کتاب Python 3 Data Visualization Using ChatGPT / GPT-4

کتاب Python 3 Data Visualization Using ChatGPT / GPT-4 (تجسم داده پایتون 3 با استفاده از ChatGPT / GPT-4) پس از آموزش تجسم داده‌ها و پیاده‌سازی آن با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های مربوط به آن، با استفاده از هوش مصنوعی ChatGPT شما را در ایجاد داده‌های مفهومی هرچه سریع‌تر کمک خواهد کرد.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Python 3 Data Visualization Using ChatGPT / GPT-4 را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Python 3 Data Visualization Using ChatGPT / GPT-4:

پیشنهاد ارزش اولیه برای این کتاب چیست؟

این کتاب برای نشان دادن مفاهیم برنامه‌نویسی Python ۳ و هنر تجسم داده‌ها به خوانندگان طراحی شده است. فصل ۱ اصول اساسی پایتون را معرفی می‌کند و مجموعه گسترده‌ای از موضوعات از انواع داده‌های پایه، حلقه‌ها و توابع تا ساختار‌های پیشرفته‌تر مانند دیکشنری‌ها، مجموعه‌ها و ماتریس‌ها را پوشش می‌دهد.

در فصل ۲، تمرکز بر NumPy و عملیات آرایه قدرتمند آن تغییر می‌کند و به دنیای تجسم داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های برجسته مانند Matplotlib منجر می‌شود. فصل ۶ شامل ابزار‌های تجسم غنی Seaborn است که بینش‌هایی را در مورد مجموعه داده‌هایی مانند Iris و Titanic ارائه می‌دهد.

بیشتر بخوانید: کتاب ChatGPT for Beginners

علاوه بر این، کتاب سایر ابزار‌ها و تکنیک‌های تجسم، از جمله گرافیک SVG، D۳ برای تجسم‌های پویا، و موارد دیگر را پوشش می‌دهد. فصل ۷ اطلاعاتی در مورد ویژگی‌های اصلی ChatGPT و GPT-۴ و همچنین برخی از رقبای آن‌ها را پوشش می‌دهد.

فصل ۸ شامل نمونه‌هایی از استفاده از ChatGPT به منظور انجام تجسم داده‌ها، مانند نمودار‌ها و نمودار‌هایی است که بر اساس مجموعه داده‌ها (به عنوان مثال، مجموعه داده تایتانیک) هستند. از مفاهیم پایه پایتون گرفته تا پیچیدگی‌های تجسم داده‌ها، این کتاب به عنوان یک منبع جامع برای مبتدیان و متخصصان باتجربه عمل می‌کند.

مخاطبان هدف

کتاب Python 3 Data Visualization Using ChatGPT / GPT-4 در درجه اول برای افرادی در نظر گرفته شده است که با پایتون کار کرده‌اند و علاقه‌مند به یادگیری افکت‌های گرافیکی با کتابخانه‌های پایتون هستند.

کتاب Python 3 Data Visualization Using ChatGPT / GPT-4 همچنین برای دستیابی به مخاطبان بین‌المللی از خوانندگان با پیشینه‌های بسیار متنوع در گروه‌های سنی مختلف در نظر گرفته شده است.

در نتیجه، این کتاب به جای عبارات محاوره‌ای که ممکن است برای آن خوانندگان گیج‌کننده باشد، از انگلیسی استاندارد استفاده می‌کند. این کتاب یک تجربه یادگیری راحت و معنادار را برای خوانندگان مورد نظر فراهم می‌کند.

چرا نمونه‌های کد عمدتاً در پایتون هستند؟

اکثر نمونه‌های کد کوتاه هستند (معمولاً کمتر از یک صفحه و گاهی کمتر از نیم صفحه) و در صورت لزوم می‌توانید به راحتی و به سرعت کد را در یک نوت بوک جدید Jupyter کپی/پیست کنید.

برای نمونه‌های کد پایتون که به یک فایل CSV اشاره می‌کنند، برای دسترسی به فایل CSV به کد اضافی در نوت‌بوک Jupyter مربوطه نیاز ندارید. علاوه بر این، نمونه‌های کد به سرعت اجرا می‌شوند، بنابراین نیازی به استفاده از GPU رایگان ارائه‌شده در Google Colaboratory ندارید.

اگر تصمیم به استفاده از Google Colaboratory دارید، می‌توانید به راحتی کد پایتون را در یک نوت بوک کپی/پیست کنید و همچنین از ویژگی آپلود برای آپلود نوت بوک‌های موجود Jupyter استفاده کنید.

نکته زیر را به خاطر داشته باشید: اگر کد پایتون به یک فایل CSV ارجاع می‌دهد، مطمئن شوید که قطعه کد مناسب را برای دسترسی به فایل CSV در دفترچه یادداشت Jupyter در Google Colaboratory وارد کرده‌اید (جزئیات به صورت آنلاین موجود است).

چرا کتاب Python 3 Data Visualization Using ChatGPT / GPT-4 شامل مواد SKLEARN است؟

ابتدا به خاطر داشته باشید که مطالب Sklearn در این کتاب حداقلی است زیرا این کتاب در مورد یادگیری ماشین نیست. دوم، مواد Sklearn در فصل ۶ قرار دارد که در آن با برخی از مجموعه داده‌های داخلی Sklearn آشنا خواهید شد.

اگر تصمیم دارید به یادگیری ماشین بپردازید، قبلاً با برخی از جنبه‌های Sklearn آشنا شده‌اید.

بیشترین بهره را از این کتاب ببرید

برخی از برنامه‌نویسان از نثر به خوبی یاد می‌گیرند، برخی دیگر از نمونه کد (و بسیاری از آنها) به خوبی یاد می‌گیرند، به این معنی که هیچ سبک واحدی وجود ندارد که برای همه قابل استفاده باشد.

علاوه بر این، برخی از برنامه‌نویسان می‌خواهند ابتدا کد را اجرا کنند، ببینند چه کار می‌کند، و سپس به کد بازگردند تا جزئیات را بررسی کنند (و برخی دیگر از روش مخالف استفاده می‌کنند).

در نتیجه، انواع مختلفی از نمونه‌های کد در این کتاب وجود دارد: برخی کوتاه، برخی طولانی، و نمونه‌های کد دیگر از نمونه‌های کد قبلی ساخته می‌شوند.

برای کتاب Python 3 Data Visualization Using ChatGPT / GPT-4 چه چیز‌هایی باید بدانم؟

دانش فعلی Python ۳. x مفیدترین مهارت است. دانش سایر زبان‌های برنامه‌نویسی (مانند جاوا) نیز به دلیل قرار گرفتن در معرض مفاهیم و ساختار‌های برنامه‌نویسی می‌تواند مفید باشد.

هرچه دانش فنی کمتری داشته باشید، برای درک موضوعات مختلفی که تحت پوشش قرار می‌گیرند به دقت بیشتری نیاز خواهید داشت.

در مورد مهارت‌های غیر فنی، مهم است که میل شدید به یادگیری در مورد تجسم داده‌ها، همراه با انگیزه و نظم برای خواندن و درک نمونه کد‌ها داشته باشید.

آیا کتاب Python 3 Data Visualization Using ChatGPT / GPT-4 حاوی نمونه کد‌های سطح تولید است؟

هدف اصلی از نمونه‌های کد در این کتاب، نشان دادن کتابخانه‌های مبتنی بر پایتون برای تجسم داده‌ها است. وضوح اولویت بالاتری نسبت به نوشتن کد فشرده‌تری دارد که درک آن دشوارتر است (و احتمالاً بیشتر مستعد اشکال است).

اگر تصمیم دارید از کد‌های موجود در این کتاب در یک وب سایت تولیدی استفاده کنید، باید آن کد را با همان تجزیه و تحلیل دقیق سایر بخش‌های پایه کد خود قرار دهید.

سرفصل‌های کتاب Python 3 Data Visualization Using ChatGPT / GPT-4:

• Cover
• Title Page
• Copyright Page
• Dedication
• Contents
• Preface
• Chapter 1: Introduction to Python
• Chapter 2: Introduction to NumPy
• Chapter 3: Pandas and Data Visualization
• Chapter 4: Pandas and SQL
• Chapter 5: Matplotlib and Visualization
• Chapter 6: Seaborn for Data Visualization
• Chapter 7: ChatGPT and GPT-4
• Chapter 8: ChatGPT and Data Visualization
• Index

جهت دانلود کتاب Python 3 Data Visualization Using ChatGPT / GPT-4 می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.