کتاب Python for Programmers (پایتون برای برنامه‌نویسان) نسخه انگلیسی PDF | پل دیتل و هاروی دیتل
قیمت اصلی ۸۹.۰۰۰ تومان بود.۴۵.۰۰۰ تومانقیمت فعلی ۴۵.۰۰۰ تومان است.
مشخصات فایل
- نوع فایل: PDF
- زبان: انگلیسی
- تعداد صفحات: 810 صفحه
- حجم فایل: 26.9 مگابایت
- قابل استفاده در: موبایل، تبلت، کامپیوتر
- نوع دسترسی: دانلود فوری بعد از خرید
راهنمای جامع برنامه‌نویسی پایتون همراه با پروژه‌های عملی هوش مصنوعی، علم داده و بیگ دیتا
کتاب Python for Programmers از مجموعه Deitel Developer Series، یک منبع بی‌نظیر و پروژه‌محور برای یادگیری پایتون است. این کتاب با بیش از ۵۳۸ مثال کاربردی، مفاهیم پیشرفته‌ای مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین با scikit-learn، یادگیری عمیق با Keras، پردازش زبان طبیعی (NLP) و کلان‌داده‌ها (Big Data) را در محیط Jupyter Notebook آموزش می‌دهد.
پایتون؛ شاه‌کلید ورود به دنیای هوش مصنوعی و علم داده
امروزه پایتون به یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی جهان تبدیل شده است و در حوزه‌هایی مانند آموزش، علوم داده و هوش مصنوعی پیشتاز است. کتاب Python for Programmers (پایتون برای برنامه‌نویسان)، یک راهنمای جامع و مدرن است که شما را مستقیماً وارد دنیای هیجان‌انگیز فناوری‌های روز می‌کند. پاول و هاروی دایتل (Paul & Harvey Deitel) با دهه‌ها تجربه در زمینه آموزش برنامه‌نویسی، این کتاب را به‌گونه‌ای طراحی کرده‌اند که نه‌تنها سینتکس پایتون، بلکه کاربردهای واقعی آن در پروژه‌های صنعتی را به شما بیاموزند.
ساختار ماژولار و رویکرد پروژه‌محور
یکی از ویژگی‌های برجسته این کتاب، معماری ماژولار آن است که برای نیازهای مختلف برنامه‌نویسان حرفه‌ای تنظیم شده است. فصل‌های ۱ تا ۱۰ به مبانی برنامه‌نویسی پایتون، ساختارهای داده (مانند لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها)، برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP) و پردازش فایل می‌پردازند. در پایان هر یک از این فصل‌ها، یک بخش ویژه به نام “Intro to Data Science” (مقدمه‌ای بر علم داده) وجود دارد که شما را برای درک مفاهیم پیشرفته‌تر آماده می‌کند.
فصل‌های ۱۱ تا ۱۶ قلب تپنده‌ی این کتاب هستند؛ جایی که وارد پروژه‌های عملی (Case Studies) می‌شوید:
پردازش زبان طبیعی (NLP): استفاده از کتابخانه‌هایی مانند TextBlob و NLTK برای توکنایز کردن، تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)، ترجمه زبان، اصلاح املایی و ساخت Word Cloud.
داده‌کاوی توییتر (Data Mining Twitter): استخراج توییت‌ها با استفاده از Tweepy، استفاده از APIهای جستجو و استریم توییتر و مصورسازی مکان توییت‌ها روی نقشه با Folium و OpenMapQuest.
رایانش شناختی با IBM Watson: پیاده‌سازی یک اپلیکیشن مترجم صوتی با ترکیب سرویس‌های تبدیل گفتار به متن، مترجم زبان و متن به گفتار.
یادگیری ماشین (Machine Learning): انجام عملیات طبقه‌بندی (مانند الگوریتم k-Nearest Neighbors)، رگرسیون (رگرسیون خطی ساده و چندگانه) و خوشه‌بندی (k-Means) با استفاده از کتابخانه قدرتمند scikit-learn.
یادگیری عمیق (Deep Learning): ساخت شبکه‌های عصبی پیچیده، از جمله شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای تشخیص تصویر و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل احساسات با استفاده از Keras روی بک‌گراند TensorFlow.
کلان‌داده (Big Data) و اینترنت اشیا (IoT): آشنایی با پایگاه‌داده‌های NoSQL (مانند ذخیره توییت‌ها در MongoDB)، کار با Hadoop MapReduce و Spark در محیط‌های ابری (مانند Microsoft Azure HDInsight) و شبیه‌سازی دستگاه‌های متصل به اینترنت.
۵۳۸ مثال کاربردی و محیط تعاملی IPython
به جای درگیر کردن خواننده با تئوری‌های خشک و ریاضیات سنگین، این کتاب روی کدهای واقعی تمرکز دارد. با بیش از ۵۳۸ مثال برنامه‌نویسی که شامل حدود ۴۰۰۰ خط کد پایتون می‌شوند، شما همه چیز را به‌صورت عملی می‌آموزید. نویسندگان به شدت استفاده از مفسر تعاملی IPython و محیط Jupyter Notebooks را توصیه می‌کنند. این ابزارها به شما اجازه می‌دهند کدها را خط‌به‌خط اجرا کرده و بلافاصله خروجی (بازخورد فوری) را مشاهده کنید که این امر سرعت نمونه‌سازی و توسعه نرم‌افزار را به شدت افزایش می‌دهد.
غنی از نظر کتابخانه‌های استاندارد و شخص ثالث
در این کتاب قرار نیست چرخ را دوباره اختراع کنید! شما یاد می‌گیرید چگونه از کتابخانه‌های متن‌باز و قدرتمند پایتون استفاده کنید. برخی از مهم‌ترین کتابخانه‌هایی که در این کتاب پوشش داده شده‌اند عبارتند از:
برای پردازش داده‌ها: NumPy (برای آرایه‌های با کارایی بالا) و Pandas (برای ساختارهای Series و DataFrame).
برای مصورسازی (Visualization): Matplotlib و Seaborn برای رسم نمودارهای ثابت و متحرک، و Folium برای نقشه‌های تعاملی.
برای هوش مصنوعی و یادگیری: Scikit-learn، Keras و TensorFlow.
چرا خواندن این کتاب ضروری است؟
بر اساس گزارش‌های متعدد، تقاضا برای متخصصان علم داده و برنامه‌نویسانی که بر هوش مصنوعی تسلط دارند، با کمبود شدید نیرو مواجه است. کتاب Python for Programmers با پرهیز از فرمول‌های سنگین ریاضی و تمرکز بر استفاده از اشیاء و کتابخانه‌های آماده برای حل مسائل واقعی، کوتاه‌ترین مسیر را برای ورود به این بازار کار جذاب فراهم می‌کند. فرقی نمی‌کند بخواهید نظرات مشتریان را در شبکه‌های اجتماعی تحلیل کنید، یک سیستم تشخیص ارقام دست‌نویس (MNIST) بسازید، یا داده‌های عظیم را روی کلاسترهای ابری پردازش کنید؛ این کتاب راهنمای جامع شما خواهد بود.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.