کاوش در دنیای علم داده از طریق پایتون و ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده

آموزش جامع علم داده با پایتون

این کتاب به صورت گام‌به‌گام نحوه استخراج، پاک‌سازی و تحلیل داده‌های خام را با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمندی نظیر NumPy و pandas آموزش می‌دهد. در ادامه، مفاهیم آمار استنباطی (Inferential Statistics) مانند توزیع‌های آماری، فواصل اطمینان (Confidence Intervals) و آزمون فرضیه (شامل Z-test و T-test) به تفصیل بررسی می‌شوند تا بتوانید از داده‌های محدود، نتایجی در سطح کلان استخراج کنید.

از مصورسازی پیشرفته تا یادگیری ماشین و کلان‌داده

این منبع به شما می‌آموزد که چگونه داده‌ها را با روش‌های پیشرفته مصورسازی کنید (مانند Heatmaps، نمودارهای حبابی و پلات‌های سه‌بعدی) و الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین نظیر رگرسیون خطی و لجستیک، درخت‌های تصمیم، خوشه‌بندی K-means، و سیستم‌های توصیه‌گر (Collaborative Filtering) را پیاده‌سازی نمایید. همچنین مباحث تخصصی زیر به طور مفصل پوشش داده شده‌اند:

داده‌کاوی (Data Mining): یافتن الگوهای پنهان در داده‌ها با بررسی مجموعه‌داده‌ی مسافران کشتی تایتانیک.
مدل‌های تجمیعی (Ensemble Models): بررسی و استفاده از جنگل‌های تصادفی (Random Forests) برای بهبود عملکرد پیش‌بینی درآمد.
متن‌کاوی (Text Mining): تحلیل داده‌های بدون ساختار، ریشه‌یابی کلمات (Stemming و Lemmatization) و تحلیل احساسات کاربران (Sentiment Analysis) در شبکه‌های اجتماعی مانند توییتر.
کلان‌داده (Big Data): آموزش استفاده از هادوپ (Hadoop)، مپ‌ردیوس (MapReduce) و آپاچی اسپارک (Apache Spark) در ترکیب با پایتون برای پردازش داده‌های عظیم.