, ,

کتاب بهینه‌سازی پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی

249,950 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…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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: 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

🎯 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 بهینه‌سازی پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی”

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

پیمایش به بالا