معرفی 5 کتاب علوم داده در سال 2024

در این مقاله قضد داریم برخی از جدیدترین کتاب‌های حوزه‌ی علوم داده را در سال 2024 معرفی کنیم. ابتدا شرح کوتاهی بر تعریف علوم داده خواهیم داشت.

علم داده چیست؟

علم داده (علم داده) ترکیبی از ریاضیات و آمار، برنامه‌نویسی تخصصی، تحلیل‌های پیشرفته، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین است که با بهره‌گیری از دانش تخصصی حوزه‌ی خاص به کشف نکات کلیدی و کاربردی پنهان در داده‌های یک سازمان می‌پردازد. این نکات کلیدی می‌توانند راهنمای تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی‌های راهبردی باشند.

معرفی 5 کتاب در رابطه با علوم داده در سال 2024:

در سال 2024 کتاب‌های زیادی تا به امروز برای علوم داده به چاپ رسیده است. کتاب های دسته بندی علوم داده قالباً علاوه بر شرح مفاهیم مربوط به علم داده و بنیاد آن، به بررسی ابزارها و متدهای پیاده‌سازی تئوری‌های علوم داده نیز خواهند پرداخت. در ادامه به شرح برخی از بهترین کتاب‌های حوزه‌ی علوم داده که تا کنون در سال 2024 به چاپ رسیده‌اند خواهیم پرداخت.

1. کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science

با کتاب «قدرت Julia را آزاد کنید: داستان‌های داده خود را کدگذاری کنید، هوش مصنوعی را شکل دهید!» وارد یک سفر آموزشی مرحله به مرحله شوید. این کتاب با اصول اولیه نحو، متغیرها و توابع جولیا شروع می‌شود. شما با استفاده از آرایه های جولیا و DataFrames.jl برای تحلیل های عمیق، قدرت مدیریت کارآمد داده را باز خواهید کرد.

در هر دو مدل آماری پایه و پیشرفته تخصص پیدا کنید، و مجموعه ای قدرتمند برای به دست آوردن بینش های مبتنی بر داده‌های معنادار فراهم کنید. این سفر با مهارت یادگیری ماشین ادامه می یابد، جایی که الگوریتم‌ها را با اطمینان با استفاده از MLJ.jl و MLBase.jl اجرا می‌کنید، و راه را برای راه حل های پیشرفته مبتنی بر داده هموار می‌کنید. دنیای مهارت های استنتاج بیزی را از طریق کاربردهای عملی با استفاده از Turing.jl کاوش کنید، و توانایی خود را در استخراج بینش های ارزشمند افزایش دهید. این کتاب همچنین بسته های مهم جولیا مانند Plots.jl را برای تجسم داده‌ها و نتایج معرفی می‌کند.

این کتاب راهنما با بهینه سازی گردش کار با قابلیت های محاسبات موازی و توزیع شده جولیا به پایان می‌رسد و پردازش داده های کارآمد و مقیاس پذیر را با استفاده از Distributions.jl، Distributed.jl و SharedArrays.jl تضمین می‌کند. این راهنمای جامع شما را به دانش و بینش های عملی مورد نیاز برای برتری در زمینه پویای علم داده‌ها و یادگیری ماشین مجهز می‌کند.

مشاهده جزئیات و دانلود کتاب Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science:

https://faghatketab.ir/product/ultimate-parallel-and-distributed-computing/

2. کتاب DevOps for Data Science

دانشمندان داده در تحلیل، مدل‌سازی و تجسم داده‌ها متخصص هستند، اما همگی آن‌ها در دوره‌ای از کارشان با مشکلاتی در همکاری یا انتقال یافته‌های خود به افراد و سیستم‌های مرتبط مواجه شده‌اند. DevOps که از جنبش توسعه نرم‌افزار چابک (Agile) نشأت گرفته، مجموعه‌ای از رویه‌ها، اصول و ابزارهایی است که به مهندسان نرم‌افزار کمک می‌کند تا کار خود را به طور قابل اطمینانی در محیط عملیاتی (Production) مستقر کنند. این کتاب با الهام گرفتن از DevOps، به نحوه ایجاد و ارائه پروژه‌های علم داده در سطح عملیاتی با زبان‌های پایتون و R می‌پردازد.

بخش اول این کتاب به بررسی چگونگی ساخت پروژه‌های علم داده‌ای می‌پردازد که بدون دردسر در محیط عملیاتی مستقر می‌شوند. بخش دوم آن اصول اولیه مدیریت سرور را شامل می‌شود، از جمله مدیریت لینوکس، برنامه‌های کاربردی و شبکه. در بخش نهایی، ابهامات و دغدغه‌های بخش فناوری اطلاعات (IT) و تیم مدیریت سازمان برطرف می‌شود و به دانشمندان داده این امکان را می‌دهد تا با تیم‌های امنیت، شبکه و مدیریت سازمان خود ارتباط و همکاری موثرتری داشته باشند.

مشاهده جزئیات و دانلود کتاب DevOps for Data Science
3. کتاب Cracking the Data Science Interview

در مصاحبه بعدی خود بدرخشید: راهنمای جامع علم داده

با این راهنمای جامع، از رقبا پیشی بگیرید و در زمینه پایتون، SQL، کنترل نسخه، آمار، یادگیری ماشین و موارد دیگر متخصص شوید.

ویژگی‌های کلیدی:

• مهارت‌های بسیار مورد نیاز این حرفه را به دست آورید، از جمله پایتون، SQL، آمار و یادگیری ماشین.
• اعتماد به نفس برای توضیح تئوری‌های پیچیده آماری، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را به دست آورید.
• تخصص خود را فراتر از توسعه مدل با کنترل نسخه، اسکریپت‌نویسی Bash و اصول پایه‌ای استقرار مدل گسترش دهید.

درباره کتاب:

بازار کار علم داده مملو از متخصصان با زمینه‌های مختلف، از جمله دانشگاهیان، پژوهشگران، فارغ‌التحصیلان دوره‌های فشرده و دوره‌های آنلاین گسترده و رایگان است. این امر برای شرکت‌هایی که به دنبال بهترین فرد برای پر کردن نقش‌های خود هستند، چالش ایجاد می‌کند. در قلب این فرآیند انتخاب، مصاحبه علم داده قرار دارد، نقطه‌ای حساس که بهترین تناسب را برای هر دو طرف، یعنی داوطلب و شرکت، تعیین می‌کند.

کتاب «در مصاحبه علم داده بدرخشید» راهنمایی تخصصی در مورد رویکرد به فرآیند مصاحبه با آمادگی کامل و اعتماد به نفس ارائه می‌دهد. با مقدمه‌ای بر چشم‌انداز مدرن علم داده شروع می‌شود، و نکاتی در مورد جستجوی کار، نوشتن رزومه و ایجاد یک نمونه کار برجسته پیدا خواهید کرد. سپس به موضوعاتی مانند پایتون، پایگاه‌های داده SQL، Git و بهره‌وری با اسکریپت‌نویسی Bash و پلتفرم Bash خواهید رسید. با تکیه بر این پایه، در اصول آمار عمیق‌تر خواهید شد، و زمینه‌ای را برای مفاهیم پیش از مدل‌سازی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد ایجاد خواهید کرد. این کتاب با ارائه بینش‌هایی در مورد بهترین روش آماده شدن برای مصاحبه فشرده علم داده، به پایان می‌رسد.

در پایان این راهنمای مصاحبه، اعتماد به نفس، هوش تجاری و مهارت‌های فنی لازم برای متمایز شدن در این فضای رقابتی و به دست آوردن شغل بعدی علم داده خود را به دست خواهید آورد.

مشاهده جزئیات و دانلود کتاب Cracking the Data Science Interview:

https://faghatketab.ir/product/cracking-the-data-science-interview/

4. کتاب Principles of Data Science

اصول علم داده: استخراج بینش از داده‌هایتان

این کتاب با ترکیب تکنیک‌های ضروری و مفاهیم ریاضی، شما را قادر می‌سازد تا رازهای پنهان در داده‌هایتان را کشف کرده و به بینش‌های کاربردی دست پیدا کنید.

ویژگی‌های کلیدی:

• یادگیری علم داده کاربردی همراه با تئوری داده برای کسب حداکثر بینش از داده‌ها
• کشف روش‌هایی برای پیاده‌سازی خطوط لوله یادگیری ماشین قابل اجرا، ضمن کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• بررسی موارد مطالعاتی عملی برای استفاده فوری از مهارت‌های جدیدتان
• خرید نسخه چاپی یا الکترونیکی کتاب شامل یک نسخه PDF رایگان است.

درباره‌ی کتاب:

«اصول علم داده» پلی می‌زند میان ریاضیات، برنامه‌نویسی و تحلیل کسب‌وکار و شما را قادر می‌سازد تا با اطمینان، پرسش‌های پیچیده داده‌ای را مطرح و به آن‌ها پاسخ دهید و خطوط لوله کارآمد یادگیری ماشین بسازید. این کتاب ابزاری را در اختیار شما قرار می‌دهد تا مفاهیم انتزاعی و آمار خام را به بینش‌های قابل اجرا تبدیل کنید.

شما با شروع از پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها، به کاوش استراتژی‌ها و تکنیک‌های موثر کاوش داده خواهید پرداخت و سپس به ترسیم تصویری کلی از چگونگی کنار هم قرار گرفتن تمام قطعات پازل علم داده می‌پردازید. در سراسر این کتاب، مدل‌های آماری را کشف خواهید کرد که با استفاده از آن‌ها می‌توانید حتی انبوه‌ترین یا پراکنده‌ترین مجموعه داده‌ها را کنترل و هدایت کنید و همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه تجسم‌های قدرتمندی بسازید که داستان‌های پنهان در داده‌هایتان را روایت کنند.

این ویرایش با تمرکز بر کاربرد، انتقال یادگیری پیشرفته و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی ماشین را پوشش می‌دهد. شما با تکنیک‌های پیشرفته برای کاهش سوگیری الگوریتمی در داده‌ها و مدل‌ها و همچنین رسیدگی به انحراف مدل و داده آشنا خواهید شد. در نهایت، به سراغ حکمرانی داده در سطح متوسط، از جمله خاستگاه داده، حفظ حریم خصوصی و رسیدگی به درخواست‌های حذف داده خواهید رفت.

با پایان این کتاب در زمینه علم داده، اصول اولیه ریاضیات محاسباتی و آمار را یاد خواهید گرفت، در حالی که در پیچیدگی‌های یادگیری ماشین مدرن و مدل‌های بزرگ از پیش آموزش‌دیده مانند GPT و BERT حرکت می‌کنید.

مشاهده جزئیات و دانلود کتاب Principles of Data Science
5. کتاب Graph Algorithms for Data Science

الگوریتم‌های گراف برای علم داده: کشف روابط پنهان در داده‌هایتان با نمودارها

نمودارها روشی طبیعی برای نمایش و درک داده‌های مرتبط هستند. این کتاب به بررسی مهم‌ترین الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مربوط به نمودارها در علم داده می‌پردازد و در عین حال، توصیه‌های عملی برای پیاده‌سازی و استقرار آن‌ها ارائه می‌کند. برای بهره‌مندی از این راهنمای ارزشمند، نیازی به دانش قبلی در مورد نمودارها ندارید. این الگوریتم‌های قدرتمند گراف به زبانی ساده و بدون اصطلاحات تخصصی و با تصویرسازی‌هایی توضیح داده شده‌اند که به کارگیری آن‌ها در پروژه‌های خودتان را آسان می‌کند.

در کتاب «الگوریتم‌های گراف برای علم داده» موارد زیر را خواهید آموخت:

• مدل‌سازی گراف با ویژگی‌های برچسب‌دار
• ساختن یک گراف از داده‌های ساختاریافته مانند CSV یا SQL
• تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای ساختن یک گراف از داده‌های غیرساختاریافته
• نحو زبان پرس و جوی Cypher برای دستکاری داده‌ها و استخراج بینش
• الگوریتم‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی مانند PageRank و کشف اجتماعات
• چگونگی تبدیل ساختار گراف به ورودی مدل یادگیری ماشین با مدل‌های جاسازی گره
• استفاده از ویژگی‌های گراف در کارکردهای طبقه‌بندی گره و پیش‌بینی لینک

«الگوریتم‌های گراف برای علم داده» یک راهنمای عملی برای کار با داده‌های مبتنی بر گراف در کاربردهایی مانند یادگیری ماشین، کشف تقلب و تجزیه و تحلیل داده‌های کسب‌وکار است. این کتاب پر از پروژه‌های جذاب و سرگرم‌کننده است که اصول و جزئیات گراف‌ها را به شما نشان می‌دهد. با تجزیه و تحلیل توییتر، ساخت گراف با تکنیک‌های NLP و موارد دیگر، مهارت‌های عملی به دست خواهید آورد.

پیشگفتار توسط مایکل هانگر. خرید کتاب چاپی شامل یک کتاب الکترونیکی رایگان در فرمت‌های PDF، Kindle و ePub از انتشارات Manning است.

درباره این تکنولوژی

به بیان ساده، یک گراف شبکه‌ای از داده‌های مرتبط به هم است. گراف‌ها روشی کارآمد برای شناسایی و کاوش روابط مهمی هستند که به طور طبیعی در یک مجموعه داده رخ می‌دهند. این کتاب با مثال‌هایی از یادگیری ماشین، برنامه‌های کاربردی تجاری، پردازش زبان طبیعی و موارد دیگر، مهم‌ترین الگوریتم‌ها را برای علم داده گراف ارائه می‌کند.

درباره کتاب

«الگوریتم‌های گراف برای علم داده» به شما نشان می‌دهد که چگونه گراف‌ها را از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته بسازید و تحلیل کنید. در این کتاب، یاد خواهید گرفت که الگوریتم‌های گراف مانند PageRank، کشف/خوشه‌بندی اجتماعات و مدل‌های گراف دانش را با به کارگیری هر الگوریتم جدید در یک پروژه داده محور عملی، به کار ببرید. این کتاب پیشرو همچنین نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید با استفاده از جاسازی گره، گراف‌هایی ایجاد کنید که ورودی را برای مدل‌های هوش مصنوعی بهینه کنند.

مشاهده جزئیات و دانلود کتاب Graph Algorithms for Data Science:

https://faghatketab.ir/product/graph-algorithms-for-data-science/