لغة Python لمستخدمي SAS - تأليف راندي بيتانكورت وسارة تشن (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب يمكن لمستخدمي الأعمال الملمين ببرمجة Base SAS الآن تعلم لغة Python من خلال الأمثلة التطبيقية. ستتعلم عبر أمثلة عملية كيفية تحويل بنى برمجة SAS وأنماط الترميز إلى ما يعادلها في لغة Python. سينصب تركيزك الأساسي على مكتبة pandas وقضايا إدارة البيانات المتعلقة بتحليل البيانات. ويُقدر عدد مستخدمي SAS اليوم بثلاثة ملايين مستخدم أو أكثر حول العالم. ومع تحول مشهد علوم البيانات من استخدام SAS إلى البرمجيات مفتوحة المصدر مثل Python، سيشعر العديد من المستخدمين بالحاجة إلى تحديث مهاراتهم. لا يتمتع معظم المستخدمين بتدريب رسمي في علوم الحاسوب، ومن المرجح أنهم اكتسبوا مهاراتهم في برمجة SAS كجزء من عملهم. ونتيجة لذلك، فإن الوثائق الحالية والوفرة من الكتب والمواقع الإلكترونية لتعلم Python هي وثائق تقنية وليست موجهة لمعظم مستخدمي SAS. يوفر كتاب Python for SAS Users المجموعة الأكثر شمولاً من الأمثلة المتاحة حالياً؛ حيث يحتوي على أكثر من 200 نص برمجي بلغة Python وحوالي 75 برنامج SAS مماثلة للنصوص البرمجية في Python. تركز الفصول الأولى بشكل أكبر على لغة Python، بينما تستعرض الفصول المتبقية أمثلة توضيحية لبرنامج SAS وما يقابلها من أمثلة بلغة Python لحل مهام تحليل البيانات الشائعة، مثل قراءة مصادر إدخال متعددة، والكشف عن القيم المفقودة، ومعالجة البيانات المفقودة، ودمج البيانات، واستخراج المخرجات. يُعد هذا الكتاب دليلاً لا غنى عنه لدمج سير العمل بين SAS و Python.

ما ستتعلمه

أتقن لغة Python لتحليل البيانات بسرعة دون الحاجة إلى أسلوب التجربة والخطأ

تعرّف على أوجه التشابه والاختلاف بين Base SAS و Python

حدد اللغة الأنسب للاستخدام بناءً على احتياجاتك

احصل على نتائج سريعة

لمن هذا الكتاب

لمستخدمي SAS، ومبرمجي SAS، وعلماء البيانات، وقادة علماء البيانات، ومستخدمي Python الذين يحتاجون إلى العمل مع SAS

عن الغلاف الخلفي يمكن لمستخدمي الأعمال المعتادين على برمجة Base SAS الآن تعلم لغة Python من خلال الأمثلة التطبيقية. ستتعلم عبر أمثلة عملية كيفية تحويل بنى برمجة SAS وأنماط الترميز إلى ما يعادلها في لغة Python. سينصب تركيزك الأساسي على مكتبة pandas وقضايا إدارة البيانات المتعلقة بتحليلها. ويُقدر عدد مستخدمي SAS اليوم بثلاثة ملايين مستخدم أو أكثر حول العالم. ومع تحول مشهد علوم البيانات من استخدام SAS إلى البرمجيات مفتوحة المصدر مثل Python، سيشعر العديد من المستخدمين بالحاجة إلى تحديث مهاراتهم. لا يتمتع معظم المستخدمين بتدريب رسمي في علوم الحاسوب، ومن المرجح أنهم اكتسبوا مهاراتهم في برمجة SAS كجزء من عملهم. ونتيجة لذلك، فإن التوثيقات الحالية والوفرة الهائلة من الكتب والمواقع الإلكترونية لتعلم Python هي توثيقات تقنية وليست موجهة لمعظم مستخدمي SAS. يوفر كتاب Python for SAS Users المجموعة الأكثر شمولاً من الأمثلة المتاحة حالياً؛ حيث يحتوي على أكثر من 200 نص برمجي بلغة Python وحوالي 75 برنامج SAS مماثلة للنصوص البرمجية في Python. تركز الفصول الأولى بشكل أكبر على لغة Python، بينما تستعرض الفصول المتبقية أمثلة على SAS وما يقابلها من أمثلة في Python لحل مهام تحليل البيانات الشائعة، مثل قراءة مصادر إدخال متعددة، والكشف عن القيم المفقودة، ومعالجة البيانات المفقودة، ودمج البيانات، واستخراج المخرجات. يعد هذا الكتاب دليلاً لا غنى عنه لدمج سير العمل بين SAS و Python. ما ستتعلمه:

أتقن لغة Python لتحليل البيانات بسرعة دون الحاجة إلى أسلوب التجربة والخطأ

تعرّف على أوجه التشابه والاختلاف بين Base SAS و Python

حدد اللغة الأنسب للاستخدام بناءً على احتياجاتك

احصل على نتائج سريعة

نبذة عن المؤلف تتمحور المسيرة المهنية لـ Randy Betancourt حول تحليل البيانات وما يتصل بها. بدأت رحلته بإدارة مجموعة دعم فني تقدم الدعم لأكثر من 2,000 من محللي الأبحاث التقنية والعلماء في وكالة حماية البيئة الأمريكية (US Environmental Protection Agency) في أحد أكبر مجمعات الحواسيب المركزية (mainframe) التي تديرها الحكومة الفيدرالية. انتقل بعد ذلك إلى جامعة Duke، حيث عمل لدى الإدارة لتحليل استهلاك موارد الموظفين والتكاليف. وهناك، تعرف على تعقيدات سياسات الوصول إلى البيانات، حيث كانت كلية الطب تمتلك معظم البيانات والموارد الحاسوبية. أمضى معظم مسيرته المهنية في SAS Institute Inc في أدوار متعددة، حيث بدأ في مجال التسويق ثم انتقل لاحقاً إلى تمكين الميدان وإدارة المنتجات. وعقب ذلك، قام بتطوير دور مستشار لمكتب المدير التقني التنفيذي (CTO). وقد سافر Randy حول العالم للقاء قادة تكنولوجيا المعلومات والأعمال لمناقشة تأثير تحليل البيانات في دفع عجلة أعمالهم، كما ناقشوا التحديات التي واجهتهم. وفي الوقت ذاته، كان يتواصل مع المستخدمين النهائيين رغبةً منه في سماع وجهات نظرهم. ساهمت هذه الخبرات مجتمعة في تشكيل فهمه للمفاضلات التي تجريها الشركات عند تخصيص الموارد الشحيحة لعمليات جمع البيانات، وتحليلها، ونشر النماذج. وفي الآونة الأخيرة، عمل كمستشار مستقل للعديد من الشركات، بما في ذلك International Institute of Analytics، ومجموعة SQL Server التابعة لشركة Microsoft، ومنصة Applied Intelligence التابعة لشركة Accenture.

تمتلك Sarah Chen خبرة تمتد لـ 12 عاماً في مجال التحليلات في قطاعي الخدمات المصرفية والتأمين، بما في ذلك تسعير السيارات الشخصية، والامتثال، والمراقبة، وتحليلات الاحتيال، وتحليلات المبيعات، ونمذجة مخاطر الائتمان للأعمال، واختبارات الضغط التنظيمية. وهي زميلة في كل من Casualty Actuarial Society و Society of Actuaries (FCAS, FSA)، كما أنها خبيرة اكتوارية وعالمة بيانات ومبتكرة. بدأت مسيرة Sarah المهنية بقضاء خمس سنوات ونصف في Verisk Analytics ضمن قسم التأمين الاكتواري للسيارات الشخصية، حيث عملت على بناء نماذج تنبؤية لمختلف منتجات ISO. خلال عملها في Verisk، اكتسبت مهارات أساسية وصقلتها في مجالات تحليل البيانات وإدارة البيانات. وقد توسعت مهاراتها وخبراتها في هذا المجال عند انتقالها إلى KPMG، حيث عملت مع كبرى شركات التأمين والبنوك والمنصات الإلكترونية الكبيرة على معالجة مشكلات متنوعة تتعلق بالأعمال وإدارة المخاطر.