کتاب Data Visualization with Python

کتاب Data Visualization with Python: Exploring Matplotlib, Seaborn, and Bokeh for Interactive Visualizations (تجسم داده با پایتون: کاوش در Matplotlib، Seaborn و Bokeh برای تجسم های تعاملی) مبانی مصورسازی داده‌ها با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های مرتبط با آن را در 8 فصل شرح خواهد داد.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب The Future of Sales را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Data Visualization with Python:

در دنیای داده محور امروزی، درک و تفسیر داده‌ها به طور فزاینده‌ای حیاتی می‌شود. چه یک محقق، یک حرفه‌ای در کسب و کار، یا صرفاً فردی که علاقه‌مند به کشف بینش هستید، نمی‌توان قدرت تجسم داده‌ها را نادیده گرفت.

کتاب Data Visualization with Python به عنوان یک راهنمای جامع برای هنر و علم تجسم داده‌ها عمل می‌کند و شما را با دانش و ابزار‌هایی برای برقراری ارتباط مؤثر اطلاعات پیچیده از طریق نمایش‌های بصری متقاعد‌کننده مجهز می‌کند.

بیشتر بخوانید: کتاب Python 3 and Data Visualization

فصل‌های کتاب Data Visualization with Python جنبه‌های مختلف تجسم داده‌ها را پوشش می‌دهد و رویکردی ساختاریافته برای یادگیری و به‌کارگیری این تکنیک‌ها ارائه می‌کند. در اینجا یک مرور مختصر از آنچه هر فصل بررسی می‌کند آورده شده است:

فصل ۱: درک داده‌ها- در این فصل، با کاوش در مبانی داده‌ها پایه و اساس را می‌گذاریم. ما انواع داده‌ها، منابع و قالب‌ها را مورد بحث قرار می‌دهیم و مفاهیم کلیدی مانند متغیر‌ها، مشاهدات و ساختار‌های داده را معرفی می‌کنیم. درک داده‌ها برای تجسم مؤثر ضروری است، زیرا به ما امکان می‌دهد اطلاعات مرتبط را شناسایی کرده و آن‌ها را برای تجسم آماده کنیم.

فصل ۲: تجسم داده‌ها – اهمیت – با تکیه بر درک داده‌ها، به دلایلی می‌پردازیم که چرا تجسم داده‌ها نقش حیاتی در درک و انتقال داده‌ها ایفا می‌کند و توانایی آن را برای آشکار کردن الگو‌ها، روند‌ها و همبستگی‌هایی که در غیر این صورت ممکن است پنهان بمانند برجسته می‌کنیم.

فصل ۳: موارد استفاده از تجسم داده‌ها – ما طیف وسیعی از موارد استفاده عملی را برای تجسم داده‌ها بررسی می‌کنیم. از تجزیه و تحلیل کسب‌وکار گرفته تا تحقیقات علمی، تجسم داده‌ها در زمینه‌های مختلف کاربرد پیدا می‌کند و ما را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه بگیریم، موارد پرت را شناسایی کنیم، و یافته‌ها را به طور مؤثر ارتباط برقرار کنیم.

فصل ۴: ابزار‌ها و تکنیک‌های تجسم داده- برای کمک به شما در شروع سفر تجسم داده‌ها، مروری بر ابزار‌ها و تکنیک‌های ضروری ارائه می‌دهیم. ما ابزار‌های رایج تجسم داده‌ها مانند انواع مختلف نمودار‌ها و نمودار‌ها را بررسی می‌کنیم و بینش‌هایی درباره ویژگی‌ها و قابلیت‌های آن‌ها ارائه می‌کنیم.

فصل ۵: تجسم داده‌ها با Matplotlib، در این فصل، ما به طور خاص بر Matplotlib تمرکز می‌کنیم، یک کتابخانه قدرتمند برای ایجاد تجسم‌های ثابت، متحرک و تعاملی در پایتون. ما توابع مختلف ترسیم و گزینه‌های سفارشی‌سازی آن را برای ایجاد تجسم‌های جذاب بصری پوشش می‌دهیم.

فصل ۶: تجسم داده‌ها با Seaborn، در این فصل، Seaborn را بررسی می‌کنیم، یک کتابخانه تجسم داده سطح بالا که در بالای Matplotlib ساخته شده است. ما در مورد کارکرد‌های تخصصی آن برای ترسیم آماری و اینکه چگونه ایجاد تجسم‌های زیباشناختی دلپذیر را ساده می‌کند، بحث می‌کنیم.

فصل ۷: تجسم داده‌ها با Bokeh، در این فصل از کتاب Data Visualization with Python، به بوکه، یک کتابخانه پایتون برای تجسم داده‌های تعاملی می‌پردازیم. ما قابلیت‌های ترسیم تعاملی آن، از جمله تعامل با مرورگر‌های وب و ایجاد داشبورد‌های پویا و تعاملی را بررسی می‌کنیم.

فصل ۸: تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی- ما به حوزه تحلیل داده‌های اکتشافی می‌پردازیم، گامی مهم در درک و به دست آوردن بینش از داده‌های خام. از طریق تجسم‌های تعاملی و تکنیک‌های آماری، یاد می‌گیرید که چگونه الگو‌ها را کشف کنید، نقاط پرت را شناسایی کنید، و خیلی چیز‌های دیگر که باعث تجزیه و تحلیل بیشتر می‌شود.

ما در سراسر این کتاب تلاش می‌کنیم تا تعادلی بین مفاهیم نظری و مثال‌های عملی ایجاد کنیم. ما توضیحات واضح، آموزش‌های گام به گام و مطالعات موردی در دنیای واقعی را ارائه می‌دهیم تا به شما در درک اصول و اعمال آن‌ها در پروژه‌های تجسم داده‌های خود کمک کنیم.

چه یک مبتدی یا یک متخصص با تجربه باشید، کتاب Data Visualization with Python با هدف گسترش درک و مهارت شما در هنر تجسم داده‌ها است. ما از شما دعوت می‌کنیم تا در این سفر همراه با ما همراه باشید و در حال کشف دنیای فریبنده تجسم داده‌ها و بازگشایی قدرت دگرگون‌کننده آن هستیم.

تجسم مبارک!

سرفصل‌های کتاب Data Visualization with Python:

• Cover
• Title Page
• Copyright Page
• Dedication Page
• About the Author
• About the Reviewers
• Acknowledgement
• Preface
• Table of Contents
• 1. Understanding Data
• 2. Data Visualization – Importance
• 3. Data Visualization Use Cases
• 4. Data Visualization Tools and Techniques
• 5. Data Visualization with Matplotlib
• 6. Data Visualization with Seaborn
• 7. Data Visualization with Bokeh
• 8. Exploratory Data Analysis
• Index

جهت دانلود کتاب Data Visualization with Python می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.