Python Data Cleaning and Preparation Best Practices
📚 چرا کتاب فیزیکی بخریم؟
  • ✅ کیفیت چاپ عالی و کاغذ مرغوب
  • ✅ راحتی مطالعه بدون نیاز به دستگاه
  • ✅ امکان یادداشت‌برداری و هایلایت
  • ✅ تحویل سریع در سراسر کشور
⏰ پیشنهاد ویژه!

تا پایان امروز 15% تخفیف برای خرید این کتاب

کد تخفیف: SPECIAL15

قیمت نهایی کتاب

511,000 تومان

شامل چاپ و صحافی

لذت ورق زدن یک کتاب واقعی

  • سال انتشار: 2024
  • صفحات: 456
  • اندازه فایل: 22 MB
  • زبان‌: English
  • انتشارات: Packt Publishing
  • تعداد مشاهده: 390
  • امتیاز کاربران: 5.0
  • شابک/ISBN: 9781837634743

کلمات کلیدی:

Generate PowerPoint Files with LLM
Generate PowerPoint Files with LLM

⚡️SlideGenie is an intelligent educational slide generator (Open Source Repository) that leverages the power of OpenAI API to create engaging presentations and converts Mermaid diagrams into visual assets.

Features: 

  • AI-powered slide content generation
  • Automatic Mermaid diagram to image conversion
  • Customizable slide templates
  • Multi-language support 
  • Educational content optimization

مشاهده بیشتر

Python Data Cleaning and Preparation Best Practices

5.0

بر اساس نظر کاربران

Unordered Writing English
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدین

کتاب های مرتبط:

Python Data Cleaning and Preparation Best Practices

داده‌کاوی پیشرفته، آماده‌سازی داده‌ها

کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices راهنمایی جامع برای پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها به‌صورت حرفه‌ای ارائه می‌دهد.

خلاصه تحلیلی کتاب

کتاب Python Data Cleaning and Preparation Best Practices به‌عنوان یکی از منابع معتبر در حوزه Data Cleaning و Data Preparation با رویکردی نظام‌مند، به مخاطب نشان می‌دهد که چگونه داده‌های خام و گاهی ناقص را به اطلاعات قابل تحلیل و تصمیم‌گیری تبدیل کند. این کتاب با تمرکز بر استفاده عملی از Python و معرفی بهترین روش‌های استاندارد، مسیر بهینه‌سازی فرآیند تمیز کردن و آماده‌سازی داده‌ها را ترسیم می‌کند.

این اثر نه تنها به تئوری‌ها و اصول بنیادین اشاره دارد بلکه با آوردن مثال‌های کاربردی از پروژه‌های واقعی، چارچوبی قدرتمند برای پژوهشگران، تحلیلگران داده و دانشجویانی که در مراحل ابتدایی پروژه‌های خود با چالش‌های داده‌های خام روبه‌رو هستند ارائه می‌دهد. مخاطب از همان ابتدا با اهمیت کیفیت داده‌ها آشنا شده و می‌آموزد که چرا هر پروژه Data Analysis نیازمند یک فرآیند دقیق پاک‌سازی و آماده‌سازی است.

این کتاب به‌ویژه برای کسانی که با مجموعه داده‌های حجیم (Big Data) یا داده‌های ناهمگون کار می‌کنند، روایتگر تجربه‌های عملی و نکات مبتنی بر Best Practices است که در صنایع و محیط‌های علمی آزموده شده‌اند. با ارائه رویکردهای ماژولار و استفاده از کتابخانه‌های معتبر Python مانند Pandas و NumPy، خواننده به یک نقشه راه دقیق برای مدیریت داده‌ها دست می‌یابد.

نکات کلیدی و کاربردی

از مهم‌ترین نقاط قوت کتاب، شفاف‌سازی مراحل Data Cleaning است؛ از شناسایی Missing Values تا استانداردسازی قالب‌ها و فرمت‌های داده. نویسنده با زبان ساده اما فنی، تکنیک‌هایی را معرفی می‌کند که بدون ایجاد بار اضافی بر سیستم، کیفیت داده‌ها را بالا می‌برند.

علاوه بر این، بخش‌های مربوط به Data Preparation شامل روش‌های ادغام چند منبع داده، Normalization، و ایجاد Featureهای جدید برای مدل‌های Machine Learning است. هر مورد همراه با نمونه کدهای ساده و توضیح گام‌به‌گام ارائه می‌شود تا خواننده بتواند بلافاصله آن‌ها را در پروژه خود اجرا کند.

همچنین توجه ویژه‌ای بر مدیریت Outlier‌ها و انجام Data Validation وجود دارد تا خروجی‌های تحلیل از اعتبار و دقت لازم برخوردار باشند. تعامل میان حوزه‌های آماری و برنامه‌نویسی در Python، به شکلی روان و منسجم بیان شده و همین امر باعث شده کتاب برای طیف وسیعی از کاربران، از دانشجویان تا متخصصان حوزه داده، قابل استفاده باشد.

نقل‌قول‌های ماندگار

برخی جملات از این کتاب به‌عنوان نقطه‌های الهام‌بخش برای هر کسی که با داده کار می‌کند مطرح شده‌اند. این نقل‌قول‌ها ارزش عملی و فلسفی مفهوم داده را نشان می‌دهند.

پاک‌ترین داده‌ها، شفاف‌ترین تصمیم‌ها را می‌سازند. نامشخص
آماده‌سازی داده‌ها نه یک مرحله جانبی، بلکه قلب تحلیل‌های موفق است. نامشخص
در Python، هر خط کد پاک‌سازی داده، سرمایه‌گذاری برای دقت خروجی‌هاست. نامشخص

چرا این کتاب اهمیت دارد

اهمیت این کتاب در این است که پل ارتباطی بین اصول نظری Data Management و اجرای عملی آن‌ها در محیط Python ایجاد می‌کند. در بسیاری از پروژه‌ها، ضعف در مراحل اولیه پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها عامل شکست یا فقدان اعتبار نتایج تحلیلی است.

برای پژوهشگران، داشتن داده‌ای با کیفیت، همانند داشتن ماده خام سالم برای آزمایش علمی است. در علوم داده، Python به‌عنوان ابزار قدرتمند انتخاب شده و این کتاب به تفصیل نشان می‌دهد چگونه قابلیت‌های این زبان می‌تواند به بالاترین سطح کیفیت داده‌ها بیانجامد. با توجه به افزایش حجم داده‌ها در جهان امروز، نیاز به متخصصانی که بتوانند داده‌های خام را به اطلاعات قابل استفاده تبدیل کنند بیش از پیش احساس می‌شود.

این کتاب با ارائه راهکارهایی عملی و توسعه‌پذیر، امکان استفاده در پروژه‌های کوچک تا بزرگ را فراهم کرده و با زبان آموزشی مناسب، مسیر یادگیری سریع و پایدار را فراهم می‌آورد. کاربران پس از مطالعه این کتاب، نه‌تنها مهارت اجرا بلکه توان تحلیل فرآیندهای آماده‌سازی داده را پیدا می‌کنند.

  • راهنمای جامع Pandas برای تحلیل داده
  • اصول طراحی Pipeline در علم داده
  • بهترین روش‌های مدیریت داده
Take your data preparation skills to the next level by converting any type of data asset into a structured, formatted, and readily usable dataset Key Features • Maximize the value of your data through effective data cleaning methods • Enhance your data skills using strategies for handling structured and unstructured data • Elevate the quality of your data products by testing and validating your data pipelines Book Description Professionals face several challenges in effectively leveraging data in today's data-driven world. One of the main challenges is the low quality of data products, often caused by inaccurate, incomplete, or inconsistent data. Another significant challenge is the lack of skills among data professionals to analyze unstructured data, leading to valuable insights being missed that are difficult or impossible to obtain from structured data alone. To help you tackle these challenges, this book will take you on a journey through the upstream data pipeline, which includes the ingestion of data from various sources, the validation and profiling of data for high-quality end tables, and writing data to different sinks. You’ll focus on structured data by performing essential tasks, such as cleaning and encoding datasets and handling missing values and outliers, before learning how to manipulate unstructured data with simple techniques. You’ll also be introduced to a variety of natural language processing techniques, from tokenization to vector models, as well as techniques to structure images, videos, and audio. By the end of this book, you’ll be proficient in data cleaning and preparation techniques for both structured and unstructured data. Who is this book for? Whether you're a data analyst, data engineer, data scientist, or a data professional responsible for data preparation and cleaning, this book is for you. Working knowledge of Python programming is needed to get the most out of this book. What you will learn • Ingest data from different sources and write it to the required sinks • Profile and validate data pipelines for better quality control • Get up to speed with grouping, merging, and joining structured data • Handle missing values and outliers in structured datasets • Implement techniques to manipulate and transform time series data • Apply structure to text, image, voice, and other unstructured data

دانلود رایگان مستقیم

شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
ثبت نام /ورود

دسترسی به کتاب‌ها از طریق پلتفرم‌های قانونی و کتابخانه‌های عمومی نه تنها از حقوق نویسندگان و ناشران حمایت می‌کند، بلکه به پایداری فرهنگ کتابخوانی نیز کمک می‌رساند. پیش از دانلود، لحظه‌ای به بررسی این گزینه‌ها فکر کنید.

این کتاب رو در پلتفرم های دیگه ببینید

WorldCat به شما کمک میکنه تا کتاب ها رو در کتابخانه های سراسر دنیا پیدا کنید
امتیازها، نظرات تخصصی و صحبت ها درباره کتاب را در Goodreads ببینید
کتاب‌های کمیاب یا دست دوم را در AbeBooks پیدا کنید و بخرید

جستجوی فایل ها جستجوی کتاب در Goodreads جستجوی کتاب در AbeBooks

نویسندگان:

تصویر نویسنده
Maria Zervou

1390

بازدید

5.0

امتیاز

1

نظر

98%

رضایت

نظرات:

5.0

بر اساس 1 نظر کاربران

the_melting
the_melting

29 ژون 2025، ساعت 15:14

The book excels in demonstrating both structured and unstructured data handling, offering end-to-end code examples for practical implementation. Its sections on optimizing and tuning operations like joining and merging are especially strong, showing how these techniques can significantly impact code performance. The detailed testing methods included help users understand the performance trade-offs of their operations. Additionally, the chapter on large language models (LLMs) is a highlight, showing how to combine modern techniques with traditional problem-solving approaches, bridging older and newer technologies.

Questions & Answers

Ask questions about this book or help others by answering

Please وارد شوید to ask a question

No questions yet. Be the first to ask!

قیمت نهایی
511,000 تومان
0

تماس با پشتیبان