تحليل بيانات Python - الطبعة الثالثة بواسطة Fabio Nelli (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب استكشف أحدث أدوات وتقنيات Python لمساعدتك في التعامل مع عالم الحصول على البيانات وتحليلها. ستتعرف من خلال هذا الكتاب على الحوسبة العلمية باستخدام NumPy، وتصور البيانات باستخدام matplotlib، وتعلم الآلة باستخدام scikit-learn. تم تحديث هذه الطبعة الثالثة بالكامل لتتوافق مع أحدث إصدار من Python والمكتبات المرتبطة بها، كما تشمل تغطية لتحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي، وتحليل الصور باستخدام OpenCV، ومكتبات التعلم العميق. يتضمن كل فصل أمثلة متعددة توضح كيفية العمل مع كل مكتبة. يرتكز هذا الكتاب في جوهره على تغطية مكتبة pandas، التي توفر هياكل بيانات وأدوات لمعالجة البيانات تتميز بالأداء العالي وسهولة الاستخدام. ويستعرض المؤلف Fabio Nelli ببراعة كيفية استخدام Python لمعالجة البيانات وإدارتها واسترجاع المعلومات. كما تطبق الفصول اللاحقة ما تعلمته في مجالات التعرف على الكتابة اليدوية وتوسيع القدرات الرسومية باستخدام مكتبة JavaScript D3. سواء كنت تتعامل مع بيانات المبيعات، أو بيانات الاستثمار، أو البيانات الطبية، أو استخدام صفحات الويب، أو أي مجموعات بيانات أخرى، فإن كتاب Python Data Analytics، الطبعة الثالثة، يعد مرجعاً لا غنى عنه بفضل أمثلته حول تخزين البيانات والوصول إليها وتحليلها. ما ستتعلمه: فهم المفاهيم الأساسية لتحليل البيانات ومنظومة Python البرمجية.

تعمق في استخدام pandas لقراءة البيانات وكتابتها ومعالجتها

استخدم الأدوات والتقنيات الخاصة بتصور البيانات وتحليل الصور

استكشف مكتبات التعلم العميق الشهيرة Keras و Theano و TensorFlow و PyTorch

لمن هذا الكتاب: لمطوري Python ذوي الخبرة الذين يحتاجون إلى تعلم الأدوات البرمجية بلغة Python لتحليل البيانات.

عن المؤلف: فابيو نيلي هو أخصائي تطبيقات علمية في مجال تكنولوجيا المعلومات في IRBM Science Park، وهو مركز أبحاث خاص في بوميزيا، روما، إيطاليا. عمل مستشاراً في مجال الحاسوب لسنوات عديدة لدى IBM و EDS و Merck Sharp و Dohme، بالإضافة إلى العديد من البنوك وشركات التأمين. يحمل درجة علمية في الكيمياء العضوية، ولديه سنوات طويلة من الخبرة في تقنيات المعلومات وأنظمة الأتمتة المطبقة في علوم الحياة (أخصائي تقني لدى Beckman Coulter في إيطاليا وإسبانيا). يعمل حالياً على تطوير تطبيقات Java التي تربط قواعد بيانات Oracle بالأجهزة العلمية التي تولد البيانات، بالإضافة إلى تطبيقات خوادم الويب التي توفر تحليلاً للنتائج للباحثين في الوقت الفعلي.