توضیحات
💡 اهمیت تحلیل داده‌های علوم زمین با پایتون
کتاب مقدمه‌ای بر پایتون در تحلیل داده‌های علوم زمین یکی از منابع جامع و کاربردی برای یادگیری پایتون با تمرکز بر تحلیل داده‌های علوم زمین است. این کتاب با رویکردی آموزشی و گام‌به‌گام به مخاطبان خود یاد می‌دهد که چگونه از پایتون برای تحلیل داده‌های زمین‌شناسی استفاده کنند. از آمار توصیفی پایه تا یادگیری ماشین، این کتاب راهنمایی جامع برای دانشجویان، پژوهشگران و متخصصان علوم زمین فراهم آورده است.
نویسنده، موریتسیو پترلی، با تجربه تدریس در دانشگاه‌های برتر اروپا، ساختار کتاب را بر پایه پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی از داده‌های علوم زمین طراحی کرده است تا خوانندگان به صورت کاربردی با مفاهیم مختلف تحلیل داده آشنا شوند.
📖 مروری بر فصل‌های کتاب مقدمه‌ای بر پایتون در تحلیل داده‌های علوم زمین
کتاب مقدمه‌ای بر پایتون در تحلیل داده‌های علوم زمین در 12 فصل تنظیم شده که هر فصل به یکی از جنبه‌های مهم تحلیل داده‌ها با پایتون پرداخته است:
فصل اول: پایتون برای زمین‌شناسان – یک شروع
آشنایی با محیط پایتون و نصب آن
ایجاد محیط‌های مجازی برای تحلیل داده‌ها
معرفی ابزارهای کاربردی مانند JupyterLab، Spyder و Anaconda
مبانی کدنویسی در پایتون برای کاربران تازه‌کار
فصل دوم: اصول پایتون برای یک زمین‌شناس
قواعد نام‌گذاری و ساختار کد در پایتون
تعریف متغیرها و داده‌ها
توابع، حلقه‌ها و عبارات شرطی
کار با داده‌های زمین‌شناسی و ایجاد اولین اسکریپت پایتون
فصل سوم: حل مسائل زمین‌شناسی با استفاده از پایتون
تحلیل داده‌های زمین‌شناسی با پایتون
ایجاد مدل‌های زمین‌شناسی ساده
رسم نمودارهای باینری و مقایسه‌ای
اولین پروژه تحلیل داده‌های زمین‌شناسی
فصل چهارم: بصری‌سازی داده‌های زمین‌شناسی
ایجاد نمودارها و گراف‌ها با Matplotlib
رسم نمودارهای خطی، پراکندگی، جعبه‌ای و هیستوگرام
ترکیب نمودارها برای ارائه نتایج علمی
پروژه عملی: رسم داده‌های لرزه‌نگاری با پایتون
فصل پنجم: آمار توصیفی – تجزیه‌وتحلیل تک‌متغیره
معرفی آمار توصیفی و مفاهیم پایه
محاسبه میانگین، میانه و نما
انحراف معیار، واریانس و شاخص‌های پراکندگی
بررسی توزیع نرمال و تحلیل داده‌های سنگ‌شناسی
فصل ششم: آمار توصیفی – تجزیه‌وتحلیل دومتغیره
تحلیل همبستگی و رگرسیون خطی ساده
رگرسیون چندجمله‌ای و غیرخطی
بررسی همبستگی عناصر شیمیایی در سنگ‌های آتشفشانی
پروژه عملی: تحلیل همبستگی در داده‌های زمین‌شناسی
فصل هفتم: انتگرال‌ها و معادلات دیفرانسیل در زمین‌شناسی
محاسبه انتگرال‌های معین و نامعین
کاربرد معادلات دیفرانسیل در تحلیل داده‌های زمین‌شناسی
روش‌های عددی برای حل معادلات دیفرانسیل
پروژه عملی: محاسبه فشار سنگ ایستایی
فصل هشتم: توابع چگالی احتمال و تحلیل خطا
معرفی توابع چگالی احتمال
توزیع نرمال و لگاریتم نرمال
تحلیل خطا و تخمین عدم قطعیت
پروژه: تحلیل داده‌های زلزله با توزیع‌های احتمالی
فصل نهم: تحلیل خطا در اندازه‌گیری‌های زمین‌شناسی
روش‌های کمی‌سازی خطا در داده‌های علوم زمین
محاسبه واریانس و انحراف معیار
روش مونت کارلو برای ارزیابی خطا
پروژه: ارزیابی خطای اندازه‌گیری در داده‌های ژئوشیمی
فصل دهم: آمار مقاوم و یادگیری ماشین
مفاهیم پایه آمار مقاوم
برآوردگرهای استوار و روش‌های مقاوم‌سازی داده‌ها
مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در پایتون
پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های زمین‌شناسی
فصل یازدهم: کاربرد یادگیری ماشین در زمین‌شناسی
پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با Scikit-learn
خوشه‌بندی داده‌های زمین‌شناسی
پیش‌بینی وقایع زمین‌شناسی با استفاده از یادگیری ماشین
پروژه: پیش‌بینی فوران آتشفشانی با مدل‌های یادگیری ماشین
فصل دوازدهم: پروژه نهایی – تحلیل داده‌های زمین‌شناسی با پایتون
ایجاد پروژه نهایی شامل تحلیل داده‌های زمین‌شناسی
ترکیب داده‌های واقعی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین
نمایش نتایج تحلیل داده‌ها در قالب نمودارها و گزارش‌ها
📌 مخاطبان کتاب مقدمه‌ای بر پایتون در تحلیل داده‌های علوم زمین
این کتاب برای گروه‌های زیر مناسب است:
دانشجویان علوم زمین، زمین‌شناسی و ژئوفیزیک
پژوهشگران و تحلیلگران داده‌های زمین‌شناسی
اساتید و مدرسان دوره‌های تحلیل داده‌های زمین‌شناسی
علاقه‌مندان به برنامه‌نویسی پایتون در علوم زمین
📢 چرا باید کتاب مقدمه‌ای بر پایتون در تحلیل داده‌های علوم زمین را بخوانید؟
کتاب مقدمه‌ای بر پایتون در تحلیل داده‌های علوم زمین به‌صورت جامع و گام‌به‌گام به مخاطبان خود یاد می‌دهد که چگونه از پایتون برای تحلیل داده‌های زمین‌شناسی، از آمار توصیفی پایه تا یادگیری ماشین استفاده کنند. این کتاب با مثال‌های عملی، پروژه‌های کاربردی و رویکردی آموزشی، راهنمایی ارزشمند برای یادگیری پایتون و ارتقای مهارت‌های تحلیل داده در حوزه علوم زمین به شمار می‌آید.
✅ اگر به دنبال یادگیری پایتون برای تحلیل داده‌های زمین‌شناسی هستید و قصد دارید از مدل‌سازی، بصری‌سازی و یادگیری ماشین در پروژه‌های زمین‌شناسی خود بهره ببرید، این کتاب یکی از بهترین منابع در این حوزه است. ✅🙂👍🏻
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.