کتاب The Well-Grounded Data Analyst

تحلیلگر داده زمینه‌دار: راهنمای عملی برای حل مسائل واقعی علوم داده

آشنایی با تحلیلگر داده زمینه‌دار

کتاب تحلیلگر داده زمینه‌دار، نوشته دیوید اسبوث، مربی علوم داده و میزبان پادکست Half Stack Data Science، راهنمایی عملی برای تحلیلگران داده در مراحل اولیه حرفه‌ای است که می‌خواهند مهارت‌های خود را با حل مسائل واقعی دنیای صنعت تقویت کنند. این کتاب با ارائه هشت پروژه عملی، شما را در مواجهه با چالش‌های پیچیده مانند منابع داده غیرقابل‌اعتماد، درخواست‌های مبهم و فرمت‌های ناسازگار هدایت می‌کند.

چرا این کتاب را بخوانید؟

تحلیل داده در دنیای واقعی با داده‌های تمیز و ساختارمند کلاس‌های آموزشی تفاوت دارد. این کتاب با تمرکز بر هشت سناریوی واقعی که در دوره‌های آموزشی یا بوت‌کمپ‌ها پوشش داده نمی‌شوند، شما را برای حل مشکلات رایج صنعتی آماده می‌کند. از مدل‌سازی داده و استخراج اطلاعات از PDF تا مدیریت معیارهای مبهم و ادامه پروژه‌های ناقص، این کتاب رویکردی نتیجه‌محور را آموزش می‌دهد که می‌توانید برای هر چالش جدید به کار ببرید. پروژه‌های کتاب به شما کمک می‌کنند تا نمونه‌کار (پورتفولیو) قوی برای مصاحبه‌های شغلی بسازید.

ویژگی‌های کلیدی کتاب

بخش اول: مفاهیم و آماده‌سازی

• پل زدن بین آموزش و دنیای واقعی: درک شکاف بین تئوری و عمل.

• رمزگذاری جغرافیایی: کار با داده‌های مکانی.

• مدل‌سازی داده: ساختاردهی داده‌ها برای تحلیل.

بخش دوم: تحلیل و مدیریت داده

• معیارها: مدیریت معیارهای مبهم و غیرشفاف.

• منابع داده غیرمعمول: استخراج داده از منابع مانند PDF.

• داده‌های دسته‌ای: مبانی دستکاری داده‌های دسته‌بندی‌شده.

• روش‌های پیشرفته داده‌های دسته‌ای: تکنیک‌های پیچیده‌تر تحلیل.

بخش سوم: تحلیل سری‌های زمانی و پروتوتایپ‌سازی

• آماده‌سازی داده‌های سری زمانی: پردازش داده‌های زمانی.

• تحلیل داده‌های سری زمانی: استخراج بینش از روندها.

• پروتوتایپ‌سازی سریع: تحلیل داده: ایجاد راه‌حل‌های سریع.

• پروتوتایپ‌سازی سریع: اثبات مفهوم: ساخت نمونه‌های اولیه.

• ادامه کار دیگران: آماده‌سازی داده: مدیریت پروژه‌های ناقص.

• ادامه کار دیگران: تقسیم‌بندی مشتری: تحلیل پیشرفته مشتری.

پیوست

• دستورالعمل نصب پایتون: راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی.

کاربردهای عملی

این کتاب با هشت پروژه عملی، از جمله مدل‌سازی داده، استخراج اطلاعات از PDF و تقسیم‌بندی مشتری، شما را در حل مسائل واقعی علوم داده توانمند می‌کند. رویکرد نتیجه‌محور دیوید اسبوث به شما کمک می‌کند تا پاسخ‌های حداقل قابل‌قبول (Minimum Viable Answer) برای ذی‌نفعان ارائه دهید، داده‌های مورد نیاز را شناسایی و استخراج کنید و یافته‌های خود را به‌صورت قابل‌اعتماد ارائه و بهبود دهید. پروژه‌های کتاب نمونه‌کار قوی برای نمایش در مصاحبه‌های شغلی فراهم می‌کنند.

درباره فناوری

علوم داده با ابزارهای پایتون مانند Pandas، NumPy و Matplotlib، امکان تحلیل داده‌های پیچیده را فراهم می‌کند. این کتاب با تمرکز بر این ابزارها و تکنیک‌های پروتوتایپ‌سازی سریع، شما را برای حل چالش‌های واقعی در محیط‌های صنعتی آماده می‌کند.

مخاطبان کتاب

این کتاب برای تحلیلگران داده در مراحل اولیه حرفه‌ای و دانش‌آموختگان علوم داده که می‌خواهند مهارت‌های خود را با مسائل دنیای واقعی تقویت کنند، مناسب است. دانش پایه در پایتون به درک بهتر محتوا کمک می‌کند.

درباره نویسنده

دیوید اسبوث، مربی علوم داده و معمار نرم‌افزار، با تجربه در آموزش و میزبانی پادکست Half Stack Data Science، دانش خود را با مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی در این کتاب به اشتراک گذاشته است.