کتاب Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization

کتاب Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization: Leverage Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Julius AI and No-Code Tools for Data Acquisition, Visualization, and Statistical Analysis (English Edition) (کتابخانه‌های نهایی پایتون برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها: از قدرت Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Julius AI و ابزارهای No-Code برای اکتساب داده، تجسم و تجزیه و تحلیل آماری استفاده کنید (نسخه انگلیسی)) راهنمای جامع شما برای تسلط بر پیچیدگی های تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم با استفاده از پایتون است.

کتاب Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization به عنوان نقشه راه شما برای باز کردن پتانسیل کامل پایتون برای استخراج بینش از داده‌ها با استفاده از Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn و Julius AI عمل می‌کند.

با شروع با اصول جمع‌آوری داده‌ها، تکنیک‌های ضروری برای جمع آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل را خواهید آموخت. از آنجا، به تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی می‌پردازید، الگوها و روابط پنهان در مجموعه داده‌های خود را کشف می‌کنید.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization:

در دنیای تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از ابزار‌های مختلف کدگذاری و بدون کدگذاری، همه چیز سریعتر از همیشه در حال پیشرفت است. بنابراین، همگام بودن با جدیدترین ابزار‌ها، فناوری‌ها و ابزار‌ها برای ساخت و مشارکت در پروژه‌های خوب ضروری است.

بنابراین، بیایید کتابخانه‌های نهایی پایتون را برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها آغاز کنیم – جایی که شما، خوانندگان، با استفاده از پروژه‌های مختلف زندگی واقعی، با تجزیه و تحلیل داده‌ها به طور عمیق آشنا می‌شوید و آن‌ها را در محل کار خود به کار می‌گیرید، پروژه‌های شخصی می‌سازید، و زندگی روزمره خود را با استفاده از آن بهبود می‌بخشید. ابزار‌های مختلف کد، کم کد و بدون کد.

کتاب Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization شامل ۹ فصل است که به شما کمک می‌کند تا در مورد آماده‌سازی داده‌ها، پیش پردازش داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم داده‌ها به طور جامع اطلاعات کسب کنید. طیف گسترده‌ای از موضوعات را پوشش می‌دهد و موضوعات مختلف را مرحله به مرحله ارائه می‌دهد. چه یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای باشید که می‌خواهید مهارت‌های خود را با ساختن پروژه‌ها گسترش دهید، یا علاقه‌مند به یادگیری و استفاده از دانش خود در تجزیه و تحلیل داده‌ها، این کتاب چیزی برای همه دارد.

فصل ۱. مقدمه‌ای بر تجزیه و تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی داده‌ها، با استفاده از این فصل از کتاب Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization، با مقدمه‌ای بر مبحث تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها، اهمیت تجزیه و تحلیل داده‌ها و نقش تجزیه و تحلیل داده‌ها در تصمیم‌گیری آغاز می‌شود. این شامل مراحل اصلی فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها، جزئیات مربوط به تجسم داده‌ها، ابزار‌ها و تکنیک‌های مربوطه مورد استفاده، اصول نصب پایتون و آناکوندا، کاوش و استفاده از Jupyter، و همچنین اکتشاف داده با تجسم با استفاده از Jupyter است.

فصل ۲. داده‌ها، این فصل از کتاب Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization به اهمیت کیفیت داده‌ها می‌پردازد، راه‌های مختلف برای به دست آوردن داده‌ها را مورد بحث قرار می‌دهد، خراش وب را با استفاده از کتابخانه‌ها و ابزار‌های مختلف پایتون توضیح می‌دهد و نشان می‌دهد، و در نهایت توضیح می‌دهد که چگونه می‌توان از کیفیت داده‌ها اطمینان حاصل کرد.

فصل ۳. پاکسازی داده‌ها، این فصل از کتاب Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization فرآیند پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها را با توضیح اهمیت آن، شناسایی و رفع خطا‌های موجود در داده‌ها (مانند رسیدگی به مقادیر از دست رفته، ناسازگاری‌ها و موارد پرت)، تبدیل داده‌ها، یکپارچه‌سازی داده‌ها، و برخی از کتابخانه‌ها به پاکسازی داده‌ها اختصاص داده شده‌اند.

فصل ۴. داده‌های اکتشافی این فصل به تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی می‌پردازد و بر اهمیت آن و مراحل دخیل در فرآیند تأکید می‌کند. این روش‌های مختلف اکتشافی از جمله آمار توصیفی، تحلیل همبستگی و کاهش ابعاد را پوشش می‌دهد. علاوه بر این، تجسم‌های مختلف، تجزیه و تحلیل خوشه‌ای و برخی کتابخانه‌های کم‌کد Auto-EDA را بررسی می‌کند، و همچنین توضیحات مورد استفاده واقعی را برای کمک به خوانندگان برای درک نحوه برخورد با یک مشکل و تلاش برای حل آن ارائه می‌کند.

فصل ۵. آماری، این فصل به شما کمک می‌کند تا تجزیه و تحلیل آماری، اهمیت آن و مراحل دخیل در فرآیند را درک کنید. این روش‌ها و تکنیک‌های آماری مختلف مانند آمار توصیفی، توزیع احتمال و آزمون‌های آماری را با استفاده از داده‌های واقعی نشان می‌دهد. علاوه بر این، کتابخانه‌های مختلف را برای تجزیه و تحلیل آماری پوشش می‌دهد و به درک تعیین روابط بین متغیر‌ها کمک می‌کند.

فصل ۶. تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی، فصل ششم کتاب Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization، شما را با دانش تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی و اهمیت آن مجهز می‌کند.

موضوعات مختلفی مانند فصلی، روند، نویز، همبستگی خودکار، همبستگی خودکار جزئی، نویز سفید و تجسم را مورد بحث قرار می‌دهد. این فصل الگوریتم‌های سری زمانی مختلف مانند میانگین متحرک ساده، هموارسازی نمایی، رگرسیون خودکار و ARIMA را با استفاده از یک مجموعه داده واقعی نشان می‌دهد. همچنین چگونگی تعیین پارامتر‌های مدل‌های ایجاد شده و معیار‌های عملکرد را بررسی می‌کند و در نهایت برخی از کتابخانه‌های سری زمانی خودکار را مورد بحث قرار می‌دهد.

فصل ۷. سیگنال، این فصل اهمیت پردازش سیگنال و درک داده‌های صوتی، از جمله نرخ نمونه‌برداری، دامنه، عمق بیت، شکل موج، و طیف‌نگاری را نشان می‌دهد. این تکنیک‌های مختلف پردازش سیگنال صوتی را پوشش می‌دهد و استفاده از کتابخانه‌های پایتون را برای اجرای این تکنیک‌ها و همچنین برای تشخیص و رونویسی گفتار نشان می‌دهد.

فصل ۸. تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های دنیای واقعی با استفاده از این فصل شما را در درک مجموعه داده‌های دنیای واقعی، ویژگی‌های آن‌ها، تکنیک‌های مدیریت مجموعه داده‌ها، تجزیه و تحلیل عمیق داده‌ها، و تجزیه و تحلیل آماری مجموعه داده‌های دنیای واقعی با استفاده از پایتون راهنمایی می‌کند. همچنین سایر ابزار‌های کم‌کد و بدون کد مانند Julius، Gigasheet، Mito، PivotTableJs، Drawdata، PyGWalker و غیره را مورد بحث قرار می‌دهد.

ضمیمه تقلب پایتون، این فصل از کتاب Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization، زبان برنامه‌نویسی پایتون را در قالب یک برگه تقلب نشان می‌دهد که در حین تلاش برای حل مشکلات تجزیه و تحلیل داده‌ها، پاکسازی داده‌ها و تجسم داده‌ها مزیتی به شما می‌دهد. این نرم‌افزار پایه‌های مختلف پایتون مانند انواع داده، تکنیک‌های کامنت‌گذاری، نحو و کلمات کلیدی، عملگر‌های مختلف، ساختار‌های کنترلی مانند حلقه‌ها و دستورات شرطی، ساختار‌های داده مانند لیست‌ها، مجموعه‌ها، دیکشنری‌ها و تاپل‌ها، توابع ساختمان، تابع لامبدا ناشناس، شی گرا را پوشش می‌دهد. سیستم برنامه‌نویسی (OOPS) و استثنائات.

کتاب Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization یک راهنمای عملی پر از مثال‌های عملی، سناریو‌های واقعی، و ابزار‌های مختلف بدون کد و کم‌کد است که باعث بهبود کارایی و کاهش ساعات کار هنگام ساخت پروژه‌ها می‌شود. ‌امیدوارم این سفر از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها و پاکسازی با استفاده از پایتون و سایر ابزار‌ها به شما کمک کند تا بهترین برنامه‌های کاربردی تجزیه و تحلیل داده را همراه با بهبود مهارت‌های برنامه‌نویسی خود بسازید. کد‌نویسی مبارک!

سرفصل‌های کتاب Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization:

• 1. Introduction to Data Analysis and Data Visualization using Python
• 2. Data Acquisition
• 3. Data Cleaning and Preparation
• 4. Exploratory Data Analysis
• 5. Statistical Analysis
• 6. Time Series Analysis and Forecasting
• 7. Signal Processing
• 8. Analyzing Real-World Data Sets using Python
• APPENDIX A Python Cheat Sheet
• Index

جهت دانلود کتاب Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.