پروپوزال کامپیوتر ارائه روش خوشه بندی مبتنی بر بهینه سازی الگوریتم های ژنتیک برای داده های حجیم

مشاوره در انجام پایان نامه و پروپوزال ارشد و دکتری، انجام پایان نامه ارشد و دکتری ادیب مشاور، انجام پایان نامه، انجام پایان نامه ارشد، انجام پایان نامه کارشناسی ارشد، انجام رساله دکتری، انجام پایان نامه دکتری

در نمونه پروپوزال ارشد مهندسی کامپیوتر به دنبال ارائه طرحی جهت یادگیری دانشجویان ارشد با ساختار کلی پروپوزال هستیم که دانشجو بتواند با مطالعه پروپوزال در روند انجام پایان نامه ارشد آشنایی پیدا کند و توان تدوین پروپوزال و پایان نامه را داشته باشد.از آنجایی که دانشجویان در مقطع ارشد آشنایی اولیه ای با روند انجام پروپوزال و انجام پایان نامه ندارند و در این مسیر نیازمند مشاوره در انجام پایان نامه هستند بنابراین سعی شده است که با ارائه موضوعات پایان نامه،نمونه پروپوزال ارشد و نمونه پایان نامه ارشد دانشجویان را در این مسیر یاری رسانده و آشنایی لازم را در این مسیر کسب نمایند.لازم است که دانشجویان عزیر با دقت نمونه موضوعات پایان نامه و نمونه پروپوزال ها و پایان نام های ارائه شده را با دقت مطالعه نموده و با نمونه برداری از هر قسمت به تدوین پروپوزال و پایان نامه خود اقدام نمایند.امید است که در این راه بتوانیم همواره مشاور و همراه شما باشیم .

در قسمت دفاعیه پایان نامه نیز نمونه پاورپوینت ارشد قرار داده هست که دانشجویان بتوانند جهت اماده سازی پاورپوینت دفاع پایان نامه استفاده نمایند.یک دفاع موفق منوط به مطالعه با دقت پایان نامه و رفع اشکال پایان نامه و سپس ارائه پاورپوینت با قسمت های پایان نامه همراه با آرامش در زمان دفاع می باشد.موسسه ادیب مشاور همواره در تمامی این مراحل در کنار شما عزیزان خواهد بود.

مقدمه و بيان مساله

در سالیان گذشته بعد از اینکه چالش­های مربوط به جمع ­آوری داده به نحوی مرتفع گشتند، اکنون سوال اصلی به چگونگی پردازش بر روی این حجم عظیمی از داده­ ها تبدیل شده است. دانشمندان و پژوهشگران معتقدند که امروزه موضوع داده ­های حجیم، مهم­ترین چالش پیش رو در علوم کامپیوتر می­باشد. وب­سایت­های اجتماعی مانند فیسبوک[1] و توئیتر[2] دارای میلیاردها کاربر هستند که در هر دقیقه صدها گیگابایت اطلاعات تولید می­کنند. در سایت یوتیوب[3] نیز یک میلیارد کاربر وجود دارد که در هر دقیقه صدها ساعت فیلم تولید و آپلود می­کنند [1] و [2].

به­ منظور بهره­ برداری و اکتشاف دانش از این حجم بسیار زیاد داده ضروری است که ابزارها و زیرساخت­های مناسب آن ایجاد و استفاده گردد. تکنیک­های داده­ کاوی[4] یکی از معروف­ترین و معتبرترین شیوه­ ها برای استخراج دانش از داده ­ها هستند [3] و [4] و [5]. خوشه ­بندی یکی از تکنیک­های داده ­کاوی است که به صورت زیر تعریف می­شود:

روشی برای افراز داده ­ها به چند گروه به نحوی که داده­ های موجود در یک گروه بیشترین شباهت و داده­ های گروه ­های مختلف کمترین شباهت را داشته باشند [1].

خوشه ­بندی داده­ها یکی از روش­های معمول و محبوب در علوم کامپیوتر و دامنه­های مربوطه می­باشد. اگرچه منشا اصلی خوشه­بندی داده­ها مربوط به داده­ کاوی می­باشد، اما خوشه­بندی در بسیاری از فیلدهای دیگر مانند بیوانفورماتیک [5]، یادگیری ماشین[6]، شبکه[7]، شناسایی الگو[8] و بسیاری از زمینه ­های تحقیقاتی دیگر مورد استفاده قرار می­گیرد [6] و [7] و [8].

مانند تمامی زمینه ­های تحقیقاتی دیگر در علم کامپیوتر، در خوشه­بندی نیز همیشه مباحث مربوط به آنالیز الگوریتم­های خوشه­بندی و پیچیدگی زمانی و فضایی آن مطرح می­باشد. پدیدار شدن مبحث داده­های حجیم در سالیان اخیر نیز چالش­های بسیار زیادی برای پیچیدگی الگوریتم­های خوشه­بندی به وجود آورده است. از همین­رو محققان و پژوهشگران سعی در بهبود الگوریتم­های خوشه­بندی برای کارایی بهتر بر روی داده­های حجیم نموده­اند.

قبل از اینکه بر روی خوشه­بندی بر روی داده ­های حجیم متمرکز شویم، لازم است تا به سوال اینکه چه مقدار داده به عنوان داده حجیم شناخته می­شود، پاسخ دهیم. بزدک و هاتاوی تقسیم­ بندی مانند جدول 1 انجام داده­ اند که تا حد زیادی به پرسش مطرح شده پاسخ داده می­شود [9].

Big Data    
10>12 1012 1010 108 106 Bytes
Very Large Monster Huge Large Medium Size

جدول 1 تقسیم­بندی داده­های حجیم [9]

چالش­های موجود در حوزه داده ­های حجیم به 5 ویژگی زیر خلاصه می­شود: [10]

  • حجم[1]: اولین ویژگی حجم است. حجم بسیار زیاد داده غیرساخت یافته[2] که چالش اصلی چگونگی تعیین ارتباط و پیوند میان این حجم عظیمی از داده­های می­باشد.
  • سرعت[3]: داده­ با سرعت بسیار زیادی در حال تولید شدن و جریان است و می­بایست در زمان معقولی بتوان با آن برخورد کرد. پاسخ سریع به داده یکی از چالش­های حوزه داده­های حجیم است.
  • تنوع[4]: چالش بعدی، مدیریت، ادغام و یکپارچه ­سازی حجم زیادی از داده است که از منابه مختلف با ویژگی­های متفاوت تولید می­شوند، مانند ایمیل، صوت، تصویر، داده غیرساخت یافته و ... .
  • تغییر­پذیری[5]: عدم سازگاری در جریان داده یکی دیگر از چالش­های این حوزه می­باشد. برا مثال در داده­ های شبکه اجتماعی ممکن است به صورت هفتگی یا روزانه، بارگذاری داده بسیار زیادی داشته باشیم که موجب سخت­تر شدن پردازش این داده­های غیرساخت یافته می­شود.
  • پیچیدگی[6]: داده­ های از منابع مختلف با ساختارهای متفاوت می­آیند، کاملا ضروری است که ارتباط و پیوستگی میان این داده­ها برای شناسایی ارتباط و اتصال میان آن­ها پردازش شود تا داده­ ها از کنترل خارج نشوند. این موضوع بسیار پیچیده و یکی از چالش­های این حوزه می­باشد.

تکنیک­های سنتی خوشه­ بندی داده­ها نمی­توانند برای این حجم از داده مورد استفاده قرار گیرند، دلیل این امر هم پیچیدگی بالا و زمان اجرای بالای آن­ها می­باشد. برای مثال، مساله خوشه­ب ندی معمول K-means حتی اگر مقدار k برابر 2 باشد، یک مساله مهارنشدنی[7] می­باشد. درنتیجه، مقیاس­پذیری[8] مهم­ترین چالش حوزه داده­های حجیم می­باشد. هدف اصلی افزایش حجم و افزایش سرعت الگوریتم­های خوشه­ بندی با کمترین تاثیر بر کیفیت خوشه­بندی آن­ها می­باشد. روال و روش اکثر این الگوریتم­های مانند شکل 1 می­باشد. [11]

سوابق مربوط به تحقیق

در حالت کلی، الگوریتم­های خوشه ­بندی که بر روی داده­های حجیم اعمال می­شوند را می­توان به دو دسته عمده تقسیم کرد:

  • الگوریتم­های خوشه ­بندی که بر روی یک ماشین اجرا می­شوند.[1]
  • الگوریتم­های خوشه ­بندی که بر روی چند ماشین اجرا می­شوند.[2]

در سالیان اخیر، الگوریتم­هایی که بر روی چندین ماشین اجرا می­شوند به دلیل اینکه قابلیت افزایش اندازه و زمان اجرای کمتری دارند، بیشتر از الگوریتم­ هایی که روی یک ماشین اجرا می­شوند مورد توجه قرار گرفته­ اند و تمرکز اصلی این تحقیق نیز بر روی الگوریتم­های چند ماشینی است.

الگوریتم­های خوشه­بندی که بر روی یک ماشین اجرا می­شوند:

الگوریتم [12] Clustering Large Applications (CLARA) در مقایسه با (PAM) [13] که به افراز حول مراکز می­پردازد از قدرت بیشتری برخوردار است و قابلیت اجرا بر روی مجموعه داده ­های بزرگ را دارد. CLARA پیچیدگی درجه دوم[3] و پیچیدگی زمانی مورد نیاز برای اجرای الگوریتم را به تابع خطی از تعداد داده­ها کاهش داده است. PAM تمام ماتریس­های عدم شباهت میان داده­ها را برای تمام مجموعه داده محاسبه و در حافظه ذخیره می­کند، در نتیجه دارای پیچیدگی فضایی O(n2) می­باشد، در نتیجه نمی­توان از این روش برای مقادیر بسیار زیاد n استفاده کرد. برای غلبه بر این مشکل، CLARA ماتریس عدم شباهت را برای تمام مجموعه داده محاسبه نمی­کند. CLARANS[14] برای بهبود کارایی CLARA ارائه شده

است. مانند PAM الگوریتم CLARANS نیز برای یافتن جواب بهینه تمام گراف را جستجو می­کند اما تفاوت این روش در این است که در هر قدم چند نمونه از همسایگان گره جاری را مورد بررسی قرار می­دهد. مشخص است که هر دو الگوریتم CLARA و CLARANS از تکنیک نمونه­ برداری استفاده می­کنند، اما تفاوت آن­ها در چگونگی اعمال این تکنیک برای حل مساله می­باشد.

الگوریتم BIRCH از داده ­ساختار مختص خود با نام ویژگی خوشه­بندی[1] و درخت آن یعنی CF-tree استفاده می­کند. CF در واقع شامل خلاصه و نمادی از هر خوشه می­باشد. این موضوع نشان می­دهد که برای تعیین و مدل کردن هر خوشه، تمام داده­ها اهمیتی ندارند و با تعداد خاصی از آن­ها می­توان خوشه را توصیف کرد. در BIRCH داده­های CF در درون حافظه اصلی ذخیره می­گردند. الگوریتم CURE [15] برای نمایش مفهوم یک خوشه از چندین نقطه استفاده می­کند. در واقع این الگوریتم در ابتدا تصور می­کند هر داده یک خوشه است و به­ تدریج با ادغام خوشه­ های مختلف به تعداد خوشه از قبل تعیین شده می­رسد و الگوریتم متوقف می­شود. رویه­ای که در هر مرحله برای ادغام دو خوشه استفاده می­شود بدین ترتیب است که هر دو خوشه ­ای که فاصله داده ­های نظیر به نظیر آن­ها از یکدیگر کمتر باشد با یکدیگر ادغام می­شوند.

الگوریتم­های خوشه­بندی که بر روی چند ماشین اجرا می­شوند:

الگوریتم­های خوشه­ بندی که بر روی چند ماشین اجرا می­شوند، در حالت کلی به دو دسته زیر تقسیم می­شوند:

  • توزیع ­شدگی غیر خودکار – موازی[2]

DBDC [16] و [17] یک الگوریتم توزیع­ شده و مبتنی بر چگالی می­باشد. تعیین و شناسایی خوشه ­ها از روی اشکال  اولیه هدف اصلی در الگوریتم­های مبتنی بر چگالی می­باشد. چگالی نقاط یا داده­ ها در داخل خوشه خیلی بیشتر از خارج خوشه    می­باشد درحالیکه چگالی ناحیه نقاط نویزی بسیار کمتر از چگالی خوشه ­ها می­باشد. برای انجام خوشه ­بندی­های محلی که در هر ماشین رخ می­دهد از یک الگوریتم از پیش ­تعریف شده استفاده می­شود و برای خوشه ­بندی سراسری از یک الگوریتم مبتنی بر چگالی با نام DBSCAN  برای نهایی سازی نتایج استفاده می­شود [18].

ParMETIS [19] نسخه موازی شده الگوریتم METIS [20] می­باشد و یک الگوریتم افرازبندی چند سطحی می­باشد. افراز گراف یک مساله خوشه­ بندی است که که هدف آن یافتن خوشه­ های مناسب از رئوس یک گراف می­باشد.

مبحث جدیدی که اخیرا در پردازش موازی مورد توجه قرار گرفته است، استفاده از GPU به­جای CPU برای افزایش سرعت محاسبات می­باشد. G-DBSCAN [21] نسخه تریع­شده و مبتنی بر GPU الگوریتم خوشه­ بندی مبتنی بر چگالی DBSCAN می­باشد. این الگوریتم یکی از روش­های جدیدی است که تاکنون در این حوزه ارائه شده است. در این روش از ایندکس کردن داده­های مبتنی بر گراف برای افزایش قابلیت اطمینان به الگوریتم به منظور افزایش موازی­ سازی و سرعت آن استفاده می­کنند.

 

  • توزیع ­شدگی خودکار – نگاشت-کاهش[3]

PKMeans [22] نسخه توزیع­شده الگوریتم خوشه­ بندی شناخته شده K-Means [23]و [24] می­باشد. هدف اصلی الگوریتم K-Means خوشه­بندی مجموعه داده­ها به k خوشه مطلوب است به نحوی که داده­های داخل هر خوشه بیشترین شباهت را با یکدیگر داشته باشند و داده ­های خوشه­ های متفاوت بیشترین عدم شباهت را داشته باشند. PKMeans محاسبات را بین ماشین­های مختلف برای افزایش سرعت و مقیاس توزیع می­کند. خوشه ­بندی ابتدایدر فاز نگاشت انجام می­شود و خوشه­بندی نهایی و سراسری در فاز کاهش صورت می­گیرد.

الگوریتم MR-DBSCAN [25] نسخه مبتنی بر نگاشت-کاهش برای الگوریتم DBSCAN می­باشد. در MR-DBSAN مکانیزم جدیدی برای افراز و تقسیم­بندی محاسبات لحاظ شده است به نحوی که اکثر توابع ضروری نیز قابلیت موازی­سازی پیدا کرده ­اند. آزمایشات بر روی مجموع داده­های بسیار بزرگ حاکی از کارایی و scale up این روش دارند.

روش [26] الگوریتمی برای خوشه­ بندی داده­های حجیم با رویکرد کاهش حجم اطلاعات انتقال یافته میان ماشین­ها ارائه شده است. در واقع هدف اصلی در این الگوریتم این است که با رویکرد Local-Remote Coordination حجم داده بسیار زیادی که به هنگام خوشه ­بندی میان ماشین­ها در چارچوپ نگاشت-کاهش انتقال می­یابد، کاهش دهد.

الگوریتم C-Means احتمالاتی (PCM) یکی از الگوریتم­های شناخته شده و معروف خوشه­ بندی در داده­کاوی و حوزه­های مربوطه می­باشد. با افزایش حجم داده، پیچیدگی زمانی و داده­های نویزی در این روش افزایش می­یابد. در [27] یک الگوریتم PCM وزن­دار (wkPCM) برای اجرا بر روی داده ­های حجیم و چارجوب نگاشت-کاهش ارائه شده است. در روش ارائه شده از وزن برای تعیین میزان شباهت داده به خوشه ­ها استفاده می­شود، روشی که به­راحتی از داداده­های نویزی صرف نظر می­کند و آن­ها را در تعیین خوشه­ ها دخیل نمی­کند. نسخه توزیع­ شده این الگوریتم که بر روی چارچوب نگاشت-کاهش اجرا می­شود دارای کارایی بسیار خوبی می­باشد. آزمایشات نشان می­دهد که این الگوریتم قادر به خوشه­ بندی داده­های حجیم در زمان معقول می­باشد. پیچیدگی زمانی این الگوریتم برای هر ماشین O (n2) می­باشد و پیچیدگی فضایی آن نیز O (n2) می­باشد.

در این روش [28]، الگوریتم خوشه­ بندی مبتنی بر الگوریتم K-Means [29] تکراری  (Iterative K-Means (IKM)) ارائه شده است. در این الگوریتم دو فاز نگاشت-کاهش به صورت زیر پیاده شده­ اند. فاز اول:در این فاز داده­ها بارگذاری می­شوند و IKM بر روی قطعه داده بارگذاری شده اجرا می­شود. فاز دوم: سپس در فاز کاهش بر روی نتایج به دست آمده از فاز نگاشت، مجددا الگوریتم IKM اجرا می­شود و نتایج نهایی تولید می­گردد. در این روش ادعا شده است که فقط نیاز به یک بار اسکن مجموعه داده وجود دارد که بدین تریتب حجم تبادل اطلاعات میان نگاشت و کاهش بسیار پایین می­باشد.

در روش [30] از نسخه بهبود یافته نگاشت-کاهش یعنی نگاشت-برهم­زدن-کاهش[1] برای ارائه الگوریتم خوشه ­بندی برای داده­های حجیم استفاده شده است. تمرکز اصلی این الگوریتم بر روی خوشه ­بندی داده­های مکانی[2] با حجم بسیار زیاد می­باشد.

 

اهداف تحقیق

اهداف تحقیق پیش­رو عبارتند از:

  • مطالعه و شناسایی تمام روش­های موجود برای خوشه­ بندی در داده­های حجیم
  • ارائه الگوی جدیدی از خوشه­بندی برای داده­ های حجیم
  • استفاده از الگوریتم­های ژنتیک در روش ارائه­شده برای افزایش دقت و کارایی روش ارائه­ شده

ارزیابی روش ارائه­ شده از نظر کیفیت و مرتبه زمانی و مقایسه آن با سایر روش­ها

فرض­ها

  • باتوجه به این­که حجم داده در داده­های حجیم عملیاتی بسیار زیاد است و امکان نگهداری و آزمایش بر روی این حجم از داده در محیط آزمایشگاهی وجود ندارد، از حجم محدودی از داده برای آزمایش کارایی روش ارائه­ شده استفاده می­شود و مقیاس­پذیری آن برای حجم­های داده بالاتر اثبات خواهد شد.

باتوجه به این­که نیاز است روش خوشه ­بندی ارائه­شده مورد ارزیابی قرار گیرد، از مجموعه­ داده از پیش برچسب­زده شده استفاده می­شود تا با استفاده از برچسب بتوان کارایی روش را مورد ارزیابی قرار داد.

روش حل مساله   

از آن­جاییکه در الگوریتم خوشه ­بندی k-means تعداد خوشه های یعنی k توسط کاربر تعیین می­شود و کاربر باتوجه به این­که دید مناسبی از داده­ ها ندارد نمی­تواند تعداد بهینه خوشه­ ها را تعیین کند، هدف اصلی در این تحقیق استفاده از الگوریتم­ های ژنتیک برای تعیین تعداد دقیق خوشه ­ها در بستر داده­ های حجیم است.

از نوع معماری نیز، روش ارائه­شده از ساختار اجرای بر روی چندین ماشین و ساختار برنامه­ نویسی نگاشت-کاهش پشتیبانی خواهد کرد. دلیل استفاده از این روش، پشتیبانی مناسب از حجم داده بسیار زیاد و ثابت بودن مرتبه زمانی روش ارائه­ شده با افزایش حجم[31] می­باشد.

به­ طورکلی روش ارائه ­شده از فازهای زیر تشکیل شده است:

  • بهینه­ سازی انتخاب تعداد خوشه­ ها با استفاده از الگوریتم ژنتیک:

در این مرحله مجموعه­ داده D را به صورت n رکورد با m ویژگی در نظر می­گیریم. هر کروموزوم را به ­صورت مجموعه­ای از ژن­ها که تعداد ژن­ها برابر مقدار اولیه برای خوشه­ ها می­باشد در نظر می­گیریم.(مقدار اولیه برای خوشه ­ها زیاد انتخاب می­شود، مثلا 30 خوشه تا با اجرای الگوریتم ژنتیک مقدار بهینه تعداد خوشه­ها تعیین شود). بنابراین کروموزوم با تعداد k ژن به­عنوان جمعیت اولیه تعریف می­شود که هر ژن دنباله­­ای از داده ­هایی است که به هر خوشه تعلق دارد (در ابتدای کار به صورت تصادفی هر داده به یک خوشه منتسب می­شود.). در ادامه نیز تابع fitness و عملگرهای crossover و mutation متناسب با ساختار کروموزوم فوق تعریف می­شود.

هدف اصلی الگوریتم ژنتیک ارائه ­شده افزایش فاصله میان داده­های دو خوشه و کاهش فاصله میان داده­های هر خوشه خواهد بود. الگوریتم ژنتیک فوق با استفاده از ساختار نگاشت-کاهش طراحی و پیاده­ سازی می­شود.

  • طراحی و اجرای الگوریتم K-means با ساختار نگاشت-کاهش با استفاده از مقدار k بهینه به­دست آمده در فاز قبل.
  • ارزیابی روش ارائه­ شده و مقایسه با روش­های دیگر.

 

[1] Map-Shuffle-Reduce

[2] Spatial Data

[1] Clustering Feature (CF)

[2] Un-automated distributing - paralle

[3] Automated distributing - MapReduce

[1] Single-machine clustering algorithm

[2] Multiple-machine clustering algorithm

[3] Qudradic

[1] Volume

[2] Unstructured

[3] Velocity

[4] Variety

[5] Variability

[6] Complexity

[7] NP-hard

[8] Scalability

[1] Facebook

[2] Tweeter

[3] Youtube

[4] Data Mining

[5] Bio informatics

[6] Machine Learning

[7] Networking

[8] Pattern Recognition

پروپوزال مهندسی کامپیوتر تلفیق الگوریتم ژنتیک و منطق فازی برای خوشه بندی نابرابر در شبکه های حسگر بیسیم

آموزش تخصصی انجام پایان نامه مهندسی کامپیوتر، شبکه حسگر بیسیم

پروپوزال مهندسی کامپیوتر ردیابی هدف متحرک در شبکه حسگر بی‌سیم با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی کوکو

پروپوزال مهندسی کامپیوتر ارائه چارچوب و مدلی برای امنیت داده های حجیم

پروپوزال مهندسی کامپیوتر ارائه‌ی یک روش تخصیص منابع جهت انتخاب طیف در شبكه­‌هاي  بي‌سيم راديوشناختی در محیطهای پویاچ

 

خدمات ادیب مشاور در زمینه رشته مهندسی کامپیوتر

ارائه موضوع پایان نامه مهندسی کامپیوتر

تدوین مقاله در رشته مهندسی کامپیوتر

مشاوره در تدوین پروپوزال مهندسی کامپیوتر

مشاوره و آموزش در پایان نامه مهندسی کامپیوتر

انجام شبیه سازی در رشته مهندسی کامپیوتر

استخراج مقاله در  رشته مهندسی کامپیوتر

استفاده از نرم افزارهای تخصصی همچون نرم افزار R، نرم افزار STATA، نرم افزار MATLAB، نرم افزار Vensim، نرم افزار LINGO، نرم افزار NS2

 

مشاوره تخصصی انجام پایان نامه ارشد

یکی از مهمترین وظایف دانشجویان در مقاطع تحصیلات تکمیلی (کارشناسی ارشد و دکتری) انجام پایان نامه می باشد. فقر اساتید خبره در زمینه های مختلف علمی تحقیقاتی در برخی دانشگاه های داخلی و خارجی موجب سردرگمی دانشجویان عزیز گردیده است، موسسه ادیب مشاور مفتخر است که در پاسخ به این نیاز طی ده سال فعالیت به تعداد بیشماری از دانشجویان ارشد و دکتری خدمات مشاوره تخصصی ارايه داده است.

به طور کلی انجام پایان نامه کاری زمان بر است که دانش و تجربه زیادی نیازمند است. موسسه ادیب مشاور با چندین سال تجربه در عرصه مشاوره و با در اختیار داشتن متخصصین و اساتیدی با تجربه آماده مشاوره و آموزش پایان نامه در کلیه رشته های دانشگاهی می باشد.

علاوه بر این موسسه ادیب مشاور، در زمینه شبیه سازی مقالات، پایان نامه ها و انجام پروژه ها با برنامه نویسی نیز به دانشجویان کشور عزیزمان خدمات لازم را ارائه می کند. این خدمات شامل تحلیل آماری، پیاده سازی با انواع نرم افزارهای مهندسی، برنامه نویسی با انواع زبان های برنامه نویسی و تهیه پرسش نامه می شود.

به طور کلی سر فصل های خدمات موسسه ادیب مشاور عبارتند از:

مشاوره پروپوزال در رشته مدیریت، حسابداری، مهندسی برق قدرت، مهندسی برق الکترونیک، مهندسی کامپیوتر و روانشناسی و دیگر رشته ها

مشاوره پایان نامه در رشته مدیریت، حسابداری، مهندسی برق قدرت، مهندسی برق الکترونیک، مهندسی کامپیوتر و روانشناسی و دیگر رشته ها

استخراج مقاله از پایان نامه در رشته مدیریت، حسابداری، مهندسی برق قدرت، مهندسی برق الکترونیک، مهندسی کامپیوتر و روانشناسی و دیگر رشته ها

انجام پایان نامه کامپیوتر، پروپوزال مهندسی کامپیوتر

اگر برای هریک از موارد فوق نیاز به مشاوره رایگان دارید، همین الان با ما تماس بگیرید.