کتاب آموزش جامع زبان برنامه‌نویسی ولفرم (Wolfram Language) برای تحلیل‌های علمی و مهندسی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 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 آموزش جامع زبان برنامه‌نویسی ولفرم (Wolfram Language) برای تحلیل‌های علمی و مهندسی

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی محاسباتی و تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و ساختار زبان برنامه‌نویسی ولفرم
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی ولفرم
  • 3. آشنایی با دفترچه‌های یادداشت و تعامل با هسته محاسباتی
  • 4. مفاهیم پایه لیست‌ها و ساختارهای داده‌ای
  • 5. عملیات ریاضی و توابع جبری مقدماتی
  • 6. توابع و روش‌های تعریف آن‌ها در زبان ولفرم
  • 7. الگوها و تطبیق الگو در تحلیل داده
  • 8. کار با لیست‌ها و آرایه‌های چندبعدی
  • 9. توابع مرتبه بالاتر و برنامه‌نویسی تابعی
  • 10. مدیریت و پردازش رشته‌های متنی
  • 11. کار با تاریخ و زمان در محاسبات علمی
  • 12. تجسم داده‌ها و ترسیم نمودارهای دوبعدی
  • 13. ترسیم توابع و نمودارهای سه‌بعدی
  • 14. کار با گراف‌ها و شبکه‌های داده‌ای
  • 15. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر با توابع ولفرم
  • 16. کار با داده‌های جغرافیایی و نقشه‌ها
  • 17. فراخوانی و تحلیل مجموعه‌داده‌های خارجی
  • 18. توابع آماری و مدل‌سازی داده‌ها
  • 19. تحلیل رگرسیون و برازش منحنی
  • 20. جبر خطی و محاسبات ماتریسی در ولفرم
  • 21. حل معادلات دیفرانسیل و سیستم‌های پویا
  • 22. بهینه‌سازی عددی و توابع هدف
  • 23. کار با واحدهای اندازه‌گیری و تبدیل‌های فیزیکی
  • 24. برنامه‌نویسی رویه‌ای و حلقه‌های کنترلی
  • 25. مدیریت خطا و اشکال‌زدایی در کد
  • 26. کار با ساختارهای داده‌ای انجمنی
  • 27. اتصال به پایگاه‌های داده و خواندن فایل‌ها
  • 28. ایجاد رابط کاربری و تعامل با کاربر
  • 29. پست‌پردازش و خروجی گرفتن برای گزارش‌های علمی
  • 30. مستندسازی کد و ایجاد راهنماهای آموزشی
  • 31. معماری سیستم‌های محاسباتی در ولفرم
  • 32. بهینه‌سازی کارایی کد و مدیریت حافظه
  • 33. توسعه بسته‌های نرم‌افزاری و کتابخانه‌ها
  • 34. کاربرد ولفرم در شبیه‌سازی‌های مهندسی
  • 35. تحلیل داده‌های بزرگ و محاسبات توزیع‌شده
  • 36. آشنایی با یادگیری ماشین و توابع پیش‌بینی
  • 37. کار با مدل‌های آماری پیشرفته
  • 38. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 39. یکپارچه‌سازی با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی
  • 40. پروژه‌های عملی تحلیل داده‌های مهندسی
  • 41. اصول اخلاق در محاسبات و امنیت داده‌ها در محیط علمی
  • 42. ارائه نتایج محاسباتی در قالب مستندات رسمی
تگ‌ها: Wolfram Language برنامه‌نویسی محاسباتی پردازش داده‌ها تحلیل داده‌های علمی توسعه نرم‌افزار علمی زبان برنامه‌نویسی ولفرم علوم رایانه محاسبات نمادین مدل‌سازی مهندسی یادگیری برنامه‌نویسی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.