کتاب Ultimate Java for Data Analytics and Machine Learning

در دنیای پویای علوم داده، توانایی ادغام یکپارچه تحلیل داده با مهارت‌های برنامه‌نویسی قوی بسیار ارزشمند است. به کتاب نهایی جاوا برای تحلیل داده و یادگیری ماشین خوش آمدید – یک راهنمای جامع که شکاف بین علوم داده و توسعه نرم‌افزار را با استفاده از جاوا پر می‌کند. هدف این کتاب تجهیز شما با دانش و مهارت‌های لازم برای انجام تحلیل داده کارآمد، تجسم داده و یادگیری عمیق با استفاده از جاوا است.

خواه دانشجو باشید، یک توسعه‌دهنده جاوا باتجربه، یا یک دانشمند داده آینده‌دار، کتاب Ultimate Java for Data Analytics and Machine Learning برای پاسخگویی به نیازهای شما طراحی شده است.

با استفاده گسترده از موارد استفاده دنیای واقعی و مثال‌های آسان برای دنبال کردن، شما در مفاهیم اساسی و تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده، همه پیاده‌سازی شده با استفاده از جاوا، راهنمایی خواهید شد. درک اولیه آمار و پایگاه‌های داده رابطه‌ای مفید خواهد بود اما اجباری نیست. با این حال، تسلط خوب بر جاوا برای استفاده حداکثری از این کتاب ضروری است.

کتاب Ultimate Java for Data Analytics and Machine Learning به 15 فصل تقسیم شده است که هر کدام به جنبه‌های مختلف تحلیل داده، از مفاهیم پایه تا کاربردهای پیشرفته می‌پردازد. در اینجا مروری بر آنچه می‌توانید انتظار یادگیری داشته باشید ارائه شده است:

فصل 1. تحلیل داده با استفاده از جاوا: ما سفر خود را با درک اصول اولیه تحلیل داده، اهمیت آن و تکنیک‌ها و ابزارهای مختلف موجود آغاز می‌کنیم. این فصل صحنه را برای کل کتاب آماده می‌کند و شما را با مفاهیم اصلی و روش‌شناسی‌های تحلیل داده آشنا می‌کند.

فصل 2. مجموعه داده‌ها: این فصل از کتاب Ultimate Java for Data Analytics and Machine Learning، بر روی داده‌ها – انواع، ساختارها و فرآیندهای درگیر در تولید و پیش‌پردازش مجموعه داده‌ها تمرکز دارد. شما اصول اولیه پاکسازی داده و آماده‌سازی داده برای تجزیه و تحلیل را یاد خواهید گرفت.

فصل 3. تجسم داده: این فصل دنیای تجسم داده را بررسی می‌کند، که جنبه مهمی از علوم داده است. شما تکنیک‌های مختلف نمودارسازی و رسم را با استفاده از کتابخانه JFreeChart برای ایجاد نمایش‌های بصری بینش‌بخش از داده‌های خود یاد خواهید گرفت.

فصل 4. کتابخانه‌های یادگیری ماشین جاوا: این فصل شما را با کتابخانه‌های محبوب جاوا از جمله WEKA، Rapidminer، ADAMS، JavaML، OpenNLP و Mallet آشنا می‌کند و نحوه استفاده از آن‌ها برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین را نشان می‌دهد. قدرت جاوا برای کاربردهای یادگیری ماشین را کشف می‌کند.

فصل 5. تحلیل آماری: این فصل به اصول آماری ضروری برای علوم داده، مانند آمار توصیفی، نمونه‌گیری تصادفی، قضیه بیز و آزمون فرضیه می‌پردازد. نحوه اعمال این اصول با استفاده از APIهای جاوا را پوشش می‌دهد.

فصل 6. پایگاه‌های داده رابطه‌ای: این فصل از کتاب Ultimate Java for Data Analytics and Machine Learning، کار با پایگاه‌های داده JDBC، SQL و MySQL برای مدیریت و تحلیل کارآمد داده‌های ساختاریافته را پوشش می‌دهد. در این فصل، ما در مورد پایگاه‌های داده رابطه‌ای، طراحی و مدل‌های داده آن‌ها خواهیم آموخت.

فصل 7. تحلیل رگرسیون: این فصل بر روش‌های تحلیل رگرسیون، از جمله رگرسیون خطی و چندجمله‌ای تمرکز دارد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه الگوها را در داده‌ها شناسایی کنید و توابع ریاضی را با استفاده از جاوا ایجاد کنید.

فصل 8. تحلیل طبقه‌بندی: این فصل از کتاب Ultimate Java for Data Analytics and Machine Learning، الگوریتم‌های طبقه‌بندی مانند درخت‌های تصمیم، طبقه‌بندهای بیزی و رگرسیون لجستیک را پوشش می‌دهد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه مجموعه داده‌ها را به گروه‌های برچسب‌گذاری شده برای تجزیه و تحلیل بهتر تقسیم کنید.

فصل 9. تحلیل احساسات: این فصل تحلیل احساسات را با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) با Stanford CoreNLP بررسی می‌کند. نحوه تحلیل نظرات مشتریان و تعیین احساسات در داده‌های متنی را پوشش خواهد داد.

فصل 10. تحلیل خوشه‌بندی: این فصل الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-Means، DBSCAN و خوشه‌بندی سلسله‌ای را کشف می‌کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه نقاط داده را بر اساس شباهت گروه بندی کنید و از این تکنیک‌ها برای تقسیم‌بندی مشتری استفاده کنید.

فصل 11. کار با پایگاه‌های داده NoSQL: این فصل پایگاه‌های داده SQL و NoSQL را مقایسه می‌کند و همچنین بر MongoDB در جاوا تمرکز دارد. شما انعطاف‌پذیری پایگاه‌های داده NoSQL برای مدیریت داده‌های پویا را درک خواهید کرد.

فصل 12. سیستم‌های توصیه‌گر: این فصل الگوریتم‌های پشت سیستم‌های توصیه‌گر مورد استفاده در پلتفرم‌هایی مانند آمازون و نتفلیکس را مورد بحث قرار می‌دهد. شما در مورد سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا و مشارکتی یاد خواهید گرفت.

فصل 13. کاربردهای تحلیل داده: این فصل از کتاب Ultimate Java for Data Analytics and Machine Learning، کاربردهای محبوب تحلیل داده در هوش تجاری و پیش‌بینی سری زمانی را بررسی می‌کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از Apache POI برای کار با صفحات گسترده اکسل استفاده کنید و تحلیل داده‌های بلادرنگ را انجام دهید.

فصل 14. تحلیل داده‌های بزرگ با جاوا: این فصل چالش‌ها و تکنیک‌های تحلیل داده‌های بزرگ را بررسی می‌کند. شما در مورد MapReduce گوگل، Apache Hadoop، Apache Spark و نحوه مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ با استفاده از جاوا خواهید آموخت.

فصل 15. یادگیری عمیق با جاوا: این فصل به یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و کتابخانه Deeplearning4j می‌پردازد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه طبقه‌بندی اشیاء را با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشن در جاوا پیاده‌سازی کنید.

کتاب Ultimate Java for Data Analytics and Machine Learning، یک راهنمای عملی پر از مثال‌ها، سناریوهای دنیای واقعی و بهترین شیوه‌ها است. این کتاب به شما قدرت می‌دهد تا از قدرت تحلیل داده و جاوا استفاده کنید، مهارت‌های خود را ارتقا دهید و بتوانید با اطمینان با چالش‌های پیچیده داده مقابله کنید.