کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices: A practical guide to organizing and handling data from various sources and formats using Python (بهترین شیوه‌های پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های پایتون: راهنمای عملی برای سازماندهی و مدیریت داده‌ها از منابع و فرمت‌های مختلف با استفاده از پایتون) یک راهنمای جامع برای افرادی است که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها ارتقا دهند.
کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices با ارائه روش‌های عملی و تکنیک‌های کارآمد، به شما کمک می‌کند تا داده‌های خام را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده، سازماندهی کرده و به داده‌هایی با کیفیت بالا تبدیل کنید که برای تحلیل و مدل‌سازی آماده باشند. با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های قدرتمند آن، شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌های ناقص، ناسازگار و نامرتبط را شناسایی و اصلاح کنید، داده‌ها را تبدیل و یکپارچه کنید و در نهایت داده‌هایی با کیفیت بالا برای تصمیم‌گیری‌های بهتر تولید کنید.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices:
در دنیای پرشتاب و داده‌محور امروز، به راحتی می‌توانیم با سرخط‌های مربوط به پیشرفت‌های هوش مصنوعی (AI) و مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین (ML) خیره شویم. اما از هر دانشمند داده یا مهندس باتجربه بپرسید، به شما خواهند گفت: پایه واقعی هر پروژه داده موفق، الگوریتم‌های چشمگیر یا مدل‌های پیچیده نیست، بلکه خود داده‌ها هستند و مهم‌تر از آن، نحوه آماده‌سازی آن داده‌ها. در طول حرفه‌ام، یاد گرفته‌ام که پیش‌پردازش داده قهرمان ناشناخته علم داده است.
این فرآیند دقیق و اغلب پیچیده است که داده‌های خام را به یک دارایی قابل اعتماد تبدیل می‌کند و آماده تجزیه و تحلیل، مدل‌سازی و در نهایت، تصمیم‌گیری می‌شود. من از نزدیک دیده‌ام که چگونه تکنیک‌های پیش‌پردازش مناسب می‌توانند رویکرد یک سازمان به داده‌ها را متحول کنند و چالش‌های بالقوه را به فرصت‌های قدرتمند تبدیل کنند.
با این حال، با وجود اهمیت آن، پیش‌پردازش داده اغلب نادیده گرفته می‌شود یا دست کم گرفته می‌شود. بسیاری آن را به‌عنوان یک مرحله خسته‌کننده، یک گلوگاه می‌بینند که کار هیجان‌انگیز ساخت مدل‌ها و ارائه بینش‌ها را کند می‌کند. اما من همیشه معتقد بوده‌ام که این مرحله جایی است که مهم‌ترین کار اتفاق می‌افتد.
از این گذشته، حتی پیچیده‌ترین الگوریتم‌ها نمی‌توانند جبران داده‌های با کیفیت پایین را کنند. به همین دلیل، بخش زیادی از سفر حرفه‌ای خود را به تسلط بر این هنر اختصاص داده‌ام – کاوش بهترین ابزارها، تکنیک‌ها و استراتژی‌ها برای کارآمدتر، مقیاس‌پذیرتر و همسو با چشم‌انداز همیشه در حال تکامل هوش مصنوعی کردن پیش‌پردازش. هدف کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices رمزگشایی فرآیند پیش‌پردازش داده است و هم پایه محکمی در روش‌های سنتی و هم دیدگاه آینده‌نگرانه‌ای در مورد تکنیک‌های نوظهور ارائه می‌دهد.
ما بررسی خواهیم کرد که چگونه می‌توان از پایتون برای تمیز کردن، تبدیل و سازماندهی داده‌ها به طور موثر استفاده کرد. همچنین نگاهی خواهیم انداخت به اینکه چگونه ظهور مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) در حال بازتعریف آنچه در این فضا امکان‌پذیر است، می‌باشد. این مدل‌ها در حال حاضر در حال اثبات تغییر دهنده بازی هستند، خودکارسازی کارهایی که زمانی دستی و وقت‌گیر بودند و ارائه راه‌های جدید برای بهبود کیفیت و قابلیت استفاده از داده‌ها. در طول صفحات، تجربیات، چالش‌های مواجه شده و درس‌های آموخته شده در طول مسیر را به اشتراک خواهم گذاشت.
امید من این است که نه تنها یک نقشه راه فنی بلکه درک عمیق‌تری از اهمیت استراتژیک پیش‌پردازش داده در اکوسیستم داده‌های امروز را در اختیار شما قرار دهم. من قویاً به فلسفه “یادگیری از طریق عمل” اعتقاد دارم، بنابراین کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices شامل طیف وسیعی از مثال‌های کد است که می‌توانید از آن‌ها پیروی کنید.
من شما را تشویق می‌کنم تا این مثال‌ها را امتحان کنید، با کد آزمایش کنید و خود را به چالش بکشید تا تکنیک‌ها را به مجموعه داده‌های خود اعمال کنید. در پایان این کتاب، شما به دانش و مهارت‌های لازم برای رویکرد به پیش‌پردازش داده نه تنها به‌عنوان یک مرحله ضروری بلکه به‌عنوان یک جزء حیاتی از استراتژی داده کلی خود مجهز خواهید شد.
بیشتر بخوانید: کتاب Data Structures for Engineers and Scientists Using Python
کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices برای چه کسانی مناسب است؟
این کتاب برای خوانندگانی با دانش عملی پایتون، درک خوب از مفاهیم آماری و برخی تجربه در دستکاری داده‌ها مناسب است. این کتاب از ابتدا شروع نمی‌کند، بلکه بر مهارت‌های موجود می‌سازد و شما را با استراتژی‌های پیش‌پردازش پیچیده، مثال‌های عملی کد و تمرین‌های عملی آشنا می‌کند که نیازمند درجه‌ای از آشنایی با اصول اصلی علم داده و تحلیل است.
موضوعات پوشش داده شده در کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices
فصل 1، تکنیک‌های جذب داده، مروری جامع بر فرآیند جذب داده ارائه می‌دهد و بر نقش آن در جمع‌آوری و وارد کردن داده‌ها از منابع مختلف به سیستم‌های ذخیره‌سازی برای تجزیه و تحلیل تأکید می‌کند. شما روش‌های مختلف جذب مانند حالت‌های دسته‌ای و جریان را بررسی خواهید کرد، جذب بلادرنگ و نیمه‌بلادرنگ را مقایسه خواهید کرد و فناوری‌های پشت منابع داده را درک خواهید کرد. این فصل از کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices، مزایا، معایب و کاربردهای عملی این روش‌ها را برجسته می‌کند.
فصل 2، اهمیت کیفیت داده، بر نقش حیاتی کیفیت داده در تصمیم‌گیری تجاری تأکید می‌کند. این فصل از کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices، خطرات استفاده از داده‌های نادرست، ناسازگار یا قدیمی را برجسته می‌کند که می‌تواند منجر به تصمیمات ضعیف، آسیب به شهرت و از دست دادن فرصت‌ها شود. شما بررسی خواهید کرد که چرا کیفیت داده ضروری است، چگونه آن را در ابعاد مختلف اندازه‌گیری کنیم و تأثیر سیلوهای داده بر حفظ کیفیت داده.
فصل 3، پروفایل‌سازی داده – درک ساختار، کیفیت و توزیع داده، پروفایل‌سازی داده را بررسی می‌کند و بر بررسی و تأیید مجموعه داده‌ها برای درک ساختار، الگوها و کیفیت آن‌ها تمرکز می‌کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه پروفایل‌سازی داده را با استفاده از ابزارهایی مانند pandas Profiler و Great Expectations انجام دهید و درک کنید که چه زمانی از هر ابزار استفاده کنید. علاوه بر این، این فصل از کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices، تاکتیک‌هایی را برای مدیریت حجم‌های بزرگ داده پوشش می‌دهد و روش‌های پروفایلینگ را برای بهبود اعتبارسنجی داده مقایسه می‌کند.
فصل 4، تمیز کردن داده‌های نامنظم و دستکاری داده، بر استراتژی‌های کلیدی برای تمیز کردن و دستکاری داده‌ها تمرکز دارد و تجزیه و تحلیل کارآمد و دقیق را امکان‌پذیر می‌کند. این فصل تکنیک‌هایی برای تغییر نام ستون‌ها، حذف داده‌های نامرتبط یا تکراری، اصلاح انواع داده‌های ناسازگار و مدیریت قالب‌های تاریخ و زمان را پوشش می‌دهد. با تسلط بر این روش‌ها، یاد خواهید گرفت که چگونه کیفیت و قابلیت اطمینان مجموعه داده‌های خود را بهبود بخشید.
فصل 5، تبدیل داده – ادغام و الحاق، تکنیک‌هایی برای تبدیل و دستکاری داده‌ها از طریق ادغام، اتصال و الحاق مجموعه داده‌ها را بررسی می‌کند. این فصل روش‌هایی برای ترکیب چندین مجموعه داده از منابع مختلف، مدیریت موثر تکراری‌ها و بهبود عملکرد ادغام را پوشش می‌دهد. این فصل از کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices، همچنین ترفندهای عملی برای ساده‌سازی فرآیند ادغام را ارائه می‌دهد و اطمینان حاصل می‌کند که ادغام داده‌ها برای تجزیه و تحلیل بینش‌مند کارآمد است.
فصل 6، گروه‌بندی، جمع‌بندی، فیلتر کردن و اعمال توابع داده، تکنیک‌های اساسی گروه‌بندی و جمع‌بندی داده را پوشش می‌دهد که برای خلاصه کردن مجموعه داده‌های بزرگ و تولید بینش‌های معنی‌دار حیاتی هستند. این فصل از کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices، روش‌هایی برای مدیریت داده‌های مفقود یا نویزی با جمع‌بندی مقادیر، کاهش حجم داده و افزایش کارایی پردازش را مورد بحث قرار می‌دهد. این فصل همچنین بر گروه‌بندی داده‌ها بر اساس کلیدهای مختلف، اعمال توابع جمعی و سفارشی و فیلتر کردن داده‌ها برای ایجاد ویژگی‌های ارزشمند برای تجزیه و تحلیل عمیق‌تر یا ML تمرکز دارد.
فصل 7، مقصدهای داده، بر تصمیمات حیاتی درگیر در پردازش داده، به ویژه انتخاب مقصدهای داده مناسب برای نیازهای ذخیره‌سازی و پردازش تمرکز می‌کند. این فصل از کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices، به چهار ستون اساسی می‌پردازد: انتخاب مقصد داده مناسب، انتخاب نوع فایل صحیح، بهینه‌سازی استراتژی‌های پارتیشن‌بندی و درک نحوه طراحی یک پلتفرم داده خرده‌فروشی آنلاین مقیاس‌پذیر. این فصل شما را با ابزارهایی برای افزایش کارایی، مقیاس‌پذیری و عملکرد در خطوط لوله پردازش داده تجهیز می‌کند.
فصل 8، تشخیص و مدیریت مقادیر مفقود و پرت، به تکنیک‌هایی برای شناسایی و مدیریت مقادیر مفقود و پرت می‌پردازد. این فصل از کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices، طیف وسیعی از روش‌ها، از رویکردهای آماری تا مدل‌های پیشرفته ML، برای رسیدگی موثر به این مسائل را پوشش می‌دهد. حوزه‌های اصلی تمرکز شامل تشخیص و مدیریت داده‌های مفقود، شناسایی پرت‌های تک‌متغیره و چندمتغیره و مدیریت پرت‌ها در مجموعه داده‌های مختلف است.
فصل 9، نرمال‌سازی و استانداردسازی، تکنیک‌های پیش‌پردازش ضروری مانند مقیاس‌بندی ویژگی، نرمال‌سازی و استانداردسازی را پوشش می‌دهد که تضمین می‌کند مدل‌های ML می‌توانند به طور موثر از داده‌ها بیاموزند. شما تکنیک‌های مختلفی را بررسی خواهید کرد، از جمله مقیاس‌بندی ویژگی‌ها به یک محدوده، مقیاس‌بندی Z-score و استفاده از یک مقیاس‌کننده قوی، برای رسیدگی به چالش‌های مختلف داده در وظایف ML.
فصل 10، مدیریت ویژگی‌های گویشی، به اهمیت مدیریت ویژگی‌های گویشی که اطلاعات غیرعددی را در مجموعه داده‌ها نشان می‌دهند، می‌پردازد. شما تکنیک‌های مختلف رمزگذاری، از جمله رمزگذاری برچسب، رمزگذاری یک‌گرم، رمزگذاری هدف، رمزگذاری فرکانس و رمزگذاری دودویی، را برای تبدیل داده‌های گویشی برای مدل‌های ML یاد خواهید گرفت.
فصل 11، مصرف داده‌های سری زمانی، به اصول اولیه تحلیل سری زمانی می‌پردازد و مفاهیم کلیدی، روش‌ها و کاربردهای آن در صنایع مختلف را پوشش می‌دهد. این شامل درک اجزا و انواع داده‌های سری زمانی، شناسایی و مدیریت مقادیر مفقود و تکنیک‌هایی برای تحلیل روندها و الگوها در طول زمان است. این فصل از کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices، همچنین به مقابله با پرت‌ها و مهندسی ویژگی برای بهبود مدل‌سازی پیش‌بینی با داده‌های سری زمانی می‌پردازد.
فصل 12، پیش‌پردازش متن در عصر LLMها، بر تسلط بر تکنیک‌های پیش‌پردازش متن که برای بهینه‌سازی عملکرد LLMها ضروری هستند، تمرکز دارد. این فصل از کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices، روش‌هایی برای تمیز کردن متن، مدیریت کلمات نادر و تغییرات املایی، قطعه‌بندی و استراتژی‌های نشانه‌گذاری را پوشش می‌دهد. علاوه بر این، به تبدیل نشانه‌ها به توکن‌های تعبیه‌شده می‌پردازد و بر اهمیت تطبیق رویکردهای پیش‌پردازش برای به حداکثر رساندن پتانسیل LLMها تأکید می‌کند.
فصل 13، پیش‌پردازش تصویر و صدا با LLMها، تکنیک‌های پیش‌پردازش برای داده‌های بدون ساختار، به ویژه تصاویر و صدا، را برای استخراج اطلاعات معنی‌دار بررسی می‌کند. این شامل روش‌هایی برای پیش‌پردازش تصویر، مانند تشخیص نوری کاراکتر (OCR) و تولید زیرنویس تصویر با مدل BLIP می‌شود. این فصل از کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices، همچنین به بررسی مدیریت داده‌های صوتی، از جمله تبدیل صدا به متن با استفاده از مدل Whisper، می‌پردازد و مروری جامع بر کار با داده‌های چندرسانه‌ای در زمینه LLMها ارائه می‌دهد.
سرفصل‌های کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices:
- Python Data Cleaning and Preparation Best Practices
- Contributors
- About the author
- About the reviewers
- Preface
- Part 1: Upstream Data Ingestion and Cleaning
- Chapter 1: Data Ingestion Techniques
- Chapter 2: Importance of Data Quality
- Chapter 3: Data Profiling – Understanding Data Structure, Quality, and Distribution
- Chapter 4: Cleaning Messy Data and Data Manipulation
- Chapter 5: Data Transformation – Merging and Concatenating
- Chapter 6: Data Grouping, Aggregation, Filtering, and Applying Functions
- Chapter 7: Data Sinks
- Part 2: Downstream Data Cleaning – Consuming Structured Data
- Chapter 8: Detecting and Handling Missing Values and Outliers
- Chapter 9: Normalization and Standardization
- Chapter 10: Handling Categorical Features
- Chapter 11: Consuming Time Series Data
- Part 3: Downstream Data Cleaning – Consuming Unstructured Data
- Chapter 12: Text Preprocessing in the Era of LLMs
- Chapter 13: Image and Audio Preprocessing with LLMs
- Index
- Other Books You May Enjoy
جهت دانلود کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.