أساسيات علم البيانات باستخدام R و Python والبيانات المفتوحة - تأليف Marco Cremonini (غلاف فني)

حول الكتاب: "علم البيانات هو مجال أكاديمي متعدد التخصصات يستخدم الإحصاء، والحوسبة العلمية، والأساليب والعمليات العلمية، والخوارزميات والأنظمة لاستخراج أو استنباط المعرفة والرؤى من البيانات المشوشة والمنظمة وغير المنظمة."-- ملخص الكتاب: أساسيات علم البيانات باستخدام R و Python والبيانات المفتوحة. مقدمة للمفاهيم والتقنيات الأساسية في R و Python اللازمة لبدء مشاريع علم البيانات. تم تنظيم كتاب أساسيات علم البيانات باستخدام R و Python والبيانات المفتوحة مع تركيز قوي على البيانات المفتوحة، حيث يناقش المفاهيم والتقنيات والأدوات، والخطوات الأولى لتنفيذ مشاريع علم البيانات، مع التركيز على Python و RStudio، مما يعكس التوجه الواضح في الصناعة نحو التكامل بينهما. يتناول الكتاب التعقيدات والتناقضات التي غالباً ما توجد في البيانات الواقعية، موضحاً كيفية التعرف عليها وإرشاد القراء عبر الحلول الممكنة، كما يُمكّن القراء من التعامل مع البيانات الحقيقية بثقة وتطبيق عمليات التحويل لإعادة التنظيم، والفهرسة، والتجميع، والتفصيل. يتميز هذا الكتاب بتفاعلية عالية مع القارئ، حيث يضم موقعاً إلكترونياً مصاحباً يحتوي على مواد إضافية، بما في ذلك مجموعات البيانات المستخدمة في الأمثلة، والشيفرات البرمجية الكاملة والقابلة للتشغيل (R scripts و Jupyter notebooks) لجميع الأمثلة. كما يتضمن الكتاب أسئلة تحاكي نمط الاختبارات، بالإضافة إلى أسئلة اختيار من متعدد لدعم التعلم النشط للقراء. ويقدم كل فصل دراسة حالة واحدة أو أكثر. يستعرض كتاب Data Science Fundamentals with R, Python, and Open Data، الذي ألفه أكاديمي رفيع المستوى، مواضيع متنوعة مثل: تنظيم البيانات والعمليات على أطر البيانات (data frames)، بما في ذلك قراءة مجموعات بيانات CSV والأخطاء الشائعة، وتقسيم الأعمدة وإنشائها وحذفها في R، والشروط المنطقية واختيار الصفوف، والتي تشمل اختيار الصفوف باستخدام الشروط المنطقية والعمليات على التواريخ والنصوص والقيم المفقودة، وعمليات تدوير البيانات (Pivoting) والتحويلات من التنسيق العريض إلى التنسيق الطويل، والفهرسة حسب المجموعات باستخدام متغيرات متعددة، والفهرسة حسب المجموعة والتجميعات، بالإضافة إلى العبارات الشرطية والتكرارات. الدوال والعمليات متعددة الأعمدة، وعمليات دمج أطر البيانات، والتعامل مع البيانات بتنسيق القوائم والقواميس

يُعد كتاب Data Science Fundamentals with R, Python, and Open Data مورداً تعليمياً ميسراً للغاية للطلاب من مختلف التخصصات التي تشهد نمواً متزايداً في استخدام علم البيانات والأساليب الكمية والحوسبية، بالإضافة إلى العلوم التطبيقية التي لا ترتبط ارتباطاً وثيقاً بعلوم الحاسوب، والمجالات الطبية التي تعتمد على النماذج العشوائية والكمية. عن الغلاف الخلفي مقدمة في المفاهيم والتقنيات الأساسية لأساسيات R و Python اللازمة لبدء مشاريع علم البيانات. تم تنظيم كتاب "أساسيات علم البيانات باستخدام R و Python والبيانات المفتوحة" مع تركيز قوي على البيانات المفتوحة، حيث يناقش المفاهيم والتقنيات والأدوات والخطوات الأولى لتنفيذ مشاريع علم البيانات، مع التركيز على Python و RStudio، مما يعكس التوجه الواضح في الصناعة نحو التكامل بينهما. يتناول هذا الكتاب التعقيدات والتناقضات التي غالباً ما توجد في البيانات الواقعية، حيث يشرح كيفية التعرف عليها ويرشد القراء عبر الحلول الممكنة، مما يُمكّنهم من التعامل مع البيانات الحقيقية بثقة وتطبيق التحويلات اللازمة لإعادة التنظيم، والفهرسة، والتجميع، والتفصيل. يتميز هذا الكتاب بتفاعلية عالية مع القارئ، حيث يتوفر موقع إلكتروني مصاحب يستضيف مواد إضافية تشمل مجموعات البيانات المستخدمة في الأمثلة، والشيفرات البرمجية الكاملة والقابلة للتشغيل (R scripts و Jupyter notebooks) لجميع الأمثلة. يتضمن الكتاب أسئلة بنمط الاختبارات وأسئلة متعددة الخيارات لدعم التعلم النشط للقراء، كما يقدم كل فصل دراسة حالة واحدة أو أكثر. يستعرض كتاب Data Science Fundamentals with R, Python, and Open Data، الذي ألفه أكاديمي رفيع المستوى، مواضيع متنوعة مثل: تنظيم البيانات والعمليات على أطر البيانات (data frames)، بما في ذلك قراءة مجموعات بيانات CSV والأخطاء الشائعة، وتقسيم الأعمدة وإنشائها وحذفها في R، والشروط المنطقية واختيار الصفوف، والتي تشمل اختيار الصفوف باستخدام الشروط المنطقية والعمليات على التواريخ والنصوص والقيم المفقودة، وعمليات تدوير البيانات (Pivoting) والتحويلات من التنسيق العريض إلى التنسيق الطويل، والفهرسة حسب المجموعات باستخدام متغيرات متعددة، والفهرسة حسب المجموعة والتجميعات، بالإضافة إلى العبارات الشرطية والتكرارات. الدوال والعمليات متعددة الأعمدة، وعمليات دمج أطر البيانات، والتعامل مع البيانات بتنسيق القوائم والقواميس

يُعد كتاب Data Science Fundamentals with R, Python, and Open Data مورداً تعليمياً ميسراً للغاية للطلاب من مختلف التخصصات التي تشهد نمواً في شعبية علم البيانات والأساليب الكمية والحوسبية، بالإضافة إلى العلوم التطبيقية غير المرتبطة ارتباطاً وثيقاً بعلوم الحاسوب، والمجالات الطبية التي تعتمد على النماذج العشوائية والكمية.

نبذة عن المؤلف ماركو كريمونيني هو أستاذ مساعد في قسم العلوم الاجتماعية والسياسية بجامعة ميلانو، إيطاليا. يشغل منصب المحرر الأكاديمي وعضو مجلس الإدارة في PLOS ONE، وتتركز اهتماماته البحثية الحالية على النماذج الحاسوبية للشبكات والنماذج القائمة على الوكلاء لدراسة الانتشار والسلوك.