اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل ریسک پورتفولیو

249,500 تومان
مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل ریسک پورتفولیو - دوره آموزشی حرفه‌ای مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل ریسک پورتفولیو: گامی نوین در دنیای مالی 1. معرفی دوره: به دنیای آینده تحلیل ریسک خوش آمدید! آیا به دنبال ...
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 تحلیل ریسک پورتفولیو

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل ریسک پورتفولیو
  • 2. مبانی مالی و سرمایه‌گذاری
  • 3. مفاهیم کلیدی در تحلیل ریسک
  • 4. مفهوم بازده (Return)
  • 5. مفهوم ریسک (Risk)
  • 6. انواع ریسک در بازارهای مالی
  • 7. ریسک سیستماتیک (Systematic Risk)
  • 8. ریسک غیرسیستماتیک (Unsystematic Risk)
  • 9. ریسک اعتباری (Credit Risk)
  • 10. ریسک نقدینگی (Liquidity Risk)
  • 11. ریسک بازار (Market Risk)
  • 12. ریسک نرخ بهره (Interest Rate Risk)
  • 13. ریسک ارزی (Currency Risk)
  • 14. ریسک عملیاتی (Operational Risk)
  • 15. ریسک سیاسی (Political Risk)
  • 16. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 17. چرا HPC برای تحلیل ریسک پورتفولیو؟
  • 18. تاریخچه HPC
  • 19. سخت‌افزار در HPC
  • 20. پردازنده‌ها (CPUs)
  • 21. پردازنده‌های گرافیکی (GPUs)
  • 22. حافظه‌ها (Memory)
  • 23. شبکه‌ها (Networks)
  • 24. ذخیره‌سازی (Storage)
  • 25. نرم‌افزار در HPC
  • 26. سیستم‌عامل‌ها در HPC
  • 27. زبان‌های برنامه‌نویسی برای HPC
  • 28. فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های HPC
  • 29. موازی‌سازی (Parallelism)
  • 30. مفاهیم موازی‌سازی
  • 31. انواع موازی‌سازی
  • 32. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 33. موازی‌سازی وظیفه (Task Parallelism)
  • 34. الگوهای موازی‌سازی
  • 35. مدل برنامه‌نویسی MPI
  • 36. مقدمه‌ای بر MPI
  • 37. ارسال و دریافت پیام (Send/Receive)
  • 38. انواع ارتباطات MPI
  • 39. دسته‌بندی پیام‌ها (Communicators)
  • 40. استانداردهای MPI
  • 41. مدل برنامه‌نویسی OpenMP
  • 42. مقدمه‌ای بر OpenMP
  • 43. دستورالعمل‌ها (Directives)
  • 44. مدیریت نخ‌ها (Threads)
  • 45. اشتراک‌گذاری متغیرها (Shared Variables)
  • 46. همگام‌سازی (Synchronization)
  • 47. مقایسه MPI و OpenMP
  • 48. مزایای MPI
  • 49. مزایای OpenMP
  • 50. موارد استفاده ترکیبی MPI و OpenMP
  • 51. محاسبات مبتنی بر GPU (GPU Computing)
  • 52. معماری CUDA
  • 53. هسته‌های CUDA (CUDA Cores)
  • 54. بلوک‌های گرید (Grid Blocks)
  • 55. نخ‌ها (Threads)
  • 56. حافظه در CUDA
  • 57. مدل برنامه‌نویسی CUDA C/C++
  • 58. تکنیک‌های بهینه‌سازی در CUDA
  • 59. نرم‌افزارهای تخصصی HPC در مالی
  • 60. کتابخانه‌های ریاضیاتی برای HPC
  • 61. کتابخانه‌های آماری برای HPC
  • 62. شبیه‌سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)
  • 63. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 64. تولید اعداد تصادفی (Random Number Generation)
  • 65. روش‌های نمونه‌گیری (Sampling Methods)
  • 66. کاربرد مونت کارلو در ارزش‌گذاری اوراق بهادار
  • 67. کاربرد مونت کارلو در محاسبه VaR
  • 68. کاربرد مونت کارلو در محاسبه CVaR
  • 69. پیاده‌سازی مونت کارلو با HPC
  • 70. موازی‌سازی الگوریتم مونت کارلو
  • 71. استفاده از GPU برای مونت کارلو
  • 72. مدل‌سازی سری‌های زمانی (Time Series Modeling)
  • 73. انواع مدل‌های سری زمانی
  • 74. مدل‌های ARIMA
  • 75. مدل‌های GARCH
  • 76. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی با HPC
  • 77. محاسبات موازی برای پیش‌بینی
  • 78. بهینه‌سازی پرتفولیو (Portfolio Optimization)
  • 79. تئوری مدرن پرتفولیو (MPT)
  • 80. مرز کارا (Efficient Frontier)
  • 81. محاسبه MPT با HPC
  • 82. الگوریتم‌های ژنتیک (Genetic Algorithms)
  • 83. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های ژنتیک
  • 84. کاربرد GA در بهینه‌سازی پرتفولیو
  • 85. پیاده‌سازی GA با HPC
  • 86. یادگیری ماشین در تحلیل ریسک (Machine Learning in Risk Analysis)
  • 87. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 88. انواع الگوریتم‌های ML
  • 89. رگرسیون (Regression)
  • 90. طبقه‌بندی (Classification)
  • 91. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 92. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 93. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 94. کاربرد ML در پیش‌بینی ریسک
  • 95. کاربرد ML در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 96. پیاده‌سازی ML با HPC
  • 97. آموزش موازی مدل‌های ML
  • 98. استفاده از GPU برای ML
  • 99. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data Management)
  • 100. چالش‌های داده‌های بزرگ در مالی
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: Data Science Financial modeling High-Performance Computing HPC Parallel Computing Portfolio Risk Analysis Programming Python quantitative finance برنامه نویسی پردازش موازی تحلیل ریسک پورتفولیو مالی کمی محاسبات سطح بالا مدیریت ریسک

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.