اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی استفاده از منابع در کار با رشته‌های غنی

کتاب بهینه‌سازی استفاده از منابع در کار با رشته‌های غنی

تگ‌ها: MicroPython الگوریتم رشته برنامه‌نویسی MicroPython بهینه‌سازی حافظه بهینه‌سازی منابع بی‌بی‌سی میکرومپیوتر پردازش رشته رشته‌های غنی کار با رشته‌ها مدیریت داده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی استفاده از منابع در کار با رشته‌های غنی

موضوع کلی: برنامه‌نویسی و مدیریت داده در بی‌بی‌سی میکرومپیوتر

موضوع میانی: کار با رشته‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی منابع در علوم داده
  • 2. اصول اولیه مدیریت داده‌های حجیم
  • 3. شناخت ساختارهای داده‌ای پرکاربرد
  • 4. مفاهیم کلیدی در طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
  • 5. بهینه‌سازی کوئری‌ها در پایگاه داده‌های رابطه‌ای
  • 6. مقدمه‌ای بر NoSQL و انواع آن
  • 7. کار با پایگاه داده‌های کلید-مقدار
  • 8. کار با پایگاه داده‌های سند-گرا
  • 9. کار با پایگاه داده‌های ستون-گرا
  • 10. کار با پایگاه داده‌های گراف
  • 11. انتخاب پایگاه داده مناسب بر اساس نیاز پروژه
  • 12. مقدمه‌ای بر پردازش توزیع‌شده داده‌ها
  • 13. آشنایی با مفاهیم MapReduce
  • 14. پیاده‌سازی پردازش با Spark
  • 15. بهینه‌سازی اجرای Job در Spark
  • 16. کار با Spark SQL برای تحلیل داده
  • 17. پردازش جریان داده با Spark Streaming
  • 18. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین
  • 19. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت‌شده
  • 20. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 21. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 22. درخت‌های تصمیم و قوانین استنتاج
  • 23. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 24. شبکه‌های عصبی مصنوعی و اصول اولیه
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تصاویر
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 27. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 28. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
  • 29. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 30. اعتبارسنجی متقابل و تکنیک‌های آن
  • 31. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 32. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 33. پیش‌پردازش متن و پاکسازی داده‌ها
  • 34. مدل‌سازی موضوعی با LDA
  • 35. تحلیل احساسات متنی
  • 36. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 37. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همکاری
  • 38. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های گراف
  • 39. مدل‌سازی گراف و تحلیل همبستگی
  • 40. شناسایی جوامع در گراف‌ها
  • 41. محاسبه مرکزیت در گراف‌ها
  • 42. کار با کتابخانه‌های تحلیل گراف در پایتون
  • 43. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 44. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 45. ترانسفورمرها و کاربردهای آن‌ها
  • 46. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و کاربردها
  • 47. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
  • 48. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی محاسباتی
  • 49. الگوریتم‌های بهینه‌سازی عددی
  • 50. بهینه‌سازی مقید و نامقید
  • 51. روش‌های گرادیان کاهشی و انواع آن
  • 52. بهینه‌سازی با استفاده از کتابخانه‌های علمی
  • 53. مقدمه‌ای بر محاسبات علمی
  • 54. کار با NumPy برای محاسبات عددی
  • 55. کار با SciPy برای توابع علمی
  • 56. مصورسازی داده‌ها با Matplotlib
  • 57. مصورسازی پیشرفته با Seaborn
  • 58. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار برای داده‌ها
  • 59. اصول کدنویسی تمیز و خوانا
  • 60. مستندسازی کد و پروژه‌ها
  • 61. مدیریت نسخه با Git
  • 62. کار با محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE)
  • 63. اصول تست نرم‌افزار در پروژه‌های داده
  • 64. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 65. حریم خصوصی داده‌ها و حفاظت از اطلاعات
  • 66. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 67. مسئولیت‌پذیری در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده
  • 68. شفافیت در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 69. امنیت داده‌ها و جلوگیری از نفوذ
  • 70. مقدمه‌ای بر رایانش ابری برای داده‌ها
  • 71. خدمات محاسباتی ابری (مانند AWS, Azure, GCP)
  • 72. ذخیره‌سازی ابری داده‌ها
  • 73. پایگاه داده‌های ابری
  • 74. ابزارهای تحلیل داده در ابر
  • 75. بهینه‌سازی هزینه‌ها در رایانش ابری
  • 76. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کشف دانش
  • 77. تکنیک‌های خوشه‌بندی داده‌ها
  • 78. قوانین انجمنی و تحلیل سبد خرید
  • 79. شناسایی ناهنجاری‌ها و داده‌های پرت
  • 80. پیش‌بینی روندها و الگوهای زمانی
  • 81. تحلیل داده‌های مکانی و جغرافیایی
  • 82. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (BI)
  • 83. ساخت داشبوردهای مدیریتی
  • 84. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 85. تحلیل داده‌های فروش و بازاریابی
  • 86. تحلیل داده‌های مشتریان
  • 87. گزارش‌دهی و بصری‌سازی داده‌ها برای تصمیم‌گیری
  • 88. مقدمه‌ای بر معماری داده‌ها
  • 89. انبار داده (Data Warehouse)
  • 90. دریاچه داده (Data Lake)
  • 91. ساختارهای داده‌ای ترکیبی (Data Lakehouse)
  • 92. مدیریت کیفیت داده‌ها
  • 93. حاکمیت داده‌ها (Data Governance)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.