یا Python for Data Analysis ویرایش سوم نوشته Wes McKinney راهنمایی عملی برای دستکاری، پردازش و تحلیل داده‌ها با استفاده از پایتون است. این کتاب شامل نسخه‌های به‌روز شده از pandas، NumPy، و Jupyter، همراه با مطالعات موردی واقعی برای حل مسائل پیچیده تحلیل داده‌ها می‌باشد. ایده‌آل برای تحلیلگران و برنامه‌نویسانی که به علم داده و محاسبات علمی علاقه‌مندند، این کتاب ابزارهای کاربردی و تکنیک‌های پیشرفته را برای تجزیه و تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد.با دانلود کتاب Python for Data Analysis زبان اصلی از سایت ورلدکت، به دنیای قدرتمند و کاربردی تحلیل داده‌ها در پایتون وارد شوید و ابزارها و تکنیک‌های ضروری را برای تبدیل داده‌های پیچیده به بینش‌های ارزشمند بیاموزید.
معرفی کتاب پایتون برای تحلیل دادهاز وس مک کینی
کتاب Python for Data Analysis نوشته وس مک‌کینی، یک منبع جامع و عملی برای یادگیری دستکاری، پردازش و تحلیل داده‌ها با استفاده از پایتون است. این کتاب به‌طور ویژه برای تحلیلگران داده و برنامه‌نویسانی طراحی شده است که به دنبال بهبود مهارت‌های خود در علم داده هستند. نسخه به‌روز شده برای پایتون 3.10 و pandas 1.4، شامل ویژگی‌های جدید و پیشرفته ابزارهای اصلی مانند pandas، NumPy، و Jupyter می‌باشد. کتاب با مطالعات موردی عملی و مثال‌های واقعی، تکنیک‌های کاربردی و راه‌حل‌های موثر برای مسائل پیچیده تحلیل داده‌ها را ارائه می‌دهد.
وس مک‌کینی، خالق پروژه pandas، با نثر واضح و ساختاریافته خود، این کتاب را به منبعی کلیدی برای یادگیری ابزارهای مدرن علم داده تبدیل کرده است. از استفاده از Jupyter notebook و IPython shell برای محاسبات اکتشافی گرفته تا تحلیل داده‌های زمانی و ایجاد نمودارهای اطلاعاتی با matplotlib، این کتاب هر آنچه را که برای تسلط بر علم داده‌های پایتون نیاز دارید، پوشش می‌دهد. داده‌ها و منابع مرتبط نیز در GitHub در دسترس است، که به یادگیری و تمرین عملی کمک می‌کند.
درباره نویسنده :
وس مک‌کینی، بنیان‌گذار پروژه pandas و یکی از پیشگامان علم داده با پایتون، به عنوان یک متخصص برجسته در تحلیل داده‌ها شناخته می‌شود. با تحصیلات در زمینه علوم کامپیوتر و تجربه‌های گسترده در صنعت فناوری، او به توسعه ابزارهای کلیدی برای تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده پرداخته است. کتاب‌های او، از جمله “Python for Data Analysis”، به دلیل نثر واضح و کاربردی‌اش، به منابع معتبر و مهمی برای تحلیلگران داده و برنامه‌نویسان تبدیل شده‌اند. مک‌کینی با تمرکز بر کاربردهای عملی و ارائه راه‌حل‌های مؤثر، به ارتقاء روش‌های علم داده و تحلیل داده‌ها در پایتون کمک کرده است.
خرید نسخه انگلیسی کتاب Python for Data Analysis
برای تهیه نسخه اصلی کتاب پایتون برای تحلیل دادهمیتوانید از طریق سایت ما سفارش چاپ دیجیتال خود را ثبت کنید. کتاب شما در کمتر از ۲ روز کاری با استفاده از تکنولوژی چاپ افست و با بالاترین کیفیت آماده و ارسال خواهد شد. ما در سایت خود، چاپ کتاب ها را با نهایت دقت و کیفیت انجام می‌دهیم تا نسخه دریافتی شما کاملاً مطابق با نسخه اصلی باشد؛ در برخی موارد حتی از نسخه اورجینال در آمازون نیز با کیفیت‌تر چاپ می‌شود.
ساختار و محتوا کتاب پایتون برای تحلیل داده
کتاب Python for Data Analysis به چهار بخش اصلی تقسیم می‌شود که هر کدام به جنبه‌های مختلف علم داده با پایتون پرداخته و تکنیک‌ها و ابزارهای ضروری را معرفی می‌کند:
- بخش اول: مقدمه و ابزارها
- این بخش به معرفی اصول اولیه و ابزارهای اساسی پرداخته و به شما کمک می‌کند تا با محیط کار پایتون و ابزارهای تحلیل داده آشنا شوید. شامل آموزش‌های پایه‌ای در مورد نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه مانند Jupyter notebook و IPython shell است. همچنین، ویژگی‌های ابتدایی کتابخانه‌های pandas و NumPy مورد بررسی قرار می‌گیرد.
- بخش دوم: داده‌ها و دستکاری آنها
- در این بخش، تکنیک‌های پردازش داده‌ها با استفاده از pandas، شامل بارگذاری، تمیز کردن، و تغییر شکل داده‌ها، مورد بحث قرار می‌گیرد. مباحثی مانند انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها، ادغام و ترکیب داده‌ها، و استفاده از ابزارهای قدرتمند pandas برای مدیریت داده‌های بزرگ به تفصیل شرح داده می‌شود.
- بخش سوم: تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها
- این بخش به تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد visualizations با استفاده از matplotlib و دیگر ابزارهای بصری‌سازی می‌پردازد. تکنیک‌هایی برای ایجاد نمودارها و گراف‌های متنوع، تحلیل و بصری‌سازی داده‌های زمانی و آماری، و نحوه استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای ارائه نتایج تحلیل به‌طور مؤثر مورد بررسی قرار می‌گیرد.
- بخش چهارم: کاربردهای پیشرفته و تحلیل داده‌های زمانی
- در این بخش، تمرکز بر روی تحلیل داده‌های زمانی و کاربردهای پیشرفته‌تر است. شامل تحلیل سری‌های زمانی، پردازش داده‌های نامنظم، و استفاده از تکنیک‌های پیشرفته برای حل مسائل پیچیده داده‌ها است. این بخش به شما کمک می‌کند تا توانایی‌های تحلیلی خود را به سطح بالاتری ببرید و با مشکلات واقعی تحلیل داده‌ها روبرو شوید.
Python for Data Analysis به‌طور کلی، با ارائه مثال‌های عملی و مطالعات موردی واقعی، ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته را برای تحلیل داده‌ها در پایتون معرفی می‌کند و منبعی ارزشمند برای تحلیلگران و برنامه‌نویسانی است که به دنبال بهبود مهارت‌های خود در علم داده هستند.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.