معرفی و دانلود کتاب تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابتدا با پایتون: راهنمای گام به گام

معرفی کتاب تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابتدا با پایتون: راهنمای گام به گام

اگر می‌خواهید در مهارت تحلیل داده با پایتون حرفه‌ای شوید، آموزش خود را به کتاب تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابتدا با پایتون، بسپارید. پیترز مورگان نویسنده‌ی این کتاب موفق با زبانی ساده و گیرا تمامی مبانی و ملزومات یادگیری برنامه‌نویسی در دنیای تحلیل اطلاعات را به شما خواهد آموخت. پس اگر علاقه‌مندید یک‌بار از ابتدا و به صورت گام‌به‌گام اصول این زبان برنامه‌نویسی را بدانید، این کتاب به کار شما خواهد آمد.

درباره‌‌ی کتاب تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابتدا با پایتون

مهم نیست در کار برنامه‌نویسی یک فرد مبتدی باشید، و یا یک دانشجو و یا متخصص کامپیوتر؛ کتاب تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابتدا با پایتون (Al sciences Data Analysis from Scratch with Python) این فرصت را به شما می‌دهد که این‌بار به شیوه‌ای کاملاً جدید قابلیت‌های برنامه‌نویسی پایتون در دنیای تحلیل داده را کشف کنید. اما با وجود ابزار و برنامه‌های گوناگونی که این‌روز‌ها برای ارزیابی اطلاعات وجود دارد، چرا باید پایتون را انتخاب کنیم؟ پیترز مورگان (Peters Morgan) نویسنده‌ی این کتاب موفق از ویژگی‌های برنامه‌نویسی پایتون نسبت به دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی خواهد گفت و تمامی امکانات و مزایای این ابزار در دنیای تحلیل اطلاعات را برخواهد شمرد.

عصری که در آن زندگی می‌کنیم عصر داده‌هاست؛ فرقی نمی‌کند در چه حوزه و رشته‌ای فعالیت داشته باشیم؛ چرا که همه‌ی ما بدون شک با انبوهی از جزئیات و اطلاعات سروکار خواهیم داشت. در این میان برگ برنده با کسی‌ست که بتواند تحلیل و ارزیابی درستی از این ورودی‌ها داشته باشد و آن را به بهترین شکل در حوزه‌ی تخصصی خود به کار بگیرد. یک کارخانه‌دار با تحلیل درست از اطلاعات هزینه و فروش خواهد توانست مجموعه‌ی خود را به بهره‌بری بیشتری برساند و یک محقق زیست‌شناسی با تحلیل صحیح از داده‌های آزمایشگاهی خود به نتیجه‌گیری بدون خطا و دقیق‌تری دست خواهد یافت. اما یک سوال مهم! باوجود بمب‌باران اطلاعاتی‌ای که امروزه شاهد آن هستیم همچنان روش‌های قدیمی تحلیل داده و اطلاعات عملی خواهد بود؟ یا آن که جز احتمال ضریب خطای بالا و صرف وقت و هزینه‌ی بسیار نتیجه‌ی دیگری در پی نخواهد نخواهد داشت؟ در این‌جاست که دانش برنامه‌نویسی مثل یک ناجی بزرگ از راه می‌رسد و به سال‌ها دغدغه و چالش‌های دنیای تجزیه و تحلیل داده پایان می‌دهد. زبان برنامه‌نویسی پایتون یکی از کارآمدترین زبان‌های برنامه‌نویسی دنیاست و البته این برنامه‌ نیز مثل هر ابزار تخصصی دیگری ظرایف و پیچیدگی‌‌های مخصوص به‌ خود را دارد.

کتاب تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابتدا با پایتون، با زبان گیرا و رویکرد کاربردی خود تمامی سختی‌ها و پیچیدگی‌های کار با پایتون را از سر راه شما برخواهد داشت و به صورت گام‌به‌گام از سیر تا پیاز کار با این ابزار هوشمند را به شما آموزش خواهد داد. حتی اگر در نصب و راه‌اندازی این برنامه نیز تجربه‌ای نداشته باشید، نویسنده‌ی این اثر موفق به کمک شما خواهد آمد و پیش‌نیاز و موارد قابل یادآوری را برای شما مرور خواهد نمود. در ادامه برای درک بهتر کارکرد‌های برنامه‌ی پایتون در دنیای تحلیل داده، مثال‌ها و نمونه‌های مختلفی در اختیار شما قرار خواهد گرفت. این نمونه‌ها به کاربران کمک می‌کند تا بهتر از قبل قابلیت‌های برنامه‌نویسی پایتون در حل مشکلات و مسائل دنیای واقعی را درک کنند، و البته این مثال‌ها به به یک حوزه‌ی خاص محدود نمی‌شود و موضوعات متنوع و گوناگونی را در برمی‌گیرد؛ تحلیل داده در دنیای تجارت و بازار‌یابی، علم و تکنولوژی و همچنین تولید و خرده‌فروشی تنها گوشه‌ای از کاربرد‌های تحلیل داده با پایتون خواهد بود. در ادامه نویسنده به طرح مباحث تخصصی‌تری خواهد پرداخت و طی پانزده فصل و به صورت مرحله‌به‌مرحله شما را به یک فردی ماهر در کار تحلیل داده با پایتون تبدیل خواهد کرد. دریافت، پردازش و تجسم داده‌ها، یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و یادگیری تقویتی، رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی تنها گوشه‌ای از موضوعات و مطالب مفید و پرتنوع این کتاب خواندنی هستند.

در نهایت نویسنده‌ی کتاب تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابتدا با پایتون، به شما کمک خواهد کرد تا دنیای برنامه‌نویسی را به چشم یک حرفه‌ی جذاب و پرسود در عصر مدرن نگاه کنید، و با تقویت مهارت‌ خود در تحلیل اطلاعات با پایتون، به همان برنامه‌نویسی تبدیل شوید که صاحبان مشاغل و حوزه‌های مختلف به دنبال آن هستند. این اثر آموزنده در سال 2019 منتشر شده و نسخه‌ی فارسی آن با ترجمه‌ی جواد عیسی زاده و مازیار کلاگرد رونکلایی، و تلاش‌های انتشارات فناوری نوین به دست شما می‌رسد.

کتاب تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابتدا با پایتون برای چه کسانی مناسب است؟

این اثر ارزشمند را به علاقه‌مندان دنیای برنامه‌نویسی، به‌ویژه برنامه‌نویسی در حوزه‌ی تحلیل داده پیشنهاد می‌کنیم.

فهرست مطالب کتاب

فصل اول: چرا پایتون را برای علم داده و یادگیری ماشین انتخاب کنیم؟
مقایسه پایتون و R
استفاده گسترده از پایتون در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها
وضوح
فصل دوم: پیش‌نیازها و یادآوری‌ها
پایتون و دانش برنامه‌نویسی
نصب و راه‌اندازی
آیا تخصص ریاضی لازم است؟
فصل سوم: بررسی سریع پایتون
عملگرهای مقایسه‌ای
عملگرهای بولین (and, or, not else وelif, if) عملیات شرطی
توابع
لیست
نکاتی برای یادگیری سریع‌تر
فصل چهارم: بررسی کلی و اهداف f
تجزیه‌وتحلیل داده در مقابل علم داده در مقابل یادگیری ماشین
احتمالات
محدودیت‌های تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین
دقت و عملکرد
فصل پنجم: یک مثال سریع
مجموعه داده گل زنبق
پتانسیل و پیامدها
فصل ششم: دریافت و پردازش داده‌ها
فایل‌های CSV
انتخاب ویژگی
منابع داده آنلاین
منبع داده‌های داخلی
فصل هفتم: تجسم داده‌ها
هدف تجسم داده‌ها
وارد کردن و استفاده از Matplotlib
فصل هشتم: یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت
یادگیری تحت نظارت چیست؟
یادگیری بدون نظارت چیست؟
چگونه به یک مسئله نزدیک شویم؟
فصل نهم: رگرسیون
رگرسیون خطی ساده
رگرسیون خطی چندگانه
درخت تصمیم جنگل تصادفی
فصل دهم: طبقه‌بندی
رگرسیون لجستیک K-Nearest Neighbors
طبقه‌بندی درخت تصمیم
طبقه‌بندی
طبقه‌بندی تصادفی جنگل
فصل یازدهم: خوشه‌بندی
اهداف و کاربردهای خوشه‌بندی
خوشه‌بندی K-Means
تشخیص ناهنجاری
فصل دوازدهم: آموزش قوانین انجمنی
توضیح
پیشین
فصل سیزدهم: یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی چیست؟
مقایسه با یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت
استفاده از یادگیری تقویتی
فصل چهاردهم: شبکه‌های عصبی مصنوعی
شبکه‌های عصبی مصنوعی
پتانسیل‌ها و محدودیت‌ها
یک مثال
فصل پانزدهم: پردازش زبان طبیعی
تجزیه‌وتحلیل کلمات و احساسات
استفاده از NLTK