اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی موازی‌سازی پردازش داده؛ از الگوریتم تا سیستم‌های مقیاس‌پذیر

249,500 تومان
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 موازی‌سازی پردازش داده؛ از الگوریتم تا سیستم‌های مقیاس‌پذیر

موضوع کلی: رایانش موازی و مهندسی پردازش داده

موضوع میانی: تکنیک‌ها و الگوهای موازی‌سازی وظایف پردازش داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. نقش موازی‌سازی در پردازش داده‌های حجیم و زمان‌حساس
  • 2. شاخص‌های شتاب، کارایی، توان عملیاتی و تأخیر
  • 3. قانون امدال، قانون گوستافسون و محدودیت‌های مقیاس‌پذیری
  • 4. مدل‌های هزینه پردازش، ارتباطات و ورودی و خروجی
  • 5. معماری چندهسته‌ای، NUMA و سلسله‌مراتب حافظه
  • 6. هم‌زمانی، موازی‌بودن و تفاوت‌های کاربردی آن‌ها
  • 7. تجزیه وظیفه، تجزیه داده و انتخاب مرزهای پردازش
  • 8. تحلیل وابستگی‌ها و ساخت گراف اجرای موازی
  • 9. دانه‌بندی وظایف و نقطه تعادل سربار و هم‌زمانی
  • 10. متوازن‌سازی بار ایستا و پویا
  • 11. موازی‌سازی داده‌محر با تقسیم مستقل دامنه‌ها
  • 12. موازی‌سازی وظیفه‌محر و اجرای ناهم‌گام کارها
  • 13. پردازش خط‌لوله‌ای و افزایش توان عملیاتی
  • 14. الگوی Divide and Conquer برای الگوریتم‌های داده‌محور
  • 15. الگوی Fork/Join و مدیریت کارهای بازگشتی
  • 16. مدل MapReduce و چرخه نگاشت، ترکیب و کاهش
  • 17. مدل Dataflow و اجرای مبتنی بر گراف عملیات
  • 18. مدل Bulk Synchronous Parallel و هماهنگ‌سازی مرحله‌ای
  • 19. برنامه‌نویسی نخ‌محور در حافظه مشترک
  • 20. الگوهای Thread Pool و محدودسازی هم‌زمانی
  • 21. مبانی OpenMP برای حلقه‌ها و ناحیه‌های موازی
  • 22. هم‌زمانی با قفل، Semaphore و Condition Variable
  • 23. اتمیک‌ها، بخش‌های بحرانی و کاهش قفل‌ها
  • 24. شرایط مسابقه، بن‌بست و گرسنگی منابع
  • 25. برنامه‌های Lock-Free و نکات ایمنی آن‌ها
  • 26. انسجام کش، False Sharing و هم‌ترازسازی داده‌ها
  • 27. طراحی ساختار داده‌ای برای دسترسی حافظه کارآمد
  • 28. اعتبارسنجی درستی برنامه‌های حافظه مشترک
  • 29. معماری GPU و تفاوت CPU با GPU
  • 30. نگاشت داده و وظیفه بر هسته‌های GPU
  • 31. برنامه‌نویسی CUDA/OpenCL برای عملیات برداری
  • 32. بهینه‌سازی حافظه GPU و هم‌خوانی دسترسی‌ها
  • 33. ترکیب SIMD، برداری‌سازی خودکار و دستورهای برداری
  • 34. معماری حافظه توزیع‌شده و ارتباط پیام‌محور
  • 35. مبانی MPI و الگوهای ارسال و دریافت
  • 36. عملیات گروهی MPI و الگوهای جمع، پخش و کاهش
  • 37. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی دامنه، هش و محدوده‌ای
  • 38. مدیریت Partition Skew و داده‌های پرتکرار
  • 39. طراحی Shuffle و کاهش جابه‌جایی داده بین گره‌ها
  • 40. انتخاب و بهینه‌سازی راهکارهای سریال‌سازی
  • 41. فشرده‌سازی داده و موازنه CPU، شبکه و دیسک
  • 42. الگوهای ارتباطی نقطه‌به‌نقطه، چندبه‌چند و انتشار
  • 43. پردازش دسته‌ای و طراحی Jobهای مقیاس‌پذیر
  • 44. پردازش جریان داده و معماری رویدادمحور
  • 45. پردازش ریزدسته‌ای و انتخاب پنجره زمانی مناسب
  • 46. پردازش وضعیت‌دار و مدیریت State در جریان داده
  • 47. زمان رویداد، Watermark و تأخیر داده‌ها
  • 48. Backpressure و کنترل فشار در خط‌لوله‌های زنده
  • 49. تحویل At-least-once، Exactly-once و Idempotency
  • 50. معماری Apache Spark و مدل اجرای آن
  • 51. طراحی DataFrame و Dataset و بهینه‌سازی Plan
  • 52. مدیریت Shuffle، Cache و Persist در Spark
  • 53. عیب‌یابی و تنظیم پارامترهای اجرای Spark
  • 54. معماری Apache Flink و اجرای جریان‌ها
  • 55. State Backend، Checkpoint و Recovery در Flink
  • 56. انتخاب Spark، Flink، Dask یا Ray بر اساس نیاز
  • 57. قالب‌های ستونی Parquet و ORC و Predicate Pushdown
  • 58. سیستم‌های فایل موازی و ذخیره‌سازی شیء
  • 59. پارتیشن‌بندی داده در Storage و مشکل فایل‌های کوچک
  • 60. زمان‌بندی وظایف و مدیریت منابع خوشه‌ای
  • 61. اجرای کانتینری و هماهنگی با Kubernetes
  • 62. تحمل خطا، Checkpointing و بازیابی وظایف
  • 63. اجرای سفته‌ای و مقابله با گره‌های کند
  • 64. کش، Replica و جانمایی داده نزدیک محاسبه
  • 65. قطعی‌سازی خروجی و تکرارپذیری پردازش موازی
  • 66. کنترل هم‌زمانی، تراکنش و سازگاری در داده‌های مشترک
  • 67. پروفایل‌گیری CPU، حافظه، شبکه و I/O
  • 68. طراحی بنچمارک معتبر و حذف اثر گرم‌شدن سیستم
  • 69. شناسایی گلوگاه‌ها و اولویت‌بندی بهینه‌سازی‌ها
  • 70. آزمون مقیاس‌پذیری عمودی، افقی و اندازه داده
  • 71. بهینه‌سازی هزینه، انرژی و تخصیص منابع در ابر
  • 72. موازی‌سازی Join، Group By و Aggregation
  • 73. موازی‌سازی مرتب‌سازی و الگوریتم‌های پنجره‌ای
  • 74. پردازش موازی گراف و الگوریتم‌های پیمایش
  • 75. طراحی خط‌لوله ETL/ELT موازی از منبع تا مقصد
  • 76. دیباگینگ، Observability و ردگیری وظایف توزیع‌شده
  • 77. امنیت، جداسازی چنداجاره‌ای و حفاظت از داده
  • 78. بازطراحی مسیرهای پردازش سریال برای اجرای موازی
  • 79. پروژه نهایی: طراحی معماری یک سامانه پردازش موازی
  • 80. پروژه نهایی: پیاده‌سازی، اندازه‌گیری و بهینه‌سازی سامانه
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: Apache Flink Apache Spark Big Data Data Engineering Distributed Systems GPU Programming MapReduce MPI OpenMP Performance Tuning Scalability پردازش جریان داده پردازش داده رایانش موازی موازی‌سازی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.