اکسپرس 24
کتاب تحلیل کارآمد شبکه‌های اجتماعی و داده‌های حجیم با الگوریتم‌های زیرخطی (Sublinear)

کتاب تحلیل کارآمد شبکه‌های اجتماعی و داده‌های حجیم با الگوریتم‌های زیرخطی (Sublinear)

تگ‌ها: Graphlet Sampling Sublinear Algorithms الگوریتم‌های زیرخطی بهینه‌سازی شبکه پردازش داده‌های حجیم تحلیل شبکه‌های اجتماعی تحلیل گراف‌های بزرگ علوم داده نظریه گراف نمونه‌برداری گراف‌لت

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 تحلیل کارآمد شبکه‌های اجتماعی و داده‌های حجیم با الگوریتم‌های زیرخطی (Sublinear)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل شبکه‌های پیچیده

موضوع میانی: الگوریتم‌های بهینه‌سازی در پردازش گراف‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و تعاریف پایه در تحلیل شبکه‌های پیچیده
  • 2. ساختار داده‌های گراف و چالش‌های پردازش داده‌های حجیم
  • 3. مفاهیم اساسی در تحلیل زیرخطی و پیچیدگی زمانی الگوریتم‌ها
  • 4. توزیع درجات گره‌ها و تخمین پارامترهای آماری در گراف‌های بزرگ
  • 5. مبانی نظری نمونه‌برداری از گراف‌ها با محدودیت حافظه
  • 6. الگوریتم‌های پیمایش تصادفی در شبکه‌های اجتماعی
  • 7. تخمین تعداد زیرگراف‌های کوچک در داده‌های جریانی
  • 8. معرفی گراف‌لت‌ها و اهمیت آن‌ها در تحلیل ساختار شبکه‌ها
  • 9. الگوریتم‌های مبتنی بر نمونه‌برداری برای شمارش گراف‌لت‌های سه گرهی
  • 10. روش‌های تخمین توزیع گراف‌لت‌ها در شبکه‌های متراکم و پراکنده
  • 11. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های شمارش زیرگراف در مدل‌های دسترسی به حافظه
  • 12. بهینه‌سازی عملیات پیمایش گراف با استفاده از تکنیک‌های نمونه‌برداری
  • 13. تخمین ضریب خوشه‌بندی محلی با رویکرد زیرخطی
  • 14. استفاده از الگوریتم‌های جریان‌داده در پردازش یال‌های گراف
  • 15. ارزیابی دقت و خطای تخمین در الگوریتم‌های نمونه‌برداری تصادفی
  • 16. پیاده‌سازی توابع توزیع آماری برای تحلیل ساختار جوامع در شبکه
  • 17. روش‌های کاهش ابعاد در تحلیل بردارهای ویژگی گراف‌لت‌ها
  • 18. الگوریتم‌های موازی‌سازی برای پردازش گراف‌های کلان در محیط‌های توزیع‌شده
  • 19. بررسی کارایی حافظه در الگوریتم‌های مبتنی بر طرح‌واره‌های تصادفی
  • 20. شناسایی الگوهای تکرارشونده در شبکه‌های اجتماعی با رویکرد زیرخطی
  • 21. تحلیل پایداری الگوریتم‌های تخمین در مواجهه با نویز در داده‌ها
  • 22. بهینه‌سازی پارامترهای نمونه‌برداری برای کاهش واریانس نتایج
  • 23. کاربردهای تحلیل گراف‌لت در تشخیص ناهنجاری‌های ساختاری
  • 24. ارائه مدل‌های ریاضی برای تحلیل شبکه‌های پویا با الگوریتم‌های سریع
  • 25. روش‌های اعتبارسنجی الگوریتم‌های زیرخطی در محیط‌های عملیاتی
  • 26. مطالعه تطبیقی الگوریتم‌های دقیق و تقریبی در تحلیل شبکه‌های بزرگ
  • 27. تکنیک‌های فشرده‌سازی گراف جهت تسهیل محاسبات زیرخطی
  • 28. استخراج ویژگی‌های توپولوژیک با استفاده از نمونه‌برداری هدفمند
  • 29. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها در شبکه‌های با مقیاس آزاد
  • 30. چالش‌های پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری در پردازش کلان‌داده‌های گرافی
  • 31. تکنیک‌های نمونه‌برداری با سوگیری کنترل‌شده برای تحلیل دقیق‌تر
  • 32. تحلیل ساختار شبکه‌های اجتماعی بر اساس توزیع گراف‌لت‌های چهار گرهی
  • 33. روش‌های تخمین توزیع درجات در شبکه‌های با یال‌های وزنی
  • 34. به‌کارگیری یادگیری ماشین برای بهبود نمونه‌برداری از گراف‌های بزرگ
  • 35. مدیریت حافظه در الگوریتم‌های پردازش برخط گراف
  • 36. بررسی محدودیت‌های تئوریک در الگوریتم‌های زیرخطی
  • 37. تکنیک‌های نمونه‌برداری مبتنی بر پیمایش در شبکه‌های چندلایه
  • 38. تحلیل کارایی الگوریتم‌های مبتنی بر طرح‌واره در مقایسه با روش‌های کلاسیک
  • 39. روش‌های تخمین تعداد مثلث‌ها در گراف‌های بسیار بزرگ
  • 40. بهینه‌سازی ساختارهای داده برای ذخیره‌سازی کارآمد گراف‌ها
  • 41. بررسی کاربرد تحلیل زیرخطی در پایش سلامت شبکه‌های ارتباطی
  • 42. مطالعه موردی تحلیل ساختار جوامع آنلاین با روش‌های نمونه‌برداری
  • 43. توسعه الگوریتم‌های توزیع‌شده برای تحلیل شبکه‌های مقیاس‌پذیر
  • 44. ارزیابی نهایی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل شبکه برای کاربردهای صنعتی

📚 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.