دانلود کتاب Foundations of Data Science with Python

معرفی کتاب Foundations of Data Science with Python

آیا به دنیای جذاب علوم داده و یادگیری ماشینی علاقه‌مندید؟ آیا می‌خواهید با استفاده از قدرتمندترین ابزار یعنی زبان برنامه‌نویسی پایتون، دانش و مهارت‌های لازم برای تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی‌ها و کشف الگوها را کسب کنید؟ کتاب «مبانی علوم داده با پایتون» نوشته‌ی جان ام. شی، دروازه‌ای است به سوی این دنیای هیجان‌انگیز. این کتاب که توسط انتشارات CRC Press در سال 2024 منتشر شده، یک راهنمای جامع و کاربردی برای علاقه‌مندان به علوم داده است که قصد دارند از پایه، مفاهیم اساسی و ابزارهای ضروری را فرا بگیرند.

این کتاب با 491 صفحه محتوای ارزشمند، شما را از مفاهیم ابتدایی تا مباحث پیشرفته‌ی علوم داده هدایت می‌کند. فارغ از اینکه دانش‌آموز، دانشجو، محقق یا یک متخصص در زمینه‌ی دیگری هستید، این کتاب به شما کمک می‌کند تا با اصول و تکنیک‌های علوم داده آشنا شوید و توانایی حل مسائل دنیای واقعی را به دست آورید. با استفاده از مثال‌های عملی و تمرین‌های تعاملی، شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌ها را جمع‌آوری، پاکسازی، تجزیه و تحلیل، و در نهایت، نتایج معناداری را استخراج کنید.

درباره کتاب Foundations of Data Science with Python

کتاب «مبانی علوم داده با پایتون» یک منبع آموزشی است که با رویکردی گام به گام، شما را با مفاهیم کلیدی علوم داده آشنا می‌کند. این کتاب، از مقدمات و مبانی ریاضی و آمار شروع شده و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تری مانند یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، و تجسم داده‌ها می‌پردازد. این کتاب بر استفاده از پایتون و کتابخانه‌های قدرتمند آن، مانند NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn و TensorFlow تمرکز دارد تا شما را با ابزارهای لازم برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های پیش‌بینی آشنا کند.

از ویژگی‌های بارز این کتاب می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• رویکرد آموزشی گام به گام: مفاهیم به ترتیب منطقی و به صورت تدریجی ارائه شده‌اند، به طوری که خوانندگان با هر سطح دانش، می‌توانند از آن بهره‌مند شوند.
• مثال‌های عملی و کاربردی: کتاب مملو از مثال‌های واقعی و تمرین‌های تعاملی است که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را در عمل پیاده‌سازی کنید.
• پوشش جامع: کتاب طیف وسیعی از مباحث علوم داده، از جمله آمار، پیش‌پردازش داده‌ها، یادگیری ماشینی، و تجسم داده‌ها را پوشش می‌دهد.
• استفاده از پایتون و کتابخانه‌های قدرتمند: با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های پرکاربرد آن، شما با ابزارهای لازم برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های پیش‌بینی آشنا می‌شوید.

این کتاب یک منبع عالی برای دانشجویان رشته‌های علوم کامپیوتر، مهندسی، آمار، و سایر رشته‌های مرتبط است. همچنین، برای متخصصان و علاقه‌مندانی که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه علوم داده ارتقا دهند، بسیار مفید خواهد بود.

خلاصه کتاب Foundations of Data Science with Python

«مبانی علوم داده با پایتون» به طور کلی بر روی ایجاد یک درک عمیق از مبانی و اصول علوم داده تمرکز دارد. این کتاب با یک مقدمه بر مفاهیم اساسی علوم داده آغاز می‌شود و به سرعت به سمت مباحث مهم‌تری مانند آمار توصیفی و استنباطی حرکت می‌کند. نویسنده به تفصیل، مفاهیم کلیدی مانند متغیرها، توزیع‌ها، مقیاس‌های مرکزی و پراکندگی را توضیح می‌دهد. سپس، کتاب به پیش‌پردازش داده‌ها می‌پردازد که شامل پاکسازی، تبدیل و آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل است.

بخش مهمی از کتاب به یادگیری ماشینی اختصاص دارد. در این بخش، خوانندگان با مفاهیم اساسی یادگیری ماشینی، از جمله یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت، و یادگیری تقویتی آشنا می‌شوند. کتاب به طور خاص بر روی الگوریتم‌های پرکاربرد یادگیری ماشینی، مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، و کاهش ابعاد تمرکز دارد. هر الگوریتم با مثال‌های عملی و توضیح گام به گام ارائه می‌شود.

علاوه بر این، کتاب به مباحثی مانند تجسم داده‌ها نیز می‌پردازد. خوانندگان با استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند Matplotlib و Seaborn یاد می‌گیرند که چگونه داده‌ها را به صورت بصری نمایش دهند و الگوها و روندهای موجود در داده‌ها را کشف کنند.

کتاب با ارائه نمونه‌های عملی و تمرین‌های تعاملی، به خوانندگان کمک می‌کند تا دانش خود را در عمل به کار گیرند و مهارت‌های خود را در زمینه علوم داده ارتقا دهند.

چرا باید کتاب Foundations of Data Science with Python را بخوانیم

در دنیای امروز، داده‌ها به عنوان یک منبع ارزشمند تلقی می‌شوند و توانایی تجزیه و تحلیل داده‌ها به یک مهارت حیاتی تبدیل شده است. کتاب «مبانی علوم داده با پایتون» به شما کمک می‌کند تا به این مهارت دست پیدا کنید و در این زمینه پیشرفت کنید. در اینجا به برخی از دلایلی که چرا باید این کتاب را بخوانید، اشاره می‌کنیم:

• کسب مهارت‌های مورد نیاز: با خواندن این کتاب، شما مهارت‌های ضروری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، از جمله آمار، یادگیری ماشینی، و تجسم داده‌ها را فرا می‌گیرید.
• استفاده از پایتون: شما با زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های قدرتمند آن، مانند NumPy، Pandas، و Scikit-learn آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه از این ابزارها برای حل مسائل دنیای واقعی استفاده کنید.
• درک عمیق مفاهیم: کتاب به شما کمک می‌کند تا درک عمیقی از مفاهیم علوم داده داشته باشید و بتوانید آن‌ها را در عمل به کار ببرید.
• آماده شدن برای فرصت‌های شغلی: با داشتن مهارت‌های علوم داده، شما می‌توانید فرصت‌های شغلی بیشتری را در زمینه‌های مختلف، از جمله تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشینی، و هوش مصنوعی به دست آورید.
• حل مسائل دنیای واقعی: شما یاد می‌گیرید که چگونه داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید و راه‌حل‌هایی برای مسائل پیچیده دنیای واقعی ارائه دهید.

این کتاب یک سرمایه‌گذاری عالی برای آینده‌ی شماست. با خواندن این کتاب، شما نه تنها دانش و مهارت‌های لازم را کسب می‌کنید، بلکه اعتماد به نفس خود را نیز برای مواجهه با چالش‌های دنیای داده‌ها افزایش می‌دهید.

درباره نویسنده کتاب Shea, John M.

متاسفانه، اطلاعات دقیقی در مورد جان ام. شی در دسترس نیست. با این حال، با توجه به محتوای کتاب، می‌توان گفت که او احتمالاً یک متخصص یا محقق با تجربه در زمینه علوم داده است. او دانش خود را به گونه‌ای در این کتاب ارائه کرده که برای خوانندگان با سطوح مختلف دانش، قابل فهم و مفید باشد. احتمالاً شی، در زمینه‌ی تدریس یا مشاوره در زمینه علوم داده نیز فعالیت دارد.

مشخص است که نویسنده در تلاش بوده است تا یک راهنمای جامع و کاربردی برای علاقه‌مندان به علوم داده ارائه دهد. او با استفاده از مثال‌های عملی و تمرین‌های تعاملی، به خوانندگان کمک می‌کند تا مفاهیم را در عمل پیاده‌سازی کنند و مهارت‌های خود را در این زمینه ارتقا دهند.

نگاه کلی به کتاب

کتاب «مبانی علوم داده با پایتون» یک منبع آموزشی جامع و کاربردی است که برای علاقه‌مندان به علوم داده طراحی شده است. این کتاب با پوشش دادن طیف گسترده‌ای از مباحث علوم داده، از جمله آمار، پیش‌پردازش داده‌ها، یادگیری ماشینی، و تجسم داده‌ها، خوانندگان را از مفاهیم اساسی تا مباحث پیشرفته هدایت می‌کند.

مخاطبان اصلی کتاب:

• دانشجویان رشته‌های علوم کامپیوتر، مهندسی، آمار، و سایر رشته‌های مرتبط
• متخصصان و علاقه‌مندانی که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه علوم داده ارتقا دهند
• تحلیلگران داده‌ها و دانشمندان داده‌ها
• هر کسی که علاقه‌مند به یادگیری علوم داده و استفاده از پایتون است

سرفصل‌های اصلی کتاب:

• مبانی ریاضی و آمار
• پیش‌پردازش داده‌ها
• یادگیری ماشینی
• یادگیری عمیق (در صورت وجود)
• تجسم داده‌ها
• کاربردها و نمونه‌های عملی

نکات کلیدی کتاب:

• استفاده از پایتون و کتابخانه‌های قدرتمند آن، از جمله NumPy، Pandas، Matplotlib، Scikit-learn و TensorFlow
• ارائه مثال‌های عملی و تمرین‌های تعاملی
• رویکرد آموزشی گام به گام
• پوشش جامع مباحث علوم داده

نتیجه گیری

کتاب «مبانی علوم داده با پایتون» یک منبع آموزشی ارزشمند برای هر کسی است که می‌خواهد وارد دنیای علوم داده شود یا مهارت‌های خود را در این زمینه ارتقا دهد. با استفاده از این کتاب، شما می‌توانید دانش و مهارت‌های لازم برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، ساخت مدل‌های پیش‌بینی، و حل مسائل دنیای واقعی را کسب کنید. این کتاب با رویکرد آموزشی گام به گام، مثال‌های عملی و تمرین‌های تعاملی، شما را در این مسیر همراهی می‌کند و به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص علوم داده تبدیل شوید. اگر به دنبال یادگیری علوم داده، یادگیری ماشینی، و پایتون هستید، این کتاب را از دست ندهید!