کتاب Programming for Data Science: 4 Books in 1. The Complete Beginners Guide you Can’t Miss to Master the Era of the Data Economy, using Python, Java, SQL Coding

وضعیت موجودی موجود

مقایسه شود

قیمت قبلی: 6,900,000 ریال

قیمت: 6,500,000 ریال

Product details

ASIN ‏ : ‎ B08M8GW2DM
Publisher ‏ : ‎ Independently published (October 28, 2020)
Language ‏ : ‎ English
Paperback ‏ : ‎ 610 pages
ISBN-13 ‏ : ‎ 979-8554981258

Do you want to master the era of data economy? Do you want to learn the top programming languages for data science? If yes, then keep reading!

One of the core elements of economic growth in the twenty-first century is the data economy.

We are all required to educate ourselves about a paradigm that represents only the very beginning of a genuine industrial revolution, this time driven by data. Data we generate, store, share, analyze, data that describes us, pinpoints where we are, reveals our tastes and preferences, our opinions and also those of our network of family and friends.

Data has become a crucial input for any economic process.

There is more data being produced daily these days than there was ever produced in even the past centuries! In such a scenario, Data Science is obviously a very popular field as it is important to analyze and process this data to obtain useful insights. According to an IBM report published on Forbes, data science has been ranked the best job in tech for the last 3 years.

But in order to be able to assess and analyze the data gathered, you need the best data science tools and skills.

In this beginners and practical guide, you are going to learn the best programming language for data science in 2020, the mostly used by other data scientists and that employers are constantly looking.

This is a complete guide, with 4 Books in 1:

Python crash course
Python for data analysis
Java programming for beginners
SQL for beginners

Python is one of the best programming languages for data science because of its capacity for statistical analysis, data modeling, and easy readability. Another reason for this huge success of Python in Data Science is its extensive library support for data science and analytics. There are many Python libraries that contain a host of functions, tools, and methods to manage and analyze data. Each of these libraries has a particular focus with some libraries managing image and textual data, data mining, neural networks, data visualization, and so on.

Java is one of the oldest languages used for enterprise development. Most of the popular Big Data frameworks/tools on the likes of Spark, Flink, Hive, Spark and Hadoop are written in Java. It has a great number of libraries and tools for Machine Learning and Data Science. Some of them being to solve most of your ML or data science problems.

SQL is a language specifically created for managing and retrieving the data stored in a relational database management system. This language is extremely important for data science as it deals primarily with data. The main role of data scientists is to convert the data into actionable insights and so they need SQL to retrieve the data to and from the database when required. There are many popular SQL databases that data scientists can use such as SQLite, MySQL, Oracle and Microsoft SQL Server. BigQuery, in particular, is a data warehouse that can manage data analysis over petabytes of data and enable super fats SQL queries.

Each of these languages come with their benefits, often offering better and faster results when compared with others. The domain of Data Science is exceedingly vast and can often demand a different set of tools for various tasks.

Equipping yourself with more than one programming language can guarantee to help you overcome unique challenges while dealing with the data. If you are a budding Data Scientist, you should start with the programming languages mentioned above as they are the most in-demand languages right now.

Ready to get started? Click the BUY NOW button!

منابع کتاب کتاب Programming for Data Science: 4 Books in 1. The Complete Beginners Guide you Can’t Miss to Master the Era of the Data Economy, using Python, Java, SQL Coding

آیا می خواهید بر عصر اقتصاد داده مسلط شوید؟ آیا می خواهید بهترین زبان های برنامه نویسی برای علم داده را یاد بگیرید؟ اگر بله، پس به خواندن ادامه دهید!

یکی از عناصر اصلی رشد اقتصادی در قرن بیست و یکم اقتصاد داده است .

همه ما ملزم هستیم که خودمان را در مورد الگویی آموزش دهیم که تنها آغاز یک انقلاب صنعتی واقعی است، این بار توسط داده ها هدایت می شود. داده‌هایی که تولید می‌کنیم، ذخیره می‌کنیم، به اشتراک می‌گذاریم، تجزیه و تحلیل می‌کنیم، داده‌هایی که ما را توصیف می‌کنند، مکان ما را مشخص می‌کنند، سلایق و ترجیحات ما، نظرات ما و همچنین شبکه‌های خانواده و دوستانمان را نشان می‌دهند.

داده ها به یک ورودی حیاتی برای هر فرآیند اقتصادی تبدیل شده اند.

این روزها بیشتر از آنچه در قرن‌های گذشته تولید شده بود روزانه داده‌هایی تولید می‌شود! در چنین سناریویی، علم داده به وضوح یک زمینه بسیار محبوب است زیرا تجزیه و تحلیل و پردازش این داده ها برای به دست آوردن بینش مفید مهم است. بر اساس گزارش IBM که در فوربس منتشر شده است، علم داده به عنوان بهترین شغل در فناوری در 3 سال گذشته رتبه بندی شده است .

اما برای اینکه بتوانید داده های جمع آوری شده را ارزیابی و تجزیه و تحلیل کنید، به بهترین ابزار و مهارت های علم داده نیاز دارید .

در این راهنمای مبتدیان و کاربردی ، شما قصد دارید بهترین زبان برنامه نویسی برای علم داده در سال 2020 را بیاموزید، زبانی که بیشتر توسط سایر دانشمندان داده استفاده می شود و کارفرمایان دائماً به دنبال آن هستند.

این یک راهنمای کامل است، با 4 کتاب در 1:

دوره سقوط پایتون
پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها
برنامه نویسی جاوا برای مبتدیان
SQL برای مبتدیان

پایتون یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی برای علم داده است زیرا توانایی آن برای تجزیه و تحلیل آماری، مدل سازی داده ها و خوانایی آسان دارد. دلیل دیگر این موفقیت عظیم پایتون در علم داده، پشتیبانی گسترده کتابخانه ای آن از علم داده و تجزیه و تحلیل است. بسیاری از کتابخانه‌های پایتون وجود دارند که حاوی توابع، ابزارها و روش‌هایی برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند. هر یک از این کتابخانه‌ها تمرکز خاصی روی برخی از کتابخانه‌ها دارند که داده‌های تصویری و متنی، داده‌کاوی، شبکه‌های عصبی، تجسم داده‌ها و غیره را مدیریت می‌کنند.

جاوا یکی از قدیمی ترین زبان هایی است که برای توسعه سازمانی استفاده می شود. اکثر فریم‌ورک‌ها/ابزارهای محبوب Big Data در مواردی مانند Spark، Flink، Hive، Spark و Hadoop به زبان جاوا نوشته شده‌اند. این دارای تعداد زیادی کتابخانه و ابزار برای یادگیری ماشین و علم داده است. برخی از آنها برای حل بیشتر مشکلات ML یا علم داده شما هستند.

SQL زبانی است که به طور خاص برای مدیریت و بازیابی داده های ذخیره شده در یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه ای ایجاد شده است. این زبان برای علم داده بسیار مهم است زیرا در درجه اول با داده ها سروکار دارد. نقش اصلی دانشمندان داده تبدیل داده ها به بینش های عملی است و بنابراین آنها برای بازیابی داده ها به و از پایگاه داده در صورت نیاز به SQL نیاز دارند. پایگاه های داده SQL محبوب بسیاری وجود دارد که دانشمندان داده می توانند از آنها استفاده کنند مانند SQLite، MySQL، Oracle و Microsoft SQL Server. BigQuery، به ویژه، یک انبار داده است که می تواند تجزیه و تحلیل داده ها را بر روی پتابایت داده مدیریت کند و پرس و جوهای SQL super fats را فعال کند.

هر یک از این زبان ها مزایای خود را دارند و اغلب در مقایسه با سایر زبان ها نتایج بهتر و سریع تری ارائه می دهند. دامنه علم داده بسیار گسترده است و اغلب می تواند مجموعه ای متفاوت از ابزارها را برای وظایف مختلف طلب کند.

تجهیز خود به بیش از یک زبان برنامه نویسی می تواند به شما در غلبه بر چالش های منحصر به فرد در هنگام برخورد با داده ها کمک کند. اگر شما یک دانشمند نوظهور داده هستید، باید با زبان های برنامه نویسی که در بالا ذکر شد شروع کنید، زیرا این زبان ها در حال حاضر بیشترین تقاضا را دارند.

برای شروع آماده اید؟ روی دکمه خرید همین حالا کلیک کنید!

نظرات کاربران درباره کتاب Programming for Data Science: 4 Books in 1. The Complete Beginners Guide you Can’t Miss to Master the Era of the Data Economy, using Python, Java, SQL Coding

نظری در مورد این محصول توسط کاربران ارسال نگردیده است.

اولین نفری باشید که در مورد کتاب Programming for Data Science: 4 Books in 1. The Complete Beginners Guide you Can’t Miss to Master the Era of the Data Economy, using Python, Java, SQL Coding نظر می دهد.