کتاب آموزش کتابخانه NumPy در پایتون برای علاقمندان دانش تحلیل داده ها

کتاب الکترونیکی «آموزش کتابخانه NumPy در پایتون برای علاقمندان دانش تحلیل داده‌ها» نوشتهٔ محمد عثمان مالک و ترجمهٔ حسین غفاریان، توسط نشر دانشگاه اراک منتشر شده است. این اثر به‌عنوان یک راهنمای آموزشی برای یادگیری کتابخانهٔ NumPy در زبان برنامه‌نویسی پایتون تهیه شده و به‌ویژه برای علاقه‌مندان به تحلیل داده‌ها و علوم داده مناسب است. کتاب با رویکردی آموزشی و مثال‌محور، مفاهیم پایه و کاربردی NumPy را پوشش می‌دهد و به‌عنوان منبعی برای ورود به دنیای تحلیل داده‌ها با پایتون شناخته می‌شود. نسخهٔ الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب آموزش کتابخانه NumPy در پایتون برای علاقمندان دانش تحلیل داده ها

این کتاب به‌عنوان یک ناداستان آموزشی در حوزهٔ برنامه‌نویسی و علوم داده، به معرفی و آموزش کتابخانهٔ NumPy در زبان پایتون پرداخته است. «آموزش کتابخانه NumPy در پایتون برای علاقمندان دانش تحلیل داده‌ها» با هدف آموزش گام‌به‌گام و عملی، ساختاری منظم دارد که از مقدمات نصب و راه‌اندازی محیط پایتون آغاز می‌شود و سپس به آموزش مفاهیم پایهٔ پایتون می‌پردازد. پس از آن، تمرکز اصلی کتاب بر آموزش آرایه‌ها، عملیات ریاضی، جبر خطی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده با استفاده از NumPy قرار گرفته است. نویسنده، محمد عثمان مالک، با بهره‌گیری از تجربهٔ صنعتی خود، مثال‌های متنوع و کاربردی را در متن گنجانده است تا خواننده بتواند مفاهیم را به‌صورت عملی تجربه کند. هر فصل با تمرین‌هایی همراه است که به ارزیابی یادگیری کمک می‌کند. این کتاب برای کسانی که به‌تازگی وارد دنیای تحلیل داده‌ها شده‌اند یا قصد دارند مهارت‌های خود را در کار با داده‌ها و برنامه‌نویسی پایتون ارتقا دهند، مناسب است. قالب کتاب به‌صورت آموزشی و تمرین‌محور طراحی شده و به‌گونه‌ای تنظیم شده که حتی افراد مبتدی نیز بتوانند به‌راحتی از آن بهره ببرند.

خلاصه کتاب آموزش کتابخانه NumPy در پایتون برای علاقمندان دانش تحلیل داده ها

در «آموزش کتابخانه NumPy در پایتون برای علاقمندان دانش تحلیل داده‌ها»، ابتدا با معرفی کتابخانهٔ NumPy و اهمیت آن در علوم داده آغاز می‌شود. کتاب توضیح می‌دهد که چرا NumPy یکی از ابزارهای کلیدی برای تحلیل داده‌ها و محاسبات عددی در پایتون است و چه مزیت‌هایی نسبت به ساختارهای داده‌ای معمولی پایتون دارد. در فصل‌های ابتدایی، خواننده با نحوهٔ نصب پایتون و راه‌اندازی محیط‌های برنامه‌نویسی آشنا می‌شود. سپس یک دورهٔ فشرده از مفاهیم پایهٔ پایتون ارائه شده است تا افرادی که پیش‌زمینهٔ کافی ندارند نیز بتوانند مباحث را دنبال کنند. این بخش شامل معرفی متغیرها، انواع داده، عملگرها، عبارات شرطی و تکرار، و مفاهیم شی‌گرایی است. در ادامه، کتاب به آموزش آرایه‌های NumPy می‌پردازد. خواننده با نحوهٔ ایجاد، افزودن و حذف عناصر، چاپ آرایه‌ها و انواع داده‌های قابل استفاده در NumPy آشنا می‌شود. سپس مباحثی مانند مرتب‌سازی آرایه‌ها، تغییر شکل آن‌ها، اندیس‌گذاری و تفکیک، همه‌پخشی و کپی‌کردن آرایه‌ها مطرح می‌شود. در فصل‌های بعدی، نکات و ترفندهای کاربردی NumPy مانند انجام عملیات آماری، یافتن میانه، مقادیر حداکثر و حداقل، انحراف معیار و همبستگی‌ها آموزش داده شده است. همچنین روش واردکردن و صادرکردن فایل‌های داده، ذخیره و بازیابی آرایه‌ها و رسم آرایه‌ها نیز بررسی شده است. در بخش پایانی، کتاب به عملیات ریاضی و جبر خطی با NumPy می‌پردازد و مثال‌هایی از ضرب ماتریس‌ها، یافتن معکوس و دترمینان ماتریس و حل سیستم معادلات خطی ارائه می‌دهد. در نهایت، یک پروژهٔ عملی برای پیاده‌سازی شبکه عصبی ساده با استفاده از NumPy گنجانده شده است تا خواننده بتواند کاربردهای پیشرفته‌تر این کتابخانه را نیز تجربه کند.

چرا باید کتاب آموزش کتابخانه NumPy در پایتون برای علاقمندان دانش تحلیل داده ها را بخوانیم؟

این کتاب با تمرکز بر آموزش عملی و مثال‌محور، به خواننده امکان می‌دهد تا مفاهیم کلیدی NumPy را به‌صورت گام‌به‌گام و کاربردی بیاموزد. وجود تمرین‌های پایان فصل و پروژهٔ عملی شبکه عصبی، فرصت مناسبی برای تثبیت یادگیری و کسب تجربهٔ واقعی فراهم می‌کند. همچنین، ساختار منظم و پوشش مباحث پایه تا پیشرفته، این اثر را به گزینه‌ای مناسب برای ورود به دنیای تحلیل داده‌ها با پایتون تبدیل کرده است. برای کسانی که به دنبال یادگیری سریع و کاربردی ابزارهای تحلیل داده هستند، این کتاب می‌تواند نقطهٔ شروع مناسبی باشد.

خواندن این کتاب را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای دانشجویان و علاقه‌مندان به علوم داده، تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی پایتون مناسب است. به‌ویژه برای افرادی که قصد دارند با مفاهیم پایه و کاربردی NumPy آشنا شوند یا پروژه‌های مرتبط با داده‌کاوی و یادگیری ماشین انجام دهند، مطالعهٔ این اثر توصیه می‌شود. همچنین برای دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، فناوری اطلاعات و آمار که نیاز به کار با داده‌ها دارند، مفید خواهد بود.

بخشی از کتاب آموزش کتابخانه NumPy در پایتون برای علاقمندان دانش تحلیل داده ها

«کتابخانه NumPy (/ˈnʌmpaɪ/) یکی از متداول‌ترین کتابخانه‌های عمومی مورد استفاده برای محاسبات علمی و عددی است. کلمه NumPy از ترکیب دو کلمه Numerical و Python شکل گرفته است. کتابخانه NumPy بسیار سریع است و شامل حمایت از دامنه‌های ریاضیاتی مختلفی نظیر جبر خطی، هندسه و غیره است. بنابراین اگر قصد دارید تا یک متخصص و آماده‌کننده داده شوید، بسیار ضروری است تا NumPy را بیاموزید. کتابخانه NumPy داده‌ها را در فرم آرایه‌های ndarray ذخیره می‌کند که ذخیره‌کننده‌های داده بسیار سریع و با کارایی بالای حافظه را فراهم می‌آورد. بسیاری از کتابخانه‌های علم داده و یادگیری ماشین نیازمند آن هستند تا داده‌ها ابتدا و پیش از پردازش به فرم آرایه‌های NumPy درآیند. یک آرایه NumPy دارای مزایای زیادی در برابر لیست‌های معمولی پایتون است. برخی از این مزایا در زیر لیست شده‌اند: * آرایه‌های NumPy برای اضافه کردن، حذف کردن، بروزرسانی و خواندن داده‌ها بسیار سریع‌تر هستند. * آرایه‌های NumPy شامل کارکردهای همه‌گیر پیشرفته‌ای در مقایسه با آرایه‌های معمولی پایتون هستند. * آرایه‌های NumPy به همراه تعداد زیادی تابع ارائه شده‌اند که گزینه‌های ریاضی و جبر خطی پیشرفته را پشتیبانی می‌کنند. * کتابخانه NumPy توانمندی‌های پیشرفته تقسیم چندبعدی آرایه را فراهم می‌آورد. در این کتاب شما اجزاء مختلف و مطالعه‌های موردی از کتابخانه NumPy را با جزئیات مطالعه خواهید کرد.»