الوصف
دليل علم البيانات بلغة بايثون من تأليف جيك فاندربلاس هو مورد أساسي لأي شخص يتطلع إلى التعمق في علم البيانات باستخدام بايثون. يقدم هذا الدليل مقدمة شاملة للأدوات والتقنيات الرئيسية المستخدمة في هذا المجال، مما يجعله دليلاً لا يقدر بثمن للمبتدئين والممارسين ذوي الخبرة.
قراءة المزيد
تم تنظيم الكتاب لتغطية مجموعة واسعة من المواضيع، بدءًا من مقدمة عن IPython، الذي يتجاوز الاستخدام العادي لبايثون من خلال تقديم قدرات حوسبة تفاعلية محسّنة. سيتعلم القراء عن أوامر السحر في IPython، وتاريخ الإدخال والإخراج، وتصحيح الأخطاء، وهي أمور حاسمة لكتابة كود فعال.
بعد ذلك، يتناول الدليل NumPy، وهو حزمة أساسية للحوسبة العددية في بايثون. يشرح أنواع البيانات، وعمليات المصفوفات، وتقنيات متقدمة مثل البث والفهرسة المتقدمة، والتي تعتبر ضرورية للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة.
تتم تغطية مكتبة Pandas، وهي مكتبة حيوية أخرى، بشكل موسع، مع التركيز على معالجة البيانات وتحليلها. يشرح الكتاب فهرسة البيانات، والاختيار، والعمليات، بالإضافة إلى التعامل مع البيانات المفقودة ودمج مجموعات البيانات. هذه المهارات ضرورية لتحضير البيانات للتحليل.
التصور هو جانب رئيسي آخر من علم البيانات، ويوفر الدليل دليلًا مفصلًا عن Matplotlib، وهي مكتبة رسم قوية. يغطي أنواع الرسوم المختلفة، وخيارات التخصيص، وتقنيات متقدمة مثل الرسم ثلاثي الأبعاد وتصور البيانات الجغرافية.
أخيرًا، يقدم الكتاب مفاهيم تعلم الآلة باستخدام Scikit-Learn، وهي مكتبة شهيرة لبناء نماذج تنبؤية. يغطي مواضيع مثل التحقق من صحة النموذج، وهندسة الميزات، ومجموعة متنوعة من الخوارزميات، مما يوفر أساسًا قويًا لتطبيق تعلم الآلة على المشكلات الواقعية.
بشكل عام، يعد دليل علم البيانات بلغة بايثون دليلاً شاملاً يزود القراء بالمعرفة والمهارات اللازمة لمواجهة تحديات علم البيانات باستخدام بايثون. إن نهجه العملي وشرحه المفصل يجعله موردًا قيمًا لأي شخص مهتم بهذا المجال الذي ينمو بسرعة.
- الفئةتحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي
تفاصيل الكتاب
دليل شامل لعلم البيانات باستخدام بايثون
يغطي IPython للحوسبة التفاعلية
استكشاف متعمق لـ NumPy للعمليات العددية
تغطية موسعة لـ Pandas لمعالجة البيانات
دليل مفصل لـ Matplotlib لتصور البيانات
مقدمة لتعلم الآلة باستخدام Scikit-Learn
رؤى عملية لتطبيقات علم البيانات في العالم الحقيقي
متاح كدفاتر Jupyter على GitHub
لمن هذا الكتاب
- تحليل البيانات
- تعلم الآلة
- تvisualization البيانات
- الحساب العددي
- معالجة البيانات
