اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی هشینگ نرم در پایتون برای علم داده و پردازش سریع داده‌ها

کتاب پیاده‌سازی هشینگ نرم در پایتون برای علم داده و پردازش سریع داده‌ها

تگ‌ها: Data Science Hash Table Hashing Python Locality Sensitive Hashing LSH Python Data Science Similarity Search Smooth Hashing الگوریتم های داده الگوریتم هش بهینه سازی پایتون پردازش داده جستجوی تقریبی علم داده هشینگ در پایتون

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 پیاده‌سازی هشینگ نرم در پایتون برای علم داده و پردازش سریع داده‌ها

موضوع کلی: علم داده و الگوریتم‌های پردازش داده

موضوع میانی: الگوریتم‌های هش و تکنیک‌های بهینه‌سازی جست‌وجوی داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفهوم هشینگ و نقش آن در پردازش داده
  • 2. ساختار داده‌های مبتنی بر Hash
  • 3. تابع هش و ویژگی‌های یک تابع هش مناسب
  • 4. بررسی Collision و روش‌های مدیریت برخورد
  • 5. مقایسه Hash Table با ساختارهای داده سنتی
  • 6. پیاده‌سازی Hash Table ساده در Python
  • 7. استفاده از Dictionary در Python به‌عنوان ساختار هش
  • 8. تحلیل پیچیدگی زمانی عملیات Hash
  • 9. مفهوم Smooth Hashing و ایده اصلی آن
  • 10. تفاوت Smooth Hashing با Hashing معمولی
  • 11. مدل‌سازی Smooth Hashing برای داده‌های چندبعدی
  • 12. انتخاب و طراحی تابع هش برای Smooth Hashing
  • 13. تقسیم‌بندی داده‌ها با استفاده از مقادیر هش
  • 14. مدیریت توزیع نامتوازن داده‌ها در Bucketها
  • 15. کنترل نرخ برخورد در Smooth Hashing
  • 16. پیاده‌سازی Bucketها و ساختارهای ذخیره‌سازی
  • 17. طراحی الگوریتم درج داده در Smooth Hashing
  • 18. طراحی الگوریتم جست‌وجوی داده در Smooth Hashing
  • 19. طراحی الگوریتم حذف و به‌روزرسانی داده‌ها
  • 20. مدیریت داده‌های تکراری در ساختار هش
  • 21. تحلیل حافظه مصرفی در ساختارهای Hash-Based
  • 22. بهینه‌سازی عملکرد Hashing در Python
  • 23. بردارسازی عملیات هش برای داده‌های بزرگ
  • 24. استفاده از NumPy در پیاده‌سازی الگوریتم‌های هش
  • 25. پردازش داده‌های جدولی با Pandas و Smooth Hashing
  • 26. اجرای Smooth Hashing روی داده‌های عددی
  • 27. اجرای Smooth Hashing روی داده‌های متنی
  • 28. هش کردن ویژگی‌های Categorical در داده‌های علم داده
  • 29. کاهش زمان جست‌وجوی داده با Hash-Based Indexing
  • 30. استفاده از Smooth Hashing برای Approximate Search
  • 31. ارتباط Smooth Hashing با Locality-Sensitive Hashing
  • 32. مقایسه Smooth Hashing با Locality-Sensitive Hashing
  • 33. کاربرد Hashing در Nearest Neighbor Search
  • 34. استفاده از چند تابع هش برای افزایش دقت جست‌وجو
  • 35. ترکیب چند جدول هش برای افزایش Recall
  • 36. تنظیم پارامترهای الگوریتم برای تعادل سرعت و دقت
  • 37. اندازه Bucket و تأثیر آن بر عملکرد
  • 38. تعداد توابع هش و تأثیر آن بر کیفیت نتایج
  • 39. انتخاب پارامترهای مناسب بر اساس حجم داده
  • 40. ارزیابی Collision Rate و Distribution داده‌ها
  • 41. اندازه‌گیری زمان اجرای عملیات Hashing
  • 42. Benchmark کردن پیاده‌سازی‌های مختلف در Python
  • 43. پروفایل‌گیری CPU و حافظه در الگوریتم‌های هش
  • 44. بهینه‌سازی تخصیص حافظه در ساختارهای هش
  • 45. مدیریت داده‌های حجیم و Out-of-Core Hashing
  • 46. پردازش Streaming Data با ساختارهای هش
  • 47. موازی‌سازی عملیات Hashing برای داده‌های بزرگ
  • 48. استفاده از Multiprocessing برای پردازش هش
  • 49. ملاحظات Threading در پردازش Hash-Based
  • 50. طراحی ساختار هش برای پردازش دسته‌ای داده‌ها
  • 51. استفاده از Hashing برای Deduplication
  • 52. تشخیص داده‌های مشابه با روش‌های Hash-Based
  • 53. Hashing ویژگی‌ها برای Feature Engineering
  • 54. کاربرد Smooth Hashing در Data Retrieval
  • 55. کاربرد Smooth Hashing در Recommendation Systems
  • 56. کاربرد Smooth Hashing در Similarity Search
  • 57. کاربرد Smooth Hashing در خوشه‌بندی داده‌ها
  • 58. کاربرد Hashing در پیش‌پردازش داده‌های یادگیری ماشین
  • 59. مقایسه دقت و کارایی Smooth Hashing با روش‌های جست‌وجوی مستقیم
  • 60. طراحی یک پیاده‌سازی قابل استفاده مجدد در Python
  • 61. تست واحد برای اجزای الگوریتم Smooth Hashing
  • 62. آزمون رفتار الگوریتم در برابر Collisionهای زیاد
  • 63. آزمون مقیاس‌پذیری روی Datasetهای بزرگ
  • 64. تحلیل محدودیت‌ها و خطاهای رایج در پیاده‌سازی
  • 65. طراحی یک پروژه عملی Smooth Hashing برای علم داده

📚 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.