نکات کلیدی
1. تسلط بر اصول اولیه پایتون برای علم داده
پایتون دارای ویژگی‌های متعددی است که آن را برای یادگیری (و انجام) علم داده بسیار مناسب می‌سازد.
اصول پایتون. سادگی و اکوسیستم وسیع کتابخانه‌های پایتون، این زبان را به زبانی ایده‌آل برای علم داده تبدیل کرده است. مفاهیم کلیدی شامل ساختارهای داده (لیست‌ها، دیکشنری‌ها، مجموعه‌ها)، جریان کنترل (عبارات شرطی، حلقه‌ها) و توابع است. خوانایی و سهولت استفاده از این زبان به دانشمندان داده اجازه می‌دهد تا بر حل مسائل تمرکز کنند و نه بر نحو پیچیده.
کتابخانه‌های دستکاری داده. با کتابخانه‌های ضروری مانند NumPy برای محاسبات عددی و pandas برای دستکاری داده آشنا شوید. این ابزارها ساختارها و عملیات کارآمدی را برای کار با مجموعه‌های داده بزرگ فراهم می‌کنند. یاد بگیرید که:
- داده‌ها را در فرمت‌های مختلف بارگذاری و ذخیره کنید
- داده‌ها را پاک‌سازی و پیش‌پردازش کنید
- عملیات آماری پایه را انجام دهید
- مجموعه‌های داده را تغییر شکل داده و ادغام کنید
ابزارهای تجسم. بر کتابخانه‌های تجسم داده مانند Matplotlib و Seaborn تسلط پیدا کنید تا نمودارهای اطلاعاتی و بصری جذاب ایجاد کنید. یاد بگیرید که چگونه:
- نمودارهای پایه (خطی، پراکنده، میله‌ای) ایجاد کنید
- زیبایی‌شناسی نمودار را سفارشی کنید
- زیرنمودارها و شکل‌های چند پنلی ایجاد کنید
- داده‌های با ابعاد بالا را تجسم کنید
2. درک و به‌کارگیری مفاهیم اصلی آمار
آمار مهم است. (یا شاید آمارها مهم هستند؟)
آمار توصیفی. یاد بگیرید که چگونه داده‌ها را با استفاده از معیارهای گرایش مرکزی (میانگین، میانه، مد) و پراکندگی (واریانس، انحراف معیار) خلاصه و توصیف کنید. اهمیت توزیع داده و چگونگی تجسم آن با استفاده از هیستوگرام‌ها و نمودارهای جعبه‌ای را درک کنید.
آمار استنباطی. بر مفاهیم کلیدی در استنباط آماری تسلط پیدا کنید:
- توزیع‌های احتمالی (نرمال، دوجمله‌ای، پواسون)
- آزمون فرضیه و مقادیر p
- فاصله‌های اطمینان
- تحلیل رگرسیون
اشکالات آماری. از اشتباهات و تفسیرهای نادرست رایج در آمار آگاه باشید:
- همبستگی در مقابل علیت
- پارادوکس سیمپسون
- سوگیری بقا
- مشکل مقایسه‌های متعدد
3. استفاده از جبر خطی برای دستکاری و تحلیل داده
جبر خطی شاخه‌ای از ریاضیات است که به فضاهای برداری می‌پردازد.
عملیات برداری و ماتریسی. مفاهیم بنیادی جبر خطی و کاربردهای آن در علم داده را درک کنید:
- جمع برداری و ضرب اسکالر
- ضرب ماتریسی و ترانهاده
- بردارهای ویژه و مقادیر ویژه
- تجزیه مقدار منفرد (SVD)
کاربردها در علم داده. تکنیک‌های جبر خطی را برای حل مسائل مختلف علم داده به کار ببرید:
- کاهش ابعاد (به عنوان مثال، تحلیل مؤلفه‌های اصلی)
- استخراج و تبدیل ویژگی‌ها
- حل سیستم‌های معادلات خطی
- پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین (به عنوان مثال، رگرسیون خطی، شبکه‌های عصبی)
4. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین از ابتدا
یادگیری ماشین در حال حاضر بسیار داغ است و در این فصل ما به‌سختی به سطح آن پرداخته‌ایم.
یادگیری تحت نظارت. الگوریتم‌های بنیادی یادگیری تحت نظارت را درک و پیاده‌سازی کنید:
- رگرسیون خطی
- رگرسیون لجستیک
- درختان تصمیم
- نزدیک‌ترین همسایه‌ها
- ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
یادگیری بدون نظارت. تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت را برای کشف الگوها در داده‌ها بررسی کنید:
- خوشه‌بندی K-means
- خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
- تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
- مدل‌های مخلوط گوسی
ارزیابی مدل. تکنیک‌هایی برای ارزیابی و بهبود عملکرد مدل یاد بگیرید:
- اعتبارسنجی متقابل
- منظم‌سازی
- انتخاب و مهندسی ویژگی‌ها
- تنظیم هایپرپارامترها
5. بررسی تکنیک‌های پیشرفته در شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
یادگیری عمیق در اصل به کاربرد شبکه‌های عصبی "عمیق" (یعنی شبکه‌هایی با بیش از یک لایه پنهان) اشاره داشت، اگرچه در عمل این اصطلاح اکنون شامل انواع مختلفی از معماری‌های عصبی می‌شود.
اصول شبکه‌های عصبی. بلوک‌های سازنده اصلی شبکه‌های عصبی را درک کنید:
- نورون‌ها و توابع فعال‌سازی
- پیش‌خور و پس‌انتشار
- نزول گرادیان و الگوریتم‌های بهینه‌سازی
معماری‌های یادگیری عمیق. مدل‌های مختلف یادگیری عمیق و کاربردهای آن‌ها را بررسی کنید:
- شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
- شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های توالی
- شبکه‌های حافظه بلندمدت و کوتاه‌مدت (LSTM)
- شبکه‌های مولد متخاصم (GAN)
کتابخانه‌های یادگیری عمیق. با کتابخانه‌های محبوب یادگیری عمیق آشنا شوید:
- TensorFlow
- PyTorch
- Keras
6. استفاده از پردازش زبان طبیعی برای تحلیل متن
پردازش زبان طبیعی (NLP) به تکنیک‌های محاسباتی مربوط به زبان اشاره دارد.
پیش‌پردازش متن. تکنیک‌های ضروری برای آماده‌سازی داده‌های متنی را یاد بگیرید:
- توکن‌سازی
- ریشه‌یابی و لِماتیزه کردن
- حذف کلمات توقف
- برچسب‌گذاری بخش‌های گفتار
استخراج ویژگی. روش‌های تبدیل متن به ویژگی‌های عددی را درک کنید:
- نمایندگی کیسه‌ای از کلمات
- TF-IDF (فراوانی واژه-معکوس فراوانی سند)
- جاسازی‌های کلمه (به عنوان مثال، Word2Vec، GloVe)
کاربردهای NLP. وظایف و تکنیک‌های رایج NLP را بررسی کنید:
- تحلیل احساسات
- شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
- مدل‌سازی موضوع
- ترجمه ماشینی
- سیستم‌های پاسخگویی به سوالات
7. به‌کارگیری تکنیک‌های علم داده برای حل مسائل دنیای واقعی
در طول کتاب، ما به بررسی خانواده‌های مختلف مدل‌هایی خواهیم پرداخت که می‌توانیم از داده‌ها یاد بگیریم.
فرمول‌بندی مسئله. یاد بگیرید که چگونه مسائل تجاری را به وظایف علم داده ترجمه کنید:
- شناسایی ذینفعان کلیدی و نیازهای آن‌ها
- تعریف اهداف واضح و معیارهای موفقیت
- تعیین منابع داده مناسب و روش‌های جمع‌آوری
توسعه خط لوله داده. خط لوله‌های داده‌ای قوی برای کاربردهای دنیای واقعی بسازید:
- بارگذاری و ذخیره‌سازی داده
- پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده
- مهندسی و انتخاب ویژگی‌ها
- آموزش و ارزیابی مدل
- استقرار و نظارت
ملاحظات اخلاقی. پیامدهای اخلاقی علم داده را درک کنید:
- حریم خصوصی و امنیت داده
- سوگیری و انصاف در مدل‌های یادگیری ماشین
- شفافیت و قابلیت تفسیر الگوریتم‌ها
- توسعه و استقرار هوش مصنوعی مسئولانه
آخرین به‌روزرسانی::
نقد و بررسی
کتاب علم داده از پایه نقدهای متفاوتی دریافت کرده است. بسیاری از خوانندگان از رویکرد عملی و مثال‌های کاربردی آن برای مبتدیان تمجید می‌کنند و توضیحات واضح نویسنده و سبک نوشتاری جذاب او را می‌ستایند. تمرکز کتاب بر ساخت الگوریتم‌ها از پایه به عنوان یک مزیت برای درک اصول بنیادی تلقی می‌شود. با این حال، برخی از منتقدان آن را برای متخصصان با تجربه بیش از حد ساده یا فاقد توضیحات عمیق می‌دانند. خوانندگان از گستره وسیع موضوعات پوشش داده شده قدردانی می‌کنند اما اشاره می‌کنند که مثال‌های کد ممکن است برای کاربردهای واقعی عملی نباشند. به طور کلی، این کتاب برای کسانی که تازه وارد علم داده شده‌اند و به دنبال یک مقدمه عملی هستند، توصیه می‌شود.