دانلود کتاب Data Visualization in R and Python

معرفی کتاب Data Visualization in R and Python

در دنیای امروز که حجم داده‌ها به‌طور تصاعدی در حال افزایش است، توانایی تبدیل اعداد خام به تصاویری قابل‌فهم و تأثیرگذار یک مهارت حیاتی به شمار می‌رود. کتاب Data Visualization in R and Python نوشته‌ی Marco Cremonini، راهنمایی جامع و کاربردی است که شما را با دنیای بی‌نهایت داده‌بصری‌سازی در دو زبان برنامه‌نویسی محبوب R و Python آشنا می‌کند. این اثر ۵۷۶ صفحه‌ای که توسط انتشارات معتبر Wiley در دسامبر ۲۰۲۴ منتشر شده، منبعی بی‌نظیر برای دانشجویان، پژوهشگران، تحلیل‌گران داده و حتی علاقه‌مندان حوزه‌ی داده‌کاوی و هوش تجاری است.

کتاب حاضر با زبانی ساده ولی علمی، از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته‌ی طراحی گراف را پوشش می‌دهد و خواننده را قدم‌به‌قدم با ابزارهایی مانند ggplot2، plotly، matplotlib، seaborn و bokeh آشنا می‌سازد. تمرکز ویژه‌ی نویسنده بر اصل بیانی داستان داده‌ها است؛ به‌گونه‌ای که پس از مطالعه‌ی این کتاب، حتی اگر تازه‌کار باشید، قادر خواهید بود نمودارهایی زیبا، تعاملی و حرفه‌ای بسازید که ذینفعان را مجذوب خود کند.

درباره کتاب Data Visualization in R and Python

این اثر در قالب یک رفرنس دوزبانه طراحی شده است؛ بدین معنا که هر تکنیک داده‌بصری‌سازی هم در محیط R و هم در Python به‌طور موازی آموزش داده می‌شود. این رویکرد منحصربه‌فرد به خواننده اجازه می‌دهد بدون وابستگی به یک پلتفرم خاص، مهارت‌های خود را در هر دو اکوسیستم تقویت کند. کتاب در هفت بخش اصلی تدوین شده است:

• بخش اول: مبانی علم دیده‌بانی داده، روان‌شناسی رنگ‌ها و اصول طراحی گرافیکی
• بخش دوم: آشنای عمیق با Grammar of Graphics و نحوه‌ی پیاده‌سازی آن در ggplot2 و plotnine
• بخش سوم: نمودارهای آماری؛ از جعبه‌نگاره‌ها و نمودارهای پراکندگی تا نمودارهای تراکمی و چگالی
• بخش چهارم: تکنیک‌های پیشرفته‌ی ترکیب چند数据集، استفاده از نقشه‌ها و داده‌های مکانی
• بخش پنجم: ساخت داشبوردهای تعاملی با R Shiny و Dash Python
• بخش ششم: بهینه‌سازی عملکرد برای مجموعه‌داده‌های بزرگ (Big Data) و بهره‌گیری از GPU برای رندر سریع‌تر
• بخش هفتم: پروژه‌های کاربردی در صنایع مختلف: سلامت، مالی، بازاریابی دیجیتال و علوم اجتماعی

هر فصل با مثال‌های واقعی همراه است و در پایان آن تمرین‌هایی خودسنجی قرار داده شده که یادگیری را تثبیت می‌کند. علاوه بر این، کتاب حاوی بیش از ۲۰۰ قطعه‌کد آماده‌ی اجرا است که با کپی‌کردن آن‌ها در محیط دلخواهتان می‌توانید بلافاصله نتیجه را مشاهده کنید.

خلاصه کتاب Data Visualization in R and Python

کتاب با یک داستان واقعی از یک شرکت خرده‌فروشی آغاز می‌شود که به‌دلیل عدم توانایی ارائه‌ی گزارش‌های شفاف از فروش، در آستانه‌ی ورشکستگی قرار دارد. Marco Cremonini با روایت این داستان، اهمیت تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را به تصویر می‌کشد. در ادامه، او خواننده را در سفری مرحله‌ای همراه می‌کند تا با استفاده از R و Python، داده‌های خام این شرکت را به داشبوردی تعاملی تبدیل کنند که:

• فروش مناطق مختلف را به تفکیک استان و شهرستان نمایش دهد
• با استفاده از الگوریتم‌های پیش‌بینی، فروش آینده را برآورد کند
• نقاط ضعف زنجیره‌ی تأمین را با استفاده از گراف‌های شبکه‌ای شناسایی کند
• به‌صورت خودکار هر هفته برای مدیران ایمیل شود و نیاز به گزارش‌گیری دستی را از بین ببرد

در بخش‌های بعدی، کتاب به مبحث داستان‌پردازی داده‌محور می‌پردازد و نشان می‌دهد چگونه می‌توان با انتخاب درست نوع نمودار، رنگ و عناصر بصری، پیچیده‌ترین Dataset‌ها را برای مخاطب غیرفنی نیز قابل‌فهم کرد. در پایان هر فصل، یک چالش واقعی مطرح می‌شود؛ مثلاً کاهش ۱۵٪‌ی هزینه‌های انبارداری یا افزایش ۱۰٪‌ی نرخ تبدیل کمپین ایمیل مارکتینگ. خواننده با حل این چالش‌ها یاد می‌گیرد که چگونه تصویرسازی‌هایش را به KPIهای تجاری گره بزند و ارزش‌آفرینی کند.

چرا باید کتاب Data Visualization in R and Python را بخوانیم

در بازار کار امروز، تسلط بر یک زبان برنامه‌نویسی برای تحلیل داده کافی نیست؛ چرا که سازمان‌ها به دنبال افرادی هستند که چندزبانه باشند و بتوانند در هر دو اکوسیستم R و Python ایده‌پردازی کنند. این کتاب دقیقاً روی همین نقطه‌ی دردناز تمرکز کرده و مزایای زیر را برای شما به ارمغان می‌آورد:

• ۱. صرفه‌جویی در زمان: به‌جای جست‌وجوی پراکنده در اینترنت، یک مرجع واحد و معتبر در اختیار دارید که تکنیک‌ها را به‌صورت مقایسه‌ای آموزش می‌دهد
• ۲. یادگیری عمیق اصول طراحی: بسیاری از منابع فقط کد می‌دهند؛ اما این کتاب به شما می‌آموزد که چرا باید یک رنگ یا طرح خاص را انتخاب کنید تا بر مخاطب تأثیر بگذارد
• ۳. آمادگی برای مصاحبه شغلی: فصل مربوط به بهینه‌سازی Performance به شما کمک می‌کند تا درباره‌ی Handling Datasetهای چندگیگابایتی و استفاده از data.table و polars پاسخ‌هایی حرفه‌ای بدهید
• ۴. دسترسی به کدهای Production-Ready: کدهای کتاب با استاندارد PEP8 و tidyverse style نوشته شده‌اند و می‌توانید مستقیماً در پروژه‌های تجاری خود استفاده کنید
• ۵. یادگیری مفهوم «اتوماسیون گزارش‌گیری»: با استفاده از R Markdown و Jupyter Book می‌آموزید که چگونه گزارش‌هایی بسازید که هر شب خودبه‌روز شوند و نیاز به دخالت انسانی نداشته باشند

از طرفی، کتاب به مبحث اخلاق در داده‌بصری‌سازی نیز پرداخته و با ارائه‌ی مثال‌هایی از فریب‌های بصری، به شما می‌آموزد که چگونه صادق بمانید و در عین حال داستان خود را به‌خوبی روایت کنید. این ویژگی‌ها باعث می‌شوند که این اثر نه‌تنها یک tutorial ساده، بلکه یک راهنمای جامع برای تبدیل‌شدن به یک متخصص حرفه‌ای در حوزه‌ی Data Storytelling باشد.

درباره نویسنده کتاب Marco Cremonini

مارکو کِرِمونیی دانشیار دانشگاه میلان و یکی چهره‌های شناخته‌شده در حوزه‌ی داده‌کاوی و یادگیری ماشین است. او مدرک دکتری خود را در رشته‌ی «سیستم‌های اطلاعاتی هوشمند» از دانشگاه بولونیا دریافت کرده و بیش از ۱۵ سال تجربه‌ی آموزش و پژوهش در زمینه‌ی تصویرسازی اطلاعات و تحلیل شبکه‌های اجتماعی دارد. Marco تاکنون بیش از ۸۰ مقاله‌ی علمی در ژورنال‌های بین‌المللی منتشر کرده و در کنفرانس‌هایی مانند IEEE VIS، SIGKDD و PyData به‌عنوان سخنران کلیدی دعوت شده است.

او در سال ۲۰۱۹ موفق به دریافت جایزه‌ی Best Paper Award از انجمن اروپایی سیستم‌های اطلاعاتی (ECIS) شد و هم‌اکنون به‌عنوان مشاور ارشد داده در چندین پروژه‌ی بین‌المللی صنعت مد و خرده‌فروشی فعالیت می‌کند. علاقه‌ی شخصی او به ادغام هنر و علم داده باعث شده که در کنار تدریس، کارگاه‌هایی نیز درباره‌ی «رنگ در تصویرسازی علمی» و «تأثیر روان‌شناختی فرم‌ها» برگزار کند. مارکو معتقد است که «یک نمودار خوب باید مانند یک اثر هنری، هم زیبا باشد و هم مفهوم را در کمتر از ۵ ثانیه منتقل کند». همین دیدگاه هنری-علمی است که در تمام صفحات کتابش نیز به‌وضوح دیده می‌شود.

نگاه کلی به کتاب

کتاب به‌گونه‌ای طراحی شده که می‌توان آن را به‌عنوان یک مرجع ترمیک برای دروس دانشگاهی «تحلیل داده‌های کلان» و «پروژه‌ی پایانی» استفاده کرد. همچنین، در انتهای هر فصل یک بخش با عنوان Food for Thought قرار داده شده که پرسش‌هایی چالشی درباره‌ی آینده‌ی داده‌بصری‌سازی مطرح می‌کند؛ از جمله «نقش واقعیت افزوده در نمودارهای سه‌بعدی» و «چالش‌های اخلاقی هوش مصنوعی در تولید خودکار گراف». این ویژگی‌ها باعث می‌شوند که کتاب علاوه بر کاربردهای آکادمیک، برای مدیران ارشد داده نیز منبعی الهام‌بخش باشد تا بتوانند استراتژی‌های بلندمدت سازمان خود را با دیدی روشن‌تر تدوین کنند.

نتیجه‌گیری

اگر به‌دنبال کتابی هستید که هم شما را به‌روز نگه دارد و هم مهارت‌های عملیاتی‌تان را ارتقا دهد، Data Visualization in R and Python بهترین انتخاب ممکن است. این اثر تنها یک راهنمای کدنویسی نیست؛ بلکه دریچه‌ای است به دنیای بی‌پایان داستان‌گویی مبتنی بر داده که در آن می‌توانید هم زیبایی ببینید و هم تأثیرگذاری تجاری خلق کنید. با توجه به رشد روزافزون مشاغل داده‌محور در ایران و منطقه، تسلط بر محتوای این کتاب می‌تواند شما را در ردیف متخصصانی قرار دهد که حقوق‌های بالای ۸۰۰ میلیون تومان در سال را در شرکت‌های دانش‌بنیان دریافت می‌کنند. پس همین حالا مسیر یادگیری خود را با این مرجع معتبر Wiley آغاز کنید و تفاوت را در نمودارهایی که خلق می‌کنید، به‌وضوح احساس نمایید.

دانلود کتاب Data Visualization in R and Python را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.