عنوان فارسی
تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی با کتاب آشپزی پایتون: بیش از 50 دستور العمل برای تجزیه و تحلیل، تجسم، و استخراج بینش
عنوان اصلی
Exploratory Data Analysis with Python Cookbook: Over 50 recipes to analyze visualize and extract insights
ناشر
Packt Publishing Pvt Ltd
نویسنده
Ayodele Oluleye
ISBN
9781803231105
سال نشر
2023
زبان
English
تعداد صفحات
362
دسته
الگوریتم ها و ساختارهای داده ها: شناخت الگو
فرمت کتاب
PDF – قابل تبدیل به سایر فرمت ها
حجم فایل
12.6 مگابایت
آنتونی رابینز میگه : من در 40 سالگی به جایی رسیدم که برای رسیدن بهش 82 سال زمان لازمه و این رو مدیون کتاب خواندن زیاد هستم.
توضیح فارسی
کتاب آشپزخانه تحلیل اکتشافی دادهها با پایتون: بیش از ۵۰ دستور برای تحلیل، تجسم و استخراج بینش نوشتهی آیودله اولولیه یک راهنمای عملی و مرحلهبهمرحله برای افرادی است که میخواهند دادهها را با زبان برنامهنویسی پایتون بررسی و تحلیل کنند. این کتاب با ارائه بیش از ۵۰ «دستور پخت» یا سناریوی کاربردی، به مخاطب کمک میکند تا مهارتهای خود را در تحلیل اکتشافی دادهها تقویت کرده و درک عمیقتری از ساختار و ویژگیهای داده به دست آورد.
نویسنده با استفاده از کتابخانههای محبوب پایتون مانند Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn و Scikit-learn، روشهای مختلف پاکسازی داده، تشخیص الگوها، تحلیل آماری و مصورسازی را آموزش میدهد. هر فصل با مثالهای عملی و قابل اجرا همراه است و حتی برای کسانی که تجربهی زیادی در برنامهنویسی ندارند نیز قابل فهم است.
این کتاب برای دانشجویان، تحلیلگران داده، دانشمندان داده و پژوهشگران طراحی شده و تمرکز آن بر درک مقدماتی تا متوسط از تحلیل دادههاست. رویکرد کاربردی و دستورالعملمحور آن، باعث شده به عنوان یک مرجع سریع و مفید در پروژههای واقعی تحلیل داده استفاده شود.
English Description
Exploratory Data Analysis with Python Cookbook: Over 50 Recipes to Analyze Visualize and Extract Insights by Ayodele Oluleye is a hands-on practical guide for anyone looking to strengthen their data analysis skills using Python. Structured as a recipe-based book it provides over 50 actionable examples that walk readers through the process of exploring datasets and uncovering meaningful patterns.
With a strong focus on popular Python libraries like Pandas NumPy Matplotlib Seaborn and Scikit-learn the book covers data cleaning statistical analysis pattern recognition visualization and feature engineering. Each recipe is clearly explained and includes step-by-step code making it accessible to both beginners and intermediate users.
The author combines theory with practice helping readers not only understand how to manipulate and interpret data but also how to present insights effectively. The cookbook format makes it an excellent quick-reference tool for data professionals who need targeted solutions during their workflow.
Ideal for data analysts data scientists students and researchers this book offers a practical path to mastering exploratory data analysis and prepares readers to tackle real-world datasets with confidence. It’s a perfect companion for those aiming to translate raw data into actionable knowledge through Python programming.
نقد و بررسیها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.