اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش کلان داده

249,500 تومان
مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش کلان داده: دوره آموزشی جامع مقدمه‌ای بر دنیای بی‌کران داده‌ها: با دوره آموزشی ما، سرعت و دقت را بیاموزید! آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که چگونه غول‌های تکنولوژی، حجم...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش کلان داده

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی محاسبات
  • 2. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا
  • 3. معماری کامپیوتر: CPU، حافظه، I/O
  • 4. مفاهیم موازی‌سازی
  • 5. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
  • 6. مقدمه‌ای بر کلان داده
  • 7. ویژگی‌های کلان داده: حجم، سرعت، تنوع، صحت
  • 8. منابع و ابزارهای کلان داده
  • 9. زبان‌های برنامه‌نویسی برای HPC
  • 10. مقدمه‌ای بر زبان C++ برای HPC
  • 11. مقدمه‌ای بر زبان Python برای HPC
  • 12. آشنایی با کتابخانه‌های NumPy و SciPy
  • 13. نصب و پیکربندی محیط توسعه HPC
  • 14. مقدمه‌ای بر سیستم‌عامل‌های HPC
  • 15. مدیریت منابع در HPC
  • 16. مقدمه‌ای بر خوشه‌ها و گریدها
  • 17. شبکه‌های اتصال در HPC
  • 18. MPI: مقدمه‌ای بر رابط پیام‌رسانی
  • 19. برنامه‌نویسی MPI: توابع اصلی
  • 20. ارتباط نقطه‌به‌نقطه در MPI
  • 21. ارتباط جمعی در MPI
  • 22. بهینه‌سازی ارتباطات MPI
  • 23. آشنایی با OpenMP
  • 24. برنامه‌نویسی OpenMP: دستورات و بندها
  • 25. موازی‌سازی حلقه‌ها با OpenMP
  • 26. مدیریت داده مشترک در OpenMP
  • 27. ترکیب MPI و OpenMP
  • 28. آشنایی با CUDA
  • 29. معماری CUDA: Thread، Block، Grid
  • 30. نصب و پیکربندی CUDA
  • 31. برنامه‌نویسی CUDA: توابع کرنل
  • 32. مدیریت حافظه در CUDA
  • 33. بهینه‌سازی CUDA: ادغام حافظه، پوشش تأخیر
  • 34. آشنایی با OpenCL
  • 35. مدل برنامه‌نویسی OpenCL
  • 36. برنامه‌نویسی OpenCL: Kernel، Buffer، Queue
  • 37. بهینه‌سازی OpenCL
  • 38. آشنایی با Apache Hadoop
  • 39. معماری Hadoop: HDFS، MapReduce
  • 40. برنامه‌نویسی MapReduce
  • 41. تنظیمات Hadoop
  • 42. آشنایی با Apache Spark
  • 43. معماری Spark: RDD، DAG
  • 44. برنامه‌نویسی Spark: Transformation، Action
  • 45. بهینه‌سازی Spark
  • 46. آشنایی با Apache Kafka
  • 47. معماری Kafka: Producer، Consumer، Topic
  • 48. کاربرد Kafka در پردازش جریان داده
  • 49. آشنایی با Apache Flink
  • 50. پردازش جریان داده با Flink
  • 51. مدیریت حالت در Flink
  • 52. آشنایی با Apache Cassandra
  • 53. پایگاه داده NoSQL: Cassandra
  • 54. مدل داده Cassandra
  • 55. آشنایی با Apache HBase
  • 56. پایگاه داده ستونی: HBase
  • 57. مدل داده HBase
  • 58. آشنایی با Memcached و Redis
  • 59. کش توزیع‌شده: Memcached، Redis
  • 60. کاربرد کش در HPC
  • 61. آشنایی با داکر (Docker)
  • 62. کانتینر سازی و مجازی‌سازی
  • 63. استفاده از Docker در HPC
  • 64. آشنایی با کوبرنتیز (Kubernetes)
  • 65. مدیریت کانتینرها با Kubernetes
  • 66. استقرار برنامه‌های HPC در Kubernetes
  • 67. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در HPC
  • 68. الگوریتم‌های یادگیری ماشین موازی
  • 69. Framework های یادگیری ماشین: TensorFlow، PyTorch
  • 70. بهینه‌سازی یادگیری ماشین در HPC
  • 71. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در HPC
  • 72. الگوریتم‌های پردازش تصویر موازی
  • 73. کتابخانه‌های پردازش تصویر: OpenCV
  • 74. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) در HPC
  • 75. الگوریتم‌های NLP موازی
  • 76. کتابخانه‌های NLP: NLTK، SpaCy
  • 77. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی عددی در HPC
  • 78. روش‌های عددی: تفاضل محدود، المان محدود
  • 79. کاربرد HPC در شبیه‌سازی
  • 80. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی
  • 81. مفاهیم پایه محاسبات کوانتومی
  • 82. ابزارهای شبیه‌سازی محاسبات کوانتومی
  • 83. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های ژنومیک در HPC
  • 84. الگوریتم‌های تحلیل ژنومیک موازی
  • 85. ابزارهای تحلیل ژنومیک: GATK
  • 86. مقدمه‌ای بر مدلسازی آب‌وهوا در HPC
  • 87. مدل‌های آب‌وهوا و اقلیم
  • 88. کاربرد HPC در پیش‌بینی آب‌وهوا
  • 89. مقدمه‌ای بر دینامیک مولکولی در HPC
  • 90. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
  • 91. نرم‌افزارهای دینامیک مولکولی: GROMACS، NAMD
  • 92. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال در HPC
  • 93. الگوریتم‌های پردازش سیگنال موازی
  • 94. کتابخانه‌های پردازش سیگنال: FFTW
  • 95. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در HPC
  • 96. الگوریتم‌های داده‌کاوی موازی
  • 97. ابزارهای داده‌کاوی: Weka
  • 98. مقدمه‌ای بر گرافیک کامپیوتری در HPC
  • 99. رندرینگ موازی
  • 100. ابزارهای گرافیک کامپیوتری: OpenGL، CUDA
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Big Data Data Mining Data Science Hadoop High-Performance Computing HPC Parallel Computing Programming Python Spark برنامه نویسی پردازش کلان داده داده کاوی علوم داده کلان داده فارسی محاسبات سطح بالا محاسبات موازی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.