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.
From Data Science to Machine Learning
در جهانی که سیستمهای مدرن با پردازندههای چندهستهای (Multi-Core CPUs) و واحدهای پردازش گرافیکی (GPUs) پتانسیل محاسبات موازی را دارند، اما ابزارهای علمی پایتون اغلب برای بهرهبرداری از این پتانسیل طراحی نشدهاند، کتاب Scaling Python with Dask منبعی بینظیر برای دانشمندان داده و برنامهنویسان پایتون است که میخواهند با استفاده از کتابخانه منبعباز Dask، محاسبات موازی را در کتابخانههای PyData مانند NumPy، pandas و scikit-learn پیادهسازی کنند. این کتاب، نوشتهی هولدن کاراو و میکا کیمینز، منتشرشده در سال 2023 توسط O'Reilly، با بیش از ۳۰۰ صفحه محتوای عملی و مثالمحور، شما را از مبانی Dask به سمت پردازش دادههای دستهای موازی، مجموعههای Dask، جدولهای Dask، همزمانی پیشرفته، یادگیری ماشین و استقرار در ابر هدایت میکند. با تمرکز بر مقایسه Dask با ابزارهای دیگر و کاربردهای واقعی در سازمانهایی مانند Walmart، Capital One، Harvard Medical School و NASA، این کتاب به شما کمک میکند تا پروژههای دادهای را به مقیاسهای بزرگ ببرید. اگر به علم داده، یادگیری ماشین، پایتون یا محاسبات موازی علاقهمند هستید، این کتاب راهنمایی ضروری است.
تصور کنید که بهعنوان یک دانشمند داده، با مجموعه دادههای عظیم روبهرو هستید و کتابخانههای پایتون مانند pandas کند عمل میکنند. این کتاب با رویکردی گامبهگام، شما را از درک Dask شروع میکند و به سراغ راهاندازی، عملکرد Dask، DataFrameهای Dask، مجموعههای Dask، جدولهای K، API پردازنده، عاملهای Dask، ارزیابی اجزا، مهاجرت مهندسی تحلیلی، Dask با GPUها، یادگیری ماشین و استقرار تولیدی میبرد. مثلاً، در فصل DataFrameهای Dask، نحوه پردازش دادههای بزرگ با pandas-like API را یاد میگیرید، در حالی که فصل یادگیری ماشین با Dask ادغام با scikit-learn را آموزش میدهد. این کتاب با مثالهای عملی، مقایسههای ابزار و مطالعات موردی، شما را برای مقیاسپذیری پایتون در سال ۲۰۲۵ آماده میکند. کلماتی مانند Dask، پایتون، و در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
پایتون به دلیل سادگی و کتابخانههای قدرتمند PyData، زبان اصلی علم داده است، اما در مقیاسهای بزرگ، ابزارهایی مانند NumPy و pandas کند میشوند. طبق گزارشهای 2023، ۶۰% دانشمندان داده با چالشهای مقیاسپذیری در پروژههای بزرگ مواجهاند. Scaling Python with Dask با ارائه APIهای موازی و ساده، این مشکل را حل میکند. این کتاب، که برای دانشمندان داده و برنامهنویسان پایتون نوشته شده، بر پردازش موازی، مجموعههای Dask، یادگیری ماشین و استقرار تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۵/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای Dask – مثالها فوقالعادهاند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/datascience)، کاربران آن را «منبع ضروری برای مقیاسپذیری پایتون» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «پوشش GPU و یادگیری ماشین بینظیر است.» این کتاب، با محتوای هماهنگ با فناوریهای داده ۲۰۲۵، برای هر کسی که به دنبال مقیاسپذیری علم داده است، ایدهآل است.
این کتاب در ۱۲ فصل، با ساختاری منظم از مفاهیم پایه تا کاربردهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل با مثالهای کد پایتون، تمرینهای عملی و توضیحات واضح همراه است. موضوعات کلیدی شامل موارد زیر است:
Dask چیست؟ (فصل ۱): معرفی Dask و مقایسه با ابزارهای دیگر.
شروع کار با Dask (فصل ۲): نصب و راهاندازی.
چگونگی کار Dask: مبانی (فصل ۳): اصول محاسبات موازی.
DataFrameهای Dask (فصل ۴): کار با DataFrameهای موازی.
مجموعههای Dask (فصل ۵): آرایهها و DataFrameهای موازی.
جدول K API (فصل ۶): جدولهای کلیدی-مقداری.
API پردازنده (فصل ۷): پردازش سطح پایین.
همزمانی پیشرفته: Futures و دوستان (فصل ۸): مدیریت وظایف آیندهنگرانه.
افزودن حالت تغییرپذیر با عاملهای Dask (فصل ۹): عاملهای توزیعشده.
ارزیابی اجزا و کتابخانههای Dask (فصل ۱۰): مقایسه و انتخاب.
مهاجرت مهندسی تحلیلی موجود (فصل ۱۱): انتقال به Dask.
Dask با GPUها و منابع خاص (فصل ۱۲): استفاده از GPUها.
مفاهیم کلیدی سیستم برای کاربران Dask (پیوست A): مبانی سیستم.
DataFrameهای مقیاسپذیر: مقایسه و تاریخچه (پیوست B): تکامل DataFrameها.
دیباگینگ Dask (پیوست C): عیبیابی.
استریم با Streamz و Dask (پیوست D): پردازش استریم.
Scaling Python with Dask با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
عملگرا: مثالهای کد پایتون برای پروژههای واقعی.
مقیاسپذیر: تمرکز بر محاسبات موازی و ابر.
جامع: پوشش از مبانی تا GPUها و یادگیری ماشین.
نویسندگان متخصص: هولدن کاراو و میکا کیمینز با تجربه در Dask.
این کتاب برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
دانشمندان داده: برای مقیاسپذیری پروژههای PyData.
برنامهنویسان پایتون: برای یادگیری محاسبات موازی.
مهندسان داده: برای پردازش دادههای بزرگ.
دانشجویان علم داده: برای یادگیری Dask.
علاقهمندان به GPU: برای محاسبات شتابیافته.
دانش پایه پایتون: آشنایی با NumPy، pandas و scikit-learn.
ابزارها: Dask، Python و محیط ابری (اختیاری).
سیستم: کامپیوتر با ویندوز، مک یا لینوکس.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای Dask – مثالها فوقالعاده.» در Reddit: «منبع ضروری برای مقیاسپذیری پایتون.» در Amazon: «GPU و یادگیری ماشین بینظیر.»
با مطالعه، شما:
Dask را برای محاسبات موازی در PyData به کار میبرید.
DataFrameهای Dask را برای دادههای بزرگ استفاده میکنید.
مجموعههای Dask را برای آرایهها و جدولها پیادهسازی میکنید.
همزمانی را با Futures و عاملها مدیریت میکنید.
GPUها را با Dask برای شتابدهی ادغام میکنید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران