کتاب 15 Math Concepts Every Data Scientist Should Know

تقویت راه‌حل‌های علم داده با ریاضیات: کتاب Math for Data Science - راهنمای عملی برای تسلط بر الگوریتم‌ها

در دنیای علم داده، جایی که ترکیب داده‌ها با روش‌های علمی و ریاضیات ابزارهای لازم برای تحلیل، توسعه الگوریتم و استخراج بینش را فراهم می‌کند، درک عمیق مفاهیم ریاضی برای توسعه‌دهندگان حیاتی است. کتاب Math for Data Science نوشته دیوید هویل، با بیش از ۳۰ سال تجربه در مدل‌سازی آماری و ریاضی، راهنمایی جامع برای تسلط بر اصول ریاضی کلیدی است که اکثر الگوریتم‌های علم داده را هدایت می‌کنند. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵ توسط Packt Publishing، با بیش از ۴۵۰ صفحه محتوای غنی، پر از مثال‌های مبتنی بر پایتون، به شما کمک می‌کند تا با استفاده از NumPy، SciPy و scikit-learn، راه‌حل‌های علم داده را تقویت کنید. اگر به متغیرهای تصادفی، توزیع‌های احتمال، جبر خطی، بهینه‌سازی، مدل‌سازی احتمالی، سری‌های زمانی، آزمایش فرضیه‌ها، تحلیل شبکه، روش‌های کرنل یا نظریه اطلاعات علاقه‌مند هستید، این کتاب منبع ایدئالی است. هویل، با تجربه در ساخت مدل‌های پیش‌بینی برای بزرگ‌ترین خرده‌فروشان جهان، ۱۵ مفهوم کلیدی را از پایه تا پیشرفته پوشش می‌دهد و کاربرد عملی آن‌ها را با کدهای پایتون نشان می‌دهد.

تصور کنید که باید یک مدل پیش‌بینی برای تحلیل فروش یا یک الگوریتم یادگیری ماشین برای داده‌های شبکه‌ای بسازید. این کتاب با زبانی واضح و رویکرد عملی، شما را از مرور نمادها و اصطلاحات ریاضی شروع می‌کند و به سراغ متغیرهای تصادفی و توزیع‌ها، ماتریس‌ها و جبر خطی، توابع ضرر و بهینه‌سازی، و مفاهیم پیشرفته مانند روش‌های بیزی غیرپارامتری و ماتریس‌های تصادفی می‌برد. مثلاً، در فصل تحلیل شبکه، کدهای پایتون برای تحلیل گراف‌ها ارائه می‌دهد، در حالی که فصل روش‌های کرنل کاربردهای یادگیری مبتنی بر کرنل را در scikit-learn نشان می‌دهد. این کتاب نه تنها مفاهیم را آموزش می‌دهد، بلکه با تمرکز بر کاربردهای واقعی، مانند پیش‌بینی سری‌های زمانی و مدل‌سازی احتمالی، شما را برای چالش‌های علم داده در ۲۰۲۵ آماده می‌کند. کلماتی مانند ریاضیات علم داده، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بینی در سراسر صفحات تکرار می‌شوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.

چرا ریاضیات علم داده و این کتاب ضروری است؟

با پیچیده‌تر شدن الگوریتم‌های یادگیری ماشین، پایه محکم ریاضی برای موفقیت در علم داده ضروری است. طبق گزارش‌های ۲۰۲۵، ۸۵% دانشمندان داده از ابزارهای NumPy و scikit-learn استفاده می‌کنند، اما ۷۰% با درک ریاضیات پشت الگوریتم‌ها مشکل دارند. با ارائه مثال‌های پایتون و توضیحات عملی، این شکاف را پر می‌کند. این کتاب، که برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و تحلیلگران داده نوشته شده، بر ، و تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۴/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای ریاضیات علم داده – کدهای پایتون عالی‌اند» نشان‌دهنده ارزش آن است. در Reddit (r/datascience)، کاربران آن را «منبع ضروری برای یادگیری ماشین» توصیه می‌کنند. در Amazon، خوانندگان می‌گویند: «گام‌به‌گام فوق‌العاده برای سری‌های زمانی.» این کتاب، با پوشش ۱۵ مفهوم کلیدی، برای ۲۰۲۵ به‌روز است و برای متخصصان علم داده، از مبتدی تا حرفه‌ای، ایده‌آل است.