ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Excelling at Data Science
در جهانی که علم داده (Data Science) به یکی از تأثیرگذارترین حوزههای فناوری تبدیل شده است، کتاب Data Science: The Hard Parts نوشتهی دانیل وان منبعی بینظیر برای دانشمندان داده، مهندسان داده و حرفهایهایی است که میخواهند از مهارتهای کمتر آموزشدادهشده و بهترین شیوههای عملی برای ایجاد ارزش در پروژههای دادهای استفاده کنند. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵ توسط O'Reilly، با بیش از ۳۵۰ صفحه محتوای متمرکز و مثالمحور، شما را از درک ارزش علم داده به سمت روایتگری قانعکننده، ساخت مورد تجاری، ایجاد ویژگیهای جدید برای مدلهای یادگیری ماشین، تجزیه شاخصهای کلیدی عملکرد (KPI) و تحلیل رشد هدایت میکند. برخلاف کتابهای سنتی که بر موضوعات کلان مانند یادگیری ماشین و برنامهنویسی تمرکز دارند، این کتاب بر مهارتهای کوچک اما حیاتی تمرکز دارد که یک دانشمند داده برجسته را از دیگران متمایز میکند. اگر به علم داده، تحلیل داده، روایتگری داده یا مهارتهای تجاری علاقهمند هستید، این کتاب راهنمایی ضروری است.
تصور کنید که بهعنوان یک دانشمند داده، میخواهید پروژهای را به تیم کسبوکار ارائه دهید یا دلایل تغییرات یک معیار را تحلیل کنید. این کتاب با رویکردی عملی، شما را از درک چگونگی خلق ارزش توسط علم داده شروع میکند و به سراغ روایتگری برای فروش پروژه، ساخت مورد تجاری با اقتصاد واحد، ایجاد ویژگیهای جدید با داستانسرایی، تجزیه KPIها و تحلیل رشد برای یافتن علل ریشهای میبرد. مثلاً، در بخش تجزیه KPIها، یاد میگیرید چگونه معیارها را به اجزای کوچکتر تقسیم کنید، در حالی که فصل تحلیل رشد ابزارهایی برای شناسایی دلایل تغییرات در معیارها ارائه میدهد. این کتاب با مثالهای واقعی، تکنیکهای عملی و بینشهای صنعتمحور، شما را برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده حرفهای در سال ۲۰۲۵ آماده میکند. کلماتی مانند علم داده، روایتگری داده، تجزیه KPI و تحلیل رشد در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
علم داده فراتر از یادگیری ماشین و برنامهنویسی است؛ مهارتهای کوچک مانند روایتگری، تحلیل تجاری و تجزیه معیارها اغلب تفاوت بین موفقیت و شکست یک پروژه را تعیین میکنند. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۶۰% پروژههای علم داده به دلیل عدم ارتباط مؤثر با تیمهای غیرفنی یا ناتوانی در توجیه ارزش تجاری شکست میخورند. با تمرکز بر این مهارتهای نادیدهگرفتهشده، این شکاف را پر میکند. این کتاب، که برای دانشمندان داده با تجربه پایه و حرفهایهایی که میخواهند تأثیر بیشتری داشته باشند نوشته شده، بر ، و تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۵/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای مهارتهای عملی علم داده – روایتگری فوقالعاده است» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/datascience)، کاربران آن را «منبع ضروری برای دانشمندان داده» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «پوشش KPI و تحلیل رشد بینظیر است.» این کتاب، با محتوای هماهنگ با نیازهای علم داده ۲۰۲۵، برای هر کسی که به دنبال ارتقای حرفهای است، ایدهآل است.
این کتاب با ساختاری عملی و متمرکز، شما را از مفاهیم کلیدی تا تکنیکهای پیشرفته هدایت میکند. هر بخش با مثالهای واقعی، تکنیکهای قابل اجرا و توضیحات زمینهای همراه است. موضوعات کلیدی شامل موارد زیر است:
درک چگونگی خلق ارزش توسط علم داده (فصل ۱): ارتباط علم داده با اهداف کسبوکار.
ارائه روایتهای قانعکننده برای فروش پروژههای علم داده (فصل ۲): داستانسرایی دادهای.
ساخت مورد تجاری با اصول اقتصاد واحد (فصل ۳): توجیه ارزش پروژه.
ایجاد ویژگیهای جدید برای مدلهای یادگیری ماشین با داستانسرایی (فصل ۴): مهندسی ویژگی خلاقانه.
تجزیه شاخصهای کلیدی عملکرد (KPI) (فصل ۵): تقسیم معیارها به اجزای قابل تحلیل.
تحلیل رشد برای یافتن علل ریشهای تغییرات در معیارها (فصل ۶): تحلیلهای عمیق رشد.
Data Science: The Hard Parts با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
عملگرا: تکنیکهای عملی برای چالشهای واقعی علم داده.
متمرکز بر مهارتهای نادیدهگرفتهشده: روایتگری، تحلیل تجاری و تجزیه معیارها.
نویسنده متخصص: دانیل وان با تجربه در Clip و کتاب Analytical Skills for AI and Data Science.
مثالمحور: مطالعات موردی از صنایع مختلف.
بهروز: هماهنگ با نیازهای علم داده ۲۰۲۵.
این کتاب برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
دانشمندان داده: برای بهبود مهارتهای غیرفنی و تجاری.
مهندسان داده: برای ارتباط بهتر با تیمهای کسبوکار.
مدیران محصول داده: برای توجیه ارزش پروژهها.
دانشجویان علم داده: برای یادگیری مهارتهای عملی.
علاقهمندان به تحلیل داده: برای تحلیلهای عمیق و روایتگری.
دانش پایه علم داده: آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین و پایتون (اختیاری).
ابزارها: پایتون و ابزارهای تحلیل مانند pandas (اختیاری).
سیستم: کامپیوتر برای مطالعه و تمرین.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای مهارتهای عملی علم داده – روایتگری فوقالعاده.» در Reddit: «منبع ضروری برای دانشمندان داده.» در Amazon: «KPI و تحلیل رشد بینظیر.»
با مطالعه، شما:
ارزش علم داده را به تیمهای غیرفنی منتقل میکنید.
روایتهای قانعکننده برای فروش پروژهها ارائه میدهید.
مورد تجاری را با اقتصاد واحد توجیه میکنید.
ویژگیهای جدید را برای مدلهای یادگیری ماشین خلق میکنید.
KPIها را به اجزای قابل تحلیل تجزیه میکنید.
تحلیل رشد را برای یافتن علل ریشهای انجام میدهید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران