کتاب Python Data Cleaning Cookbook

مزایای کلیدی این کتاب:

• یادگیری تکنیک‌های پیشرفته: این کتاب روش‌های مدرن مانند استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را برای پاک‌سازی داده‌ها آموزش می‌دهد.

• تمرکز بر ابزارهای پایتون: با استفاده از پانداس، نامپای و ابزارهای جدید مانند OpenAI، این کتاب شما را با آخرین فناوری‌ها آشنا می‌کند.

• دستورالعمل‌های عملی: هر فصل شامل دستورالعمل‌هایی است که می‌توانید بلافاصله در پروژه‌های خود پیاده‌سازی کنید.

• پشتیبانی از تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA): این کتاب به شما کمک می‌کند تا با استفاده از تجسم‌سازی و خلاصه‌سازی داده‌ها، بینش‌های ارزشمندی به دست آورید.

• مناسب برای پروژه‌های واقعی: تکنیک‌های ارائه‌شده برای آماده‌سازی داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی ایده‌آل هستند.

این کتاب با ارائه مثال‌هایی از دنیای واقعی، مانند پاک‌سازی داده‌های جدولی، مدیریت داده‌های JSON یا کار با داده‌های بزرگ در اسپارک، به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را در عمل ببینید. همچنین، با آموزش تکنیک‌هایی مانند زنجیره‌سازی متدها در پانداس و ایجاد توابع سفارشی، بهره‌وری شما را در مدیریت داده‌ها افزایش می‌دهد. اگر به دنبال منبعی هستید که شما را برای موفقیت در تحلیل داده‌ها و پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی آماده کند، این کتاب انتخابی بی‌نظیر است.

ویژگی‌های برجسته کتاب

استفاده از ابزارهای OpenAI برای پاک‌سازی داده‌ها

این کتاب شما را با استفاده از ابزارهای OpenAI برای پاک‌سازی داده‌ها آشنا می‌کند. این ابزارها به شما امکان می‌دهند تا وظایف پیچیده مانند شناسایی ناهنجاری‌ها یا اصلاح داده‌های ناپاک را به شکلی خودکار و کارآمد انجام دهید. مثال‌های عملی نشان می‌دهند که چگونه این ابزارها می‌توانند در پروژه‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی استفاده شوند.

خلاصه‌سازی و تجسم‌سازی داده‌ها

این کتاب تکنیک‌هایی برای خلاصه‌سازی ویژگی‌های مجموعه‌های داده، ستون‌ها و ردیف‌ها ارائه می‌دهد. شما خواهید آموخت که چگونه از تجسم‌سازی داده‌ها برای شناسایی مقادیر غیرمنتظره و به دست آوردن بینش‌های عمیق‌تر استفاده کنید. این روش‌ها به ویژه برای تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) مفید هستند.

شناسایی و رفع مقادیر گمشده

مقادیر گمشده یکی از چالش‌های رایج در تحلیل داده‌ها هستند. این کتاب روش‌های پیشرفته‌ای مانند استفاده از یادگیری ماشین و تحلیل Naive Bayes را برای شناسایی و رفع این مقادیر آموزش می‌دهد. همچنین، تکنیک‌هایی برای پر کردن یا حذف داده‌های گمشده با توجه به نیاز پروژه ارائه می‌شود.

تبدیل و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها

این کتاب به شما نشان می‌دهد که چگونه ویژگی‌های داده‌ها را رمزگذاری، تبدیل و مقیاس‌بندی کنید تا برای مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مناسب شوند. این تکنیک‌ها به بهبود عملکرد مدل‌ها و افزایش دقت پیش‌بینی‌ها کمک می‌کنند.

خودکارسازی پاک‌سازی داده‌ها

یکی از نقاط قوت این کتاب، آموزش ساخت توابع و کلاس‌های قابل استفاده مجدد برای خودکارسازی فرآیند پاک‌سازی داده‌ها است. شما خواهید آموخت که چگونه با استفاده از پایپ‌لاین‌های داده، فرآیندهای پاک‌سازی را بهینه کنید و زمان توسعه را کاهش دهید.

مدیریت داده‌های بزرگ با اسپارک

این کتاب تکنیک‌هایی برای کار با داده‌های بزرگ در اسپارک ارائه می‌دهد. شما خواهید آموخت که چگونه داده‌های بزرگ را پاک‌سازی، نظارت و اعتبارسنجی کنید تا از کیفیت آن‌ها در پروژه‌های مقیاس‌پذیر اطمینان حاصل کنید.

درباره مخاطبان کتاب

کتاب آشپزخانه پاک‌سازی داده‌ها با پایتون برای افراد زیر طراحی شده است:

• تحلیلگران داده که می‌خواهند داده‌های ناپاک را برای تحلیل دقیق آماده کنند.

• دانشمندان داده که در حال کار بر روی پروژه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند.

• توسعه‌دهندگان پایتون که به دنبال بهبود مهارت‌های خود در مدیریت داده‌ها هستند.

• محققان و دانشجویان که می‌خواهند تکنیک‌های پاک‌سازی داده‌ها را برای پروژه‌های تحقیقاتی یاد بگیرند.

نیازی به دانش پیشرفته در یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی نیست، اما آشنایی پایه با پایتون و کتابخانه‌هایی مانند پانداس ضروری است. این کتاب برای همه سطوح، از مبتدی تا حرفه‌ای، مناسب است.

فهرست مطالب

این کتاب موضوعات متنوعی را در بر می‌گیرد تا شما را با تکنیک‌های پاک‌سازی داده‌ها آشنا کند:

• پیش‌بینی مشکلات پاک‌سازی داده‌ها هنگام وارد کردن داده‌های جدولی با پانداس

• پیش‌بینی مشکلات هنگام کار با داده‌های HTML، JSON و اسپارک

• اندازه‌گیری داده‌های خود: خلاصه‌سازی و تحلیل ویژگی‌های داده

• شناسایی ناهنجاری‌ها در زیرمجموعه‌های داده

• استفاده از تجسم‌سازی برای شناسایی مقادیر غیرمنتظره

• پاک‌سازی و کاوش داده‌ها با عملیات سری‌ها

• شناسایی و رفع مقادیر گمشده

• رمزگذاری، تبدیل و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها

• رفع داده‌های ناپاک هنگام تجمیع

• مدیریت مشکلات داده‌ای هنگام ترکیب دیتافریم‌ها

• مرتب‌سازی و تغییر شکل داده‌ها

• خودکارسازی پاک‌سازی داده‌ها با توابع، کلاس‌ها و پایپ‌لاین‌های سفارشی

هر فصل با مثال‌های عملی و تمرین‌هایی پایان می‌یابد تا دانش شما را تثبیت کند.

نظرات خوانندگان

"این کتاب به من کمک کرد تا داده‌های نامنظم پروژه‌ام را به سرعت پاک‌سازی کنم. مثال‌های عملی آن فوق‌العاده بودند!" - تحلیلگر داده

"یادگیری استفاده از ابزارهای OpenAI برای پاک‌سازی داده‌ها یک تغییر بزرگ در پروژه‌هایم ایجاد کرد." - دانشمند داده

"این کتاب با زبانی ساده و دستورالعمل‌های واضح، پاک‌سازی داده‌ها را برایم آسان کرد." - توسعه‌دهنده پایتون

"به عنوان یک دانشجوی علم داده، این کتاب به من اعتماد به نفس داد تا داده‌های پیچیده را مدیریت کنم." - دانشجوی علوم داده

چرا این کتاب بهترین انتخاب برای پاک‌سازی داده‌ها است؟

کتاب آشپزخانه پاک‌سازی داده‌ها با پایتون با ارائه یک رویکرد دستورالعمل‌محور و تمرکز بر تکنیک‌های مدرن، شما را به یک متخصص در پاک‌سازی داده‌ها تبدیل می‌کند. این کتاب نه تنها شما را با ابزارهای پایه مانند پانداس آشنا می‌کند، بلکه تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را برای پاک‌سازی داده‌ها معرفی می‌کند. با مطالعه آن، می‌توانید داده‌های خود را برای پروژه‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و تحلیل اکتشافی داده‌ها آماده کنید.

مزایای خرید این کتاب:

• یادگیری تکنیک‌های پیشرفته پاک‌سازی داده‌ها با پایتون

• استفاده از ابزارهای OpenAI و روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی

• مناسب برای مبتدیان و حرفه‌ای‌های تحلیل داده

• بهبود بهره‌وری با خودکارسازی فرآیندهای پاک‌سازی

• آماده‌سازی داده‌ها برای پروژه‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

در مقایسه با دیگر کتاب‌های تحلیل داده، این کتاب با ارائه دستورالعمل‌های عملی و تمرکز بر ابزارهای مدرن، یادگیری را آسان و کاربردی می‌کند. با مطالعه آن، می‌توانید داده‌های خود را به شکلی تمیز و قابل اعتماد آماده کنید و نتایج دقیق‌تری از تحلیل‌های خود به دست آورید.

خرید این کتاب

اگر آماده هستید تا مهارت‌های خود در پاک‌سازی داده‌ها را ارتقا دهید و داده‌های خود را برای پروژه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آماده کنید، همین حالا کتاب آشپزخانه پاک‌سازی داده‌ها با پایتون را به سبد خرید خود اضافه کنید! این کتاب سرمایه‌گذاری ارزشمندی برای آینده حرفه‌ای شما و موفقیت در پروژه‌های داده‌محور است.

دسته‌بندی