فلش‌کارت‌های آموزشی مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل ریسک

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل ریسک

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل ریسک و نیاز به محاسبات
• 2. مفاهیم بنیادی در برنامه‌نویسی با پایتون
• 3. محیط‌های توسعه و ابزارهای ضروری (Jupyter, VS Code)
• 4. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 5. آرایه‌ها و ماتریس‌ها در NumPy
• 6. عملیات برداری (Vectorization) و اهمیت آن
• 7. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
• 8. کار با ساختارهای داده Series و DataFrame
• 9. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های ریسک
• 10. مبانی آمار و احتمال برای تحلیل ریسک
• 11. توزیع‌های احتمالاتی کلیدی (نرمال، لگ-نرمال، پواسون)
• 12. تولید اعداد تصادفی و شبه تصادفی
• 13. مفهوم شبیه‌سازی و کاربرد آن در ریسک
• 14. آشنایی با شبیه‌سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)
• 15. پیاده‌سازی یک شبیه‌سازی مونت کارلو ساده
• 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی
• 17. مدل بلک-شولز برای قیمت‌گذاری اختیار معامله
• 18. محاسبه ارزش در معرض خطر (Value at Risk - VaR)
• 19. محدودیت‌های محاسباتی در تحلیل‌های پیچیده ریسک
• 20. چرا به محاسبات سطح بالا (HPC) نیاز داریم؟
• 21. مفهوم پروفایل‌سنجی (Profiling) و شناسایی گلوگاه‌های کد
• 22. استفاده از cProfile و line_profiler در پایتون
• 23. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد پایتون
• 24. بهینه‌سازی حافظه و مدیریت داده‌های حجیم
• 25. آشنایی با کامپایلرهای درلحظه (Just-In-Time Compilation)
• 26. معرفی کتابخانه Numba برای شتاب‌دهی کد
• 27. استفاده از دکوراتور jit@ در Numba
• 28. آشنایی با Cython برای ترکیب پایتون و C
• 29. نوشتن کدهای Cython برای افزایش سرعت محاسبات
• 30. مفهوم پردازش موازی و تفاوت آن با پردازش سری
• 31. طبقه‌بندی فلین (SISD, SIMD, MISD, MIMD)
• 32. قانون امدال و محدودیت‌های موازی‌سازی
• 33. قانون گوستافسون و موازی‌سازی در مقیاس بزرگ
• 34. معماری‌های حافظه: حافظه مشترک در مقابل حافظه توزیع‌شده
• 35. مفاهیم هسته (Core)، پردازنده (CPU) و ریسه (Thread)
• 36. آشنایی با معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 37. مقدمه‌ای بر پردازش چندریسمانی (Multithreading)
• 38. قفل مفسر سراسری (GIL) در پایتون و محدودیت‌های آن
• 39. استفاده از ماژول threading در پایتون
• 40. مقدمه‌ای بر پردازش چندفرآیندی (Multiprocessing)
• 41. استفاده از ماژول multiprocessing برای موازی‌سازی واقعی
• 42. مفهوم Pool و توزیع وظایف بین فرآیندها
• 43. ارتباط بین فرآیندها (IPC): Queue و Pipe
• 44. حافظه مشترک بین فرآیندها
• 45. مقدمه‌ای بر محاسبات ناهمگام (Asynchronous Computing)
• 46. استفاده از asyncio برای عملیات I/O-bound
• 47. معرفی کتابخانه Dask برای محاسبات موازی و توزیع‌شده
• 48. ساختارهای داده موازی در Dask: Dask Array
• 49. ساختارهای داده موازی در Dask: Dask DataFrame
• 50. استفاده از Dask Delayed برای گراف‌های محاسباتی سفارشی
• 51. اجرای Dask بر روی یک ماشین (Local Cluster)
• 52. اجرای Dask بر روی چندین ماشین (Distributed Cluster)
• 53. مقدمه‌ای بر واسط ارسال پیام (Message Passing Interface - MPI)
• 54. مفاهیم پایه در MPI: رتبه (Rank) و اندازه (Size)
• 55. ارتباطات نقطه به نقطه در MPI (Send/Recv)
• 56. ارتباطات جمعی در MPI (Broadcast, Scatter, Gather)
• 57. استفاده از کتابخانه mpi4py در پایتون
• 58. مقدمه‌ای بر محاسبات با GPU
• 59. معماری CUDA و مفاهیم کلیدی (Grid, Block, Thread)
• 60. کتابخانه CuPy: جایگزین NumPy برای GPU
• 61. انتقال داده بین حافظه CPU و GPU
• 62. نوشتن کرنل‌های سفارشی با Numba برای GPU
• 63. کتابخانه PyCUDA برای کنترل سطح پایین‌تر GPU
• 64. موازی‌سازی شبیه‌سازی مونت کارلو با Multiprocessing
• 65. پیاده‌سازی محاسبه VaR به صورت موازی
• 66. شتاب‌دهی قیمت‌گذاری اختیار معامله با Numba و Cython
• 67. استفاده از Dask برای تحلیل سناریوهای ریسک در مقیاس بزرگ
• 68. پردازش مجموعه داده‌های عظیم مالی با Dask DataFrame
• 69. موازی‌سازی مدل‌های ریسک اعتباری
• 70. پیاده‌سازی شبیه‌سازی مونت کارلو با MPI
• 71. موازی‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی سبد سهام
• 72. استفاده از CuPy برای شتاب‌دهی محاسبات ماتریسی در مدل‌های ریسک
• 73. قیمت‌گذاری انبوه مشتقات مالی بر روی GPU
• 74. محاسبه حساسیت‌ها (Greeks) به صورت موازی بر روی GPU
• 75. آشنایی با زیرساخت‌های ابری برای HPC (AWS, Azure, Google Cloud)
• 76. راه‌اندازی یک کلاستر محاسباتی بر روی ابر
• 77. مفهوم کانتینرسازی با Docker برای محیط‌های محاسباتی قابل تکرار
• 78. مدیریت گردش کار (Workflow Management) در پروژه‌های HPC
• 79. آشنایی با زمان‌بندهای کار (Job Schedulers) مانند SLURM
• 80. تکنیک‌های پیشرفته کاهش واریانس در شبیه‌سازی مونت کارلو
• 81. روش‌های نمونه‌گیری Quasi-Monte Carlo (اعداد Sobol)
• 82. مدل‌سازی وابستگی با کاپیولاها (Copulas)
• 83. کاربرد یادگیری ماشین در شناسایی عوامل ریسک
• 84. بهینه‌سازی فراپارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین به صورت موازی
• 85. استفاده از Spark برای تحلیل ریسک در بیگ دیتا
• 86. مقایسه Dask و Spark برای کاربردهای مالی
• 87. چالش‌های ورودی/خروجی (I/O) در محاسبات سطح بالا
• 88. فرمت‌های فایل بهینه برای داده‌های بزرگ (Parquet, HDF5)
• 89. تصویرسازی (Visualization) نتایج تحلیل‌های ریسک در مقیاس بزرگ
• 90. بهترین شیوه‌ها در نوشتن کدهای HPC خوانا و قابل نگهداری
• 91. آزمون و اعتبارسنجی مدل‌های محاسباتی پیچیده
• 92. امنیت در محاسبات توزیع‌شده و داده‌های حساس مالی
• 93. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و کاربرد بالقوه آن در امور مالی
• 94. مطالعه موردی: تحلیل ریسک بازار یک سبد سهام بزرگ
• 95. مطالعه موردی: شبیه‌سازی ریسک اعتباری برای یک پرتفوی وام
• 96. مطالعه موردی: تحلیل ریسک عملیاتی با استفاده از شبیه‌سازی
• 97. چشم‌انداز آینده محاسبات در تحلیل ریسک
• 98. جمع‌بندی دوره و مسیرهای یادگیری آینده
• 99. **شبیه‌سازی مونت‌کارلو و کاربردهای آن در تخمین ریسک**
• 100. **تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn برای گزارش‌دهی ریسک**