اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ابزارهای نرم‌افزاری نگهداری و نسخه‌بندی مدل‌های کمّی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ابزارهای نرم‌افزاری نگهداری و نسخه‌بندی مدل‌های کمّی

موضوع کلی: مدل‌سازی مالی و تحلیل کمی

موضوع میانی: نگهداری و به‌روزرسانی مدل

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های کمّی
• 2. چرخه حیات مدل‌های مالی و کمی
• 3. اهمیت نسخه‌بندی در مدل‌سازی مالی
• 4. بررسی ابزارهای کنترل نسخه برای مدل‌های مالی
• 5. Git و GitHub برای مدل‌سازی کمی
• 6. GitLab برای مدیریت مدل‌های مالی
• 7. Bitbucket و کاربردهای آن در نگهداری مدل
• 8. مقایسه Git، GitLab و Bitbucket
• 9. نصب و پیکربندی Git
• 10. مفاهیم پایه‌ای Git: Commit، Branch، Merge
• 11. کار با Branchها در پروژه‌های مدل‌سازی
• 12. حل تعارضات (Conflicts) در Git
• 13. استفاده از Gitignore برای مدیریت فایل‌های غیرضروری
• 14. Git Hooks برای اتوماسیون فرآیندها
• 15. آشنایی با پلتفرم DVC (Data Version Control)
• 16. مدیریت داده‌ها و مدل‌ها با DVC
• 17. مقایسه DVC با Git برای مدل‌سازی
• 18. استفاده از Docker برای کانتینرسازی مدل‌ها
• 19. مزایای Docker در نگهداری و انتشار مدل
• 20. ساخت Dockerfile برای مدل‌های کمّی
• 21. استفاده از Docker Compose برای مدیریت چندکانتینری
• 22. آشنایی با CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery)
• 23. پیاده‌سازی CI/CD برای مدل‌های مالی با Jenkins
• 24. استفاده از GitLab CI/CD
• 25. استفاده از GitHub Actions برای اتوماسیون
• 26. ابزارهای تست خودکار مدل‌های مالی
• 27. Unit Testing در مدل‌سازی کمی
• 28. Integration Testing برای مدل‌های مالی
• 29. Regression Testing و اطمینان از پایداری مدل
• 30. مستندسازی مدل‌ها و نسخه‌ها
• 31. بهترین شیوه‌ها برای مستندسازی مدل‌های کمّی
• 32. استفاده از Sphinx برای ایجاد مستندات
• 33. مدیریت وابستگی‌ها (Dependencies) در پروژه‌های مدل‌سازی
• 34. استفاده از Pip و Conda برای مدیریت پکیج‌ها
• 35. Virtual Environments و ایزوله کردن محیط‌ها
• 36. مانیتورینگ و لاگینگ مدل‌ها
• 37. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد مدل
• 38. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌های مدل
• 39. امنیت مدل‌ها و کنترل دسترسی
• 40. مدیریت کلیدهای API و اطلاعات حساس
• 41. استفاده از ابزارهای مدیریت مخزن امن
• 42. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
• 43. پروفایلینگ کد و شناسایی گلوگاه‌ها
• 44. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها و ساختارهای داده
• 45. مدیریت خطاها و استثنائات در مدل‌ها
• 46. استفاده از try-except blocks
• 47. بررسی و رفع باگ‌ها در مدل‌های مالی
• 48. مدیریت ریسک در فرآیند نگهداری مدل
• 49. ارزیابی و کاهش ریسک‌های مرتبط با تغییرات مدل
• 50. تکنیک‌های بازبینی کد (Code Review)
• 51. بهبود کیفیت کد با استفاده از Linterها
• 52. استفاده از استانداردهای کدنویسی
• 53. کار با فایل‌های پیکربندی (Configuration Files)
• 54. استفاده از YAML و JSON
• 55. مدیریت پارامترهای مدل با استفاده از فایل‌های پیکربندی
• 56. استفاده از ابزارهای IDE برای مدیریت پروژه‌های مدل‌سازی
• 57. PyCharm، VS Code و Jupyter Notebook
• 58. همکاری تیمی در پروژه‌های مدل‌سازی
• 59. استفاده از ابزارهای مدیریت پروژه (Jira, Trello)
• 60. بهره‌گیری از ابزارهای ارتباطی (Slack, Microsoft Teams)