دانلود کتاب Just Enough Data Science and Machine Learning: Essential Tools and Techniques

معرفی کتاب Just Enough Data Science and Machine Learning: Essential Tools and Techniques

اگر به‌دنبال سریع‌ترین و کاربردی‌ترین مسیر ورود به دنیای علم داده و یادگیری ماشین هستید، کتاب Just Enough Data Science and Machine Learning: Essential Tools and Techniques نوشته‌ی مارک لوین و مارتین هریس دقیقاً همان چیزی است که نیاز دارید. این اثر که توسط انتشارات معتبر Addison-Wesley Professional در دسامبر ۲۰۲۴ منتشر شده، در ۲۲۴ صفحه و با زبانی ساده، مفاهیم کلیدی و ابزارهای ضروری علم داده را بدون پیچیدگی‌های ریاضی یا کدنویسی طاقت‌فرسا آموزش می‌دهد.

کتاب حاضر برای افرادی طراحی شده که می‌خواهند در کوتاه‌ترین زمان ممکن، مهارت‌های تحلیل داده، پیش‌بینی با یادگیری ماشین و تولینسک داده‌محور را به‌صورت عملی فرا بگیرند؛ چه دانشجویان رشته‌های کامپیوتر، مدیریت یا مهندسی صنایع باشید، چه مدیران و تحلیل‌گرانی که قصد دارند تصمیمات خود را داده‌محور کنند.

درباره کتاب Just Enough Data Science and Machine Learning: Essential Tools and Techniques

در این کتاب، نویسندگان تجربه‌ی چندین ساله خود در تدریس و مشاوره‌ی پروژه‌های علم داده در شرکت‌های بزرگ را گردآوری کرده‌اند تا خواننده فقط با حداقل پیش‌زمینه برنامه‌نویسی بتواند از صفر تا مرحله‌ی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین پیش رود. ساختار کتاب به‌گونه‌ای است که هر فصل، یک مهارت کلیدی را در قالب پروژه‌ای واقعی آموزش می‌دهد؛ از جمع‌آوری و تمیز کردن داده گرفته تا انتخاب الگوریتم مناسب و ارزیابی نتایج.

ویژگی منحصربه‌فرد این اثر، استفاده از ابزارهای متن‌باز و محبوب مانند پایتون، Pandas، Scikit-learn و Google Colab است تا خواننده بدون نگرانی درباره‌ی هزینه‌ی نرم‌افزار یا سخت‌افزار، تمرینات را دنبال کند. همچنین، تمام کدهای کتاب در گیت‌هاب بارگذاری شده و به‌روزرسانی می‌شوند تا همیشه با جدیدترین نسخه کتابخانه‌ها هماهنگ باشند.

خلاصه کتاب Just Enough Data Science and Machine Learning: Essential Tools and Techniques

کتاب در هفت فصل اصلی سازمان‌دهی شده که هرکدام با یک مشکل تجاری واقعی آغاز می‌شوند و در پایان فصل، مدل قابل‌اجرا و گزارش تحلیلی تحویل می‌دهند:

1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر علم داده – تعریف دقیق گام‌های یک پروژه علم داده و معرفی اکوسیستم ابزار.
2. فصل ۲: آشنایی با پایتون و Jupyter – نصب محیط توسعه، کار با متغیرها، توابع و کتابخانه‌های اصلی.
3. فصل ۳: بارگذاری و اکتشاف داده – استفاده از Pandas برای خواندن CSV، Excel و APIها و خلاصه‌سازی اولیه داده.
4. فصل ۴: پیش‌پردازش و ویژگی‌سازی – جلوگیری از داده‌های کمیسینگ، کدگذاری متغیرها و انتخاب ویژگی.
5. فصل ۵: یادگیری ماشین نظارت‌شده – پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم و جنگل تصادفی با Scikit-learn.
6. فصل ۶: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل – آموزش Cross-Validation، ROC، AUC و تنظیم اَبَرامتغیرها.
7. فصل ۷: استقرار و ارائه نتیجه – ذخیره مدل با joblib، ساخت API ساده با FastAPI و طراحی داشبورد استریملیت.

در پایان کتاب، یک راهنمای چک‌لیستی یک‌صفحه‌ای ارائه شده که می‌توانید آن را چاپ کرده و در تمام پروژه‌های خود استفاده کنید تا هیچ‌گام مهمی را از قلم نیندازید.

چرا باید کتاب Just Enough Data Science and Machine Learning: Essential Tools and Techniques را بخوانیم

۱. زمان شما ارزشمند است: به‌جای گذراندن دوره‌های بلندمدت یا مطالعه‌ی کتب ۸۰۰ صفحه‌ای، در کمتر از یک هفته می‌توانید دانش عملی علم داده را به‌دست آورید.

۲. تمرکز بر «فقط کافی است»: مفاهیم اضافی حذف شده و فقط مطالبی گنجانده شده که در ۸۰٪ پروژه‌های واقعی به‌کار می‌روند.

۳. پروژه‌محور بودن: هر فصل یک پروژه کامل دارد؛ از پیش‌بینی تراکنش‌های کلاهبردار بانکی تا تحلیل احساسات مشتریان، که می‌توانید در رزومه یا گیت‌هاب خود قرار دهید.

۴. بدون پیچیدگی‌های ریاضی: تمام فرمول‌ها به زبان ساده و با مثال تصویری توضیح داده شده‌اند.

۵. رایگان و متن‌باز: تمام کدها و داده‌های کتاب تحت مجوز MIT در دسترس هستند تا بتوانید بدون نگرانی از کپی‌رایت، در پروژه‌های شخصی یا تجاری استفاده کنید.

درباره نویسنده کتاب Mark Levene, Martyn Harris

مارک لوین استاد بازنشسته علوم کامپیوتر در دانشگاه لندن است که بیش از ۲۰ سال در حوزه‌ی داده‌کاوی و یادگیری ماشین تدریس و پژوهش کرده است. او نویسنده‌ی سه کتاب دانشگاهی در زمینه‌ی سیستم‌های اطلاعاتی و شبکه‌های اجتماعی است و مقالاتش در مجلات معتبر مانند Data Mining and Knowledge Discovery منتشر شده‌اند.

مارتین هریس مشاور ارشد علم داده در شرکت‌های فین‌تک لندن است. او مدرک دکتری خود را در یادگیری ماشین از دانشگاه اکستر دریافت کرده و تاکنون بیش از ۳۰ پروژه‌ی تحلیل داده در حوزه‌های بانکداری، خرده‌فروشی و مراقبت‌های بهداشتی را رهبری کرده است. سبک تدریس او ترکیبی از نظریه‌ی «کمینه» و تجربه‌ی «بیشینه» است که در این کتاب به‌خوبی دیده می‌شود.

نگاه کلی به کتاب

نتیجه‌گیری

کتاب Just Enough Data Science and Machine Learning: Essential Tools and Techniques یک راهنمای جمع‌وجور اما قدرتمند است که به شما کمک می‌کند بدون اتلاف وقت، وارد دنیای پرفرصبت علم داده شوید. اگر می‌خواهید در سال ۲۰۲۵ مهارتی نوین و پردرآمد به مجموعه توانایی‌های خود بیفزایید، این کتاب با زبان ساده، پروژه‌های واقعی و پشتیبانی کد متن‌باز، بهترین نقطه‌ی شروع است. آن را بخوانید، تمرینات را انجام دهید و اولین مدل یادگیری ماشین خود را همین امروز اجرا کنید.

دانلود کتاب Just Enough Data Science and Machine Learning: Essential Tools and Techniques را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.