کتاب مقدمه ای بر پایتون در تحلیل داده های علوم زمین

330,000 تومان

کتاب “مقدمه ای بر پایتون در تحلیل داده های علوم زمین” نوشته موریتسیو پترلی و ترجمه دکتر خلیل رضایی، مهدی فرمهینی فراهانی و عرفان کریم زاده اصل، با هدف آموزش اصول برنامه نویسی پایتون به دانشمندان زمین شناسی تهیه شده است. این کتاب به دانشجویان، پژوهشگران و متخصصان زمین شناسی که قصد دارند از قدرت پایتون برای بصری سازی، تحلیل و مدل سازی داده های زمین شناسی استفاده کنند، اختصاص داده شده است. کتاب شامل پنج بخش اصلی است که هر یک جنبه های مختلف برنامه نویسی پایتون و کاربرد آن در زمین شناسی را پوشش می دهد.

توضیحات

بخش اول: پایتون برای زمین شناسان؛ یک شروع

این بخش اصول اولیه برنامه نویسی پایتون را معرفی می کند و بر تنظیم محیط پایتون برای محاسبات علمی تمرکز دارد.

  1. فصل 1: تنظیم محیط پایتون:
    • پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا، ماژولار و تفسیری است که برای محاسبات علمی و مهندسی بسیار مناسب است.
    • نصب و راه اندازی پایتون از طریق توزیع Anaconda که شامل بسته های علمی مختلفی مانند NumPy، SciPy و matplotlib است، توضیح داده می شود.
    • محیط های توسعه یکپارچه (IDE) مانند Spyder و JupyterLab معرفی می شوند که ابزارهای قدرتمندی برای نوشتن، اجرا و مدیریت کدهای پایتون هستند.
  2. فصل 2: اصول پایتون برای زمین شناسان:
    • مفاهیم اساسی برنامه نویسی در پایتون مانند متغیرها، انواع داده ها، عملگرها و ساختارهای کنترلی معرفی می شوند.
    • نحوه استفاده از کنسول IPython برای اجرای کدها و تعامل با پایتون توضیح داده می شود.
    • روش های نوشتن و اجرای اسکریپت های پایتون، استفاده از توابع، حلقه ها و عبارات شرطی به تفصیل شرح داده می شود.
  3. فصل 3: حل مسائل زمین شناسی با پایتون:
    • نحوه وارد کردن داده ها از فایل های اکسل با استفاده از pandas و بصری سازی داده ها با استفاده از matplotlib توضیح داده می شود.
    • مثال های عملی از ساخت نمودارهای باینری و تحلیل داده های زمین شناسی ارائه می شود.

بخش دوم: توصیف داده های زمین شناسی

این بخش به نحوه تحلیل و بصری سازی داده های زمین شناسی با استفاده از ابزارهای پایتون می پردازد.

  1. فصل 4: بصری سازی گرافیکی داده ها:
    • روش های مختلف بصری سازی داده ها مانند نمودارهای پراکندگی، هیستوگرام ها و نمودارهای جعبه ای معرفی می شوند.
    • استفاده از matplotlib برای ایجاد نمودارهای با کیفیت و آماده انتشار توضیح داده می شود.
  2. فصل 5: آمار توصیفی تک متغیره:
    • مفاهیم کلیدی آمار توصیفی تک متغیره مانند میانگین، میانه، واریانس و انحراف معیار توضیح داده می شوند.
    • نحوه استفاده از pandas برای محاسبه و تحلیل آمار توصیفی ارائه می شود.
  3. فصل 6: آمار توصیفی دومتغیره:
    • مفاهیمی مانند کوواریانس، همبستگی و رگرسیون خطی و غیرخطی توضیح داده می شوند.
    • نحوه استفاده از pandas و matplotlib برای تحلیل و نمایش داده های دومتغیره آموزش داده می شود.

بخش سوم: انتگرال ها و معادلات دیفرانسیل در زمین شناسی

این بخش به کاربرد انتگرال ها و معادلات دیفرانسیل در مسائل زمین شناسی می پردازد.

  1. فصل 7: انتگرال ها و کاربردهای آنها:
    • مفاهیم اساسی انتگرال های معین و نامعین و روش های تحلیلی و عددی برای محاسبه آنها توضیح داده می شود.
    • مثال های کاربردی از محاسبه حجم سازه های زمین شناسی و فشار سنگ ایستایی ارائه می شود.
  2. فصل 8: معادلات دیفرانسیل و کاربردهای آنها:
    • مفاهیم معادلات دیفرانسیل معمولی و جزئی و روش های حل آنها توضیح داده می شود.
    • مثال های عملی از کاربرد معادلات دیفرانسیل در مدل سازی فرآیندهای زمین شناسی ارائه می شود.

بخش چهارم: تحلیل و بررسی توابع چگالی احتمال و خطا

این بخش به تحلیل و مدل سازی داده های زمین شناسی با استفاده از توابع چگالی احتمال و ارزیابی خطا می پردازد.

  1. فصل 9: توابع چگالی احتمال:
    • مفاهیم توابع توزیع احتمال و چگالی مانند توزیع نرمال، لگانرمال و سایر توزیع های کاربردی توضیح داده می شوند.
    • نحوه استفاده از این توابع برای مدل سازی داده های زمین شناسی آموزش داده می شود.
  2. فصل 10: تجزیه و تحلیل خطا:
    • مفاهیم مربوط به خطاهای اندازه گیری و گزارش عدم قطعیت در داده های زمین شناسی توضیح داده می شوند.
    • روش های مختلف تحلیل خطا مانند روش مونت کارلو و انتشار خطا آموزش داده می شود.

بخش پنجم: آمار مقاوم و یادگیری ماشین

این بخش به بررسی داده های غیرنرمال و استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین در مدل سازی داده های زمین شناسی می پردازد.

  1. فصل 11: آمار مقاوم:
    • روش های آماری مقاوم برای تحلیل داده های زمین شناسی توضیح داده می شوند.
    • تست های نرمال بودن، برآوردگرهای استوار و کاربردهای آنها در ژئوشیمی معرفی می شوند.
  2. فصل 12: یادگیری ماشین:
    • مفاهیم اولیه یادگیری ماشین و کاربردهای آن در زمین شناسی توضیح داده می شوند.
    • مثال های عملی از استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین در تحلیل و مدل سازی داده های زمین شناسی ارائه می شود.

نتیجه گیری

این کتاب با ارائه مثال های کاربردی و کدهای پایتون، یک منبع جامع برای زمین شناسان است که می خواهند مهارت های برنامه نویسی خود را ارتقا دهند و از ابزارهای مدرن برای تحلیل داده های زمین شناسی استفاده کنند. از ویژگی های برجسته کتاب، تاکید بر کاربردهای واقعی پایتون در زمین شناسی و ارائه کدهای عملی برای حل مسائل مختلف است. نویسنده و مترجمین امیدوارند که این کتاب به عنوان یک منبع ارزشمند در آموزش و پژوهش های زمین شناسی مورد استفاده قرار گیرد و به توسعه مهارت های برنامه نویسی در این زمینه کمک کند.

کتاب مقدمه ای بر پایتون در تحلیل داده های علوم زمین