کتاب کار با کتابخانه‌های علمی پایتون (SciPy, NumPy)
, ,

کتاب کار با کتابخانه‌های علمی پایتون (SciPy, NumPy)

249,950 تومان

تسلط بر کتابخانه‌های علمی پایتون: NumPy و SciPy برای محاسبات سطح بالا از داده‌ها، فراتر از محاسبات! آیا با حجم عظیمی از داده‌ها سر و کار دارید و به دنبال راهی برای پردازش سریع، دقیق و کارآمد آن‌ها هست…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000278 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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: کار با کتابخانه‌های علمی پایتون (SciPy, NumPy)

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 2. معرفی اکوسیستم پایتون برای محاسبات علمی
  • 3. نصب و پیکربندی NumPy و SciPy
  • 4. آرایه های NumPy: ساختار داده اصلی
  • 5. انواع داده در NumPy
  • 6. ایجاد آرایه ها: توابع array, zeros, ones, empty, arange, linspace
  • 7. شکل دهی مجدد آرایه ها (Reshaping)
  • 8. اندیس گذاری و برش آرایه ها (Indexing & Slicing)
  • 9. عملیات ریاضی پایه روی آرایه ها
  • 10. عملیات برداری سازی (Vectorization) در NumPy
  • 11. توابع جهانی (ufunc) در NumPy
  • 12. Broadcast در NumPy: قوانین و کاربردها
  • 13. توابع آماری در NumPy: میانگین، انحراف معیار، واریانس
  • 14. مرتب سازی آرایه ها: sort, argsort
  • 15. جستجو در آرایه ها: where, searchsorted
  • 16. خواندن و نوشتن آرایه ها در فایل
  • 17. جبر خطی پایه با NumPy: ماتریس ها و بردارها
  • 18. ضرب ماتریسی و ضرب داخلی
  • 19. محاسبه دترمینان ماتریس
  • 20. محاسبه معکوس ماتریس
  • 21. حل دستگاه معادلات خطی
  • 22. مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 23. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 24. مقدمه ای بر SciPy
  • 25. SciPy: زیر بسته های مختلف
  • 26. بهینه سازی: پیدا کردن کمینه و بیشینه توابع
  • 27. بهینه سازی بدون محدودیت
  • 28. بهینه سازی با محدودیت
  • 29. برازش منحنی با SciPy: curve_fit
  • 30. درونیابی: درونیابی خطی، مکعبی، و غیره
  • 31. انتگرال گیری عددی: quad, dblquad, tplquad
  • 32. حل معادلات دیفرانسیل معمولی (ODEs): solve_ivp
  • 33. تبدیل فوریه (Fourier Transform) با SciPy
  • 34. پردازش سیگنال با SciPy: فیلترها، هموارسازی
  • 35. توابع خاص در SciPy
  • 36. آمار با SciPy: توزیع های احتمال
  • 37. آزمون های فرضیه (Hypothesis Testing)
  • 38. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 39. رگرسیون خطی با SciPy
  • 40. مقدمه ای بر محاسبات موازی
  • 41. انواع موازی سازی: داده موازی و وظیفه موازی
  • 42. استفاده از multiprocessing برای موازی سازی در پایتون
  • 43. استفاده از dask برای محاسبات بزرگ
  • 44. آشنایی با MPI برای محاسبات توزیع شده
  • 45. MPI4Py: استفاده از MPI در پایتون
  • 46. نصب و پیکربندی MPI
  • 47. ارسال و دریافت داده ها با MPI
  • 48. ارتباطات نقطه به نقطه در MPI
  • 49. ارتباطات جمعی در MPI
  • 50. Scatter و Gather در MPI
  • 51. Reduce و Allreduce در MPI
  • 52. Broadcast در MPI (مجدد)
  • 53. ایجاد Communicator در MPI
  • 54. بهینه سازی کد MPI
  • 55. آشنایی با CUDA و GPU computing
  • 56. NumPy و CUDA: CuPy
  • 57. اجرای محاسبات NumPy روی GPU
  • 58. بهینه سازی کد CuPy
  • 59. مقدمه ای بر اعداد تصادفی در NumPy
  • 60. تولید اعداد تصادفی با توزیع های مختلف
  • 61. استفاده از seed برای تکرارپذیری
  • 62. آشنایی با Monte Carlo Simulation
  • 63. کاربرد Monte Carlo در مسائل مختلف
  • 64. حل انتگرال با روش Monte Carlo
  • 65. تحلیل حساسیت با Monte Carlo
  • 66. بهینه سازی تصادفی (Random Optimization)
  • 67. مقدمه ای بر الگوریتم های ژنتیک
  • 68. پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون
  • 69. مسائل بهینه سازی با الگوریتم ژنتیک
  • 70. مقدمه ای بر یادگیری ماشین با SciPy و NumPy
  • 71. خوشه بندی با SciPy: K-Means
  • 72. Classification با SciPy
  • 73. رگرسیون با SciPy
  • 74. کاهش ابعاد با SciPy
  • 75. آشنایی با تنسورها (Tensors)
  • 76. NumPy و Tensors
  • 77. عملیات با تنسورها
  • 78. محاسبات با تنسورها در NumPy
  • 79. بهینه سازی عملکرد کد NumPy
  • 80. Memory profiling و Code profiling
  • 81. استفاده از Numba برای JIT Compilation
  • 82. استفاده از Cython برای افزایش سرعت
  • 83. بهینه سازی حافظه در NumPy
  • 84. مقدمه ای بر کتابخانه pandas برای تحلیل داده
  • 85. ادغام NumPy و pandas
  • 86. کاربرد NumPy در DataFrames
  • 87. آشنایی با matplotlib و seaborn برای مصورسازی داده
  • 88. مصورسازی داده های NumPy
  • 89. ایجاد نمودارهای تعاملی
  • 90. مقدمه ای بر کتابخانه scikit-learn
  • 91. استفاده از scikit-learn با NumPy
  • 92. ادغام SciPy و scikit-learn
  • 93. مقایسه کتابخانه های محاسبات علمی پایتون
  • 94. انتخاب ابزار مناسب برای پروژه
  • 95. مثال های کاربردی HPC در علوم و مهندسی
  • 96. محاسبات شیمیایی با NumPy و SciPy
  • 97. محاسبات فیزیکی با NumPy و SciPy
  • 98. پردازش تصویر با NumPy و SciPy
  • 99. پردازش صدا با NumPy و SciPy
  • 100. تحلیل داده های مالی با NumPy و SciPy





تسلط بر کتابخانه‌های علمی پایتون: NumPy و SciPy برای محاسبات سطح بالا


از داده‌ها، فراتر از محاسبات!

آیا با حجم عظیمی از داده‌ها سر و کار دارید و به دنبال راهی برای پردازش سریع، دقیق و کارآمد آن‌ها هستید؟ آیا رویای ساخت مدل‌های پیچیده علمی، انجام شبیه‌سازی‌های دقیق یا توسعه الگوریتم‌های نوآورانه را در سر دارید؟ اگر پاسخ شما مثبت است، این دوره آموزشی دریچه ورود شما به دنیای شگفت‌انگیز محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing) با استفاده از قدرتمندترین ابزارهای پایتون خواهد بود.

NumPy و SciPy، دو ستون فقرات اکوسیستم علمی پایتون، ابزارهایی حیاتی برای هر کسی هستند که به دنبال استفاده از پتانسیل کامل داده‌ها و حل مسائل پیچیده در حوزه‌های مختلف علمی و مهندسی است. این دوره به شما نشان می‌دهد که چگونه با تسلط بر این کتابخانه‌ها، محدودیت‌های محاسباتی را پشت سر گذاشته و به نتایجی دست یابید که پیش از این تنها در رویاهایتان تصور می‌کردید.

درباره دوره:

دوره آموزشی “کار با کتابخانه‌های علمی پایتون (SciPy, NumPy)” با هدف توانمندسازی شما برای انجام محاسبات علمی پیچیده با سرعت و دقت بالا طراحی شده است. در این دوره، شما سفری عمیق به دنیای آرایه‌های چندبعدی NumPy و مجموعه گسترده‌ای از ابزارهای ریاضی، علمی و مهندسی SciPy خواهید داشت. از عملیات پایه‌ای بر روی اعداد و بردارها گرفته تا حل معادلات دیفرانسیل، بهینه‌سازی توابع، پردازش سیگنال و تحلیل داده‌ها، همه و همه در این دوره پوشش داده می‌شوند.

موضوعات کلیدی دوره:

  • مبانی NumPy: آرایه‌ها، عملیات برداری، ایندکس‌گذاری و اسلایسینگ پیشرفته.
  • تحلیل داده با NumPy: خلاصه‌سازی، آمارهای توصیفی و محاسبات آماری مقدماتی.
  • مقدمه‌ای بر SciPy: ساختار و کاربردهای ماژول‌های اصلی.
  • بهینه‌سازی: تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مختلف بهینه‌سازی توابع.
  • جبر خطی: حل سیستم‌های معادلات خطی، مقادیر ویژه و بردارهای ویژه.
  • پردازش سیگنال: فیلترینگ، تبدیل فوریه و تحلیل سیگنال.
  • محاسبات علمی: انتگرال‌گیری عددی، درون‌یابی و شبیه‌سازی.
  • تجسم داده‌ها (مقدماتی): استفاده از NumPy و SciPy برای آماده‌سازی داده‌ها برای رسم نمودار.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره جامع برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان به علم و تکنولوژی طراحی شده است، از جمله:

  • دانشجویان و پژوهشگران: رشته‌های مهندسی، علوم کامپیوتر، فیزیک، ریاضی، شیمی، زیست‌شناسی، اقتصاد و سایر علوم پایه که نیاز به تحلیل داده و مدل‌سازی دارند.
  • مهندسان و توسعه‌دهندگان: که به دنبال افزایش سرعت و کارایی کدهای خود در پردازش داده‌ها و محاسبات علمی هستند.
  • تحلیلگران داده: که می‌خواهند ابزارهای قدرتمندتری برای کار با داده‌های حجیم و پیچیده در اختیار داشته باشند.
  • علاقه‌مندان به یادگیری پایتون: که می‌خواهند مهارت‌های خود را فراتر از برنامه‌نویسی عمومی به سمت کاربردهای علمی و محاسباتی گسترش دهند.
  • هر کسی که با اعداد، محاسبات و حل مسائل پیچیده سروکار دارد.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

در دنیای امروز که داده‌ها حکم طلا را دارند و حل مسائل پیچیده علمی و مهندسی نیازمند پردازش‌های سریع و دقیق است، تسلط بر کتابخانه‌های NumPy و SciPy یک مزیت رقابتی حیاتی محسوب می‌شود. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود:

  • سرعت اجرای کدهای خود را به طرز چشمگیری افزایش دهید: با استفاده از عملیات برداری NumPy، سرعت محاسبات شما تا چندین برابر افزایش خواهد یافت.
  • پیچیده‌ترین مسائل علمی را حل کنید: SciPy مجموعه‌ای غنی از الگوریتم‌ها را برای طیف وسیعی از کاربردهای علمی و مهندسی ارائه می‌دهد.
  • مدل‌های دقیق‌تر و کارآمدتری بسازید: با ابزارهای قدرتمند این کتابخانه‌ها، می‌توانید مدل‌های پیشرفته‌تری توسعه داده و نتایج قابل اعتمادتری کسب کنید.
  • زمان توسعه خود را کاهش دهید: به جای نوشتن کدهای پیچیده از ابتدا، از توابع و الگوریتم‌های آماده و بهینه‌شده این کتابخانه‌ها استفاده کنید.
  • در پروژه‌های پیشرفته علمی و مهندسی مشارکت فعال داشته باشید: با تسلط بر این ابزارها، درهای جدیدی از فرصت‌های شغلی و پژوهشی به روی شما باز خواهد شد.
  • به جمع برنامه‌نویسان و دانشمندان برتر بپیوندید: NumPy و SciPy ابزارهای استاندارد صنعتی و دانشگاهی در حوزه محاسبات علمی هستند.

سرفصل‌های جامع دوره:

این دوره با ارائه بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی، شما را از یک مبتدی تا یک متخصص در کار با NumPy و SciPy هدایت می‌کند. تمامی مباحث به صورت عملی و با مثال‌های واقعی ارائه خواهند شد.

  • بخش 1: آشنایی با دنیای محاسبات علمی در پایتون
    • چرا پایتون برای محاسبات علمی؟
    • معرفی اکوسیستم علمی پایتون
    • نصب و راه‌اندازی محیط
  • بخش 2: NumPy – ستون فقرات محاسبات عددی
    • ایجاد آرایه‌های NumPy: ndarray
    • انواع داده‌ها و ویژگی‌های آرایه‌ها
    • عملیات پایه بر روی آرایه‌ها: جمع، تفریق، ضرب، تقسیم
    • عملیات برداری (Vectorization): قدرت پنهان NumPy
    • ایندکس‌گذاری و اسلایسینگ آرایه‌ها: دستیابی به عناصر
    • ایندکس‌گذاری Boolean و Fancy Indexing
    • تغییر شکل آرایه‌ها: reshape، flatten، ravel
    • عملیات ریاضی و آماری بر روی آرایه‌ها: min, max, mean, std, sum
    • توابع ریاضی NumPy: sin, cos, exp, log
    • کار با ابعاد مختلف آرایه‌ها: transpose، swapaxes
    • Broadcasting: ترکیب آرایه‌های با اشکال مختلف
    • عملیات شرطی و منطقی بر روی آرایه‌ها
    • ایجاد آرایه‌های خاص: zeros, ones, arange, linspace, eye
    • کار با فایل‌های متنی و باینری با NumPy
  • بخش 3: SciPy – جعبه ابزار جامع علوم و مهندسی
    • مقدمه‌ای بر ماژول‌های SciPy
    • SciPy.optimize: بهینه‌سازی توابع
    • یافتن ریشه‌ها، حداقل و حداکثر توابع
    • تکنیک‌های بهینه‌سازی بدون قید و با قید
    • SciPy.integrate: انتگرال‌گیری عددی
    • انتگرال‌گیری یک‌بعدی و چندبعدی
    • حل معادلات دیفرانسیل معمولی (ODEs)
    • SciPy.linalg: جبر خطی پیشرفته
    • حل سیستم‌های معادلات خطی
    • محاسبه مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
    • تجزیه ماتریس‌ها (LU, QR, SVD)
    • SciPy.interpolate: درون‌یابی
    • درون‌یابی خطی، چندجمله‌ای و Spline
    • SciPy.fft: تبدیل فوریه
    • محاسبه FFT و IFFT
    • تحلیل طیفی سیگنال‌ها
    • SciPy.signal: پردازش سیگنال
    • طراحی و اعمال فیلترها
    • همبستگی و کانولوشن سیگنال‌ها
    • SciPy.spatial: محاسبات فضایی
    • کار با نقاط و ساختارهای هندسی
    • SciPy.stats: آمار و احتمالات
    • توزیع‌های آماری، آزمون‌های فرض، تخمین پارامترها
    • SciPy.ndimage: پردازش تصویر (مقدماتی)
    • فیلترینگ، مورفولوژی و عملیات پایه تصویر
  • بخش 4: کاربردهای عملی و پروژه‌های کوچک
    • مثال‌های عملی از کاربرد NumPy و SciPy در فیزیک، مهندسی و علوم داده
    • تجزیه و تحلیل داده‌های حسگر
    • شبیه‌سازی‌های ساده فیزیکی
    • پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
    • کار با داده‌های سری زمانی
  • بخش 5: نکات پیشرفته و بهینه‌سازی عملکرد
    • تکنیک‌های اشکال‌زدایی (Debugging) کدهای NumPy و SciPy
    • بهینه‌سازی حافظه و سرعت
    • مقایسه با کتابخانه‌های دیگر (در صورت لزوم)
    • منابع برای ادامه یادگیری

این دوره، سرمایه‌گذاری ارزشمندی برای آینده حرفه‌ای و علمی شماست. همین امروز گام بردارید و پتانسیل واقعی محاسبات علمی در پایتون را کشف کنید!


📦 مجموعه شامل:

  • ✅ ویدیوهای فارسی
  • ✅ پادکست های صوتی فارسی
  • ✅ کتاب PDF فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی

📚 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

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب کار با کتابخانه‌های علمی پایتون (SciPy, NumPy)”

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

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا