معرفی و دانلود کتاب علم داده در پایتون: مفاهیم و کاربردها

معرفی کتاب علم داده در پایتون: مفاهیم و کاربردها

کتاب علم داده در پایتون: مفاهیم و کاربردها نوشته محسن یزدی‌نژاد، محمد رضاپور، معصومه جوادی‌نیا و فرهاد استوارنژاد، به بررسی گام‌به‌گام مفاهیم و کاربردهای علم داده در زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌پردازد. این کتاب با زبانی ساده و روان، مبانی علم داده را برای مخاطبان با دانش برنامه‌نویسی متوسط به بالا شرح می‌دهد و با ارائه مثال‌های کاربردی و تمرین‌های متعدد، خواننده را در مسیر یادگیری این حوزه یاری می‌کند.

درباره کتاب علم داده در پایتون: مفاهیم و کاربردها

کتاب علم داده در پایتون: مفاهیم و کاربردها نوشته محسن یزدی نژاد، محمد رضاپور، معصومه جوادی نیا و فرهاد استوارنژاد، یک منبع جامع و کاربردی برای یادگیری مفاهیم علم داده و استفاده از زبان پایتون در این حوزه است. این کتاب با هدف آموزش اصول و مبانی علم داده، پیش‌پردازش داده‌ها، مصورسازی داده‌ها و روش‌های مختلف پیش‌بینی و توصیفی نگاشته شده است.

پایتون به عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در علم داده شناخته می‌شود. سادگی در یادگیری، کتابخانه‌های قدرتمند و گسترده و همچنین قابلیت استفاده در پروژه‌های بزرگ و کوچک، از مزایای این زبان برنامه‌نویسی هستند. یادگیری پایتون برای دانشجویان و حرفه‌ای‌ها در زمینه علم داده ضروری است؛ زیرا این زبان ابزارهای متنوع و کارآمدی را برای تحلیل داده‌ها فراهم می‌کند.

کتاب علم داده در پایتون: مفاهیم و کاربردها با مقدمه‌ای بر داده‌کاوی شروع می‌شود، که در این بخش به معرفی مفاهیم اساسی داده‌کاوی و اهمیت آن در دنیای امروز پرداخته می‌شود؛ مباحثی مانند جمع‌آوری داده‌ها، ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها و نقش داده‌کاوی از آن جمله هستند. پس از آن، به مساله‌ی پیش‌پردازش داده‌ها اشاره می‌شود که تکنیک‌های مختلف پیش‌پردازش داده‌ها، از جمله تمیز کردن داده‌ها، نرمال‌سازی، تبدیل داده‌ها و مدیریت داده‌های ناقص را شامل می‌شود. پیش‌پردازش داده‌ها مرحله‌ای ضروری برای بهبود کیفیت داده‌ها و افزایش دقت مدل‌های پیش‌بینی است. در ادامه، بخش شروع کدنویسی با پایتون به مبانی برنامه‌نویسی با پایتون، شامل ساختارهای داده‌ای، توابع، حلقه‌ها و شرایط، می‌پردازد. هدف این بخش، فراهم کردن پایه‌های لازم برای کدنویسی در زمینه علم داده است. سپس به روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها اشاره می‌شود که تکنیک‌های پیشرفته‌تر پیش‌پردازش، مانند کاهش ابعاد، انتخاب ویژگی‌ها و استخراج ویژگی‌ها را در بر می‌گیرد. این روش‌ها به تحلیل‌گران داده کمک می‌کنند تا الگوهای مخفی در داده‌ها را شناسایی کنند.

بخش بعدی کتاب علم داده در پایتون: مفاهیم و کاربردها، مساله‌ی مصورسازی داده‌ها در پایتون است که به معرفی کتابخانه‌های مختلف پایتون در جهت مصورسازی داده‌ها می‌پردازد. مصورسازی داده‌ها ابزار قدرتمندی برای درک بهتر داده‌ها و ارائه نتایج به صورت گرافیکی است. سپس به روش‌های پیش‌بینی پرداخته می‌شود که الگوریتم‌های مختلف پیش‌بینی را معرفی می‌کند. این الگوریتم‌ها برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته و طبقه‌بندی داده‌ها استفاده می‌شوند.

روش‌های توصیفی نیز در این کتاب توسط حسن یزدی‌نژاد، محمد رضاپور، معصومه جوادی‌نیا و فرهاد استوارنژاد بررسی می‌شود. این روش‌ها به تحلیل‌گران کمک می‌کنند تا ساختار داده‌ها را بهتر درک کنند. بخش ارزیابی، به معرفی روش‌های مختلف ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی، شامل معیارهای دقت، حساسیت، ویژگی و… می‌پردازد. ارزیابی مدل‌ها، مرحله‌ای حیاتی برای اطمینان از دقت و صحت پیش‌بینی‌ها است.

روش‌های ترکیبی نیز در این کتاب معرفی می‌شوند که شامل ترکیب چندین مدل پیش‌بینی برای بهبود دقت و کاهش خطا است. روش‌های ترکیبی می‌توانند نتایج بهتری را نسبت به استفاده از یک مدل واحد ارائه دهند. در نهایت، به مهندسی ویژگی‌ها پرداخته می‌شود که تکنیک‌های انتخاب و استخراج ویژگی‌های مهمِ داده‌ها را شامل می‌شود. مهندسی ویژگی‌ها نقش کلیدی را در بهبود عملکرد مدل‌های پیش‌بینی دارد.

کتاب علم داده در پایتون: مفاهیم و کاربردها که توسط موسسه فرهنگی هنری دیباگران تهران منتشر شده، یک منبع ارزشمند برای یادگیری علم داده و استفاده از پایتون در این حوزه است. با مطالعه‌ی این کتاب، خوانندگان می‌توانند مهارت‌های لازم را برای تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی و مصورسازی کسب کرده و در پروژه‌های علمی و صنعتی خود آن‌ها را به کار گیرند.

کتاب علم داده در پایتون: مفاهیم و کاربردها برای چه کسانی مناسب است؟

کتاب علم داده در پایتون: مفاهیم و کاربردها برای دانشجویان، پژوهشگران و علاقه‌مندان به علم داده، آمار و برنامه‌نویسی مناسب است. همچنین، افرادی که قصد دارند مهارت‌های خود را در زمینه داده‌کاوی، تحلیل داده‌ها و مصورسازی آن‌ها تقویت کنند، می‌توانند از این کتاب بهره‌مند شوند.

در بخشی از کتاب علم داده در پایتون: مفاهیم و کاربردها می‌خوانیم

خوشه‌بندی به عملیاتی گفته می‌شود، که در آن نقاط شبیه به یکدیگر در خوشه‌های مشخص گروه‌بندی می‌شوند؛ به عبارت دیگر، نقاط داخل هر خوشه با یکدیگر بیشترین تشابه و با نقاط خوشه‌های دیگر بیشترین تفاوت را دارند. روش‌های خوشه‌بندی به دو دسته تقسیمی و سلسله مراتبی تقسیم می‌شوند. در روش‌های تقسیمی نقاط و رکوردهای مجموعه داده به زیرمجموعه‌های بدون اشتراک تقسیم می‌شوند، به‌‌طوری که هر نقطه از داده فقط و فقط در یکی از این خوشه‌ها جای می‌گیرد.

فهرست مطالب کتاب

فصل اول: مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
فصل دوم: پیش‌پردازش داده‌ها
فصل سوم: شروع کدنویسی با پایتون
فصل چهارم: روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها
فصل پنجم: مصورسازی داده‌ها در پایتون
فصل ششم: روش‌های پیش‌بینی
فصل هفتم: روش‌های توصیفی
فصل هشتم: ارزیابی
فصل نهم: روش‌های ترکیبی
فصل دهم: مهندسی ویژگی‌ها