data science ipython notebooks

دفاتر ملاحظات علوم البيانات-ipython

فِهرِس

• التعلم العميق
  • com.tensorflow
  • com.theano
  • keras
  • قهوة
• scikit-تعلم
• الاستدلال الإحصائي scipy
• الباندا
• matplotlib
• numpy
• بيانات بايثون
• تحليلات Kaggle والأعمال
• شرارة
• Mapreduce-python
• خدمات الويب الأمازون
• خطوط الأوامر
• متنوعات
• تركيب دفتر الملاحظات
• الاعتمادات
• المساهمة
• معلومات الاتصال
• رخصة

التعلم العميق

دفتر (دفاتر) IPython يوضح وظائف التعلم العميق.

دروس تدفق الموتر

دروس TensorFlow الإضافية:

• pkmital/tensorflow_tutorials
• nlintz/TensorFlow-دروس خصوصية
• alrojo/tensorflow-tutorial
• BinRoot/TensorFlow-Book
• tuanavu/tensorflow-basic-tutorials

دفتر الملاحظات	وصف
tsf-basics	تعلم العمليات الأساسية في TensorFlow، وهي مكتبة لأنواع مختلفة من المهام الإدراكية وفهم اللغة من Google.
tsf الخطي	تنفيذ الانحدار الخطي في TensorFlow.
tsf-لوجستية	تنفيذ الانحدار اللوجستي في TensorFlow.
tsf-ن	تنفيذ أقرب الجيران في TensorFlow.
tsf-أليكس	تنفيذ AlexNet في TensorFlow.
tsf-سي إن إن	تنفيذ الشبكات العصبية التلافيفية في TensorFlow.
tsf-mlp	تنفيذ الإدراك الحسي متعدد الطبقات في TensorFlow.
tsf-rnn	تنفيذ الشبكات العصبية المتكررة في TensorFlow.
tsf-GPU	تعرف على العمليات الحسابية الأساسية لوحدات معالجة الرسومات المتعددة في TensorFlow.
tsf-gviz	تعرف على تصور الرسم البياني في TensorFlow.
tsf-lviz	تعرف على تصور الخسارة في TensorFlow.

تمارين التدفق الموتر

دفتر	وصف
tsf-ليس-mnist	تعلم تنظيم البيانات بشكل بسيط من خلال إنشاء مجموعة بيانات منسقة للتدريب والتطوير والاختبار في TensorFlow.
tsf-متصلة بالكامل	تدريب تدريجي لنماذج أعمق وأكثر دقة باستخدام الانحدار اللوجستي والشبكات العصبية في TensorFlow.
تنظيم tsf	استكشف تقنيات التنظيم من خلال تدريب الشبكات المتصلة بالكامل لتصنيف أحرف notMNIST في TensorFlow.
tsf-التلافيفات	إنشاء شبكات عصبية تلافيفية في TensorFlow.
tsf-word2vec	تدريب نموذج تخطي جرام على بيانات Text8 في TensorFlow.
tsf-lstm	تدريب نموذج أحرف LSTM عبر بيانات Text8 في TensorFlow.

theano-tutorials

دفتر	وصف
theano-intro	مقدمة إلى Theano، والتي تتيح لك تحديد وتحسين وتقييم التعبيرات الرياضية التي تتضمن مصفوفات متعددة الأبعاد بكفاءة. يمكنه استخدام وحدات معالجة الرسومات وإجراء تمايز رمزي فعال.
theano-scan	تعلم عمليات المسح، وهي آلية لتنفيذ الحلقات في الرسم البياني Theano.
theano-logic	تنفيذ الانحدار اللوجستي في Theano.
theano-rnn	تنفيذ الشبكات العصبية المتكررة في Theano.
theano-mlp	تنفيذ الإدراك الحسي متعدد الطبقات في Theano.

دروس keras

دفتر الملاحظات	وصف
keras	Keras هي مكتبة شبكة عصبية مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة بايثون. إنه قادر على العمل فوق Tensorflow أو Theano.
يثبت	تعرف على أهداف البرنامج التعليمي وكيفية إعداد بيئة Keras الخاصة بك.
مقدمة للتعلم العميق-ann	احصل على مقدمة للتعلم العميق باستخدام Keras والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN).
com.theano	تعرف على Theano من خلال العمل مع مصفوفات الأوزان والتدرجات.
keras-otto	تعرف على Keras من خلال النظر إلى تحدي Kaggle Otto.
آن منيست	مراجعة تطبيق بسيط لـ ANN لـ MNIST باستخدام Keras.
شبكات التحويل	تعرف على الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) مع Keras.
شبكة التحويل-1	التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد من MNIST باستخدام Keras - الجزء الأول.
شبكة التحويل-2	التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد من MNIST باستخدام Keras - الجزء 2.
نماذج-keras	استخدم النماذج المدربة مسبقًا مثل VGG16 وVGG19 وResNet50 وInception v3 مع Keras.
التشفير التلقائي	تعرف على أجهزة التشفير التلقائي مع Keras.
rnn-lstm	تعرف على الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) مع Keras.
lstm-الجملة-جنرال	تعرف على شبكات RNN التي تستخدم شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTM) مع Keras.

التعلم العميق-متفرقات

دفتر	وصف
حلم عميق	برنامج رؤية حاسوبية قائم على الكافيين يستخدم شبكة عصبية تلافيفية للعثور على الأنماط في الصور وتحسينها.

scikit-تعلم

دفاتر ملاحظات IPython تعرض وظيفة scikit-Learn.

دفتر	وصف
مقدمة	دفتر مقدمة لـ scikit-Learn يضيف Scikit-learn دعم لغة Python للمصفوفات والمصفوفات الكبيرة ومتعددة الأبعاد، إلى جانب مكتبة كبيرة من الوظائف الرياضية عالية المستوى للعمل على هذه المصفوفات.
knn	تنفيذ أقرب الجيران k في scikit-learn
خطي ريج	تنفيذ الانحدار الخطي في scikit-Learn
svm	تنفيذ مصنفات آلة المتجهات الداعمة مع أو بدون النواة في scikit-learn.
غابة عشوائية	تنفيذ مصنفات الغابات العشوائية والتراجعات في scikit-learn.
ك يعني	تنفيذ مجموعات k-means في scikit-learn.
pca	تنفيذ تحليل المكونات الرئيسية في scikit-Learn.
gmm	تنفيذ نماذج الخليط الغاوسي في برنامج scikit-learn.
تصديق	تنفيذ التحقق من الصحة واختيار النموذج في scikit-learn.

الاستدلال الإحصائي scipy

أجهزة الكمبيوتر المحمولة IPython التي توضح الاستدلال الإحصائي باستخدام وظيفة SciPy.

دفتر الملاحظات	وصف
scipy	SciPy عبارة عن مجموعة من الخوارزميات الرياضية ووظائف الراحة المبنية على امتداد Numpy لـ Python. إنه يضيف قوة كبيرة إلى جلسة Python التفاعلية من خلال تزويد المستخدم بأوامر وفئات عالية المستوى لمعالجة البيانات وتصورها.
حجم التأثير	استكشف الإحصائيات التي تحدد حجم التأثير من خلال تحليل الفرق في الطول بين الرجال والنساء. يستخدم بيانات من نظام مراقبة عوامل الخطر السلوكية (BRFSS) لتقدير المتوسط ​​والانحراف المعياري للطول للنساء والرجال البالغين في الولايات المتحدة.
أخذ العينات	استكشف أخذ العينات العشوائية من خلال تحليل متوسط ​​وزن الرجال والنساء في الولايات المتحدة باستخدام بيانات BRFSS.
فرضية	استكشف اختبار الفرضيات من خلال تحليل اختلاف الأطفال البكر مقارنة بالآخرين.

الباندا

دفتر (دفاتر) IPython يوضح وظائف الباندا.

دفتر الملاحظات	وصف
الباندا	مكتبة برمجيات مكتوبة لمعالجة البيانات وتحليلها بلغة بايثون. يقدم هياكل البيانات والعمليات لمعالجة الجداول الرقمية والسلاسل الزمنية.
جيثب-مجادلة البيانات	تعرف على كيفية التحميل والتنظيف والدمج وهندسة الميزات من خلال تحليل بيانات GitHub من Viz repo.
مقدمة إلى الباندا	مقدمة عن الباندا.
إدخال كائنات الباندا	تعرف على كائنات الباندا.
فهرسة البيانات واختيارها	تعرف على فهرسة البيانات واختيارها في Pandas.
العمليات في الباندا	تعرف على كيفية العمل على البيانات في Pandas.
القيم المفقودة	تعرف على كيفية التعامل مع البيانات المفقودة في Pandas.
الفهرسة الهرمية	تعرف على الفهرسة الهرمية في Pandas.
Concat-وإلحاق	تعرف على كيفية دمج مجموعات البيانات: concat والإلحاق في Pandas.
دمج والانضمام	تعرف على كيفية دمج مجموعات البيانات: الدمج والانضمام إلى Pandas.
التجميع والتجميع	تعرف على التجميع والتجمع في الباندا.
الجداول المحورية	تعرف على الجداول المحورية في الباندا.
العمل مع السلاسل	تعرف على عمليات السلسلة الموجهة في Pandas.
العمل مع السلاسل الزمنية	تعرف على كيفية العمل مع السلاسل الزمنية في الباندا.
تقييم الأداء والاستعلام	تعرف على Pandas عالية الأداء: eval() و query() في Pandas.

matplotlib

دفتر (دفاتر) IPython يوضح وظيفة matplotlib.

دفتر الملاحظات	وصف
matplotlib	مكتبة تخطيط Python 2D التي تنتج أرقام جودة النشر في مجموعة متنوعة من التنسيقات المطبوعة والبيئات التفاعلية عبر الأنظمة الأساسية.
تطبيق matplotlib	قم بتطبيق تصورات matplotlib على مسابقات Kaggle لتحليل البيانات الاستكشافية. تعرف على كيفية إنشاء مخططات شريطية، ورسوم بيانية، وsubplot2grid، ومخططات طبيعية، ومخططات مبعثرة، ومخططات فرعية، ومخططات تقدير كثافة kernel.
مقدمة إلى Matplotlib	مقدمة إلى ماتبلوتليب.
مؤامرات الخط البسيط	تعرف على مخططات الخطوط البسيطة في Matplotlib.
مؤامرات مبعثرة بسيطة	تعرف على المخططات المبعثرة البسيطة في Matplotlib.
Errorbars.ipynb	تعرف على تصور الأخطاء في Matplotlib.
الكثافة والكفاف المؤامرات	تعرف على الكثافة والمخططات الكنتورية في Matplotlib.
الرسوم البيانية وBinnings	تعرف على الرسوم البيانية، وbinnings، والكثافة في Matplotlib.
تخصيص-أساطير	تعرف على كيفية تخصيص أساطير الحبكة في Matplotlib.
تخصيص-أشرطة الألوان	تعرف على كيفية تخصيص أشرطة الألوان في Matplotlib.
حبكات فرعية متعددة	تعرف على الحبكات الفرعية المتعددة في Matplotlib.
النص والتعليق التوضيحي	تعرف على النص والتعليق التوضيحي في Matplotlib.
تخصيص القراد	تعرف على كيفية تخصيص القراد في Matplotlib.
الإعدادات وأوراق الأنماط	تعرف على كيفية تخصيص Matplotlib: التكوينات وأوراق الأنماط.
رسم ثلاثي الأبعاد	تعرف على الرسم ثلاثي الأبعاد في Matplotlib.
البيانات الجغرافية مع خريطة الأساس	تعرف على البيانات الجغرافية باستخدام خريطة الأساس في Matplotlib.
التصور مع Seaborn	تعرف على التصور مع Seaborn.

numpy

دفتر (دفاتر) IPython يعرض وظيفة NumPy.

دفتر	وصف
numpy	يضيف دعم Python للمصفوفات والمصفوفات الكبيرة ومتعددة الأبعاد، إلى جانب مكتبة كبيرة من الوظائف الرياضية عالية المستوى للعمل على هذه المصفوفات.
مقدمة إلى NumPy	مقدمة إلى NumPy
فهم أنواع البيانات	تعرف على أنواع البيانات في بايثون.
أساسيات NumPy-Arrays	تعرف على أساسيات مصفوفات NumPy.
الحساب على المصفوفات ufuncs	تعرف على العمليات الحسابية على صفائف NumPy: الوظائف العامة.
الحساب على المصفوفات المجاميع	تعرف على التجميعات: الحد الأدنى والحد الأقصى وكل شيء بينهما في NumPy.
البث الحسابي على المصفوفات	تعرف على الحساب على المصفوفات: البث في NumPy.
المصفوفات المنطقية والأقنعة	تعرف على المقارنات والأقنعة والمنطق المنطقي في NumPy.
الفهرسة الفاخرة	تعرف على الفهرسة الفاخرة في NumPy.
فرز	تعرف على كيفية فرز المصفوفات في NumPy.
البيانات المنظمة-NumPy	تعرف على البيانات المنظمة: صفائف NumPy المنظمة.

بيانات بايثون

دفتر (دفاتر) IPython يوضح وظائف Python الموجهة نحو تحليل البيانات.

دفتر	وصف
هياكل البيانات	تعلم أساسيات بايثون باستخدام الصفوف والقوائم والإملاء والمجموعات.
المرافق هيكل البيانات	تعلم عمليات بايثون مثل الشريحة، والمدى، وxrange، والمنتصف، والفرز، والفرز، والعكس، والتعداد، والرمز البريدي، وفهم القائمة.
وظائف	تعرف على ميزات Python الأكثر تقدمًا: الوظائف ككائنات، ووظائف لامدا، والإغلاقات، *args، **kwargs currying، والمولدات، وتعبيرات المولدات، وأدوات itertools.
التاريخ والوقت	تعرف على كيفية العمل مع التواريخ والأوقات في بايثون: datetime، وstrftime، وstrptime، وtimedelta.
تسجيل	تعرف على كيفية تسجيل لغة Python باستخدام RotatingFileHandler وTimedRotatingFileHandler.
pdb	تعرف على كيفية تصحيح الأخطاء في لغة Python باستخدام مصحح أخطاء التعليمات البرمجية المصدرية التفاعلية.
اختبارات الوحدة	تعرف على كيفية الاختبار في لغة بايثون باستخدام اختبارات وحدة الأنف.

تحليلات kaggle والأعمال

دفتر (دفاتر) IPython المستخدمة في مسابقات kaggle وتحليلات الأعمال.

دفتر الملاحظات	وصف
تيتانيك	توقع البقاء على قيد الحياة على تيتانيك. تعلم تنظيف البيانات وتحليل البيانات الاستكشافية والتعلم الآلي.
تحليل الزبد	توقع تراجع العملاء. ممارسة الانحدار اللوجستي، ومصنفات تعزيز التدرج، وآلات ناقلات الدعم، والغابات العشوائية، وأقرب الجيران. يتضمن مناقشات حول مصفوفات الارتباك، ومؤامرات ROC، وأهمية الميزات، واحتمالات التنبؤ، والمعايرة/التمييز.

شرارة

أجهزة الكمبيوتر المحمولة IPython تعرض وظائف الشرارة وHDFS.

دفتر	وصف
شرارة	إطار عمل للحوسبة العنقودية داخل الذاكرة، أسرع بما يصل إلى 100 مرة لتطبيقات معينة، وهو مناسب تمامًا لخوارزميات التعلم الآلي.
hdfs	يقوم بتخزين الملفات الكبيرة جدًا بشكل موثوق عبر الأجهزة في مجموعة كبيرة.

Mapreduce-python

دفاتر ملاحظات IPython تعرض Hadoop MapReduce مع وظيفة mrjob.

دفتر الملاحظات	وصف
Mapreduce-python	تشغيل وظائف MapReduce في Python، وتنفيذ المهام محليًا أو على مجموعات Hadoop. يوضح Hadoop Streaming في تعليمات Python البرمجية باستخدام اختبار الوحدة وملف تكوين mrjob لتحليل سجلات حاوية Amazon S3 على Elastic MapReduce. ديسكو هو بديل آخر يعتمد على لغة بايثون.

أوس

دفاتر ملاحظات IPython تعرض وظائف Amazon Web Services (AWS) وأدوات AWS.

تحقق أيضا:

• SAWS: واجهة سطر أوامر AWS فائقة الشحن (CLI).
• Awesome AWS: قائمة منسقة من المكتبات والمستودعات مفتوحة المصدر والأدلة والمدونات والموارد الأخرى.

دفتر الملاحظات	وصف
بوتو	AWS SDK الرسمي لبيثون.
s3cmd	يتفاعل مع S3 من خلال سطر الأوامر.
s3distcp	يجمع الملفات الصغيرة ويجمعها معًا عن طريق أخذ النموذج والملف المستهدف. يمكن أيضًا استخدام S3DistCp لنقل كميات كبيرة من البيانات من S3 إلى مجموعة Hadoop الخاصة بك.
s3-وضع متوازي	تحميل ملفات متعددة إلى S3 بالتوازي.
الانزياح الأحمر	يعمل كمخزن بيانات سريع مبني على تقنية المعالجة المتوازية الضخمة (MPP).
الحركية	يقوم بتدفق البيانات في الوقت الفعلي مع القدرة على معالجة آلاف تدفقات البيانات في الثانية.
لامدا	تشغيل التعليمات البرمجية استجابةً للأحداث، وإدارة موارد الحوسبة تلقائيًا.

الأوامر

تعرض دفاتر IPython Notebook (دفاتر) IPython أسطر أوامر مختلفة لنظام التشغيل Linux وGit وما إلى ذلك.

دفتر	وصف
لينكس	نظام تشغيل كمبيوتر يشبه Unix ومتوافق في الغالب مع POSIX. استخدام القرص، وتقسيم الملفات، وgrep، وsed، وcurl، وعرض العمليات الجارية، وتمييز بناء الجملة الطرفي، وVim.
اناكوندا	توزيع لغة برمجة بايثون لمعالجة البيانات على نطاق واسع، والتحليلات التنبؤية، والحوسبة العلمية، والتي تهدف إلى تبسيط إدارة الحزم ونشرها.
دفتر ايبثون	بيئة حسابية تفاعلية قائمة على الويب حيث يمكنك الجمع بين تنفيذ التعليمات البرمجية والنص والرياضيات والمؤامرات والوسائط الغنية في مستند واحد.
بوابة	نظام التحكم في المراجعة الموزعة مع التركيز على السرعة وتكامل البيانات ودعم سير العمل الموزع وغير الخطي.
روبي	يُستخدم للتفاعل مع سطر أوامر AWS ولـ Jekyll، وهو إطار مدونة يمكن استضافته على صفحات GitHub.
jekyll	منشئ مواقع ثابت وبسيط ومدرك للمدونات للمواقع الشخصية أو مواقع المشاريع أو المؤسسات. يعرض قوالب Markdown أو Textile and Liquid، وينتج موقع ويب كاملاً وثابتًا جاهزًا للخدمة بواسطة Apache HTTP Server أو Nginx أو خادم ويب آخر.
البجع	بديل يعتمد على بايثون لـ Jekyll.
جانغو	إطار عمل Python Web عالي المستوى يشجع التطوير السريع والتصميم النظيف والعملي. قد يكون من المفيد مشاركة التقارير/التحليلات والتدوين. تشمل البدائل الأخف وزنًا الهرم والقارورة والإعصار والزجاجة.

متنوعات

دفتر (دفاتر) IPython يعرض وظائف متنوعة.

دفتر الملاحظات	وصف
regex	ورقة الغش في التعبير العادي مفيدة في جدال البيانات.
خوارزمية	الخوارزمية هي سوق للخوارزميات. يعرض هذا الكمبيوتر المحمول 4 خوارزميات مختلفة: اكتشاف الوجه، وملخص المحتوى، وتخصيص Dirichlet الكامن والتعرف البصري على الأحرف.

تركيب دفتر الملاحظات

اناكوندا

Anaconda هي توزيعة مجانية للغة برمجة Python لمعالجة البيانات على نطاق واسع والتحليلات التنبؤية والحوسبة العلمية التي تهدف إلى تبسيط إدارة الحزم ونشرها.

اتبع التعليمات لتثبيت Anaconda أو miniconda خفيف الوزن.

dev-setup

للحصول على تعليمات تفصيلية ونصوص برمجية وأدوات لإعداد بيئة التطوير الخاصة بك لتحليل البيانات، راجع مستودع إعداد التطوير.

تشغيل أجهزة الكمبيوتر المحمولة

لعرض المحتوى التفاعلي أو تعديل العناصر داخل دفاتر ملاحظات IPython، يجب عليك أولاً استنساخ المستودع أو تنزيله ثم تشغيل دفتر الملاحظات. يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول أجهزة الكمبيوتر المحمولة IPython هنا.

 $ git clone https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks.git
$ cd data-science-ipython-notebooks
$ jupyter notebook

تم اختبار أجهزة الكمبيوتر المحمولة باستخدام Python 2.7.x.

الاعتمادات

• بايثون لتحليل البيانات: جدل البيانات مع Pandas وNumPy وIPython بقلم ويس ماكيني
• PyCon 2015 Scikit-Learn Tutorial بواسطة Jake VanderPlas
• دليل علم بيانات بايثون من تأليف جيك فاندربلاس
• التعلم الآلي الموازي باستخدام scikit-learn وIPython بقلم أوليفييه جريسيل
• التدخل الإحصائي باستخدام الأساليب الحسابية في بايثون بقلم ألين داوني
• أمثلة على TensorFlow بواسطة Aymeric Damien
• دروس TensorFlow بواسطة Parag K Mital
• دروس TensorFlow من ناثان لينتز
• دروس TensorFlow للكاتب ألكسندر آر جوهانسن
• كتاب TensorFlow للكاتب نيشانت شوكلا
• المدرسة الصيفية 2015 من ميلا أوديم
• دروس Keras بواسطة فاليريو ماجيو
• كاجل
• مدونة يات

المساهمة

المساهمات هي موضع ترحيب! لتقارير الأخطاء أو الطلبات يرجى إرسال مشكلة.

معلومات الاتصال

لا تتردد في الاتصال بي لمناقشة أي مشاكل أو أسئلة أو تعليقات.

• البريد الإلكتروني: [email protected]
• تويتر: @donne_martin
• جيثب: دونمارتين
• ينكدين: دونمارتين
• موقع الكتروني: donnemartin.com

رخصة

يحتوي هذا المستودع على مجموعة متنوعة من المحتويات؛ بعضها تم تطويره بواسطة دون مارتن، والبعض الآخر من جهات خارجية. يتم توزيع محتوى الطرف الثالث بموجب الترخيص المقدم من تلك الأطراف.

يتم توزيع المحتوى الذي طورته Donne Martin بموجب الترخيص التالي:

أقدم لك التعليمات البرمجية والموارد في هذا المستودع بموجب ترخيص مفتوح المصدر. نظرًا لأن هذا هو المستودع الشخصي الخاص بي، فإن الترخيص الذي تحصل عليه للأكواد والموارد الخاصة بي هو مني وليس من صاحب العمل (Facebook).

 Copyright 2015 Donne Martin

Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
you may not use this file except in compliance with the License.
You may obtain a copy of the License at

   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
See the License for the specific language governing permissions and
limitations under the License.