کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science

کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science: Excel in Data Analysis, Statistical Modeling (محاسبات موازی و توزیع شده نهایی با جولیا برای علم داده: اکسل در تجزیه و تحلیل داده ها، مدل سازی آماری) منبعی ضروری برای دانشمندان داده و علاقه‌مندان به محاسبات است که به دنبال تسلط بر هنر محاسبات موازی و توزیع شده با استفاده از زبان برنامه‌نویسی جولیا هستند.

کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science که توسط متخصصان این حوزه تألیف شده است، کاوشی جامع از تکنیک‌های محاسبات موازی پیشرفته، سیستم‌های توزیع‌شده و استراتژی‌های محاسباتی با کارایی بالا را ارائه می‌کند که به طور خاص برای کاربرد‌های علم داده طراحی شده‌اند.

کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science با تمرکز بر استفاده از قدرت عظیم قابلیت‌های محاسباتی موازی جولیا، بینش‌های عملی را در طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های پردازش داده مقیاس‌پذیر، کارآمد و مقاوم به خطا ارائه می‌دهد.

از طریق مثال‌های دنیای واقعی، بهترین شیوه‌ها و توضیحات عمیق، «محاسبات موازی و توزیع‌شده نهایی با جولیا برای علم داده» خوانندگان را با دانش و ابزار‌های مورد نیاز برای مقابله با چالش‌های محاسباتی پیچیده، استفاده از چارچوب‌های محاسباتی توزیع‌شده و بهینه‌سازی پردازش داده‌ها مجهز می‌کند.

گردش کار در زمینه علم داده چه دانشمند داده با تجربه‌ای باشید که به دنبال تقویت مهارت‌های محاسباتی موازی خود هستید یا یک مشتاق محاسبات مشتاق کشف مرز‌های پردازش فشرده داده، کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science به عنوان یک راهنمای ارزشمند برای باز کردن پتانسیل کامل جولیا در حوزه محاسبات موازی و توزیع شده برای علم داده عمل می‌کند.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science:

به دنیای جذاب یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌ها در جولیا خوش آمدید! در این کتاب، ما سفری را آغاز می‌کنیم که تقاطع قدرتمند جولیا، یک زبان برنامه‌نویسی با کارایی بالا، و زمینه‌های تحول آفرین یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌ها را بررسی می‌کند.

همانطور که تکنولوژی به تکامل خود ادامه می‌دهد، توانایی مهار و تفسیر مقادیر زیادی از داده‌ها به طور فزاینده‌ای حیاتی می‌شود.

جولیا با سرعت، سادگی و نحو بیانی خود، به عنوان یک زبان‌ایده‌آل برای مقابله با چالش‌های ناشی از مجموعه داده‌های در حال رشد و الگوریتم‌های پیچیده در این حوزه‌ها ظاهر می‌شود.

کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science به گونه‌ای طراحی شده است که راهنمای جامعی برای مبتدیان و متخصصان با تجربه باشد که به دنبال تسلط بر یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از جولیا هستند. چه یک دانشمند باتجربه داده باشید و چه یک مشتاق کنجکاو، محتوای اینجا شما را با ابزار‌ها و دانشی برای حرکت در چشم انداز پویا علم داده مدرن مجهز می‌کند.

سفر آشکار می‌شود…

فصل ۱: جولیا در زمینه‌های ML

در فصل ابتدایی خود، با معرفی جولیا به عنوان زبان بهینه برای یادگیری ماشین، خوانندگان را پایه‌گذاری می‌کنیم. ما در اصل علم داده کاوش می‌کنیم، ضرورت تجزیه و تحلیل داده‌ها را روشن می‌کنیم، و مهارت جولیا را در حوزه یادگیری ماشینی به نمایش می‌گذاریم.

در حالی که فضایل جولیا را ستایش می‌کنیم، صراحتاً نقاط قوت آن را بررسی می‌کنیم و محدودیت‌های آن را تصدیق می‌کنیم، که در نتیجه‌گیری متفکرانه به اوج می‌رسد.

فصل ۲: با جولیا شروع کنید

این فصل از کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science، به عنوان دروازه شما به اکوسیستم جولیا عمل می‌کند. ما شما را از طریق فرآیند نصب راهنمایی می‌کنیم، محیط‌های توسعه یکپارچه جولیا (IDEs) را معرفی می‌کنیم و به نکات ضروری سیستم مدیریت بسته جولیا می‌پردازیم.

برای ساختن یک پایه محکم، موضوعاتی را پوشش می‌دهیم که از اعلان‌های متغیر اصلی گرفته تا تعریف توابع و پیمایش قوانین پیچیده دامنه متغیر را شامل می‌شود.

فصل ۳: ویژگی‌های کمک به مقیاس‌پذیری پروژه‌های ML

کشف کنید که چگونه ویژگی‌های منحصربه‌فرد جولیا مقیاس‌پذیری پروژه‌های یادگیری ماشین را افزایش می‌دهد. ما سیستم نوع، ارسال چندگانه و پیچیدگی‌های کار با بسته‌ها، ماژول‌ها و ماکرو‌ها را بررسی می‌کنیم. این فصل از کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science، شما را با ابزار‌های مورد نیاز برای استفاده از پتانسیل کامل جولیا برای تلاش‌های یادگیری ماشینی قوی و مقیاس‌پذیر مجهز می‌کند.

فصل ۴: کار با Julia Arrays

به دنیای ساختار‌های داده جولیا بپردازید. از آرایه‌ها و ساختار‌های تاپلی گرفته تا مفاهیم پیشرفته مانند پخش و ادغام با Python/R، این فصل درک جامعی از قابلیت‌های آرایه جولیا را تضمین می‌کند.

فصل ۵: کار با مجموعه داده‌ها – یک مشکل علم داده

در این فصل از کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science، ما به سناریو‌های دنیای واقعی می‌پردازیم و شما را در فرآیند به دست آوردن، بازرسی و مدیریت مجموعه داده‌های متنوع راهنمایی می‌کنیم. یاد بگیرید که داده‌های عددی، متنی و زمانی را به طور مؤثر دستکاری کنید و زمینه را برای تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته‌تر فراهم کنید.

فصل ششم: مبانی آمار – StatsBase.jl

قدرت آمار را در جولیا با تمرکز بر مفاهیم اساسی آماری باز کنید. این فصل از کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science، با پوشش آمار‌های اسکالر، روش‌های فاصله، شمارش و نمونه‌برداری، درک کاملی از اصول آماری ضروری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها را تضمین می‌کند.

فصل ۷: توزیع داده‌های احتمالی – Distributions.jl

با استفاده از بسته Julia\’s Distributions.jl در دنیای توزیع‌های احتمالی حرکت کنید. از توابع رایج گرفته تا توزیع‌های تک متغیره، چند متغیره و ماتریس متغیر، این فصل از کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science، به زیربنای ریاضی ضروری برای مدل‌سازی احتمالی می‌پردازد.

فصل ۸: قاب‌بندی داده‌ها در جولیا – DataFrames.jl

خود را با DataFrames.jl، بسته برتر جولیا برای کار با داده‌های جدولی معرفی کنید. از واکشی و بازرسی داده‌ها گرفته تا دستکاری داده‌های ستونی و نمایه‌سازی، این فصل از کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science، مهارت‌های لازم برای استفاده مؤثر از DataFrames را ارائه می‌کند.

فصل ۹: کار بر روی داده‌ها از DataFrames

کارکرد‌های بیشمار DataFrames، از جمله ایجاد و تبدیل‌اشیاء قاب داده، گروه‌بندی و جهش فریم‌های داده، و اعمال عملیات تبدیلی را کاوش کنید.

فصل ۱۰: تجسم داده‌ها در جولیا – Plot.jl

قدرت تجسم داده‌ها را در جولیا با Plot.jl آزاد کنید. در تکنیک‌ها، تم‌ها، رنگ‌ها و طرح‌بندی‌ها شیرجه بزنید و بر هنر زنده‌سازی داده‌ها از طریق تصاویر متقاعدکننده تسلط پیدا کنید.

فصل ۱۱: معرفی یادگیری ماشین در جولیا – MLBase.jl

با استفاده از MLBase. jl سفر هیجان‌انگیز یادگیری ماشین را در جولیا آغاز کنید. از انتخاب و آموزش مدل‌ها گرفته تا ارزیابی ضرر و مقایسه معیار‌ها، این فصل فرآیند یادگیری ماشین را رمزگشایی می‌کند.

فصل ۱۲: مدل‌سازی داده – GLM.jl و MixedModels.jl

در مدل‌سازی داده‌ها با GLM.jl و MixedModels. jl بپردازید و به شما امکان می‌دهد مدل‌های آماری را به طور کارآمد بسازید. بینش‌هایی را در مورد مدل‌های مختلف GLM به دست‌آورید و ملزومات مدل‌سازی با جلوه‌های ترکیبی را درک کنید.

فصل ۱۳: استنتاج بیزی – Turing.jl

با استفاده از کتابخانه‌های Julia\’s Turing. jl به استنتاج بیزی نگاهی عمیق بیندازید. مدل‌سازی احتمالی را کاوش کنید و کاربرد‌های عملی گردش‌های کاری بیزی در یادگیری ماشین را بیاموزید.

فصل ۱۴: محاسبات موازی در جولیا

بر هنر محاسبات موازی در جولیا مسلط شوید و از قابلیت‌های چند رشته‌ای برای سرعت بخشیدن به گردش کار علم داده استفاده کنید. پتانسیل JuliaHub را کشف کنید و با بینش‌هایی در مورد بهینه‌سازی اجرای کد نتیجه‌گیری کنید.

فصل ۱۵: محاسبات توزیع شده در جولیا

محاسبات توزیع‌شده را در جولیا کاوش کنید، با تمرکز بر مقیاس‌بندی علم داده و مشکلات یادگیری ماشین در CPU. در Dagger. jl شیرجه بزنید و با Dask تشابهاتی را ترسیم کنید و با CUDA. jl و CuArrays برای برنامه‌نویسی GPU آشنا شوید.

کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science به گونه‌ای طراحی شده است که یک همراه جامع و در دسترس برای هر کسی که مشتاق است در یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از جولیا برتر باشد.

چه یک تازه کار یا یک متخصص با تجربه باشید، دانش و مهارت‌های ارائه شده در این صفحات به شما قدرت می‌دهد تا در پیچیدگی‌های علم داده مدرن پیمایش کنید. بگذارید کاوش شروع شود!

سرفصل‌های کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science:

• Cover Page
• Title Page
• Copyright Page
• Dedication Page
• About the Author
• About the Technical Reviewers
• Acknowledgements
• Preface
• Errata
• Table of Contents
• 1. Julia In Data Science Arena
• 2. Getting Started with Julia
• 3. Features Assisting Scaling ML Projects
• 4. Data Structures in Julia
• 5. Working With Datasets In Julia
• 6. Basics of Statistics
• 7. Probability Data Distributions
• 8. Framing Data in Julia
• 9. Working on Data in DataFrames
• 10. Visualizing Data in Julia
• 11. Introducing Machine Learning in Julia
• 12. Data and Models
• 13. Bayesian Statistics and Modeling
• 14. Parallel Computation in Julia
• 15. Distributed Computation in Julia
• Index

جهت دانلود کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.