اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استفاده از HPC برای مدل‌سازی مالی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از HPC برای مدل‌سازی مالی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مالی و HPC
• 2. مروری بر مفاهیم مدل‌سازی مالی
• 3. آشنایی با HPC و معماری‌های مختلف
• 4. سیستم‌های عامل مناسب برای HPC (لینوکس)
• 5. مبانی خط فرمان و ترمینال (Linux)
• 6. مدیریت فایل‌ها و دایرکتوری‌ها در لینوکس
• 7. ویرایشگر متن (vim, nano)
• 8. مبانی شبکه‌های کامپیوتری
• 9. مروری بر زبان‌های برنامه‌نویسی برای HPC (C/C++, Fortran, Python)
• 10. نصب و راه‌اندازی Python و کتابخانه‌های مورد نیاز
• 11. مبانی زبان Python
• 12. ساختار داده‌ها و ساختمان داده‌ها در Python
• 13. برنامه‌نویسی شیءگرا در Python
• 14. آشنایی با NumPy و محاسبات برداری
• 15. آشنایی با Pandas و کار با داده‌های مالی
• 16. مبانی الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها
• 17. مبانی Parallel Computing
• 18. مقدمه‌ای بر MPI (Message Passing Interface)
• 19. نصب و راه‌اندازی MPI
• 20. برنامه‌نویسی MPI در Python
• 21. مبانی OpenMP
• 22. برنامه‌نویسی OpenMP در C/C++
• 23. آشنایی با GPU و CUDA
• 24. برنامه‌نویسی CUDA در Python (Numba, CuPy)
• 25. بهینه‌سازی کد برای HPC
• 26. پروفایل کردن کد و شناسایی گلوگاه‌ها
• 27. استفاده از پروفایلرها (cProfile, gprof)
• 28. مبانی مدل‌سازی Monte Carlo
• 29. پیاده‌سازی مدل Monte Carlo با Python
• 30. توزیع‌های آماری در مدل‌سازی مالی
• 31. مدل‌سازی قیمت‌گذاری اختیار معامله (Option Pricing)
• 32. مدل‌سازی Black-Scholes با استفاده از HPC
• 33. بهره‌وری HPC در مدل‌سازی Monte Carlo
• 34. مدل‌سازی ریسک (VaR, Expected Shortfall)
• 35. تحلیل ریسک با استفاده از HPC
• 36. مدل‌سازی Portfolio Optimization
• 37. پیاده‌سازی Portfolio Optimization با HPC
• 38. آشنایی با روش‌های عددی برای حل معادلات دیفرانسیل
• 39. حل معادلات دیفرانسیل با استفاده از HPC
• 40. مدل‌سازی نرخ بهره
• 41. مدل‌سازی Term Structure با HPC
• 42. مدل‌سازی استراتژی‌های معاملاتی
• 43. Backtesting استراتژی‌های معاملاتی با HPC
• 44. کاربرد هوش مصنوعی در مدل‌سازی مالی
• 45. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 46. یادگیری نظارت‌شده در مدل‌سازی مالی
• 47. یادگیری بدون نظارت در مدل‌سازی مالی
• 48. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
• 49. شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs)
• 50. کاربرد CNN در مدل‌سازی مالی
• 51. کاربرد RNN در مدل‌سازی مالی
• 52. آشنایی با کتابخانه‌های TensorFlow و Keras
• 53. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای مدل‌سازی مالی
• 54. مدل‌سازی زمانی (Time Series Modeling)
• 55. مدل‌های ARIMA و GARCH
• 56. Forecasting با استفاده از HPC
• 57. مدل‌سازی Agent-Based
• 58. مدل‌سازی بازار با استفاده از Agent-Based
• 59. آشنایی با Big Data و NoSQL Databases
• 60. استفاده از Hadoop و Spark در مدل‌سازی مالی
• 61. پردازش داده‌های بزرگ با HPC
• 62. مفاهیم Cloud Computing
• 63. استفاده از Cloud برای HPC
• 64. آشنایی با Docker و Kubernetes
• 65. استفاده از Docker برای HPC
• 66. مدیریت داده‌ها در HPC
• 67. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای HPC
• 68. مبانی کتابخانه Dask
• 69. محاسبات توزیع‌شده با Dask
• 70. مدیریت منابع محاسباتی
• 71. نظارت بر عملکرد سیستم‌های HPC
• 72. امنیت در محیط‌های HPC
• 73. مبانی Git و کنترل نسخه
• 74. همکاری در پروژه‌های HPC
• 75. استفاده از کتابخانه‌های ریاضی پیشرفته (BLAS, LAPACK)
• 76. بهینه‌سازی کد با استفاده از کتابخانه‌های ریاضی
• 77. شناسایی خطاهای رایج در برنامه‌نویسی HPC
• 78. اشکال‌زدایی کد در محیط‌های HPC
• 79. مقدمه‌ای بر ابزارهای تجسم داده
• 80. تجسم داده‌های مالی با Python (Matplotlib, Seaborn)
• 81. تجسم نتایج HPC
• 82. مدل‌سازی مالی با استفاده از GPU cluster
• 83. مدل‌سازی مالی با استفاده از CPU cluster
• 84. مقایسه عملکرد بین CPU و GPU
• 85. آشنایی با Infiniband
• 86. بررسی معماری‌های مختلف پردازنده‌ها (CPU, GPU)
• 87. آشنایی با نرم‌افزارهای شبیه‌سازی (OpenFOAM, COMSOL)
• 88. استفاده از HPC برای شبیه‌سازی‌های مالی
• 89. بررسی مطالعات موردی در مدل‌سازی مالی با HPC
• 90. چالش‌های پیش روی مدل‌سازی مالی با HPC
• 91. آینده HPC در مدل‌سازی مالی
• 92. انتخاب مناسب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای هر پروژه
• 93. نکات مهم در طراحی الگوریتم‌های موازی
• 94. روش‌های کاهش سربار (Overhead) در محاسبات موازی
• 95. بررسی استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌ها در HPC
• 96. مدیریت حافظه در محیط‌های HPC
• 97. نکات امنیتی در توسعه و استقرار برنامه‌های HPC
• 98. بررسی انواع روش‌های بهینه‌سازی
• 99. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی مالی (QuantLib)
• 100. همکاری با تیم‌های HPC