کتاب Python for Data Science یا پایتون برای علم داده، یک منبع خلاصه و بسیار مفید برای یادگیری علم داده با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌باشد. این کتاب در 7 فصل به آموزش علم داده با استفاده از پایتون و به خصوص کتابخانه PyTorch می‌پردازد.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Python for Data Science را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Python for Data Science:
امروزه تجزیه و تحلیل داده‌ها در بسیاری از بخش‌های زندگی حیاتی است. شما از لحظه‌ای که بیدار می‌شوید در چندین سطح با داده‌ها تعامل دارید. تجزیه و تحلیل داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های بسیار مهم استفاده می‌شود. شرکت‌ها برای کمک به دستیابی به بسیاری از اهداف خود به داده‌هایی نیاز دارند. با افزایش جمعیت جهان، پایگاه مصرف‌کنندگان شرکت نیز افزایش می‌یابد. در نتیجه، آن‌ها باید استراتژی‌هایی را برای راضی نگه داشتن مشتریان خود و در عین حال دستیابی به اهداف تجاری خود کشف کنند. با توجه به ماهیت رقابت، راضی نگه داشتن مشتریان در بخش تجاری دشوار است.
رقبا به شکار مشتریان یکدیگر ادامه می‌دهند و آن‌هایی که برنده می‌شوند با یک چالش جدید روبرو می‌شوند: چگونه می‌توان مشتریان را از بازگشت به شرکای تجاری قبلی خود باز داشت. این حوزه‌ای است که تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند مفید باشد.
شرکت‌ها برای درک بهتر مشتریان خود بر داده‌ها تکیه می‌کنند. آن‌ها طیف گسترده‌ای از داده‌ها را در هر نقطه تماس با مشتریان خود جمع آوری می‌کنند. داده‌ها می‌توانند به طرق مختلف سودمند باشند. شرکت‌ها در مورد مشتریان خود اطلاعات بیشتری کسب می‌کنند و سپس آن‌ها را بر اساس خواسته‌های فردی خود گروه‌بندی می‌کنند. از طریق چنین تقسیم‌بندی، شرکت ممکن است بهتر به خواسته‌های مشتریان خود توجه کند و امیدوار باشد که آن‌ها را برای مدت طولانی‌تری راضی نگه دارد.
با این حال، تجزیه و تحلیل داده‌ها چیزی بیش از مشتریان و سود است. این هم یک موضوع حاکمیتی است. دولت‌ها بزرگترین مصرف کنندگان داده در جهان هستند. آن‌ها اطلاعاتی را در مورد شهروندان، مشاغل و هر نهاد دیگری که در هر زمان با آن درگیر هستند جمع‌آوری می‌کنند. این اطلاعات بسیار مهم است زیرا در موقعیت‌های مختلف مفید است. دولت‌ها برای اهداف برنامه‌ریزی به داده‌های جمعیت شناختی قابل اعتماد نیاز دارند تا بتوان پول‌ها را به طور مناسب تخصیص داد.
تخصیص عادلانه منابع بدون تجزیه و تحلیل داده‌ها غیرممکن است. جدای از آمادگی، بحث امنیت نیز وجود دارد. برای دفاع از کشور، دولت نیاز به نگهداری پایگاه های اطلاعاتی مختلف برای اهداف مختلف دارد. به افراد با مشخصات بالا باید جزئیات امنیتی خاصی داده شود، تهدیدات اصلی باید همیشه تحت نظر باشند و غیره. برای دستیابی به هدف امنیتی، دولت باید داده‌های مربوط به افراد مورد علاقه را همیشه جمع‌آوری و به‌روز نگه دارد.
تجزیه و تحلیل داده‌ها بسیار فراتر از تصمیمات شرکتی و دولتی است. به عنوان یک برنامه نویس، شما در حال ورود به صنعتی هستید که هم خواستار و هم جالب است. داده‌ها تا زمانی که تغییر نکنند دروغ نمی‌گویند، در این صورت باید مهارت های تجزیه و تحلیل دیوانه داده و دستکاری داشته باشید.
به عنوان یک تحلیلگر داده، با موانع و مشکلات متعددی روبرو خواهید شد که تنها از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها قابل حل است. نحوه تعامل شما با داده‌ها می‌تواند تأثیر گسترده ای داشته باشد، شاید بیشتر از آنچه تصور می‌کنید.
شما می‌توانید داده‌ها را با استفاده از ابزارهای مختلف تجزیه و تحلیل کنید. بسیاری از افراد از مایکروسافت اکسل برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند و به خوبی به آن‌ها خدمت می‌کند. با این حال، چندین محدودیت برای استفاده از اکسل وجود دارد که پایتون می‌تواند به شما در رفع آن‌ها کمک کند. یادگیری پایتون یک ایده هوشمندانه است زیرا یکی از ساده‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی است. این زبان به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی پیشرفته طبقه‌بندی می‌شود زیرا نحو آن بسیار شبیه به زبان رایج است. این امر درک شما از ایده‌های پایتون را تسهیل می‌کند.
برای برنامه‌نویسان حرفه‌ای، شما از مطالعه اصول پایتون به استفاده از پایتون برای حل مسائل دنیای واقعی پیشرفت کرده‌اید. تجزیه و تحلیل داده‌ها ممکن است برای مقابله با طیف گسترده‌ای از مشکلات استفاده شود. اولین مانع معمولاً درک مشکل و سپس ایجاد یک راه حل داده برای آن است.
این جلد اوج یک سری طولانی است که شما را در معرض تجزیه و تحلیل داده‌ها با پایتون قرار داد. برای کمک به یادآوری اصول اولیه، برخی از مفاهیم مهم از ابتدای مجموعه تکرار شده است. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون بسیار مهم است. درک این کتابخانه‌ها به شما امکان می‌دهد تا با پایتون به یک تحلیلگر داده خبره تبدیل شوید.
همانطور که با داده‌ها کار می‌کنید، از نیاز به پاکسازی داده‌ها برای اطمینان از اشتباه نبودن نتایج تحقیقات خود آگاه هستید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه به این موضوع نزدیک شوید و بر روی آن بسازید تا مطمئن شوید که کار شما بی‌عیب و نقص است.
مسئله دیگری که بسیاری از شرکت‌ها با آن مواجه هستند، اطمینان از یکپارچگی داده‌های خود است. شما باید تمام تلاش خود را بکنید تا داده‌های آلوده را از سازمان خود دور نگه دارید. روش‌هایی وجود دارد که می‌توانید برای اطمینان از اینکه همیشه از داده‌های تمیز استفاده می‌کنید، انجام دهید.
ما در دنیایی زندگی می‌کنیم که در آن داده‌ها قلب تقریباً هر کاری است که انجام می‌دهیم. هر روز حجم عظیمی از اطلاعات توسط فرآیندهای خودکار تولید و ذخیره می‌شود. یادگیری تجزیه و تحلیل داده‌ها با پایتون باید به شما در پردازش و استخراج اطلاعات از داده‌ها و نتیجه‌گیری مفید از آن کمک کند. پیش‌بینی یکی از زمینه‌هایی است که این مهارت‌ها در آن مفید خواهند بود. شما می‌توانید مدل‌های پیش‌بینی را با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کمک به سازمان خود در رسیدن به اهداف خود بسازید.
یک مدل پیش‌بینی خوب فقط به اندازه داده‌های وارد شده در آن، روش‌های مدل‌سازی داده‌های مورد استفاده، و مهم‌تر از همه، مجموعه داده مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل است. جدای از مدیریت و پردازش داده‌ها، تجسم یا نمایش، جنبه مهمی از تجزیه و تحلیل داده‌ها است.
در اولین نقطه تعامل، مدل داده شما باید به اندازه کافی خوب باشد تا مخاطب بتواند آن را بخواند و درک کند. جدای از مخاطب، شما همچنین باید نحوه ترسیم داده‌ها را در تجسم های مختلف برای به دست آوردن بینشی کلی از ماهیت داده‌هایی که با آن‌ها سروکار دارید، درک کنید.
قبل از رفتن به مرحله آزمایش، باید تجزیه و تحلیل داده‌ها را کامل کرده باشید و یک مدل داده کامل با مفاهیم بصری داشته باشید که به پیش‌بینی رویدادها و پاسخ‌ها کمک می‌کند. تجزیه و تحلیل داده‌ها رشته‌ای است که در حال حاضر در زمینه‌های مختلف تقاضای زیادی دارد. دانستن اینکه چه کاری باید انجام دهید، و همچنین زمان و نحوه مدیریت داده‌ها، توانایی مهمی است که نباید نادیده گرفته شود. این به شما امکان می‌دهد فرضیه هایی را ایجاد و آزمایش کنید و به شما امکان می‌دهد سیستم‌ها را بهتر درک کنید.
همچنین شما می‌توانید برای یادگیری مقدمات علم داده از کتاب داده کاوی نیز استفاده نمائید.
سرفصل‌های کتاب Python for Data Science:
- Introduction
- Chapter One: What is Data Analysis?
- Chapter Two: Why Python for Data Analysis?
- Chapter Three: The Steps of Data Analysis
- Chapter Four: Python Libraries
- Chapter Five: Pandas
- Chapter Six: Jupyter Notebook
- Chapter Seven: The PyTorch Library
فایل کتاب Python for Data Science را می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.