اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی محاسبات ابری توزیع‌شده برای علوم: از تئوری تا پیاده‌سازی

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 محاسبات ابری توزیع‌شده برای علوم: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: محاسبات

موضوع میانی: محاسبات ابری و توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری و علمی
  • 2. چالش‌های محاسباتی در علوم
  • 3. معماری‌های محاسباتی توزیع‌شده
  • 4. مفاهیم کلیدی محاسبات ابری
  • 5. مدل‌های استقرار ابر (عمومی، خصوصی، ترکیبی)
  • 6. ارائه‌دهندگان اصلی خدمات ابری (AWS, Azure, Google Cloud)
  • 7. مجازی‌سازی و کانتینرسازی در ابر
  • 8. دسترسی به منابع محاسباتی ابری
  • 9. محاسبات ابری بدون سرور (Serverless Computing)
  • 10. شبکه‌های تعریف‌شده با نرم‌افزار (SDN) و ابر
  • 11. امنیت در محاسبات ابری برای داده‌های علمی
  • 12. مدیریت هویت و دسترسی در ابر
  • 13. ذخیره‌سازی داده‌های علمی در ابر
  • 14. پایگاه‌های داده ابری و NoSQL برای علوم
  • 15. پردازش داده‌های بزرگ در ابر (Big Data)
  • 16. چارچوب‌های پردازش داده‌های بزرگ (Hadoop, Spark)
  • 17. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در ابر
  • 18. استفاده از ابزارهای ابری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها
  • 19. محاسبات ابری و شبیه‌سازی علمی
  • 20. محاسبات ابری و مدل‌سازی ریاضی
  • 21. محاسبات ابری و ژنومیک
  • 22. محاسبات ابری و نجوم
  • 23. محاسبات ابری و فیزیک ذرات
  • 24. محاسبات ابری و علوم زمین
  • 25. محاسبات ابری و شیمی محاسباتی
  • 26. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های علمی در ابر
  • 27. مقیاس‌پذیری و تحمل خطا در ابر
  • 28. مدیریت هزینه در محاسبات ابری
  • 29. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار برنامه‌های علمی
  • 30. معماری میکروسرویس‌ها و ابر
  • 31. DevOps و CI/CD در محیط ابری علمی
  • 32. مانیتورینگ و لاگینگ در ابر
  • 33. مدیریت پیکربندی در ابر
  • 34. استفاده از ابزارهای ابری برای همکاری تیمی
  • 35. محاسبات ابری و اینترنت اشیا (IoT) در علوم
  • 36. محاسبات ابری و داده‌های حسگر
  • 37. محاسبات ابری لبه‌ای (Edge Computing) برای علوم
  • 38. محاسبات ابری و یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 39. محاسبات ابری و داده‌های باز (Open Data)
  • 40. محاسبات ابری و داده‌های حساس (Sensitive Data)
  • 41. محاسبات ابری و سیاست‌های حریم خصوصی
  • 42. محاسبات ابری و انطباق با مقررات
  • 43. محاسبات ابری و پایداری
  • 44. محاسبات ابری و آینده محاسبات علمی
  • 45. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک برنامه علمی در ابر
  • 46. آینده محاسبات ابری توزیع‌شده برای علوم
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: aws azure big data cloud computing data analysis data science distributed computing docker google cloud hadoop kubernetes machine learning scientific computing serverless spark

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.