل‌های موازی‌سازی
  • 6. معماری‌های سیستم‌های موازی
  • 7. مقدمه‌ای بر پردازش توزیع‌شده
  • 8. موازی‌سازی در سطح دستورالعمل
  • 9. موازی‌سازی در سطح داده
  • 10. موازی‌سازی در سطح وظیفه
  • 11. همگام‌سازی در سیستم‌های موازی
  • 12. قفل‌ها و سمافورها
  • 13. موانع و محدودیت‌ها
  • 14. طراحی الگوریتم‌های موازی
  • 15. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های موازی
  • 16. موازنه بار در محاسبات موازی
  • 17. ارتباطات در سیستم‌های موازی
  • 18. شبکه‌های ارتباطی
  • 19. پهنای باند و تأخیر
  • 20. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
  • 21. OpenMP برای موازی‌سازی
  • 22. MPI برای پردازش توزیع‌شده
  • 23. تکنیک‌های موازی‌سازی در C++
  • 24. استفاده از کتابخانه‌های موازی
  • 25. کتابخانه‌های مدیریت حافظه موازی
  • 26. پردازش موازی در پایتون
  • 27. کتابخانه‌های داده‌های عظیم در پایتون
  • 28. Spark برای پردازش داده‌های عظیم
  • 29. مفاهیم اصلی Apache Spark
  • 30. Spark SQL
  • 31. Spark Streaming
  • 32. MLlib در Spark
  • 33. Hadoop MapReduce
  • 34. مبانی MapReduce
  • 35. طراحی Jobهای MapReduce
  • 36. بهینه‌سازی MapReduce
  • 37. سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده
  • 38. HDFS
  • 39. پایگاه‌های داده NoSQL
  • 40. MongoDB
  • 41. Cassandra
  • 42. Redis
  • 43. پردازش گراف در داده‌های عظیم
  • 44. Apache Giraph
  • 45. الگوریتم‌های پردازش گراف موازی
  • 46. شبکه‌های اجتماعی و پردازش گراف
  • 47. هوش مصنوعی و داده‌های عظیم
  • 48. یادگیری ماشین موازی
  • 49. شبکه‌های عصبی عمیق موازی
  • 50. آموزش مدل‌های بزرگ
  • 51. پردازش زبان طبیعی موازی
  • 52. سیستم‌های توصیه‌گر موازی
  • 53. تجزیه و تحلیل داده‌های جریانی
  • 54. موتورهای پردازش جریانی
  • 55. Apache Flink
  • 56. Kafka Streams
  • 57. امنیت در سیستم‌های داده‌های عظیم
  • 58. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 59. رمزنگاری در داده‌های عظیم
  • 60. مدیریت دسترسی و مجوزها
  • 61. استانداردهای داده‌های عظیم
  • 62. انتقال داده‌های عظیم
  • 63. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های عظیم
  • 64. نمونه‌برداری در داده‌های عظیم
  • 65. داده‌کاوی موازی
  • 66. خوشه‌بندی موازی
  • 67. طبقه‌بندی موازی
  • 68. رگرسیون موازی
  • 69. تشخیص ناهنجاری موازی
  • 70. پیش‌بینی سری‌های زمانی موازی
  • 71. پردازش تصویر موازی
  • 72. پردازش ویدئو موازی
  • 73. سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی موازی
  • 74. تحلیل داده‌های علمی موازی
  • 75. شبیه‌سازی‌های علمی موازی
  • 76. محاسبات با کارایی بالا (HPC)
  • 77. شبکه‌های HPC
  • 78. مقایسه‌ی معماری‌های HPC
  • 79. فناوری‌های نوظهور در داده‌های عظیم
  • 80. رایانش کوانتومی و داده‌های عظیم
  • 81. پردازش در لبه (Edge Computing)
  • 82. اینترنت اشیاء (IoT) و داده‌های عظیم
  • 83. ملاحظات اخلاقی در داده‌های عظیم
  • 84. قوانین و مقررات داده‌های عظیم
  • 85. کاربردها در صنعت و پژوهش
  • 86. تحلیل داده‌های مالی موازی
  • 87. پردازش داده‌های پزشکی موازی
  • 88. تحلیل داده‌های بازاریابی موازی
  • 89. بهینه‌سازی فرآیندها با داده‌های عظیم
  • 90. پیاده‌سازی عملی یک سیستم داده‌های عظیم
  • 91. انتخاب ابزارها و فناوری‌ها
  • 92. طراحی معماری سیستم
  • 93. تست و ارزیابی عملکرد
  • 94. نگهداری و مقیاس‌پذیری سیستم

📚 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.