- عنوان کتاب: Python for Business Analytics -Unlocking Data Insights for Strategic Decision-Making
- نویسنده: Mahadi Hasan Miraz, Narishah Mohamed Salleh
- حوزه: برنامه نویسی پایتون, تحلیل کسب و کار
- سال انتشار: 2025
- تعداد صفحه: 287
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 24.6 مگابایت
این کتاب به تاجران، تحلیلگران و دانشجویان کمک می‌کند تا از پایتون برای تصمیم‌گیری‌های داده‌محور استفاده کنند. چه در پایتون تازه‌کار باشید و چه بخواهید توانایی‌های تحلیلی خود را بهبود بخشید، این کتاب مقدمه‌ای گام به گام برای حل چالش‌های تجاری با استفاده از پایتون ارائه می‌دهد. این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟ • تحلیلگران و تصمیم‌گیرندگان تجاری که به دنبال یکپارچه‌سازی استراتژی‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند • دانشجویان و اساتید رشته‌های بازرگانی، علوم داده و تجزیه و تحلیل • تازه‌کاران پایتون که به دنبال مثال‌های تجاری هستند • متخصصانی که به دنبال افزایش مهارت‌های تجزیه و تحلیل یا علوم داده هستند مرور کتاب • تازه‌کاران پایتون • شروع با فصل‌های ۱ و ۲. از Jupyter Notebooks یا Google Colab برای کدنویسی استفاده کنید. قبل از ورود به تجزیه و تحلیل، سینتکس‌های اساسی را بیاموزید. • تحلیلگران و برنامه‌نویسان تجاری • فصل‌های ۳ تا ۶ را کامل کنید تا بر پردازش داده‌ها، تجزیه و تحلیل و یادگیری مبتنی بر مورد تمرکز کنید. در صورت نیاز میتوانید فصل‌های مهم را دوباره مرور کنید. دانشجویان متمرکز بر عملکرد • مطالعات موردی را به عنوان پروژه‌های کوچک امتحان کنید. قبل از خواندن کتابچه راهنما، تمرین‌ها و سوالات تمرینی را در پایان هر فصل امتحان کنید. معلمان و مربیان • هر فصل را واحدبندی کنید. تکالیف و سمینارها ممکن است شامل مثال‌ها و تمرین‌ها باشند. داده‌های خودتان را برای تنوع اضافه کنید. نکاتی برای به حداکثر رساندن آن • هنگام خواندن، موارد زیر را امتحان کنید: هر کد نمونه را در یک IDE یا دفترچه یادداشت Jupyter اجرا کنید. • از داده‌های خود استفاده کنید: از مجموعه داده‌های صنعتی یا شخصی برای تقلید از روش‌های کتاب استفاده کنید. • خلاصه مرور و نکات اصلی: فصل‌ها با بینش‌های خوب به پایان می‌رسند – نه بیشتر. • فایل‌های همراه یا لینک‌های GitHub را از کتاب برای مطالعه دانلود کنید. چیزهایی که ممکن است نیاز داشته باشید • دفترچه یادداشت Jupyter پایتون ۳.۷+ یا Google Colab. Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn، Statsmodels بیانیه پایانی • این کتاب از داده‌ها برای پرداختن به چالش‌های تجاری استفاده می‌کند، نه فقط برنامه‌نویسی. در حین مطالعه روی «این مرور چه هدفی را می‌تواند دنبال کند؟» تمرکز کنید. توانایی‌های پایتون شما از این ذهنیت بهره‌مند خواهد شد.
This book helps businesspeople, analysts, and students use Python to make datadriven choices. Whether you’re new to Python or trying to improve your analytics abilities, the book gives a step-by-step introduction to solving business challenges using Python. For whom is this book? • Business analysts and decision makers seeking data analytics strategy integration • Business, data science, and analytics students and faculty • Python novices seeking business-oriented examples • Professionals seeking analytics or data science skills enhancement Rambling through the Book • Python novices • Beginning with Chapters 1 and 2. Use Jupyter Notebooks or Google Colab to code. Learn fundamental syntax before getting into analytics. • Business Analysts and Programmers • Complete Chapters 3-6 to concentrate on data processing, analysis, and case-based learning. You may revisit crucial chapters if needed. Performance-focused students • Try case studies as mini-projects. Try the exercises and practice questions at the conclusion of each chapter before reading the handbook. Teachers and Trainers • Unitise each chapter. Assignments and seminars might include examples and exercises. Add your own data for variation. Tips for maximising it • While reading, try: Run each sample code in an IDE or Jupyter notebook. • Use your data: Use industry or personal datasets to mimic the book’s methods. • Review summary and major points: The chapters finish with nice insights—no more. • Download companion files or GitHub links from the book for study. Things You Might Need • Python 3.7+ Jupyter notebook or Google Colab. Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, Statsmodels Final statement • This book uses data to address business challenges, not only programming. Focus on “What purpose can this review serve?” as you go. Your Python abilities will benefit from this mentality.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:
Download: Python for Business Analytics
نظرات کاربران