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.
Enhance your analytical and programming skills for data modeling and processing with Julia
در دنیای برنامهنویسی که سرعت و کارایی برای حل مسائل علمی و دادهمحور حیاتی است، کتاب Mastering Julia: Enhance Your Analytical and Programming Skills for Data Modeling and Processing with Julia منبعی بینظیر برای توسعهدهندگانی است که میخواهند از قدرت جولیا (Julia)، زبانی طراحیشده برای اجرای سریع با استفاده از تکنیکهای کامپایل JIT مبتنی بر LLVM، بهرهمند شوند. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵، با بیش از ۴۰۰ صفحه محتوای کدمحور و عملی، شما را از مفاهیم پایه جولیا به سمت کاربردهای پیشرفته در محاسبات علمی، آمار، یادگیری ماشین، گرافیک، پایگاههای داده و محاسبات توزیعشده هدایت میکند. با خرید نسخه چاپی یا کیندل، یک eBook رایگان در فرمت PDF نیز دریافت میکنید. اگر به جولیا، علوم داده، یادگیری ماشین یا تحلیل دادههای پیشرفته علاقهمند هستید، این کتاب راهنمایی ضروری است.
تصور کنید که بهعنوان یک توسعهدهنده با تجربه در Python، R یا C/C++، میخواهید زبانی سریعتر و مناسبتر برای محاسبات سنگین را به مهارتهای خود اضافه کنید. این کتاب با رویکردی موضوعمحور، شما را از نصب و راهاندازی جولیا شروع میکند و به سراغ سیستم نوعدهی، دیسپچ چندگانه (Multiple Dispatch)، متاپروگرمینگ، کار با دادهها، تجسمسازی گرافیکی و یادگیری ماشین میبرد. مثلاً، در بخش گرافیک، نحوه ایجاد تجسمسازیهای پیشرفته با بستههایی مانند Plots.jl را یاد میگیرید، در حالی که بخش یادگیری ماشین رویکردهای جولیا به تحلیل بیزی و هوش مصنوعی را پوشش میدهد. این کتاب با مثالهای واقعی، تمرینهای کدمحور و پشتیبانی از محیطهای توسعه مانند VS Code و Jupyter، شما را برای استفاده از جولیا در پروژههای حرفهای در سال ۲۰۲۵ آماده میکند. کلماتی مانند جولیا، محاسبات علمی، یادگیری ماشین و تجسمسازی داده در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
جولیا به دلیل سرعت بالا، سادگی نحوی و طراحی برای محاسبات سنگین، گزینهای ایدهآل برای علوم داده، یادگیری ماشین و شبیهسازیهای علمی است. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، جولیا در ۶۵% پروژههای محاسبات علمی و یادگیری ماشین به دلیل عملکرد JIT و انعطافپذیری ترجیح داده میشود، اما یادگیری آن برای توسعهدهندگان جدید میتواند چالشبرانگیز باشد. با ارائه راهنمایی عملی و کدمحور، این زبان را برای توسعهدهندگانی که با Python، R، C/C++، C# یا Java آشنا هستند، قابل دسترس میکند. این کتاب، که برای توسعهدهندگان با دانش پایه برنامهنویسی طراحی شده، بر ، ، و تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۵/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای تسلط بر جولیا – مثالها فوقالعادهاند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/Julia)، کاربران آن را «منبع ضروری برای علوم داده و محاسبات» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «پوشش یادگیری ماشین و گرافیک بینظیر است.» این کتاب، با محتوای هماهنگ با فناوریهای ۲۰۲۵، برای هر کسی که به دنبال افزودن جولیا به مهارتهای خود است، ایدهآل است.
این کتاب در ۱۱ فصل، با ساختاری موضوعمحور، شما را از مفاهیم پایه تا کاربردهای پیشرفته جولیا هدایت میکند. هر فصل با مثالهای کدمحور، تمرینهای عملی و توضیحات واضح همراه است. موضوعات کلیدی شامل موارد زیر است:
محیط جولیا (فصل ۱): نصب و راهاندازی جولیا در ویندوز، مک و لینوکس، و کار با REPL، ویرایشگرهای کد و IDEهای وبمحور.
توسعه در جولیا (فصل ۲): نوشتن اسکریپتهای ساده و استفاده از محیطهای توسعه مانند VS Code و Jupyter.
انواع و دیسپچ (فصل ۳): درک سیستم نوعدهی پویا و دیسپچ چندگانه برای کدنویسی انعطافپذیر.
سه M (متاپروگرمینگ، ماکروها، ماژولها) (فصل ۴): تسلط بر متاپروگرمینگ و توسعه ماکروها برای افزایش قدرت کد.
تعاملپذیری (فصل ۵): همکاری جولیا با Python، C و سایر زبانها برای استفاده از کتابخانههای خارجی.
کار با دادهها (فصل ۶): مدیریت فایلهای داده، جداول، فریمهای داده، و اتصال به پایگاههای داده SQL و NoSQL.
برنامهنویسی علمی (فصل ۷): حل مسائل ریاضی، آماری، برنامهنویسی خطی و بهینهسازی.
گرافیک (فصل ۸): ایجاد تجسمسازیهای داده با بستههایی مانند Plots.jl و همکاری با ابزارهای خارجی.
پایگاههای داده (فصل ۹): اتصال به پایگاههای داده و مدیریت دادههای ساختاریافته.
یادگیری ماشین (فصل ۱۰): پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین، تحلیل بیزی و هوش مصنوعی با جولیا.
کار با جولیا (فصل ۱۱): اجرای محاسبات توزیعشده و شبکهسازی برای پروژههای مقیاسپذیر.
Mastering Julia با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
کدمحور: شامل مثالها و تمرینهای عملی در جولیا.
موضوعمحور: پوشش موضوعات متنوع از آمار تا محاسبات توزیعشده.
دسترسیپذیر: شامل eBook رایگان (PDF) با خرید نسخه چاپی یا کیندل.
جامع: مناسب برای توسعهدهندگان با تجربه و علاقهمندان به علوم داده.
بهروز: هماهنگ با فناوریهای محاسباتی و دادهای در ۲۰۲۵.
این کتاب برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
توسعهدهندگان با تجربه: برای افزودن جولیا به مهارتهای برنامهنویسی.
دانشمندان داده: برای تحلیل دادهها و یادگیری ماشین با جولیا.
محققان علمی: برای محاسبات ریاضی و شبیهسازیهای پیشرفته.
دانشجویان علوم کامپیوتر: برای یادگیری زبانی با کارایی بالا.
علاقهمندان به جولیا: برای کاوش در قابلیتهای متنوع این زبان.
دانش برنامهنویسی: آشنایی با زبانهای اسکریپتی (Python، R) یا کامپایلشده (C/C++، C#، Java).
سیستم مورد نیاز: کامپیوتر با قابلیت نصب جولیا (ویندوز، مک یا لینوکس).
ابزارها: ویرایشگر کد (مانند VS Code) یا IDE (مانند Jupyter) و اتصال به اینترنت برای نصب بستهها.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین کتاب برای تسلط بر جولیا – مثالها بسیار کاربردیاند.» در Reddit: «منبع ضروری برای علوم داده با جولیا.» در Amazon: «پوشش گرافیک و یادگیری ماشین بینظیر است.»
با مطالعه، شما:
اسکریپتهای جولیا را با استفاده از REPL، ویرایشگرهای کد و IDEهای وبمحور توسعه میدهید.
سیستم نوعدهی و دیسپچ چندگانه را برای کدنویسی بهینه به کار میبرید.
دادهها را با فریمهای داده، SQL و NoSQL مدیریت و تحلیل میکنید.
تجسمسازیهای گرافیکی را برای نمایش دادهها و مدلها ایجاد میکنید.
یادگیری ماشین و تحلیل بیزی را با بستههای جولیا پیادهسازی میکنید.
محاسبات توزیعشده را برای پروژههای مقیاسپذیر اجرا میکنید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران