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.
Essential Tools for Working with Data
امروزه اصطلاح علم داده به یکی از پرکاربردترین و جذاب‌ترین مفاهیم در دنیای فناوری تبدیل شده است. با وجود فراگیر شدن این واژه، تعریف دقیق آن همچنان برای بسیاری از افراد چالش‌برانگیز است. برخی منتقدان سرسخت این حوزه، علم داده را یک برچسب اضافی یا صرفاً یک واژه تبلیغاتی برای جذاب‌تر کردن رزومه‌ها و جلب توجه کارفرمایان می‌دانند. با این حال، این دیدگاه‌های انتقادی یک نکته بسیار حیاتی را نادیده می‌گیرند.
علم داده بهترین و دقیق‌ترین عنوان برای توصیف مجموعه‌ای از مهارت‌های بین‌رشته‌ای است که اهمیت آن‌ها در بخش‌های مختلف صنعت و دانشگاه به طور روزافزون در حال افزایش است. ماهیت بین‌رشته‌ای، کلید اصلی درک این مفهوم است. بهترین تعریف برای این تخصص بر اساس نمودار معروف درو کانوی شکل می‌گیرد که این حوزه را در نقطه تلاقی سه دانش بزرگ قرار می‌دهد.
اولین رکن، مهارت‌های یک آمارشناس است که می‌داند چگونه مجموعه‌های داده بزرگ را مدل‌سازی و خلاصه‌سازی کند. رکن دوم، مهارت‌های یک دانشمند علوم کامپیوتر است که توانایی طراحی و استفاده از الگوریتم‌ها برای ذخیره‌سازی، پردازش و بصری‌سازی کارآمد داده‌ها را دارد. در نهایت، رکن سوم و بسیار حیاتی، تخصص موضوعی یا همان دانش بومی در یک حوزه مشخص است که برای طرح سوالات درست و تفسیر صحیح پاسخ‌ها در بافت متن لازم است.
با در نظر گرفتن این ساختار، شما نباید علم داده را به عنوان یک قلمرو کاملاً جدید و مجزا از دانش نگاه کنید، بلکه باید آن را مجموعه‌ای از مهارت‌های نوین بدانید که می‌توانید آن‌ها را در حوزه تخصص فعلی خود اعمال کنید. فرقی نمی‌کند که در حال تحلیل نتایج انتخابات هستید، بازدهی بازار سهام را پیش‌بینی می‌کنید، کلیک‌های تبلیغات آنلاین را بهینه‌سازی می‌کنید، ریزموجودات را در تصاویر میکروسکوپی شناسایی می‌کنید یا در جستجوی دسته‌های جدیدی از اجرام آسمانی هستید؛ این اثر به شما توانایی لازم را می‌دهد تا سوالات جدیدی را درباره حوزه تخصصی خود مطرح کرده و به آن‌ها پاسخ دهید.
کتاب حاضر به صورت کاملاً ساختاریافته و در قالب بخش‌های مجزا طراحی شده است تا خواننده بتواند هر مفهوم را به طور عمیق و کاربردی درک کند. هر بخش بر روی یک ابزار یا کتابخانه بنیادین تمرکز دارد که نقش کلیدی در اکوسیستم پایتون ایفا می‌کند.
این بخش شما را با محیط‌های محاسباتی تعاملی آشنا می‌کند که بستر اصلی کار مهندسان داده است. ابزارهای این بخش به دانشمندان داده اجازه می‌دهند تا کدهای خود را به صورت تعاملی اجرا کرده، نتایج را فوراً مشاهده کنند و تحلیل‌های خود را به راحتی با دیگران به اشتراک بگذارند. توسعه سریع و خطایابی آسان در این محیط، گام نخست برای ورود به دنیای تحلیل‌های بزرگ است.
در این بخش، تمرکز اصلی بر روی ابزار نامپای است که ساختار داده‌ای آرایه‌های چندبعدی را برای ذخیره‌سازی و دستکاری کارآمد آرایه‌های متراکم داده در پایتون فراهم می‌کند. ، زیرا ابزارهای پیش‌فرض پایتون برای حجم داده‌های کلان سرعت کافی را ندارند. این بخش پایه‌های پردازش‌های عددی سنگین را برای شما استوار می‌سازد.
کلمات کلیدی:این بخش به معرفی کتابخانه بی‌رقیب پانداس می‌پردازد. این ابزار ساختار داده‌ای دیتافریم را برای ذخیره‌سازی و دستکاری بهینه داده‌های برچسب‌دار و ستونی ارائه می‌دهد. شما یاد می‌گیرید که چگونه داده‌های ناقص را پاک‌سازی کنید، مجموعه‌های داده مختلف را با یکدیگر ادغام نمایید و عملیات‌های پیچیده فیلتر کردن و گروه‌بندی را دقیقاً مانند ابزارهای پایگاه داده انجام دهید. تسلط بر پانداس هسته اصلی فعالیت‌های روزمره یک تحلیلگر داده است.
داده‌ها بدون نمایش بصری مناسب، داستان خود را به درستی بازگو نمی‌کنند. این بخش بر روی توانمندی‌های کتابخانه متپلاتلیب تمرکز دارد که قابلیت‌های انعطاف‌پذیری را برای خلق طیف وسیعی از نمودارها و تصویرسازی‌های باکیفیت در پایتون فراهم می‌کند. شما خواهید آموخت که چگونه نمودارهای توزیع، پراکندگی و خطی را برای درک بهتر رفتارهای پنهان در میان انبوه اطلاعات رسم کنید.
فصل پایانی و هیجان‌انگیز کتاب بر روی هوشمندسازی سیستم‌ها تمرکز دارد. این بخش با محوریت کتابخانه سایکیت-لرن، پیاده‌سازی‌های کارآمد، تمیز و استاندارد از مهم‌ترین و شناخته‌شده‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین را در اختیار شما قرار می‌دهد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدل‌های پیش‌بینی، دسته‌بندی و خوشه‌بندی را بر روی داده‌های خود اعمال کرده و سیستم‌های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی خلق کنید.
یکی از ویژگی‌های برجسته این کتاب، مشخص بودن دقیق جامعه هدف آن است. این اثر برای افراد زیر به عنوان یک مرجع رومیزی بی‌نظیر عمل می‌کند:
توسعه‌دهندگانی که با ساختارهای پایه پایتون آشنا هستند اما می‌خواهند مسیر شغلی خود را به سمت تحلیل داده و مهندسی یادگیری ماشین تغییر دهند. این کتاب به شما یاد می‌دهد که چگونه از پایتون به عنوان یک ابزار قدرتمند محاسباتی استفاده کنید.
دانشمندان، محققان و دانشجویانی که در رشته‌های مختلف علمی با حجم زیادی از داده‌های تجربی سروکار دارند و به دنبال ابزارهای کارآمدتر از نرم‌افزارهای سنتی برای تحلیل و بازنمایی یافته‌های خود هستند.
متخصصانی که در بخش‌های مالی، بازاریابی و مدیریت نیاز دارند تا بر اساس رفتارهای واقعی مشتریان و داده‌های بازار، تصمیم‌گیری‌های استراتژیک اتخاذ کنند.
این کتاب به عنوان یک راهنمای مقدماتی برای آموزش خود زبان پایتون یا اصول برنامه‌نویسی عمومی طراحی نشده است. فرض بر این است که خواننده آشنایی کافی با زبان پایتون دارد و مسائلی مانند تعریف توابع، تخصیص متغیرها، فراخوانی متدها و کنترل جریان برنامه را به خوبی می‌داند. هدف اصلی این کتاب کمک به کاربران پایتون است تا یاد بگیرند چگونه از اکوسیستم تخصصی پایتون در علم داده برای ذخیره‌سازی، دستکاری و کسب بینش عمیق از داده‌ها استفاده کنند.
ظهور پایتون در طول دو دهه گذشته به عنوان یک ابزار درجه یک برای کارهای محاسباتی علمی و تحلیل داده‌های بزرگ، شاید برای طراحان اولیه این زبان نیز غافلگیرکننده بوده باشد؛ زیرا پایتون در ابتدا اساساً برای تحلیل داده یا محاسبات علمی طراحی نشده بود.
محبوبیت و کارایی فوق‌العاده پایتون در این حوزه، ناشی از اکوسیستم بسیار بزرگ، فعال و پویا از بسته‌ها و کتابخانه‌های توسعه‌یافته توسط اشخاص ثالث است. وجود ابزارهایی همچون نامپای، پانداس، سای‌پای، متپلاتلیب و سایکیت-لرن بستری را فراهم کرده است که هر نوع عملیات ریاضی و آماری پیچیده به سادگی چند خط کد قابل اجرا باشد. اگرچه دنیای این ابزارها بسیار بزرگ‌تر از این چند کتابخانه است و هر روز در حال گسترش است، اما ابزارهای تمرکزیافته در این کتاب به عنوان هسته بنیادین باقی خواهند ماند و یادگیری آن‌ها بنیان علمی شما را در این مسیر محکم می‌کند.
دسته‌بندی: علوم کامپیوتر، علم داده، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی
برچسب‌ها: کتاب آموزش علم داده با پایتون,راهنمای تحلیل داده پانداس,آموزش کتابخانه نامپای در پایتون,الگوریتم های یادگیری ماشین سایکیت لرن,رسم نمودار با متپلاتلیب,محیط برنامه نویسی ژوپیتر نوت بوک,کتاب هوش مصنوعی و تحلیل داده,مهندسی داده های کلان پایتون,کتاب آموزش یادگیری ماشین کاربردی,تکنیک های تصویرسازی داده ها
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران (0)