سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌ها با بهره‌گیری از پراکندگی و افزونگی در پردازش داده‌ها

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌ها با بهره‌گیری از پراکندگی و افزونگی در پردازش داده‌ها

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 بهینه‌سازی الگوریتم‌ها با بهره‌گیری از پراکندگی و افزونگی در پردازش داده‌ها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پراکندگی و افزونگی در علوم کامپیوتر
  • 2. مفاهیم پایهٔ ماتریس‌های پراکنده
  • 3. نمایش ماتریس‌های پراکنده: فرمت CSR
  • 4. نمایش ماتریس‌های پراکنده: فرمت CSC
  • 5. نمایش ماتریس‌های پراکنده: فرمت COO
  • 6. عملیات پایه بر روی ماتریس‌های پراکنده
  • 7. ضرب ماتریس‌های پراکنده: الگوریتم‌های استاندارد
  • 8. ضرب ماتریس‌های پراکنده: بهینه‌سازی مبتنی بر ساختار
  • 9. تجزیه و تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های ماتریس پراکنده
  • 10. کاربرد پراکندگی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 11. افزونگی در داده‌ها: مفاهیم و انواع
  • 12. تشخیص و حذف افزونگی در مجموعه داده‌ها
  • 13. فشرده‌سازی داده‌ها با استفاده از افزونگی
  • 14. کدگذاری منبع: مفاهیم اولیه
  • 15. کدگذاری هافمن و کاربردهای آن
  • 16. تبدیل کسینوسی گسسته (DCT) و فشرده‌سازی تصویر
  • 17. تبدیل موجک و کاربردهای آن در فشرده‌سازی
  • 18. الگوریتم‌های کاهش ابعاد: PCA
  • 19. الگوریتم‌های کاهش ابعاد: SVD
  • 20. کاربرد افزونگی در پایگاه‌های داده
  • 21. طراحی پایگاه داده با در نظر گرفتن افزونگی
  • 22. نرمال‌سازی پایگاه داده و کاهش افزونگی
  • 23. پایگاه‌های داده NoSQL و مدیریت افزونگی
  • 24. مفاهیم پایگاه داده‌های گراف
  • 25. پراکنش داده‌ها و چالش‌های آن
  • 26. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 27. معماری‌های پردازش داده‌های حجیم: Hadoop
  • 28. اکوسیستم Hadoop: HDFS و MapReduce
  • 29. پردازش موازی و توزیع‌شده
  • 30. الگوریتم‌های موازی برای ماتریس‌های پراکنده
  • 31. پردازش داده‌های پراکنده در حافظه توزیع‌شده
  • 32. کتابخانه‌های محاسبات علمی در پایتون
  • 33. NumPy و Scikit-learn برای داده‌های پراکنده
  • 34. SciPy برای عملیات ماتریسی پیشرفته
  • 35. استفاده از Sparse Matrix در SciPy
  • 36. بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با داده‌های پراکنده
  • 37. مدل‌های خطی پراکنده در یادگیری ماشین
  • 38. روش‌های مبتنی بر گرادیان کاهشی برای مدل‌های پراکنده
  • 39. شبکه‌های عصبی و مدیریت پارامترهای پراکنده
  • 40. کاربرد پراکندگی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 41. مدل‌های Bag-of-Words و TF-IDF
  • 42. الگوریتم‌های مدل‌سازی موضوعی: LDA
  • 43. کاربرد افزونگی در پردازش زبان طبیعی
  • 44. اصلاح خودکار متن و تشخیص غلط‌های املایی
  • 45. تشخیص و تصحیح کلمات مشابه
  • 46. پردازش گفتار و فشرده‌سازی سیگنال
  • 47. کاربرد پراکندگی در گراف‌های اجتماعی
  • 48. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با استفاده از ماتریس‌های مجاورت
  • 49. یافتن جوامع در گراف‌های بزرگ
  • 50. تشخیص ناهنجاری در داده‌های پراکنده
  • 51. روش‌های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر فاصله
  • 52. روش‌های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر تراکم
  • 53. تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی پراکنده
  • 54. کاربرد پراکندگی در گراف‌های محاسباتی
  • 55. بهینه‌سازی مسیر در گراف‌های پراکنده
  • 56. الگوریتم‌های جستجو در گراف‌های بزرگ
  • 57. تخصیص منابع در سیستم‌های توزیع‌شده با ماتریس‌های پراکنده
  • 58. مفاهیم اولیهٔ فشرده‌سازی داده‌ها
  • 59. الگوریتم‌های فشرده‌سازی بدون اتلاف
  • 60. الگوریتم‌های فشرده‌سازی با اتلاف
  • 61. کاربرد فشرده‌سازی در ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 62. کاربرد فشرده‌سازی در انتقال داده‌ها
  • 63. کدگذاری منبع و کانال: اصول اولیه
  • 64. کدهای تصحیح خطا: مفاهیم اساسی
  • 65. کدهای تصحیح خطا: کدهای ریید-سولومون
  • 66. کدهای تصحیح خطا: کدهای LDPC
  • 67. امنیت داده‌ها و فشرده‌سازی
  • 68. رمزنگاری و فشرده‌سازی داده‌ها
  • 69. مدیریت داده‌های حساس با استفاده از تکنیک‌های پراکندگی
  • 70. نمونه‌برداری تصادفی و کاهش افزونگی
  • 71. پردازش داده‌های پراکنده در سیستم‌های بلادرنگ
  • 72. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های پراکنده
  • 73. معیارهای سنجش پیچیدگی و حافظه
  • 74. آزمایشگاه عملی: پیاده‌سازی الگوریتم‌های ماتریس پراکنده
  • 75. آزمایشگاه عملی: بهینه‌سازی فشرده‌سازی داده‌ها
  • 76. آزمایشگاه عملی: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین پراکنده
  • 77. آزمایشگاه عملی: تحلیل داده‌های پراکنده در شبکه‌های اجتماعی
  • 78. کاربرد پراکندگی در محاسبات علمی
  • 79. شبیه‌سازی‌های فیزیکی با استفاده از ماتریس‌های پراکنده
  • 80. حل معادلات دیفرانسیل با روش‌های عددی پراکنده
  • 81. کاربرد افزونگی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 82. تحمل خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 83. همگام‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 84. پروتکل‌های اجماع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 85. مفاهیم اولیهٔ بلاک‌چین و دفتر کل توزیع‌شده
  • 86. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
  • 87. اصول اخلاقی در استفاده از داده‌ها
  • 88. چالش‌های آینده در پردازش داده‌های پراکنده و افزونه
  • 89. روندهای تحقیقاتی نوین در حوزهٔ پراکندگی
  • 90. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث
  • 91. مرور کلی بر مفاهیم پراکندگی و افزونگی
  • 92. جمع‌بندی کاربردهای عملی و صنعتی
  • 93. چشم‌انداز آیندهٔ الگوریتم‌ها و داده‌ها
  • 94. مروری بر منابع و مراجع تخصصی
  • 95. پاسخ به پرسش‌های متداول
  • 96. پروژه‌های پیشرفته در حوزهٔ داده‌های پراکنده
  • 97. راهنمای پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 98. نکات کلیدی برای انتخاب ساختار دادهٔ مناسب
  • 99. بررسی مطالعات موردی موفق در صنعت
  • 100. آینده‌پژوهی در حوزهٔ هوش مصنوعی و داده‌ها

📚 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.