اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل زمان سری برای حجم داده بالا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل زمان سری برای حجم داده بالا

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل زمان سری
• 2. مبانی آمار در تحلیل زمان سری
• 3. مقدمه‌ای بر حجم داده بالا (Big Data)
• 4. مفاهیم پایه محاسبات سطح بالا (HPC)
• 5. معماری سیستم‌های HPC
• 6. موازی‌سازی (Parallelism) و همزمانی (Concurrency)
• 7. انواع موازی‌سازی: موازی‌سازی داده و موازی‌سازی وظیفه
• 8. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی: MPI، OpenMP، CUDA
• 9. مقدمه‌ای بر زبان‌های برنامه‌نویسی برای HPC (C++, Fortran, Python)
• 10. ساختارهای داده برای داده‌های حجیم
• 11. الگوریتم‌های پایه برای تحلیل زمان سری
• 12. تحلیل روند (Trend Analysis)
• 13. تحلیل فصلی (Seasonality Analysis)
• 14. مدل‌های ARIMA
• 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین برای زمان سری
• 16. رگرسیون خطی برای زمان سری
• 17. مدل‌های غیرخطی برای زمان سری
• 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای زمان سری
• 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای زمان سری
• 20. شبکه‌های LSTM و GRU
• 21. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) برای زمان سری
• 22. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها: اصول و رویکردها
• 23. تحلیل پیچیدگی الگوریتمی (Algorithmic Complexity Analysis)
• 24. کاهش پیچیدگی زمانی و فضایی
• 25. تکنیک‌های الگوریتمی برای داده‌های حجیم
• 26. الگوریتم‌های مرتب‌سازی موازی
• 27. الگوریتم‌های جستجوی موازی
• 28. الگوریتم‌های خوشه‌بندی موازی
• 29. الگوریتم‌های کاهش ابعاد موازی
• 30. کاهش ابعاد با PCA موازی
• 31. کاهش ابعاد با t-SNE موازی
• 32. کاربرد HPC در مدل‌های ARIMA
• 33. پیاده‌سازی موازی ARIMA
• 34. استفاده از کتابخانه‌های HPC برای ARIMA
• 35. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای داده‌های حجیم
• 36. آموزش موازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 37. فریم‌ورک‌های توزیع‌شده (Distributed Frameworks): Spark MLlib، Dask
• 38. بهینه‌سازی CNN برای تحلیل زمان سری حجیم
• 39. پیاده‌سازی CNN موازی برای زمان سری
• 40. استفاده از CUDA برای تسریع CNN
• 41. بهینه‌سازی RNN/LSTM/GRU برای داده‌های حجیم
• 42. آموزش موازی RNN/LSTM/GRU
• 43. تکنیک‌های کاهش زمان آموزش RNN/LSTM/GRU
• 44. بهینه‌سازی مدل‌های ترانسفورمر برای زمان سری
• 45. پیاده‌سازی ترانسفورمر موازی
• 46. کاربرد ترانسفورمر در پیش‌بینی سری زمانی حجیم
• 47. مقدمه‌ای بر ابزارهای HPC (Cluster Management, Job Schedulers)
• 48. مدیریت منابع در سیستم‌های HPC
• 49. برنامه‌ریزی وظایف (Job Scheduling)
• 50. ابزارهای پروفایلینگ (Profiling Tools)
• 51. اندازه‌گیری عملکرد (Performance Measurement)
• 52. شناسایی گلوگاه‌ها (Bottlenecks)
• 53. تکنیک‌های استریمینگ داده (Data Streaming)
• 54. پردازش داده‌های زمان سری در حال ورود (Real-time)
• 55. معماری‌های پردازش استریمینگ
• 56. کتابخانه‌های استریمینگ (Kafka, Flink)
• 57. مدیریت حافظه در HPC
• 58. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده
• 59. فشرده‌سازی داده‌های زمان سری
• 60. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم زمان سری
• 61. پایگاه‌های داده NoSQL برای داده‌های سری زمانی
• 62. کاربرد HPC در تحلیل داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 63. تکنیک‌های موازی برای مقابله با عدم توازن داده
• 64. بهینه‌سازی توابع هدف (Loss Functions)
• 65. طراحی توابع هدف سفارشی برای زمان سری
• 66. توابع هدف با وزن‌دهی
• 67. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تحلیل زمان سری
• 68. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 69. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 70. معماری‌های هیبریدی (Hybrid Architectures)
• 71. ترکیب مدل‌های آماری و یادگیری ماشین
• 72. معماری‌های ترکیبی CNN-RNN
• 73. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات
• 74. مبانی برنامه‌نویسی CUDA
• 75. بهینه‌سازی کد CUDA
• 76. برنامه‌نویسی مبتنی بر GPU برای تحلیل زمان سری
• 77. مدل‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty Modeling) در پیش‌بینی زمان سری
• 78. بایزین (Bayesian) روش‌ها در تحلیل زمان سری
• 79. مدل‌های احتمالی (Probabilistic Models)
• 80. بهینه‌سازی مدل‌های احتمالی حجیم
• 81. استفاده از HPC برای مدل‌سازی عدم قطعیت
• 82. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) مدل‌ها
• 83. روش‌های تصادفی‌سازی (Randomization Methods)
• 84. کاربرد HPC در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای زمان سری
• 85. مدل‌سازی مسائل زمان سری به عنوان فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
• 86. پیاده‌سازی الگوریتم‌های RL موازی
• 87. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 88. معیارهای ارزیابی برای پیش‌بینی زمان سری
• 89. معیارهای ارزیابی برای مدل‌های یادگیری ماشین حجیم
• 90. تست A/B برای مدل‌های زمان سری
• 91. دقت (Accuracy) و دقت معنادار (Statistical Significance)
• 92. قابلیت اطمینان (Reliability) و مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 93. کارهای عملی با داده‌های واقعی زمان سری
• 94. پروژه‌های عملی در حوزه مالی
• 95. پروژه‌های عملی در حوزه صنعتی
• 96. پروژه‌های عملی در حوزه بهداشت و درمان
• 97. پروژه‌های عملی در حوزه انرژی
• 98. مطالعه موردی: بهینه‌سازی پیش‌بینی تقاضا
• 99. مطالعه موردی: بهینه‌سازی تشخیص ناهنجاری
• 100. مطالعه موردی: بهینه‌سازی پیش‌بینی قیمت