آموزش فوتوشاپ توسط شرکت همکاران داده پرداز

اختصاصی از اس فایل آموزش فوتوشاپ توسط شرکت همکاران داده پرداز دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

بدون شک فتوشاپ یکی از قویترین نرم افزارهای ویرایش عکس است که عکاسان و گرافیست های حرفه ای روزانه با آن سر و کار دارند. یادگیری این نرم افزار برای همه ی کسانی که با عکس سر و کار دارند الزامیست.

پایان نامه فناوری اطلاعات: داده کاوی، تکنیکها و متدلوژی آن

اختصاصی از اس فایل پایان نامه فناوری اطلاعات: داده کاوی، تکنیکها و متدلوژی آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پایان نامه فناوری اطلاعات: داده کاوی، تکنیکها و متدلوژی آن

71 صفحه در قالب word

فهرست

مقدمه. 4

عناصر داده کاوی.. 10

پردازش تحلیلی پیوسته: 11

قوانین وابستگی: 12

شبکه های عصبی : 12

الگوریتم ژنتیکی: 12

نرم افزار 13

کاربردهای داده کاوی.. 13

داده کاوی  و کاربرد آن در کسب و کار هوشمند بانک.... 15

داده کاوی درمدیریت ارتباط بامشتری.. 16

کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و محیط های دانشگاهی.. 17

مدیریت موسسات دانشگاهی.. 19

داده کاوی آماری و مدیریت بهینه وب سایت ها 21

داده کاوی در مقابل پایگاه داده   Data Mining vs database. 22

ابزارهای تجاری داده کاوی.. 23

منابع اطلاعاتی مورد استفاده 24

انبار داده 24

مسائل کسب و کار برای داده‌کاوی.. 26

چرخه تعالی داده کاوی چیست؟ 27

متدلوژی داده‌کاوی و بهترین تمرین‌های آن.. 31

یادگیری چیزهایی که درست نیستند. 32

الگوهایی که ممکن است هیچ قانون اصولی را ارائه نکنند. 33

چیدمان مدل ممکن است بازتاب دهنده جمعیت وابسته نباشد. 34

ممکن است داده در سطح اشتباهی از جزئیات باشد. 35

یادگیری چیزهایی که درست ولی بلااستفاده‌اند. 37

مدل‌ها، پروفایل‌سازی، و پیش‌بینی.. 38

پیش بینی.. 41

متدلوژی.. 42

مرحله 1: تبدیل مسئله کسب و کار به مسئله داده‌کاوی.. 43

مرحله 2: انتخاب داده مناسب... 45

مرحله سوم: پیش به سوی شناخت داده 48

مرحله چهارم: ساختن یک مجموعه مدل.. 49

مرحله پنجم: تثبیت مسئله با داده‌ها 52

مرحله ششم: تبدیل داده برای آوردن اطلاعات به سطح.. 54

مرحله هفتم: ساختن مدلها 56

مرحله هشتم: ارزیابی مدل ها 57

مرحله نهم: استقرار مدل ها 61

مرحله 10: ارزیابی نتایج.. 61

مرحله یازدهم: شروع دوباره 61

وظایف داده‌کاوی‌ 62

1- دسته‌بندی.. 62

2- خوشه‌بندی.. 62

3- تخمین.. 63

4- وابستگی.. 65

5- رگرسیون.. 66

6- پیشگویی.. 67

7- تحلیل توالی.. 67

8- تحلیل انحراف... 68

9- نمایه‌سازی.. 69

منابع.. 70

مقدمه

از هنگامی که رایانه در تحلیل و ذخیره سازی داده ها بکار رفت (1950) پس از حدود 20 سال، حجم داده ها در پایگاه داده ها دو برابر شد. ولی پس از گذشت دو دهه و همزمان با پیشرفت فن آوری اطلاعات(IT)  هر دو سال یکبار حجم داده ها، دو برابر شده و همچنین تعداد پایگاه داده ها با سرعت بیشتری رشد نمود. این در حالی است که تعداد متخصصین تحلیل داده ها با این سرعت رشد نکرد. حتی اگر چنین امری اتفاق می افتاد، بسیاری از پایگاه  داده ها چنان گسترش یافته‌اند که شامل چندصد میلیون یا چندصد میلیارد رکورد ثبت شده هستند.امکان تحلیل و استخراج اطلاعات با روش های معمول آماری از دل انبوه داده ها مستلزم چند روز کار با رایانه های موجود است.[3]

حال با وجود سیستم های یکپارچه اطلاعاتی، سیستم های یکپارچه بانکی و تجارت الکترونیک، لحظه به لحظه به حجم داده ها در پایگاه داده های مربوط اضافه شده و باعث به وجود آمدن انبارهای عظیمی از داده ها شده است.

این واقعیت، ضرورت کشف و استخراج سریع و دقیق دانش از این پایگاه داده ها را بیش از پیش نمایان کرده است، چنان که در عصر حاضر گفته می شود اطلاعات طلاست.

هم اکنون در هر کشور، سازمان، شرکت و غیره برای امور بازرگانی، پرسنلی، آموزشی، آماری و غیره پایگاه داده ها ایجاد یا خریداری شده است. به طوری که این پایگاه داده ها برای مدیران، برنامه ریزان، پژوهشگران جهت، تصمیم گیری های راهبردی، تهیه گزارش های مختلف، توصیف وضعیت جاری خود و سایر اهداف می تواند مفید باشد. بسیاری از این داده ها از نرم افزارهای تجاری، مثل کاربردهای مالی، ERPها، CRMها و web log ها، می آیند. نتیجه این جمع آوری داده ها این می‌شود که در سازمانها، داده ها غنی ولی دانش ضعیف، است. جمع آوری داده ها، بسیار انبوه می‌شود و بسرعت اندازه آن افزایش می یابد و استفاده عملی از داده ها را محدود می سازد.[2]

داده‌کاوی استخراج و تحلیل مقدار زیادی داده بمنظور کشف قوانین و الگوهای معنی دار در آنهاست. هدف اصلی داده کاوی، استخراج الگوهایی از داده ها، افزایش ارزش اصلی آنها و انتقال داده ها بصورت دانش است.

داده‌کاوی، بهمراه OLAP، گزارشگری تشکیلات اقتصادی(Enterprise reporting) و ETL، یک عضو کلیدی در خانواده محصول Business Intelligence(BI)، است.[2]

حوزه‌های مختلفی وجود دارد که در آنها حجم بسیاری از داده در پایگاه‌داده‌های متمرکز یا توزیع شده ذخیره می‌شود. برخی از آنها به قرار زیر هستند: [6]

• کتابخانه دیجیتال: یک مجموعه سازماندهی شده از اطلاعات دیجیتال که بصورت متن در پایگاه‌داده‌های بزرگی ذخیره می شوند.
• آرشیو تصویر: شامل پایگاه‌داده بزرگی از تصاویر به شکل خام یا فشرده.
• اطلاعات زیستی: بدن هر انسانی از 50 تا 100 هزار نوع ژن یا پروتئین مختلف ساخته شده است. اطلاعات زیستی شامل تحلیل و تفسیر این حجم عظیم داده ذخیره شده در پایگاه‌داده بزرگی از ژنهاست.
• تصاویر پزشکی: روزانه حجم وسیعی از داده‌های پزشکی به شکل تصاویر دیجیتال تولید می‌شوند، مانند EKG، MRI، ACT، SCAN و غیره. اینها در پایگاه‌داده‌های بزرگی در سیستم‌های مدیریت پزشکی ذخیره می شوند.
• مراقبت‌های پزشکی: بجز اطلاعات بالا، یکسری اطلاعات پزشکی دیگری نیز روزانه ذخیره می‌شود مانند سوابق پزشکی بیماران، اطلاعات بیمه درمانی، اطلاعات بیماران خاص و غیره.
• اطلاعات مالی و سرمایه‌گذاری: این اطلاعات دامنه بزرگی از داده‌ها هستند که برای داده‌کاوی بسیار مطلوب می‌باشند. از این قبیل داده‌ها می‌توان از داده‌های مربوط به سهام، امور بانکی، اطلاعات وام‌ها، کارت‌های اعتباری، اطلاعات کارت‌های ATM، و کشف کلاه‌برداری‌ها می باشد.
• ساخت و تولید: حجم زیادی از این داده‌ها روزانه به اشکال مختلفی در کارخانه‌ها تولید می‌شود. ذخیره و دسترسی کارا به این داده‌ها و تحلیل آنها برای صنعت تولید بسیار بااهمیت است.
• کسب و کار و بازاریابی: داده‌ لازم است برای پیش‌بینی فروش، طراحی کسب و کار، رفتار بازرایابی، و غیره.
• شبکه راه‌دور: انواع مختلفی از داده‌ها در این صنعت تولید و ذخیره می شوند. آنها برای تحلیل الگوهای مکالمات، دنبال کردن تماس‌ها، مدیریت شبکه، کنترل تراکم، کنترل خطا و غیره، استفاده می‌شوند.
• حوزه علوم: این حوزه شامل مشاهدات نجومی، داده زیستی، داده ژنومیک، و غیره است.
• WWW: یک حجم وسیع از انواع مختلف داده که در هر جایی از اینترنت پخش شده‌اند.

در بیشتر این حوزه‌ها، تحلیل داده‌ها یک روال دستی بود. یک تحلیلگر کسی بود که با داده‌ها بسیار آشنا بود و با کمک روش‌های آماری، خلاصه‌هایی تهیه و گزارشاتی را تولید می‌کرد. در یک حالت پیشرفته‌تر، از یک پردازنده پیچیده پرسش استفاده می‌شد. اما این روش‌ها با افزایش حجم داده‌ها کاملا بلااستفاده شدند.

واژه های «داده‌کاوی» و «کشف دانش در پایگاه داده»[1] اغلب به صورت مترادف یکدیگر مورد استفاده قرار می گیرند. کشف دانش به عنوان یک فرآیند در شکل1 نشان داده شده است.

کشف دانش در پایگاه داده فرایند شناسایی درست، ساده، مفید، و نهایتا الگوها و مدلهای قابل فهم در داده ها می‌باشد. داده‌کاوی، مرحله‌ای از فرایند کشف دانش می‌باشد و شامل الگوریتمهای مخصوص داده‌کاوی است، بطوریکه، تحت محدودیتهای مؤثر محاسباتی قابل قبول، الگوها و یا مدلها را در داده کشف می کند[3]. به بیان ساده‌تر، داده‌کاوی به فرایند استخراج دانش ناشناخته، درست، و بالقوه مفید از داده اطلاق می‌شود. تعریف دیگر اینست که، داده‌کاوی گونه‌ای از تکنیکها برای شناسایی اطلاعات و یا دانش تصمیم‌گیری از قطعات داده می‌باشد، به نحوی که با استخراج آنها، در حوزه‌های تصمیم‌گیری، پیش بینی، پیشگویی، و تخمین مورد استفاده قرار گیرند. داده‌ها اغلب حجیم، اما بدون ارزش می‌باشند، داده به تنهایی قابل استفاده نیست، بلکه دانش نهفته در داده ها قابل استفاده می باشد. به این دلیل اغلب به داده کاوی، تحلیل داده ای ثانویه[2] گفته می‌شود.

ممکن است هنگام انتقال از فایل ورد به داخل سایت بعضی متون به هم بریزد یا بعضی نمادها و اشکال درج نشود ولی در فایل دانلودی همه چیز مرتب و کامل است

متن کامل را می توانید در ادامه دانلود نمائید

چون فقط تکه هایی از متن برای نمونه در این صفحه درج شده است ولی در فایل دانلودی متن کامل همراه با تمام ضمائم (پیوست ها) با فرمت ورد word که قابل ویرایش و کپی کردن می باشند موجود است

جزوه کامل ساختمان داده

اختصاصی از اس فایل جزوه کامل ساختمان داده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فهرست مطالب :

• آرایه (Array)
• صف (Queue)
• پشته (Stack)
• لیست پیوندی (Linked list)
• گراف (Graph)
• درخت (Tree)

پایان نامه داده کاوی، مفاهیم و کاربرد

اختصاصی از اس فایل پایان نامه داده کاوی، مفاهیم و کاربرد دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقدمه

فصل اول – مفاهیم داده کاوی

مدیریت ذخیره سازی و دستیابی اطلاعات

ساختار بانک اطلاعاتی سازمان

داده کاوی (Data Mining)

مفاهیم پایه در داده کاوی

تعریف داده کاوی

مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داده ها

الگوریتم های داده کاوی

آماده سازی داده برای مدل سازی

درک قلمرو

ابزارهای تجاری داده کاوی Tools DM Commercial

منابع اطلاعاتی مورد استفاده

محدودیت های داده کاوی

حفاظت از حریم شخصی در سیستم‌های داده‌کاوی

فصل دوم : کاربردهای داده کاوی

کاربرد داده کاوی در کسب و کار هوشمند بانک

داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری

کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و محیط های دانشگاهی

داده کاوی و مدیریت موسسات دانشگاهی

داده کاوی و مدیریت بهینه وب سایت ها

داده‌کاوی و مدیریت دانش

کاربرد داده‌کاوی در آموزش عالی

فصل سوم – بررسی موردی۱: وب کاوی

معماری وب کاوی

مشکلات و محدودیت های وب کاوی در سایت های فارسی زبان

محتوا کاوی وب

فصل چهارم – بررسی موردی

داده کاوی در شهر الکترونیک

زمینه دادهکاوی در شهر الکترونیک

کاربردهای داده کاوی در شهر الکترونیک

چالشهای داده کاوی در شهر الکترونیک

مراجع و ماخذ

دانلود پایان نامه رشته کامپیوتر با عنوان رمزنگاری در ارتباطات داده

اختصاصی از اس فایل دانلود پایان نامه رشته کامپیوتر با عنوان رمزنگاری در ارتباطات داده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

 

عنوان پایان نامه : رمزنگاری در ارتباطات داده

شرح مختصر : شبکه های کامپیوتری از دیدگاه اجتماعی یک پدیده ی فرهنگی و از دید مهندسی کامپیوتر یک تخصص وعلم به شمــــار می رود .در جهان امـروز توسعـه و پیشرفـت دانش به توسعه و گستـرش شبــکه های کامپیوتری وارتباطات وابسته شده است. هدف اصـلـی در فناوری اطلاعات تولیـــد دانش جدیـد از دانش های گردآوری شده می باشد ومنظــور از این دانش مفاهـیم نظـری نمی باشند بلکه کلیـه ی آگا هی ها و دانش هایی می باشد که از طریـق آن ها می توان دانشی جدید پدید آورد. موضـوع مورد تحقــیق در این مقـاله امنیــت در ارتباطـات داده می باشد و روش و شیـوه های متفاوتی از آن توضیح داده شده است از جملــه این روش ها رمزنـگاری داده ها در برقـراری ارتباطات داده می باشد. اهمیت رمزنگاری در حفظ برقراری امنـیت روز به روز در حال توسعه و گستــرش می باشد و همگــان در این زمینه را بر آن داشته تا به دنبال روش ها وشیوه های جدید باشند تا از نفوذ بد اندیـشان و مجـرمین اینـترنتی به اطلاعات دیگران و سو استفاده از این اطلاعات را جلوگیـری کنند. بررسی الگوریتم های رمزنگاری محدودیت هایی دارد از آن جمله که بایستی پیاده سازی شود و اگر سعــی در شکستـن این الگوریتـم ها وجود داشتـه باشد و هدف متخصص حمـله به این الگوریتم ها باشد بایستـی امکان آن فراهم باشد . حدود چهارده هزار رایانه به کار گرفتـه شد تا این الگوریتم شکسته شود. DESمثلاً برای شکستـن الگوریتم چارچـوب نظری این مقـاله مطالعه و و تحقیق در زمینه ی رمزنگاری ،الگوریتـم های کشف شده ی آن و نقاط ضعف این الگوریتم ها می باشد . الگوریتم های زیـادی در زمینـه ی رمزنگاری کشف شده است که هـر کدام به نوبه ی خود و در زمان خودشان از محبوبیت بسیاری برخودار بودند ولی به محض شکسته شدن و حملـه به آن ها شهرت خود را از دست دادند تا جاییکه سعی در پدیدآوردن الگوریتم های جدیدی در این زمینه میشد. با پیشرفـت شبکـه های کامپیوتری و فناوری اطلاعـات، رمزنگاری نیز در حال توسعــه و پیشرفـت می باشد و ممکــن است زمانــی الگوریتـم هایی کشف شود که تا مدت ها و یا قرن ها دوام بیـاورد و به راحتـی شکستـه نشود.برای مثال متخصصان به دنبال این هستند که کلمه ی عبور در رایانه ها به فکر عبور تغییر کنند یک هکر نمی تواند امواج مغز شما را هـک کند و وقــتی شما از طریق امواج مغزتان وارد حساب کاربــری یا هر گـــونه اطلاعـات شخصی می شوید یک هکر نمی تواند به هیچ طریقی امواج مغز شما را هــک کند و به اصطـلاح فکر شما را بدزدد و به اطلاعات محرمانه ی شما دست یابد.

نوآوری در شاخـه های مختـلف علم کم نبوده و نیست و بیش تر این نوآوری ها در صــدد بهبودسطح زندگی و راحت تر کردن زندگــی انسان هـــا می باشد .در این مقالــه سعی بر آن است که یکی از این نوآوری ها که در صـدد آسان کردن زندگی انسان ها می باشد شــرح داده شود. امنیت هدفی است که همواره در زندگی بشر از اهمیـت فراوانی برخودار است و این مقوله امنیت جانی،مالی و… را شامل می شود .این مقالــه امنیت داده هـا کــه امــروزه راحـت بودن زندگــی بشریت به آن وابسته است را تشریـح می کند و از موارد حفــظ برقــراری امنیـت در اطلاعات شخصی و داده ها می توان به اصول رمزنگاری در شبکــه های کامپیوتری،اینترنت و… اشاره کرد. این مقاله در مورد تاریخچه ی رمزنگـاری و اینکه این مبحث مهـم از کــی و به چه شیوه هایی در زندگی انسان ها وجود داشته و تاثیری که این مبحـث در برقــراری امنیت داده ها دارد را تشریح می کند. رمزنگاری چه در گذشتـه و چه در حال و چه در آیــنده از مباحـث مهــم و ویــژه در امنیت داده ها و امنیت در ارتباطــات داده میـباشد و مبحـثی می باشد که متخصصان در این زمیــنه بایستــی روز به روز همگام با پیشرفت علـوم کامپیوتری و همگام با پیشرفــت فنـاوری در صدد بهبود الگوریتم هــای آن بکوشـند. در این مقاله روش های سنتی رمزنگـاری، الگوریتــم هــای کنونـی رمزنگــاری اعــم از متقــارن و الگوریتم های رمزنگاری نامتقارن تشریح شده است . هـمچنیـن نقـاط ضعـف هرکدام از این روش هــا و اینکــه جهت بهبود هرالگوریتم و هر روش چه تدابیری اندیشیده شده است نیز بیان شده است. هــم چنین تفاوت الگوریتـم هـای رمزنگاری و اینکـه هر کـــدام در چه زمیـنه هـــایی کاربـرد بیش تر و بهینه تری دارند نیز به طـــورکـامل ذکر شده است. نتایـج این پایـــان نامه نشان می دهد که الگوریتـم های رمزنگــاری در جهــت پیــشرفته شدن رو به جـلو حرکــت می کنند و بدیـن ترتیب بد اندیشان و مجرمین اینترنتی را ناکام خواهند گذاشت

فهرست :

بخش اول مقدمه

مقدمه

فصل اول مفاهیم اصلی در ارتباطات داده

ارتباط داده

انتقال داده

اینترنت

ارتباطات داده و نظام اقتصادی

Data communication concepts

مدهای انتقال داده

VPN

Firewall

عملکرد کلی و مشکلات استفاده از یک دیوارآتش

اجزای جانبی یک دیوار آتش

تفاوت بین فایروال های سخت افزاری و نرم افزاری

فصل دوم امنیت در ارتباطات داده

امنیت شبکه

فصل سوم تاریخچه ی رمزنگاری

نمونه هایی از روش های رمزنگاری در تاریخ

رمزنگاری در کشورها

مخابره بوسیله ی پرچم

رمزنگاری داده

رمزنگاری پیشرفته

رمزنگاری سخت افزاری

اصول ششگانه ی کرکهف

ارتباط رمزنگاری با داده کاوی

پروژه ECHELON

پروژه PRISM

تفاوت شنود و داده کاوی

Steganography

تفاوت رمزنگاری با نهان نگاری

بخش دوم کارهای مرتبط

فصل چهارم الگوریتم های سنتی رمزنگاری

الگوریتم ها

روش های جانشینی

نقاط ضعف روش های جانشینی

روش های جایگشتی

مثال از روش های جایگشتی

نقاط ضعف روش های جایگشتی

توابع بدون کلید

hash

موارد استفاده از Hash

انواع Hash

MD

پیاده سازی الگوریتم MD

نمونه کدهای الگوریتم MD

توابع مبتنی بر کلید

بخش سوم متن تحقیق

فصل پنجم الگوریتم های متقارن در رمزنگاری

الگوریتم های متقارن

رمزهای دنباله ای و قطعه ای

شرح الگوریتم های رمزنگاری متقارن

رمزگذاری DES

پیاده سازی الگوریتم DES در C#.Net

ECB(Electronic code book)

استاندارد پیشرفته ی رمزنگاری(AES)

پیاده سازی الگوریتم AES

فصل ششم الگوریتم های نامتقارن در رمزنگاری

الگوریتم های نامتقارن

الگوریتم های رمزنگاری نامتقارن

شیوه ی رمزگذاری کلید خصوصی

مقایسه ی الگوریتم های رمزنگاری متقارن و نامتقارن

RSA روشی جهت پیاده سازی رمزگذاری کلید عمومی

موارد استفاده از الگوریتمRSA

فصل هفتم انواع پروتکل های رمزنگاری

پروتکل تبادل کلـید دیفـی،هلمن

SSL

بخش چهارم نتیجه گیری

فصل هشتم آینده ی ارتباطات داده و رمزنگاری

نتیجه گیری از مباحث

رمزنگاری کوانتوم آینده ی رمزنگاری