کتاب Modern Graph Theory Algorithms with Python

حل مسائل تحلیلی چالش‌برانگیز و محاسباتی با علم شبکه و الگوریتم‌های گراف: راهنمای جامع برای تحلیل داده‌های بزرگ

آیا می‌خواهید مسائل تحلیلی چالش‌برانگیز و محاسباتی سنگین را با استفاده از علم شبکه و الگوریتم‌های گراف حل کنید؟ کتاب حل مسائل تحلیلی چالش‌برانگیز و محاسباتی با علم شبکه و الگوریتم‌های گراف یک راهنمای عملی و جامع است که به شما کمک می‌کند تا انواع مختلف داده‌ها و مسائل تحلیلی را به ساختارهای شبکه تبدیل کنید و با استفاده از الگوریتم‌های نظریه گراف، آن‌ها را به‌طور کارآمد تحلیل کنید. این کتاب با مثال‌های عملی در پایتون، شما را از مفاهیم پایه علم شبکه تا کاربردهای پیشرفته مانند پیش‌بینی گسترش اخبار جعلی، پیگیری الگوهای قیمت‌گذاری و پیش‌بینی سقوط بازار سهام هدایت می‌کند. با خرید نسخه چاپی یا Kindle، یک PDF رایگان نیز دریافت خواهید کرد.

در عصر داده‌های بزرگ، علم شبکه از قدرت نظریه گراف و ساختارهای داده انعطاف‌پذیر برای تحلیل داده‌ها در مقیاس بزرگ بهره می‌برد. این کتاب شما را از تبدیل داده‌های فضایی و سری‌های زمانی به فرمت‌های شبکه تا کاوش در ابزارهای رایج علم شبکه در پایتون پیش می‌برد. شما با مطالعات موردی واقعی در پایتون، الگوریتم‌های یادگیری ماشین روی ویژگی‌های داده‌های شبکه، معماری‌های پایگاه داده گراف، شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) و معدن‌کاوی مسیرهای آموزشی برای بینش‌های موفقیت دانشجویان آشنا خواهید شد.

ویژگی‌های کلیدی کتاب:

• تبدیل انواع مختلف داده‌ها، مانند داده‌های فضایی، به فرمت‌های شبکه

• کاوش ابزارهای رایج علم شبکه در پایتون

• کشف تأثیر هندسه بر فرآیندهای گسترش در شبکه‌ها

• پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین روی ویژگی‌های داده‌های شبکه

• ساخت و پرس‌وجو از پایگاه‌های داده گراف

• کاوش در مرزهای جدید علم شبکه مانند الگوریتم‌های کوانتومی

چرا این کتاب را انتخاب کنید؟

کتاب حل مسائل تحلیلی چالش‌برانگیز و محاسباتی با علم شبکه و الگوریتم‌های گراف یک منبع بی‌نظیر برای محققان و حرفه‌ای‌های تحلیل داده است که می‌خواهند از رویکردهای علم شبکه برای حل مسائل داده‌های بزرگ استفاده کنند. این کتاب با رویکردی عملی و مطالعه موردی، شما را از مفاهیم پایه علم شبکه تا پیاده‌سازی‌های پیشرفته در پایتون هدایت می‌کند. برخلاف کتاب‌های نظری، این کتاب با تمرکز بر مثال‌های واقعی و ابزارهای پایتون، شما را برای حل مسائل علمی و مهندسی آماده می‌کند.

مزایای کلیدی این کتاب:

• تمرکز عملی: مثال‌های پایتون برای هر الگوریتم و مفهوم

• پوشش جامع: از داده‌های جمعیتی تا شبکه‌های اجتماعی پویا

• مطالعات موردی: کاربردهای واقعی در مالی، حمل‌ونقل، اکولوژی و بازار سهام

• دسترسی به PDF رایگان: با خرید نسخه چاپی یا Kindle

• مناسب برای R و پایتون: الگوریتم‌ها در R نیز پیاده‌سازی شده‌اند

این کتاب با آموزش موضوعاتی مانند تبدیل داده‌ها به شبکه، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شبکه‌ها و پایگاه‌های داده گراف، شما را برای تحلیل داده‌های بزرگ آماده می‌کند. اگر می‌خواهید علم شبکه را برای حل مسائل تحلیلی استفاده کنید، این کتاب بهترین انتخاب برای شماست.

ویژگی‌های برجسته کتاب

تبدیل داده‌ها به شبکه

این کتاب نحوه تبدیل داده‌های مختلف، مانند داده‌های فضایی و سری‌های زمانی، به فرمت‌های شبکه را آموزش می‌دهد.

ابزارهای علم شبکه در پایتون

این کتاب ابزارهای رایج مانند NetworkX و igraph را برای تحلیل شبکه‌ها معرفی می‌کند.

تأثیر هندسه بر گسترش

این کتاب تأثیر هندسه بر فرآیندهای گسترش در شبکه‌ها را کاوش می‌کند.

یادگیری ماشین برای شبکه‌ها

این کتاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین را روی ویژگی‌های داده‌های شبکه برای تحلیل کارآمد آموزش می‌دهد.

پایگاه‌های داده گراف

این کتاب ساخت و پرس‌وجو از پایگاه‌های داده گراف را برای تحلیل داده‌های بزرگ پوشش می‌دهد.

مرزهای جدید علم شبکه

این کتاب الگوریتم‌های جدید مانند الگوریتم‌های کوانتومی را برای علم شبکه معرفی می‌کند.

درباره مخاطبان کتاب

کتاب حل مسائل تحلیلی چالش‌برانگیز و محاسباتی با علم شبکه و الگوریتم‌های گراف برای افراد زیر طراحی شده است:

• محققان و حرفه‌ای‌های تحلیل داده که می‌خواهند رویکردهای علم شبکه را برای داده‌ها کاوش کنند.

• علاقه‌مندان به علم شبکه که می‌خواهند الگوریتم‌های گراف را برای حل مسائل علمی و مهندسی استفاده کنند.

• برنامه‌نویسان R و پایتون که به دنبال پیاده‌سازی الگوریتم‌های علم شبکه هستند.

• دانشجویان و محققان که می‌خواهند کاربردهای علم شبکه را یاد بگیرند.

نیازی به دانش پیشرفته نیست، اما آشنایی اولیه با پایتون (شامل pandas و NumPy) و کار با مجموعه‌های داده به درک بهتر مطالب کمک می‌کند. این کتاب برای سطوح متوسط تا حرفه‌ای مناسب است.

فهرست مطالب

این کتاب موضوعات کلیدی را برای تسلط بر علم شبکه و الگوریتم‌های گراف پوشش می‌دهد:

• شبکه چیست؟: مفاهیم پایه علم شبکه

• تبدیل داده‌ها به شبکه‌ها با NetworkX و igraph: ابزارهای پایتون

• داده‌های جمعیتی: تحلیل داده‌های جمعیتی با شبکه

• داده‌های حمل‌ونقل: کاربردهای حمل‌ونقل

• داده‌های اکولوژی: تحلیل اکولوژیکی

• داده‌های بازار سهام: پیش‌بینی بازار

• داده‌های قیمت/فروش کالا: الگوهای قیمت‌گذاری

• شبکه‌های اجتماعی پویا: تحلیل شبکه‌های اجتماعی

• یادگیری ماشین برای شبکه‌ها: الگوریتم‌های ML روی داده‌های شبکه

• معدن‌کاوی مسیرها: کاوش مسیرهای آموزشی

• نگاشت خانواده‌های زبانی – رویکرد آنتولوژیک: کاربردهای زبانی

• پایگاه‌های داده گراف: ساخت و پرس‌وجو

• ترکیب همه چیز: مطالعات موردی جامع

• مرزهای جدید: الگوریتم‌های کوانتومی و آینده علم شبکه

هر فصل با مثال‌های پایتون و مطالعات موردی پایان می‌یابد تا دانش شما را تثبیت کند.

نظرات خوانندگان

"این کتاب علم شبکه را برای حل مسائل داده‌های بزرگ به من آموخت!" - تحلیلگر داده
"مثال‌های پایتون و مطالعات موردی، یادگیری را بسیار کاربردی کرد." - محقق
"کاربردهای مالی و حمل‌ونقل، دیدگاهم را به علم شبکه تغییر داد." - برنامه‌نویس R
"به‌عنوان یک دانشجو، این کتاب بهترین راهنما برای الگوریتم‌های گراف بود." - دانشجوی علوم کامپیوتر

چرا این کتاب بهترین انتخاب برای یادگیری علم شبکه است؟

کتاب حل مسائل تحلیلی چالش‌برانگیز و محاسباتی با علم شبکه و الگوریتم‌های گراف با ارائه یک رویکرد عملی و مطالعه موردی، شما را به یک متخصص در استفاده از علم شبکه برای تحلیل داده‌های بزرگ تبدیل می‌کند. این کتاب نه تنها مفاهیم پایه مانند تبدیل داده به شبکه را آموزش می‌دهد، بلکه با تمرکز بر کاربردهای واقعی در مالی، حمل‌ونقل و اکولوژی، شما را برای حل مسائل علمی و مهندسی آماده می‌کند. مثال‌های پایتون و ابزارهای NetworkX، این کتاب را به منبعی بی‌نظیر برای محققان و برنامه‌نویسان تبدیل کرده است.

مزایای خرید این کتاب:

• یادگیری علم شبکه از پایه تا پیشرفته

• تسلط بر الگوریتم‌های گراف و یادگیری ماشین برای شبکه‌ها

• آموزش تبدیل داده‌ها به فرمت‌های شبکه

• مطالعات موردی واقعی در مالی، حمل‌ونقل و اکولوژی

• مناسب برای محققان، برنامه‌نویسان R/پایتون و دانشجویان

در مقایسه با دیگر کتاب‌های علم شبکه، این کتاب با تمرکز خاص بر کاربردهای عملی و مثال‌های پایتون، یادگیری را آسان و کاربردی می‌کند. با مطالعه آن، می‌توانید مهارت‌های لازم برای موفقیت در تحلیل داده‌های بزرگ را به دست آورید.

خرید این کتاب

اگر آماده هستید تا با علم شبکه مسائل تحلیلی چالش‌برانگیز را حل کنید، همین حالا کتاب حل مسائل تحلیلی چالش‌برانگیز و محاسباتی با علم شبکه و الگوریتم‌های گراف را به سبد خرید خود اضافه کنید! این کتاب سرمایه‌گذاری ارزشمندی برای آینده حرفه‌ای شما و تسلط بر مهارت‌های علم شبکه است.