کتاب Dive Into Data Science (شروع کار با علم داده: از پایتون برای مقابله با سخت‌ترین چالش‌های تجاری خود استفاده کنید) در 11 فصل مختلف به کاربرد زبان برنامه‌نویسی پایتون در علوم داده خواهد پرداخت. این کتاب علاوه بر شرح مفاهیم مهم در علوم داده، به پیاده‌سازی آنها با استفاده از Python نیز می‌پردازد.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Dive Into Data Science را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Dive Into Data Science:
چند سال پیش، هال واریان، اقتصاددان ارشد گوگل، با اطمینان ادعا کرد که “کار جذاب در 10 سال آینده آماردان خواهد بود.” در سال‌هایی که او این ادعا را مطرح کرد، دو اتفاق رخ داده است: ما آماردانان را دانشمندان داده خطاب کرده‌ایم، و این حرفه رشد چشمگیری داشته است، هم در تقاضا برای پزشکان ماهر و هم در حقوق.
عرضه دانشمندان داده ماهر با تقاضا سازگار نبوده است. بخشی از هدف این کتاب کمک به حل این مشکل با آشنا کردن شما با تمام تکنیک‌های اصلی علم داده است که در شرکت‌های برتر امروزی استفاده می‌شوند. توضیحات با کدهای کارآمد و کاملاً توضیح داده شده برای هر مثال ارائه می‌شود، و همچنین ایده‌هایی در مورد نحوه استفاده از روش‌های مختلف علم داده و چگونگی یافتن راه حل‌های خلاقانه برای چالش‌ها ارائه می‌دهیم.
کتاب Dive Into Data Science به این منظور است که به هر کسی که آن را می‌خواند، این مهارت را بدهد تا به یک دانشمند داده تبدیل شود و سخت‌ترین و هیجان‌انگیزترین چالش‌هایی را که امروزه کسب‌وکارها با آن مواجه هستند، بپذیرند.
اما علم داده چیزی بیش از یک فرصت شغلی است. این یک زمینه گسترده است که عناصر آمار، توسعه نرم افزار، ریاضی، اقتصاد و علوم کامپیوتر را ترکیب می‌کند. این به شما امکان می‌دهد داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید، تفاوت‌های بین گروه‌ها را تشخیص دهید، علل پدیده‌های مرموز را بررسی کنید، گونه‌ها را طبقه‌بندی کنید و آزمایش‌هایی انجام دهید – به عبارت دیگر، انجام علم انجام دهید. هر کسی که در مورد کشف حقیقت در مورد چیزی که درک آن سخت است هیجان‌زده می‌شود، یا می‌خواهد جهان را بهتر درک کند، باید در مورد این جنبه از علم داده احساس هیجان کند.
به طور خلاصه، علم داده می‌تواند چیزی را به تقریباً همه ارائه دهد. می‌تواند به شما در حل مشکلات تجاری کمک کند و کسب و کار شما را موفق تر کند. این می‌تواند شما را بیشتر به یک دانشمند تبدیل کند، بهتر بتوانید دنیای اطراف خود را مشاهده کرده و به وضوح درک کنید.
می‌تواند توانایی‌های تحلیلی و مهارت‌های کدنویسی شما را تقویت کند. علاوه بر این، می‌تواند سرگرم کننده باشد. تبدیل شدن به یک دانشمند داده به معنای پیوستن به حوزه‌ای است که دائما در حال رشد و گسترش است و این بدان معناست که شما باید دانش و مهارت‌های خود را هر روز گسترش دهید. اگر در یادگیری طیف وسیعی از مهارت‌های دشوار جدید که به شما کمک می‌کند بهتر کار کنید، بهتر فکر کنید و شغلی «سکسی» به دست آورید، با چالش روبرو هستید، ادامه مطلب را بخوانید.
کتاب Dive Into Data Science برای چه افرادی است؟
در حالی که ما هر قطعه کد را به زبان روزمره توضیح می‌دهیم تا کتاب را برای کسی که تجربه پایتون و تجربه برنامه‌نویسی زیادی ندارد قابل هضم کنیم، کسی که حداقل درک اولیه ای از اصول برنامه نویسی دارد – چیزهایی مانند تخصیص متغیر، برای حلقه‌ها، if. .. سپس دستورات، و فراخوانی تابع – آماده‌ترین برای بهره مندی از محتوای این کتاب خواهند بود.
کتاب Dive Into Data Science با در نظر گرفتن گروه‌های زیر نوشته شده است:
دانشمندان مشتاق داده
این روزها به نظر می‌رسد که همه می‌خواهند دانشمند داده باشند و هر شرکتی می‌خواهد دانشمندان داده را استخدام کند. این کتاب به مبتدیانی که تازه وارد بازار کار می‌شوند کمک می‌کند تا مهارت‌های مورد نیاز خود را برای کار در زمینه علم داده کسب کنند. همچنین می‌تواند به افرادی که قبلاً مشاغل دیگری دارند و می‌خواهند به صورت جانبی جهش کنند تا دانشمند داده شوند یا در نقش‌های فعلی‌شان شروع به انجام علم داده بیشتر کنند، کمک کند.
دانش‌آموزان
کتاب Dive Into Data Science برای کلاس مقدماتی علوم داده در مقطع کارشناسی یا برای دانشجویان علاقه‌مند برای مطالعه مستقل مناسب است.
حرفه‌ای‌ها
انواع مختلفی از متخصصان، از جمله مدیران پروژه، رهبران سطح اجرایی، توسعه دهندگان، و به طور کلی تاجران، می‌توانند از درک کارهایی که همکاران دانشمند داده آنها در طول روز انجام می‌دهند، بهره مند شوند. کسب مهارت‌های این کتاب می‌تواند به آنها کمک کند تا با دانشمندان داده کار پربارتری داشته باشند.
آماتورهای علاقه مند
لازم نیست این کتاب را فقط برای پیشرفت شغلی بخوانید. علم داده یک رشته جدید و هیجان انگیز است و هر آماتور علاقه مندی این کتاب را جذاب و آموزنده خواهد یافت.
درباره کتاب Dive Into Data Science
این کتاب مقدمه ای بر همه رایج‌ترین تکنیک‌های مورد استفاده توسط دانشمندان داده در کسب و کارهای برتر جهان ارائه می‌دهد. همچنین با روش‌هایی آشنا خواهید شد که علم داده را می‌توان به طور خلاقانه برای مشکلات در صنایع مختلف به کار برد. در اینجا خلاصه ای از نحوه سازماندهی فصل‌ها آمده است.
فصل 1: تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی اولین مرحله از هر مشکل علم داده را توضیح می‌دهد: کاوش داده‌ها، از جمله خواندن داده‌ها در پایتون، محاسبه آمار خلاصه، تجسم داده‌ها، و کشف بینش‌های عقل سلیم
فصل 2: پیش‌بینی رگرسیون خطی را پوشش می‌دهد، یک تکنیک رایج از آمار است که می‌تواند برای تعیین روابط بین متغیرهای کمی و حتی برای پیش‌بینی آینده استفاده شود.
فصل 3 کتاب Dive Into Data Science: مقایسه گروهی کاوش آزمون فرضیه‌ها، روش آماری استاندارد برای مقایسه اندازه‌گیری گروه‌ها
فصل 4: تست A/B در مورد چگونگی استفاده از آزمایش‌ها برای تعیین اینکه کدام شیوه‌های تجاری بهترین کار را انجام می‌دهند بحث می‌کند.
فصل 5: طبقه بندی باینری رگرسیون لجستیک را پوشش می‌دهد، یک تکنیک یادگیری ماشینی ساده برای طبقه‌بندی به دو دسته.
فصل 6 کتاب Dive Into Data Science: یادگیری نظارت شده به چندین روش یادگیری ماشین برای پیش بینی، از جمله درختان تصمیم، جنگل‌های تصادفی و شبکه‌های عصبی می‌پردازد.
فصل 7: یادگیری بدون نظارت دو روش برای خوشه بندی ارائه می‌کند، نوع دیگری از یادگیری ماشینی که می‌تواند برای یافتن گروه‌های طبیعی در داده‌های بدون برچسب استفاده شود.
فصل 8: Web Scraping روش‌هایی را برای دانلود خودکار داده‌ها از وب‌سایت‌های عمومی توضیح می‌دهد.
فصل 9: سیستم‌های توصیه درباره نحوه ایجاد سیستمی که بتواند محصولات را به طور خودکار به مشتریان توصیه کند، بحث می‌کند.
فصل 10 کتاب Dive Into Data Science: پردازش زبان طبیعی روشی پیشرفته را بررسی می‌کند که متن را به بردارهای کمی تبدیل می‌کند که می‌تواند برای انواع تحلیل‌های علوم داده استفاده شود.
فصل 11: علم داده در زبان‌های دیگر R و SQL را پوشش می‌دهد، دو زبان دیگر که اغلب برای کاربردهای علم داده استفاده می‌شوند.
سرفصل‌های کتاب Dive Into Data Science:
- Title Page
- Copyright
- Dedication
- About the Author
- Acknowledgments
- Introduction
- Chapter 1: Exploratory Data Analysis
- Chapter 2: Forecasting
- Chapter 3: Group Comparisons
- Chapter 4: A/B Testing
- Chapter 5: Binary Classification
- Chapter 6: Supervised Learning
- Chapter 7: Unsupervised Learning
- Chapter 8: Web Scraping
- Chapter 9: Recommendation Systems
- Chapter 10: Natural Language Processing
- Chapter 11: Data Science in Other Languages
- Index
جهت دانلود کتاب Dive Into Data Science می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.