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.
Fast Data Analytics and Reporting
در دنیای تحلیل دادههای بزرگ، جایی که OLAP workloads نیاز به ابزارهای سریع، embeddable و بهینهشده برای آنالیز دارند، DuckDB به عنوان یک پایگاه داده منبعباز in-process، مزایای کلیدی نسبت به راهحلهای OLAP主流 ارائه میدهد. کتاب DuckDB in Action نوشته وی-منگ لی، راهنمایی کاربردی برای توسعهدهندگان و متخصصان داده است که ویژگیهای اصلی و توابع DuckDB، بهترین شیوهها و مثالهای عملی برای استفاده از DuckDB در وظایف متنوع تحلیل داده را پوشش میدهد. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵ توسط O'Reilly، با بیش از ۲۵۰ صفحه محتوای غنی، پر از مثالهای واقعی، کدهای پایتون و نکات پیشرفته، به شما کمک میکند تا DuckDB را با pandas، Polars و JupySQL ادغام کنید، دادهها را import کنید، با جداول کار کنید، EDA (Exploratory Data Analysis) انجام دهید، دادهها را visualize کنید، تحلیل مکانی انجام دهید و با فایلهای JSON، Parquet و CSV کار کنید. اگر به هدف DuckDB، توابع اصلی، query کردن دادهها، spatial analytics با extension spatial یا استفاده از DuckDB در ابر با MotherDuck علاقهمند هستید، این کتاب منبع ایدئالی است. DuckDB با ادغام عالی با پایتون و سازگاری با SQL، عملکرد و انعطافپذیری SQL را مستقیماً در محیط پایتون شما فراهم میکند و این کتاب شما را از صفر به تسلط میرساند.
تصور کنید که به عنوان یک متخصص داده، نیاز به تحلیل سریع دادههای بزرگ بدون سربار سرورهای سنگین دارید. این کتاب با زبانی ساده و رویکرد گامبهگام، شما را از شروع با DuckDB شروع میکند و به سراغ import دادهها، پرایمر SQL و ادغام با Polars میبرد. نویسنده، وی-منگ لی، کارشناس توسعه نرمافزار و نویسنده کتابهای O'Reilly، بر اساس تجربیات واقعی، مثالهایی مانند query کردن فایلهای Parquet برای EDA یا استفاده از extension spatial برای تحلیلهای جغرافیایی ارائه میدهد. مثلاً، در فصل EDA با DuckDB، کدهایی برای visualization با matplotlib نشان میدهد که چگونه DuckDB سرعت OLAP را در پایتون افزایش دهد. این کتاب نه تنها تئوری را پوشش میدهد، بلکه با تمرکز بر کاربردهای عملی، شما را برای چالشهای ۲۰۲۵ مانند تحلیل دادههای ابری آماده میکند. کلماتی مانند DuckDB در پایتون، OLAP analytics و spatial analysis DuckDB در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
DuckDB با embeddable بودن و بهینهسازی برای analytics، جایگزینی قدرتمند برای ابزارهای OLAP سنگین است و ادغام عالی با پایتون، آن را برای متخصصان داده ایدئال میکند. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۷۵% تیمهای داده از DuckDB برای queryهای سریع استفاده میکنند، اما یادگیری آن بدون راهنمایی میتواند چالشبرانگیز باشد. با ارائه ویژگیهای اصلی، بهترین شیوهها و مثالهای عملی، یادگیری را سریع و مؤثر میکند. این کتاب، که برای توسعهدهندگان و متخصصان داده نوشته شده، بر کاربردهای واقعی مانند و تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۴/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای شروع DuckDB – مثالهای پایتون عالی و عملی هستند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/dataengineering)، کاربران آن را «منبع ضروری برای OLAP در پایتون» توصیه میکنند و میگویند: «فصل spatial analysis نجاتدهنده است.» در Amazon، خوانندگان میگویند: «کتابی جامع برای ادغام DuckDB با Polars و JupySQL.» این کتاب، با کدهای قابل اجرا و تمرکز بر analytics، برای ۲۰۲۵ بهروز است و برای متخصصان داده در هر سطح، از مبتدی تا پیشرفته، ایدهآل است.
این کتاب به صورت گامبهگام، از شروع تا کاربردهای پیشرفته، شما را با DuckDB آشنا میکند. هر فصل با مثالهای کدنویسی پایتون همراه است. در ادامه، موضوعات کلیدی را مرور میکنیم:
فصل اول Getting Started with DuckDB را پوشش میدهد و نصب و ویژگیهای اصلی را توضیح میدهد.
فصل دوم Importing Data into DuckDB را آموزش میدهد، با Parquet، CSV و JSON.
فصل سوم A Primer on SQL را کاوش میکند، برای queryهای OLAP.
فصل چهارم Using DuckDB with Polars را بررسی میکند، برای ادغام دادهها.
فصل پنجم Performing EDA with DuckDB را پوشش میدهد، با visualization.
فصل ششم Using DuckDB with JSON Files را آموزش میدهد، برای دادههای نیمهساختاریافته.
فصل هفتم Using DuckDB with JupySQL را کاوش میکند، برای Jupyter.
فصل هشتم Accessing Remote Data Using DuckDB را بررسی میکند، برای cloud sources.
فصل نهم Using DuckDB in the Cloud with MotherDuck را پوشش میدهد، برای scalability.
DuckDB in Action با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
عملی: مثالهای کدنویسی پایتون برای import، query و EDA.
ادغاممحور: با pandas، Polars و JupySQL.
کاربردی: تمرکز بر OLAP، spatial analysis و remote data.
نویسنده متخصص: وی-منگ لی با تجربه O'Reilly.
بهروز: پوشش MotherDuck برای ابر ۲۰۲۵.
این کتاب برای طیف وسیعی از خوانندگان طراحی شده است:
توسعهدهندگان پایتون: برای analytics embeddable.
متخصصان داده: علاقهمند به OLAP و EDA.
مهندسان داده: برای import و query فایلهای بزرگ.
علاقهمندان به spatial: برای extension spatial.
کاربران Jupyter: برای JupySQL integration.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای شروع DuckDB – مثالهای پایتون عالی.» در Reddit: «منبع ضروری برای OLAP در پایتون.» در Amazon: «جامع برای ادغام با Polars.»
با مطالعه، شما:
هدف و توابع DuckDB را میفهمید.
تحلیل داده را با DuckDB انجام میدهید.
DuckDB را با Polars و JupySQL ادغام میکنید.
دادهها را query میکنید.
spatial analytics را با extension انجام میدهید.
با دادههای متنوع مانند Parquet و JSON کار میکنید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران