, ,

کتاب بهینه‌سازی پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی به همراه ویدیوهای فارسی + پادکست های صوتی فارسی + کتاب های جامع PDF فارسی + کتاب های PDF فارسی ۲۰۰۰ نکته + کتاب های PDF فارسی ۴۰۰۰ کوییز + ۶۰۰۰ فلش کارت (به صورت اپلیکیشن جعبه حافظه)

299,999 تومان399,000 تومان

بهینه‌سازی پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی: متخصص HPC شوید! بهینه‌سازی پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی: کلید ورود به دنیای محاسبات سطح بالا آیا به دنبال ارتقای مهارت‌های برنامه‌نویسی خود هستید و م…

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: بهینه‌سازی پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC) و داده‌های حجیم علمی
  • 2. تاریخچه و سیر تکاملی ابرکامپیوترها
  • 3. معماری سخت‌افزار: پردازنده، حافظه، و ورودی/خروجی
  • 4. سلسله مراتب حافظه: از رجیستر تا دیسک
  • 5. مفاهیم بنیادی موازی‌سازی: Task و Data Parallelism
  • 6. طبقه‌بندی فلین (SISD, SIMD, MISD, MIMD)
  • 7. قانون امدال و قانون گوستافسون: محدودیت‌ها و پتانسیل‌های موازی‌سازی
  • 8. تحلیل پیچیدگی الگوریتم و نماد Big O
  • 9. آشنایی با محیط لینوکس و ترمینال برای HPC
  • 10. ابزارهای ضروری خط فرمان: SSH, SCP, Bash Scripting
  • 11. کامپایلرها و پرچم‌های بهینه‌سازی (GCC, Intel Compilers)
  • 12. سیستم‌های ساخت (Build Systems): Make و CMake
  • 13. ابزارهای پروفایلینگ مقدماتی: gprof و time
  • 14. آشنایی با یک مسئله نمونه علمی (مثلاً شبیه‌سازی دینامیک مولکولی)
  • 15. استراتژی‌های مدیریت و نمایش داده‌های علمی
  • 16. زبان‌های برنامه‌نویسی در HPC: C++, Fortran و نقش Python
  • 17. تأثیر انواع داده (Data Types) بر عملکرد
  • 18. چیدمان داده در حافظه: Row-Major در مقابل Column-Major
  • 19. اشاره‌گرها، ارجاع‌ها و مشکل Aliasing (کلیدواژه restrict)
  • 20. برنامه‌نویسی آگاه از کش (Cache-Aware Programming)
  • 21. اصل محلی بودن ارجاع (Locality of Reference)
  • 22. انواع خطاهای کش (Cache Misses) و راه‌های کاهش آن
  • 23. بهینه‌سازی حلقه‌ها: Loop Unrolling
  • 24. بهینه‌سازی حلقه‌ها: Loop Fusion و Fission
  • 25. بهینه‌سازی حلقه‌ها: Loop Tiling (Blocking)
  • 26. مفهوم برداری‌سازی (Vectorization) و SIMD
  • 27. استفاده از توابع ذاتی (Intrinsics) برای AVX و SSE
  • 28. بررسی گزارش کامپایلر برای بهینه‌سازی و برداری‌سازی
  • 29. تراز کردن حافظه (Memory Alignment) و تأثیر آن
  • 30. بهینه‌سازی توابع: Inlining و کاهش سربار فراخوانی
  • 31. مدل برنامه‌نویسی حافظه مشترک (Shared Memory)
  • 32. تفاوت فرآیند (Process) و نخ (Thread)
  • 33. مقدمه‌ای بر OpenMP: یک مدل سطح بالا برای Threading
  • 34. دستورالعمل‌های پایه‌ای OpenMP: parallel, for, sections
  • 35. مدیریت متغیرها در OpenMP: private, shared, firstprivate
  • 36. همگام‌سازی (Synchronization): critical, atomic, barrier
  • 37. مفهوم Race Condition و راه‌های جلوگیری از آن
  • 38. دستورالعمل‌های زمان‌بندی حلقه (Loop Scheduling): static, dynamic, guided
  • 39. عملیات کاهش (Reduction Operations) در OpenMP
  • 40. مدل Task-based parallelism در OpenMP
  • 41. بهینه‌سازی عملکرد در OpenMP: مشکل False Sharing
  • 42. تودرتو کردن موازی‌سازی (Nested Parallelism)
  • 43. پروفایلینگ و دیباگ کردن برنامه‌های OpenMP
  • 44. یکپارچه‌سازی OpenMP با کدهای ترتیبی
  • 45. مطالعه موردی: موازی‌سازی یک الگوریتم ماتریسی با OpenMP
  • 46. مدل برنامه‌نویسی حافظه توزیع‌شده (Distributed Memory)
  • 47. معماری کلاسترها و شبکه‌های اتصال (Interconnects)
  • 48. مقدمه‌ای بر رابط ارسال پیام (Message Passing Interface – MPI)
  • 49. راه‌اندازی محیط MPI و اجرای اولین برنامه
  • 50. ارتباطات نقطه به نقطه (Point-to-Point): Send و Recv
  • 51. ارتباطات مسدودکننده (Blocking) در مقابل غیرمسدودکننده (Non-blocking)
  • 52. ارتباطات جمعی (Collective): Broadcast و Scatter/Gather
  • 53. عملیات کاهش جمعی (Collective Reduction): Reduce و Allreduce
  • 54. انواع داده مشتق‌شده (Derived Datatypes) در MPI
  • 55. گروه‌ها و ارتباط‌دهنده‌ها (Communicators) در MPI
  • 56. استراتژی‌های تجزیه دامنه (Domain Decomposition)
  • 57. الگوی تبادل هاله (Halo/Ghost Cell Exchange)
  • 58. توازن بار (Load Balancing) در برنامه‌های MPI
  • 59. توپولوژی‌های مجازی در MPI
  • 60. پروفایلینگ و دیباگ کردن برنامه‌های MPI
  • 61. مقدمه‌ای بر ورودی/خروجی موازی (Parallel I/O)
  • 62. چالش‌های I/O در مقیاس بزرگ
  • 63. استفاده از MPI-IO برای عملیات ورودی/خروجی بهینه
  • 64. سیستم‌های فایل موازی (Lustre, GPFS)
  • 65. مطالعه موردی: حل یک معادله دیفرانسیل با MPI
  • 66. معماری GPU در مقابل CPU: چرا از شتاب‌دهنده‌ها استفاده می‌کنیم؟
  • 67. مقدمه‌ای بر مدل برنامه‌نویسی CUDA
  • 68. مدل اجرایی CUDA: گرید، بلاک، و نخ (Grid, Block, Thread)
  • 69. مدل حافظه CUDA: Global, Shared, Constant
  • 70. نوشتن و اجرای اولین کرنل (Kernel) در CUDA
  • 71. انتقال داده بین میزبان (Host) و دستگاه (Device)
  • 72. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه Global: Coalesced Access
  • 73. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory) برای افزایش کارایی
  • 74. همگام‌سازی نخ‌ها در یک بلاک
  • 75. مشکل واگرایی نخ‌ها (Thread Divergence)
  • 76. عملیات اتمیک (Atomic Operations) در CUDA
  • 77. استفاده از کتابخانه‌های CUDA: cuBLAS, cuFFT
  • 78. ابزارهای پروفایلینگ NVIDIA: Nsight Systems و Nsight Compute
  • 79. برنامه‌نویسی برای چندین GPU
  • 80. مقدمه‌ای بر OpenACC: یک رویکرد مبتنی بر دایرکتیو
  • 81. شتاب‌دهی کد با دایرکتیوهای OpenACC
  • 82. مدیریت داده در OpenACC
  • 83. مقدمه‌ای بر OpenCL به عنوان یک استاندارد باز
  • 84. مقایسه مدل‌های برنامه‌نویسی: CUDA, OpenACC, OpenCL
  • 85. مطالعه موردی: شتاب‌دهی پردازش تصویر با GPU
  • 86. مدل برنامه‌نویسی ترکیبی (Hybrid): MPI + OpenMP
  • 87. مدل برنامه‌نویسی ترکیبی: MPI + CUDA/OpenACC
  • 88. استفاده از پایتون در HPC: NumPy, SciPy, Cython
  • 89. کتابخانه‌های پایتون برای محاسبات موازی: Dask و Numba
  • 90. فرمت‌های داده علمی پیشرفته: HDF5 و NetCDF
  • 91. ابزارهای پیشرفته تحلیل عملکرد: Score-P, TAU, Vampir
  • 92. دیباگ کردن برنامه‌های موازی در مقیاس بزرگ
  • 93. دقت عددی و محاسبات ممیز شناور
  • 94. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های نرم‌افزاری (Spack, Conda)
  • 95. کانتینرسازی برای HPC: Singularity و Docker
  • 96. سیستم‌های مدیریت صف و زمان‌بندی کار (Slurm, PBS)
  • 97. نوشتن اسکریپت‌های ارسال کار (Job Submission Scripts)
  • 98. بازتولیدپذیری (Reproducibility) در محاسبات علمی
  • 99. کاربرد HPC در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 100. روندهای آینده: محاسبات اگزامقیاس (Exascale) و معماری‌های نوین





بهینه‌سازی پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی: متخصص HPC شوید!


بهینه‌سازی پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی: کلید ورود به دنیای محاسبات سطح بالا

آیا به دنبال ارتقای مهارت‌های برنامه‌نویسی خود هستید و می‌خواهید وارد دنیای جذاب و پردرآمد محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing – HPC) شوید؟ آیا می‌خواهید با حجم عظیمی از داده‌های علمی کار کنید و آن‌ها را به اطلاعات ارزشمندی تبدیل کنید؟ دوره آموزشی “بهینه‌سازی پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی” دقیقاً همان چیزی است که به آن نیاز دارید!

در دنیای امروز، داده‌ها به سرعت در حال افزایش هستند و نیاز به متخصصانی که بتوانند این داده‌ها را پردازش و تحلیل کنند، بیش از پیش احساس می‌شود. با گذراندن این دوره، شما به یک متخصص HPC تبدیل خواهید شد و قادر خواهید بود تا از قدرتمندترین ابزارها و تکنیک‌ها برای حل مسائل پیچیده علمی و صنعتی استفاده کنید. فرصت را از دست ندهید و همین امروز در این دوره ثبت‌نام کنید!

درباره دوره

دوره آموزشی “بهینه‌سازی پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی” یک دوره جامع و کاربردی است که به شما اصول و تکنیک‌های بهینه‌سازی کد، استفاده از معماری‌های موازی و توزیع شده، و تحلیل داده‌های حجیم را آموزش می‌دهد. این دوره شامل آموزش‌های تئوری و عملی است و به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای کار با داده‌های بزرگ و سیستم‌های HPC را کسب کنید.

موضوعات کلیدی دوره

  • مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • معماری‌های موازی و توزیع شده
  • بهینه‌سازی کد برای HPC
  • MPI و OpenMP
  • پردازش داده‌های حجیم با Hadoop و Spark
  • یادگیری ماشین در HPC
  • تجزیه و تحلیل داده‌های علمی
  • تصویرسازی داده‌ها
  • کار با ابزارهای پروفایلینگ و دیباگینگ
  • مدیریت و نگهداری سیستم‌های HPC

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، علوم کامپیوتر، ریاضیات، فیزیک و سایر رشته‌های مرتبط
  • برنامه‌نویسانی که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه HPC ارتقا دهند
  • محققان و دانشمندانی که با داده‌های حجیم سروکار دارند
  • متخصصان IT که مسئولیت مدیریت و نگهداری سیستم‌های HPC را بر عهده دارند
  • هر کسی که به یادگیری محاسبات سطح بالا و بهینه‌سازی پردازش داده‌های حجیم علاقه‌مند است

چرا این دوره را بگذرانیم؟

دلایل زیادی برای گذراندن این دوره وجود دارد، اما مهم‌ترین آن‌ها عبارتند از:

  • افزایش فرصت‌های شغلی: متخصصان HPC در حال حاضر تقاضای بسیار بالایی در بازار کار دارند و با گذراندن این دوره، شما می‌توانید به راحتی شغل مورد نظر خود را پیدا کنید.
  • افزایش درآمد: متخصصان HPC معمولاً درآمد بالاتری نسبت به سایر برنامه‌نویسان دارند.
  • حل مسائل پیچیده: با استفاده از تکنیک‌های HPC، شما می‌توانید مسائل پیچیده علمی و صنعتی را حل کنید.
  • کار با تکنولوژی‌های روز دنیا: در این دوره، شما با جدیدترین تکنولوژی‌ها و ابزارهای HPC آشنا خواهید شد.
  • ارتقای مهارت‌های برنامه‌نویسی: این دوره به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های برنامه‌نویسی خود را به طور قابل توجهی ارتقا دهید.
  • دسترسی به جامعه متخصصان: با شرکت در این دوره، شما به یک جامعه از متخصصان HPC دسترسی خواهید داشت و می‌توانید با آن‌ها در ارتباط باشید و از تجربیات آن‌ها استفاده کنید.

سرفصل‌های دوره (100 سرفصل جامع)

دوره بهینه‌سازی پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی شامل 100 سرفصل جامع است که به طور کامل تمامی جنبه‌های HPC را پوشش می‌دهد. در زیر به برخی از مهم‌ترین سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

بخش اول: مبانی محاسبات سطح بالا

  • مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا و تاریخچه آن
  • معرفی معماری‌های مختلف HPC
  • انواع موازی‌سازی: داده‌ای، وظیفه‌ای، و ترکیبی
  • معرفی شبکه‌های ارتباطی در HPC
  • مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
  • آشنایی با سیستم‌عامل‌های مورد استفاده در HPC
  • بررسی سخت‌افزارهای مورد استفاده در HPC (پردازنده‌ها، حافظه‌ها، شبکه‌ها)
  • معیارهای ارزیابی کارایی HPC
  • مفاهیم مقیاس‌پذیری و کارایی
  • مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی کد برای HPC

بخش دوم: برنامه‌نویسی موازی با MPI

  • معرفی MPI (Message Passing Interface)
  • نصب و راه‌اندازی MPI
  • آشنایی با توابع اصلی MPI
  • ارتباط نقطه به نقطه در MPI (Send/Receive)
  • ارتباط جمعی در MPI (Broadcast, Gather, Scatter, Reduce)
  • بهینه‌سازی ارتباطات MPI
  • دیباگینگ برنامه‌های MPI
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی با MPI
  • کار با گروه‌ها و ارتباط‌دهنده‌ها در MPI
  • مدیریت خطاها در برنامه‌های MPI

بخش سوم: برنامه‌نویسی موازی با OpenMP

  • معرفی OpenMP
  • کامپایل و اجرای برنامه‌های OpenMP
  • آشنایی با directiveهای OpenMP
  • موازی‌سازی حلقه‌ها با OpenMP
  • مدیریت داده‌ها در OpenMP
  • استفاده از بخش‌های بحرانی و قفل‌ها در OpenMP
  • بهینه‌سازی برنامه‌های OpenMP
  • دیباگینگ برنامه‌های OpenMP
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی با OpenMP
  • کار با taskها در OpenMP

بخش چهارم: پردازش داده‌های حجیم با Hadoop و Spark

  • معرفی Hadoop
  • نصب و راه‌اندازی Hadoop
  • آشنایی با HDFS (Hadoop Distributed File System)
  • برنامه‌نویسی MapReduce
  • بهینه‌سازی برنامه‌های MapReduce
  • معرفی Spark
  • نصب و راه‌اندازی Spark
  • برنامه‌نویسی با RDDها (Resilient Distributed Datasets)
  • استفاده از Spark SQL
  • یادگیری ماشین با Spark MLlib

بخش پنجم: کاربردهای HPC در علوم و مهندسی

  • شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی
  • محاسبات کوانتومی
  • پیش‌بینی آب و هوا
  • تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومیک
  • پردازش تصاویر پزشکی
  • یادگیری عمیق در HPC
  • مدل‌سازی مالی
  • مهندسی سازه
  • محاسبات جریان سیالات (CFD)
  • و بسیاری کاربردهای دیگر…

این تنها بخشی از سرفصل‌های جامع این دوره است. با ثبت‌نام در این دوره، شما به دانش و مهارت‌های لازم برای موفقیت در دنیای محاسبات سطح بالا دست خواهید یافت.

همین حالا ثبت‌نام کنید و آینده خود را متحول سازید!


📦 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

  • ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
  • پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
  • کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
  • کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
  • کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
  • کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
    — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
    — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
    — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
  • کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
    — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
  • کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
    — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
  • در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
  • اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نوع پلن دوره

تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه, تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه + ویدیوها و پادکست های فارسی توضیحی کتاب ها

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب بهینه‌سازی پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی به همراه ویدیوهای فارسی + پادکست های صوتی فارسی + کتاب های جامع PDF فارسی + کتاب های PDF فارسی ۲۰۰۰ نکته + کتاب های PDF فارسی ۴۰۰۰ کوییز + ۶۰۰۰ فلش کارت (به صورت اپلیکیشن جعبه حافظه)”

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

پیمایش به بالا