کتاب Rust and Data Science: Cleaning, Analyzing, and Visualizing Data
, ,

کتاب Rust and Data Science: Cleaning, Analyzing, and Visualizing Data

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000004991 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب Rust and Data Science: Cleaning, Analyzing, and Visualizing Data

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: راست (Rust)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. Introduction to Rust for Data Science: Why Rust?
  • 2. Setting Up Your Rust Development Environment
  • 3. Basic Rust Syntax: Variables, Constants, and Mutability
  • 4. Primitive Data Types: Integers, Floats, Booleans, Characters
  • 5. Compound Data Types: Tuples and Arrays
  • 6. Understanding Strings in Rust: `String` vs. `&str`
  • 7. Control Flow: Conditional Statements (`if/else`)
  • 8. Control Flow: Loops (`loop`, `while`, `for`)
  • 9. Functions: Defining, Calling, and Parameters
  • 10. Ownership: The Core Concept of Rust's Memory Safety
  • 11. Borrowing: References and Immutable/Mutable Access
  • 12. Lifetimes: Ensuring Reference Validity
  • 13. Structs: Custom Data Structures
  • 14. Enums: Defining Custom Types with Variants
  • 15. Pattern Matching with `match` Expressions
  • 16. Methods: Associated Functions for Structs and Enums
  • 17. Traits: Defining Shared Behavior for Types
  • 18. Generics: Writing Flexible and Reusable Code
  • 19. Error Handling with `Result<T, E>`
  • 20. Handling Absence of Values with `Option<T>`
  • 21. Introduction to Rust Crates for Data Science
  • 22. Project Structure with Cargo and Dependencies
  • 23. Reading CSV Files Efficiently with the `csv` Crate
  • 24. Parsing JSON Data with `serde_json`
  • 25. Working with Parquet Files for Columnar Data
  • 26. Interacting with SQL Databases: `sqlx` Setup
  • 27. Executing Queries and Fetching Data from SQL
  • 28. Inserting and Updating Data in SQL Databases
  • 29. Reading and Writing Other File Formats (e.g., YAML, TOML)
  • 30. Basic File System Operations in Rust
  • 31. Error Handling Strategies for Data Ingestion
  • 32. Introduction to `Polars`: A DataFrame Library for Rust
  • 33. Creating DataFrames from Various Sources
  • 34. Inspect-ing DataFrame Schemas and Data Types
  • 35. Efficient Data Loading Techniques
  • 36. Understanding Data Quality and Common Issues
  • 37. Handling Missing Values: Detection and Strategies
  • 38. Imputation Techniques for Numeric Data
  • 39. Dropping Rows or Columns with Missing Data
  • 40. Detecting and Managing Outliers
  • 41. Data Type Conversion and Coercion in DataFrames
  • 42. String Manipulation for Text Cleaning (Case, Trim, Replace)
  • 43. Regular Expressions for Advanced Text Processing
  • 44. Removing Duplicate Records
  • 45. Data Validation Rules and Constraint Enforcement
  • 46. Working with Categorical Data: Encoding Approaches
  • 47. One-Hot Encoding and Label Encoding
  • 48. Parsing and Manipulating Date and Time Data
  • 49. Handling Time Zones and Durations
  • 50. Merging and Joining DataFrames Based on Keys
  • 51. Concatenating and Appending DataFrames
  • 52. Reshaping Data: Pivoting and Melting
  • 53. Applying Custom Functions to DataFrame Columns
  • 54. Data Scaling and Normalization Techniques
  • 55. Binning and Discretization of Continuous Data
  • 56. Selecting and Filtering Data in DataFrames
  • 57. Adding, Modifying, and Renaming Columns
  • 58. Sorting and Ordering Data
  • 59. Grouping Data for Aggregations
  • 60. Performing Basic Statistical Aggregations (Sum, Mean, Count)
  • 61. Advanced Aggregations and Custom Aggregates
  • 62. Introduction to Exploratory Data Analysis (EDA) Principles
  • 63. Calculating Basic Descriptive Statistics (Mean, Median, Mode, Std Dev)
  • 64. Frequency Distributions and Value Counts
  • 65. Quantiles and Percentiles
  • 66. Correlation Analysis: Pearson, Spearman Coefficients
  • 67. Covariance Analysis
  • 68. Introduction to Probability and Random Sampling
  • 69. Generating Random Numbers and Distributions
  • 70. Data Sampling Techniques for Large Datasets
  • 71. Introduction to Basic Hypothesis Testing
  • 72. Performing T-Tests with Statistical Crates
  • 73. Chi-Squared Tests for Categorical Data
  • 74. A/B Testing Fundamentals and Implementation
  • 75. Anomaly Detection Basics in Data
  • 76. Introduction to Machine Learning Concepts in Rust
  • 77. Overview of Supervised vs. Unsupervised Learning
  • 78. Regression Models: Linear Regression with `linfa`
  • 79. Classification Models: Logistic Regression Basics
  • 80. Clustering Algorithms: K-Means with `linfa` or `smartcore`
  • 81. Model Training and Prediction Workflow
  • 82. Model Evaluation Metrics for Regression (MAE, MSE, R-squared)
  • 83. Model Evaluation Metrics for Classification (Accuracy, Precision, Recall, F1)
  • 84. Cross-Validation and Hyperparameter Tuning Basics
  • 85. Feature Engineering Principles in Rust
  • 86. Introduction to Data Visualization Principles
  • 87. Preparing Data for Visualization
  • 88. Introduction to Rust Plotting Libraries (e.g., `plotters`, `egui_plot`)
  • 89. Creating Basic Line Charts with `plotters`
  • 90. Generating Scatter Plots and Histograms
  • 91. Bar Charts and Pie Charts for Categorical Data
  • 92. Customizing Plot Appearance and Layout
  • 93. Exporting Plots to Image Files
  • 94. Interfacing with Python for Advanced Visualization (PyO3, Matplotlib)
  • 95. Performance Optimization: Benchmarking and Profiling Rust Code
  • 96. Concurrency for Data Processing with `rayon`
  • 97. Asynchronous Programming for I/O-Bound Tasks with `tokio`
  • 98. Building Data Pipelines and Workflows
  • 99. Deploying Rust Data Science Applications
  • 100. Advanced Topics and Future of Rust in Data Science

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب Rust and Data Science: Cleaning, Analyzing, and Visualizing Data”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا