کتاب Web Data Mining with Python

کتاب Web Data Mining with Python (داده کاوی وب با پایتون: با استفاده از پایتون اطلاعات را از وب کشف و استخراج کنید) بر دو مسأله‌ی مهم داده کاوی و برنامه‌نویسی تمرکز دارد. این کتاب کاربردی برای استفاده از داده‌کاوی در فضای وب با استفاده از پایتون مفاهیم این علم را نیز تشریح می‌کند.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Web Data Mining with Python را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Web Data Mining with Python:

ایده نوشتن این کتاب زمانی مطرح شد که ما در حال انجام تحقیقاتی با استفاده از وب کاوی بودیم. ما دریافت یک کتاب واحد که به ما در درک اصول و پیاده‌سازی آن کمک می‌کرد بسیار دشوار بود. همچنین، بیشتر کتاب‌ها تصور می‌کردند که خوانندگان از پایتون اطلاعات قبلی دارند. این کتاب با مبانی وب کاوی و پایتون شروع می‌شود تا حتی مبتدیان نیز بتوانند موضوع را دنبال کنند.

قبل از دعوت از خوانندگان برای بررسی محتوای این کتاب، در این مقدمه فرصتی را مغتنم شمرده و نقشه راه کلی کتاب را به خوانندگان ارائه می‌کنیم.

امروزه بسیار متداول است که هر زمان که سؤالی به ذهن ما می‌رسد، تمایل داریم آن را در وب با استفاده از هر یک از موتورهای جستجو (مانند گوگل، یاهو و غیره) جستجو کنیم. هند با بیش از 560 میلیون کاربر اینترنت در هند، درست پس از چین، رتبه دوم را در استفاده از اینترنت دارد. این امر باعث می‌شود تا حجم افرادی را که برای اهداف مختلف مانند تجارت الکترونیک، رسانه‌های اجتماعی، آموزش الکترونیکی و غیره به اینترنت دسترسی دارند، درک کنیم.

شرکت‌ها به سرعت در حال حرکت به سمت کسب درآمد از دارایی‌های دیجیتال هستند.

تجارت الکترونیک در ماه مه 1989، زمانی که Sequoia Data Corp. Compumarket – اولین سیستم مبتنی بر اینترنت برای تجارت الکترونیک را معرفی کرد، وارد صحنه شد. این سیستم از فروشندگان برای ارسال اقلام برای فروش پشتیبانی می‌کرد و سپس خریداران می‌توانستند کالای مورد علاقه خود را در پایگاه داده جستجو کرده و خرید کنند. Compumarket از استفاده از کارت‌های اعتباری نیز پشتیبانی کرد. از آن زمان، تجارت الکترونیک صنعت خرده فروشی جهانی را متحول کرده است و سازمان‌های تجاری شروع به تقاضای راه حل‌های هوشمند خودکار مانند پیش بینی انتظارات و نیازهای مشتری کرده اند.

با این اطلاعات آنها نه تنها سطح رضایت مشتری را بهبود می‌بخشند، بلکه به فروشنده در حفظ موجودی موجودی کافی و ارائه ورودی برای افزایش حجم فروش کمک می‌کنند. وب کاوی نقش مهمی در پیش بینی این انتظارات مشتری و موجودی مورد نیاز دارد. کسب و کارها می‌توانند از این اطلاعات برای تصمیم گیری موثر استفاده کنند.

به طور مشابه، داده‌های سایت‌های رسانه‌های اجتماعی مختلف را می‌توان تجزیه و تحلیل کرد و می‌تواند توسط چندین صنعت برای توسعه تجارت، تحقیقات علوم اجتماعی، خدمات بهداشتی و اهداف آموزشی استفاده شود. کاربرد گسترده وب کاوی منبع اصلی انگیزه در پشت نوشتن این کتاب بود.

ما به عنوان نویسندگان، مایل بودیم راه حلی یک پنجره برای نوشتن برنامه‌های کاربردی مبتنی بر وب کاوی داشته باشیم. این کتاب یک نمای کلی از مدل‌سازی نظری و ریاضی الگوریتم‌های مختلف مورد استفاده در وب کاوی و همچنین راه‌حل‌های مبتنی بر پایتون برای پیاده‌سازی آنها ارائه می‌دهد.

کتاب پیشنهادی “وب کاوی با استفاده از پایتون” بر اساس مفهوم و کاربردهای استخراج اطلاعات از وب است که بیشترین جستجو در زمینه علم داده است.

از آنجایی که Data Science سریع ترین شغل در حال رشد در لینکدین است و پیش‌بینی می‌شود تا سال 2026 11.5 میلیون شغل ایجاد کند، بنابراین جویندگان کار با این مجموعه مهارت فرصت‌های زیادی دارند. هدف این کتاب ارائه دانش کافی در زمینه وب کاوی به خواننده ای است که آرزوی دانشمند داده شدن را دارد.

کتاب Web Data Mining with Python به سه بخش کلی مقدمه و مفاهیم، روش‌شناسی و کاربردها تقسیم شده است.

فصل 1: وب کاوی – مقدمه، به مقدمه، تکامل و مفاهیم اساسی وب کاوی می‌پردازد.

فصل 2: طبقه بندی وب کاوی، طبقه بندی آن، استخراج محتوای وب، کاوی ساختار وب، کاوی استفاده از وب و سایر مفاهیم مهم را پوشش می‌دهد.

فصل 3 کتاب Web Data Mining with Python: برنامه‌های کاربردی برجسته با وب کاوی، برنامه‌های کاربردی برجسته با وب کاوی، برنامه‌های کاربردی مشتری شخصی، جستجوی وب، ردیابی گسترده وب و فرآیند کاوی را مورد بحث قرار می‌دهد.

فصل 4: مبانی پایتون، کاربردهای مختلف را با متدولوژی‌های استخراج و اصول زبان برنامه نویسی پایتون شرح می‌دهد. همچنین مبانی پایتون، تگ‌های پایه HTML و مبانی کتابخانه‌های پایتون را نیز پوشش می‌دهد.

فصل 5 کتاب Web Data Mining with Python: Web Scraping، موارد استفاده از Web Scraping، کار از Web Scraping، ماژول‌های Python و قانونی بودن خراش وب، استخراج داده‌ها و پیش پردازش را پوشش می‌دهد.

فصل ششم: Web Opinion Mining، در مورد مفاهیم Opinion Mining، پردازش داده‌ها و Tokenization و استخراج ویژگی‌ها صحبت می‌کند.

فصل هفتم کتاب Web Data Mining with Python: کاوی ساختار وب، بر مفهوم و انواع استخراج ساختار یافته وب تمرکز دارد. همچنین شامل استخراج نمودار وب، کاوی عمیق وب، جستجوی وب و ابرلینک‌ها می‌شود.

فصل 8 کتاب Web Data Mining with Python: تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی در پایتون، مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی، ایجاد شبکه متقارن و نامتقارن، اتصال به شبکه را توضیح می‌دهد.

فصل 9 کتاب Web Data Mining with Python: کاوی استفاده از وب، منابع و انواع داده‌ها، عناصر کلیدی پیش پردازش داده‌های استفاده از وب، مدل‌سازی داده‌ها، کشف و تجزیه و تحلیل الگو را پوشش می‌دهد.

وب کاوی یک حوزه تحقیقاتی گسترده و بسیار فعال است، ما سعی کرده ایم تمام مفاهیم را بدون حجم دادن به کتاب توضیح دهیم. ما تلاش کرده‌ایم کتاب را ساده و قابل فهم نگه داریم و از دریافت بازخورد از خوانندگان خود خوشحال خواهیم شد. امیدواریم این کتاب به خوانندگان در یادگیری مفاهیم وب کاوی با استفاده از پایتون کمک کند.

سرفصل‌های کتاب Web Data Mining with Python:

• Cover Page
• Title Page
• Copyright Page
• Dedication Page
• About the Authors
• About the Reviewer
• Acknowledgements
• Preface
• Errata
• Table of Contents
• 1. Web Mining—An Introduction
• 2. Web Mining Taxonomy
• 3. Prominent Applications with Web Mining
• 4. Python Fundamentals
• 5. Web Scraping
• 6. Web Opinion Mining
• 7. Web Structure Mining
• 8. Social Network Analysis in Python
• 9. Web Usage Mining
• Index

جهت دانلود کتاب Web Data Mining with Python می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.