كتاب Advanced Forecasting with Python - الطبعة الثانية تأليف Joos Korstanje (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب يُعد كتاب Advanced Forecasting with Python، الطبعة الثانية، دليلاً شاملاً وعملياً لإتقان تقنيات التنبؤ الحديثة باستخدام لغة Python. صُممت هذه الطبعة المحدثة لعلماء البيانات، والمحللين، وممارسي تعلم الآلة، حيث تسد الفجوة بين نماذج التنبؤ الكلاسيكية والتقنيات المتطورة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تعيد تشكيل هذا المجال. يبدأ الكتاب بالنماذج التأسيسية مثل AR و MA و ARIMA و SARIMA، حيث يقدم شروحات بديهية ورياضية إلى جانب تطبيقات عملية باستخدام Python. ثم يتوسع الكتاب ليشمل النماذج متعددة المتغيرات (VAR، VARMAX)، والتعلم الآلي الخاضع للإشراف (Random Forests، XGBoost، LightGBM، CatBoost)، وبنيات التعلم العميق مثل LSTMs وNBEATS وTransformers. ولا يقتصر كل فصل على تعليم النظرية والبرمجة فحسب، بل يتتبع أيضاً أداء النماذج باستخدام MLflow، مما يتيح إجراء عمليات المقارنة المرجعية وإدارة التجارب بكفاءة عالية. وتتميز الطبعة الثانية بمحتواها الجديد والواسع. سيتعرف القراء الآن على Orbit من Uber، وAutoGluon من AWS، وProphet من Meta، وMicrosoft Azure AutoML، وGoogle GCP AutoML، وTimeGPT من Nixtla، مما يزودهم بأحدث الأدوات من كبار مزودي الخدمات السحابية. تضمن هذه الإضافات بقاء القراء على اطلاع دائم في هذا المجال المتطور باستمرار. علاوة على ذلك، تسلط الفصول الجديدة الضوء على استراتيجيات النشر العملي والموازنة بين الأداء، وقابلية التفسير، وقابلية التوسع. سواء كنت في بداية رحلتك في مجال التنبؤ أو تسعى لتعزيز خبراتك باستخدام أحدث الأدوات والحلول القائمة على السحابة، فإن هذا الكتاب يقدم لك تجربة تعليمية غنية وعملية. فمن خلال أمثلة Python خطوة بخطوة، والرؤى التفصيلية للنماذج، وسير عمل التنبؤ الحديثة، يعد هذا الكتاب مورداً لا غنى عنه للبقاء في الصدارة في عالم التحليلات التنبؤية. ستتمكن من: بناء حلول تنبؤ قوية باستخدام Python اكتساب رؤى بديهية ورياضية حول نماذج التنبؤ التقليدية والحديثة إتقان تقييم النماذج من خلال التحقق المتقاطع (cross-validation)، والاختبار العكسي (backtesting)، والتتبع القائم على MLflow الاستفادة من المنصات السحابية وأدوات "النموذج كخدمة" (Model-as-a-Service) لنشر عمليات التنبؤ القابلة للتوسع

لمن هذا الكتاب: يعد هذا الكتاب مثالياً لعلماء البيانات، والمحللين، وممارسي تعلم الآلة (ML) الذين يعملون على مشكلات التنبؤ في العالم الحقيقي. كما أنه يناسب المتعلمين في المستوى المتوسط والمحترفين ذوي الخبرة الذين يتطلعون إلى إتقان أحدث تقنيات التنبؤ.

عن الغلاف الخلفي يُعد كتاب Advanced Forecasting with Python، الطبعة الثانية، دليلاً شاملاً وعملياً لإتقان تقنيات التنبؤ الحديثة باستخدام Python. صُممت هذه الطبعة المحدثة لعلماء البيانات، والمحللين، وممارسي تعلم الآلة، حيث تسد الفجوة بين نماذج التنبؤ الكلاسيكية والتقنيات المتطورة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تعيد تشكيل هذا المجال. يبدأ الكتاب بالنماذج التأسيسية مثل AR و MA و ARIMA و SARIMA، ويقدم شروحات بديهية ورياضية إلى جانب تطبيقات عملية باستخدام Python. ثم يتوسع الكتاب ليشمل النماذج متعددة المتغيرات (VAR، VARMAX)، والتعلم الآلي الخاضع للإشراف (Random Forests، XGBoost، LightGBM، CatBoost)، وبنيات التعلم العميق مثل LSTMs وNBEATS وTransformers. ولا يقتصر كل فصل على تعليم النظرية والبرمجة فحسب، بل يتتبع أيضاً أداء النماذج باستخدام MLflow، مما يتيح إجراء عمليات المقارنة المرجعية وإدارة التجارب بكفاءة عالية. وتتميز الطبعة الثانية بمحتواها الجديد والواسع. سيتعرف القراء الآن على Orbit من Uber، وAutoGluon من AWS، وProphet من Meta، وMicrosoft Azure AutoML، وGoogle GCP AutoML، وTimeGPT من Nixtla، مما يزودهم بأحدث الأدوات من كبار مزودي الخدمات السحابية. تضمن هذه الإضافات بقاء القراء على اطلاع دائم في هذا المجال المتطور باستمرار. علاوة على ذلك، تسلط الفصول الجديدة الضوء على استراتيجيات النشر العملي والموازنة بين الأداء، وقابلية التفسير، وقابلية التوسع. سواء كنت في بداية رحلتك في مجال التنبؤ أو تسعى لتعزيز خبراتك باستخدام أحدث الأدوات والحلول القائمة على السحابة، فإن هذا الكتاب يقدم لك تجربة تعليمية غنية وعملية. فمن خلال أمثلة Python خطوة بخطوة، والرؤى التفصيلية للنماذج، وسير عمل التنبؤ الحديثة، يعد هذا الكتاب مورداً لا غنى عنه للبقاء في الصدارة في عالم التحليلات التنبؤية. ستتمكن من: بناء حلول تنبؤ قوية باستخدام Python، واكتساب رؤى بديهية ورياضية حول نماذج التنبؤ التقليدية والحديثة، وإتقان تقييم النماذج من خلال التحقق المتقاطع (cross-validation) والاختبار العكسي (backtesting) والتتبع القائم على MLflow، بالإضافة إلى الاستفادة من المنصات السحابية وأدوات النموذج كخدمة (Model-as-a-Service) لنشر عمليات التنبؤ القابلة للتوسع.

نبذة عن المؤلف يعد Joos Korstanje عالماً في البيانات ومؤلفاً متخصصاً في تعلم الآلة والتحليل الجيومكاني. وقد ألّف كتباً مؤثرة، بما في ذلك "Advanced Forecasting with Python" و "Machine Learning on Geographical Data Using Python" الصادرين عن Apress، حيث يقدم رؤى عملية في التنبؤ ومعالجة البيانات في الوقت الفعلي. ومن خلال خبرته في مؤسسات مثل Crédit Agricole CIB في باريس، يجمع Joos في عمله بين المعرفة الأكاديمية والخبرة العملية في هذا القطاع.