🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل داده‌های اجتماعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های اجتماعی
• 2. مبانی تحلیل داده‌های اجتماعی
• 3. چرخه حیات تحلیل داده‌های اجتماعی
• 4. مفاهیم کلیدی در داده‌های اجتماعی
• 5. انواع داده‌های اجتماعی
• 6. جمع‌آوری داده‌های اجتماعی
• 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های اجتماعی
• 8. مدل‌سازی داده‌های اجتماعی
• 9. روش‌های استخراج ویژگی در داده‌های اجتماعی
• 10. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
• 11. چرا HPC برای تحلیل داده‌های اجتماعی؟
• 12. معماری‌های HPC
• 13. پردازنده‌های مرکزی (CPU)
• 14. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 15. شبکه‌های پرسرعت
• 16. سیستم‌های ذخیره‌سازی موازی
• 17. اصول موازی‌سازی
• 18. مدل‌های موازی‌سازی (داده‌ای، وظیفه‌ای)
• 19. مفاهیم موازی‌سازی در C++/Python
• 20. رشته‌ها (Threads)
• 21. پردازش موازی با OpenMP
• 22. پردازش توزیع شده با MPI
• 23. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی الگوریتم
• 24. مفهوم پیچیدگی زمانی و مکانی
• 25. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها
• 26. روش‌های بهینه‌سازی الگوریتم
• 27. الگوریتم‌های مرتب‌سازی کارآمد
• 28. الگوریتم‌های جستجوی کارآمد
• 29. ساختارهای داده کارآمد
• 30. درختان دودویی جستجو
• 31. درختان متوازن (AVL, Red-Black)
• 32. هرم‌ها (Heaps)
• 33. جداول هش (Hash Tables)
• 34. گراف‌ها و الگوریتم‌های مرتبط
• 35. نمایش گراف‌ها (ماتریس مجاورت، لیست مجاورت)
• 36. پیمایش گراف (BFS, DFS)
• 37. کوتاه‌ترین مسیر (Dijkstra, Bellman-Ford)
• 38. کوچکترین درخت پوشا (Prim, Kruskal)
• 39. تکنیک‌های برنامه‌نویسی پویا
• 40. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 41. مبانی یادگیری ماشین
• 42. یادگیری نظارت شده
• 43. یادگیری نظارت نشده
• 44. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification)
• 45. رگرسیون (Regression)
• 46. خوشه‌بندی (Clustering)
• 47. الگوریتم K-Means
• 48. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 49. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 50. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 51. t-SNE
• 52. کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های اجتماعی
• 53. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 54. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
• 55. مدل LDA
• 56. شناسایی شبکه‌های اجتماعی
• 57. تحلیل شبکه‌های اجتماعی (Social Network Analysis - SNA)
• 58. شاخص‌های مرکزی بودن (Centrality Measures)
• 59. تحلیل گروه‌بندی (Community Detection)
• 60. الگوریتم‌های مبتنی بر پیچیدگی برای SNA
• 61. بهینه‌سازی الگوریتم‌های SNA
• 62. پیاده‌سازی الگوریتم‌های SNA با استفاده از HPC
• 63. موازی‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 64. موازی‌سازی الگوریتم‌های کاهش ابعاد
• 65. موازی‌سازی الگوریتم‌های تحلیل احساسات
• 66. استفاده از GPU برای شتاب‌دهی محاسبات
• 67. مقدمه‌ای بر CUDA
• 68. برنامه‌نویسی موازی با CUDA
• 69. بهینه‌سازی کد CUDA
• 70. کاربرد CUDA در تحلیل داده‌های اجتماعی
• 71. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های HPC
• 72. Apache Spark
• 73. Mesa (برای تحلیل شبکه)
• 74. NetworkX (برای تحلیل شبکه)
• 75. Dask
• 76. پیاده‌سازی تحلیل داده‌های اجتماعی با Spark
• 77. پیاده‌سازی تحلیل داده‌های اجتماعی با Dask
• 78. استفاده از ابزارهای HPC برای مصورسازی داده‌های اجتماعی
• 79. مقیاس‌پذیری در تحلیل داده‌های اجتماعی
• 80. چالش‌های مقیاس‌پذیری
• 81. راهکارهای مقیاس‌پذیری
• 82. معماری‌های محاسباتی توزیع شده
• 83. سرویس‌های ابری برای HPC
• 84. Amazon Web Services (AWS)
• 85. Google Cloud Platform (GCP)
• 86. Microsoft Azure
• 87. مدیریت منابع در HPC
• 88. زمان‌بندی وظایف (Job Scheduling)
• 89. مانیتورینگ عملکرد (Performance Monitoring)
• 90. اشکال‌زدایی (Debugging) در محیط‌های HPC
• 91. ملاحظات امنیتی در HPC
• 92. تحلیل داده‌های بلادرنگ (Real-time Data Analysis)
• 93. مقدمه‌ای بر جریان داده (Stream Processing)
• 94. Apache Kafka
• 95. Apache Flink
• 96. پیاده‌سازی تحلیل داده‌های اجتماعی بلادرنگ
• 97. بهینه‌سازی سخت‌افزار برای HPC
• 98. شبکه‌بندی (Interconnects)
• 99. حافظه (Memory Hierarchies)
• 100. ذخیره‌سازی (Storage Systems)