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.
Practical recipes for the complete time series workflow, from modern data engineering to advanced forecasting and anomaly detection
در دنیای دادهمحور امروز، توانایی پیشبینی آینده بر اساس الگوهای گذشته، مزیتی استراتژیک برای هر کسبوکار محسوب میشود. کتاب کتاب آشپزی تحلیل سری زمانی با پایتون (Time Series Analysis with Python Cookbook) اثر طارق عطوان، یک مرجع جامع و بانک کد پیشرفته برای کسانی است که میخواهند با اعتمادبهنفس کامل به تحلیل، مهندسی داده و پیشبینی دادههای وابسته به زمان بپردازند. این ویرایش دوم و بهروز شده، فراتر از یک کتاب آموزشی ساده، به عنوان یک راهنمای عملی در محیطهای عملیاتی طراحی شده است.
این کتاب با پوشش کامل ابزارهای مدرن نظیر Pandas، Polars، Sktime، Darts و Prophet، شما را از مراحل اولیه آمادهسازی دادهها به سمت مدلهای پیشرفته یادگیری عمیق و شناسایی ناهنجاری هدایت میکند. نسخه چاپی این کتاب شامل دسترسی به فصلهای اختصاصی در گیتهاب و دستورالعملهای عملی برای تنظیمات پایتون، تحلیلهای حوزه فرکانس و مدیریت دادههای مقیاسبزرگ است.
دادههای سری زمانی به دلیل ماهیت پویا و وجود الگوهای فصلی و روندها، چالشهای منحصربهفردی را ایجاد میکنند. نویسنده در این کتاب با رویکردی گامبهگام، شما را با مفاهیم کلیدی زیر آشنا میکند:
مهندسی دادههای زمانی: یادگیری استراتژیهای برخورد با دادههای مفقود، مدیریت مناطق زمانی و روزهای کاری سفارشی.
تحلیل آماری کلاسیک: تسلط بر مدلهای قدرتمندی نظیر SARIMA، Holt-Winters و VAR برای پیشبینیهای دقیق.
یادگیری ماشین و عمیق: بهرهگیری از توان TensorFlow و PyTorch و استفاده از معماریهای نوین مانند ترانسفورمرها (Transformers) در تحلیل سری زمانی.
تشخیص ناهنجاری: شناسایی نقاط پرت و رفتارهای غیرعادی در دادهها با استفاده از روشهای آماری شهودی و الگوریتمهای یادگیری ماشین.
کتاب به گونهای بخشبندی شده است که هم برای مبتدیان و هم برای متخصصان باتجربه، محتوای ارزشمندی ارائه دهد.
فصول ابتدایی بر زیرساختهای مهندسی داده تمرکز دارند. شما میآموزید که چگونه دادههای زمانی را از فایلها و پایگاههای داده (نظیر InfluxDB) فراخوانی کرده و آنها را ذخیره نمایید. موضوعات حیاتی مانند دستهبندی تاریخ و زمان در پایتون و راهکارهای درونیابی (Interpolation) برای دادههای ناقص در این بخش به تفصیل بررسی میشوند.
پیش از مدلسازی، درک ماهیت داده ضروری است. در این بخش، با استفاده از ابزارهای تجسمسازی تعاملی مانند hvPlot، یاد میگیرید که چگونه روندها، الگوهای فصلی متعدد و بینظمیها را شناسایی کنید. استفاده از نمودارهای ACF و PACF برای تشخیص ایستایی دادهها از بخشهای برجسته این فصل است.
کلمات کلیدی:در این مرحله، دستورالعملها به سمت مدلهای تکمتغیره و چندمتغیره حرکت میکنند. یاد میگیرید چگونه دادههای غیرایستا را با استفاده از تبدیلهای توان (Power Transforms) مدیریت کنید. کتاب با معرفی مدلهای فضای حالت (State-Space Models) و مدل مؤلفههای مشاهده نشده (UCM)، دید عمیقی از ساختار درونی سریهای زمانی به شما میدهد.
یکی از جذابترین بخشهای ویرایش جدید، تمرکز بر پیشبینیهای احتمالی (Probabilistic Forecasting) و استفاده از Conformal Prediction برای تعیین بازههای اطمینان است. این تکنیکها به شما کمک میکنند تا نه تنها یک عدد واحد، بلکه دامنهای از احتمالات را برای آینده پیشبینی کنید که در مدیریت ریسک بسیار حیاتی است.
تحلیل سری زمانی شامل فرمولهای پیچیده ریاضی، نمودارهای تحلیلی دقیق و کدهای طولانی پایتون است. خرید نسخه چاپی کتاب تحلیل سری زمانی با پایتون مزایای زیر را برای شما به همراه دارد:
تمرکز بر جزئیات بصری: تحلیل نمودارهای زمانی و خروجیهای مدل در صفحات چاپی بسیار دقیقتر از نمایشگرهای دیجیتال انجام میشود.
مرجع سریع در کدنویسی: داشتن یک «کتاب آشپزی» فیزیکی روی میز کار به شما اجازه میدهد بدون جابهجایی بین پنجرههای مرورگر، دستورالعملهای مورد نیاز را سریعاً بیابید و اعمال کنید.
درک عمیقتر الگوریتمها: مطالعه ساختار مدلهای یادگیری عمیق و شبکههای عصبی در نسخه فیزیکی، به تثبیت مفاهیم در ذهن کمک شایانی میکند.
با تسلط بر دستورالعملهای این کتاب، شما قادر خواهید بود:
مدیریت دادههای پیچیده: برخورد حرفهای با دادههایی که دارای چندین الگوی فصلی متداخل و روندهای متغیر هستند.
ساخت مدلهای بهینه: انتخاب، ارزیابی و بهینهسازی بهترین الگوریتم (آماری یا یادگیری ماشین) برای هر مسئله خاص.
تجسمسازی پیشرفته: خلق نمودارهای تعاملی که بینشهای عمیقی را به مدیران و ذینفعان پروژه منتقل میکند.
پیشبینی با عدم قطعیت: استفاده از روشهای احتمالی برای ارائه پیشبینیهایی که سطح ریسک و اطمینان در آنها مشخص است.
این اثر برای تحلیلگران داده، دانشمندان داده، مهندسان داده و توسعهدهندگان پایتون تدوین شده است که میخواهند تکنیکهای پیشبینی را به صورت گامبهگام و از طریق مثالهای کاربردی بیاموزند. اگر به دنبال ارتقای مهارتهای خود در استفاده از جدیدترین کتابخانههای پایتون برای حل چالشهای تجاری هستید، این کتاب بهترین همراه شما خواهد بود.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران