C++ لعلم البيانات: خوارزميات فعالة وتحليل البيانات

كتاب "C++ لعلم البيانات" هو دليل عملي للمتخصصين الذين يرغبون في استخدام قوة وسرعة C++ في مهام تحليل البيانات والتعلم الآلي. على عكس لغات علم البيانات التقليدية (Python، R)، يتيح C++ تحقيق أقصى أداء عند العمل مع كميات كبيرة من المعلومات، وهو أمر بالغ الأهمية لأنظمة الإنتاج والحسابات العلمية.

عن ماذا يتحدث هذا الكتاب؟

يقود المؤلف القارئ بشكل متسلسل من المفاهيم الأساسية لـ C++ إلى التقنيات المتقدمة المستخدمة في علم البيانات. ستتعلم كيفية العمل بكفاءة مع الذاكرة، واستخدام STL لمعالجة مجموعات البيانات، وإتقان المكتبات للحسابات العددية. يتم إيلاء اهتمام خاص للحوسبة المتوازية (OpenMP، TBB) وتحسين الكود.

لمن هذا الكتاب؟

• علماء البيانات والمحللون الراغبون في تسريع خطوط معالجة البيانات الخاصة بهم
• مطورو C++ المنتقلون إلى مجال تحليل البيانات
• طلاب التخصصات التقنية الذين يدرسون الحوسبة عالية الأداء
• المهندسون العاملون على أنظمة الوقت الفعلي وإنترنت الأشياء

ماذا ستتعلم؟

• أساسيات C++17/20 اللازمة لعلم البيانات: المؤشرات الذكية، lambdas، دلالات النقل
• العمل مع المصفوفات العددية والمصفوفات (Eigen، Armadillo)
• بناء خطوط معالجة بيانات فعالة دون نسخ
• الخوارزميات المتوازية وتعدد الخيوط لتسريع الحسابات
• دمج C++ مع Python عبر pybind11 لإنشاء حلول هجينة
• تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي الأساسية (الانحدار الخطي، k-means، أشجار القرار)
• تحسين الذاكرة وذاكرة التخزين المؤقت للعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة
• اختبار وتوصيف الكود باستخدام Google Benchmark و Valgrind

لماذا يجب قراءته؟

تظل C++ لغة الاختيار للأنظمة عالية التحميل: من محركات البحث إلى المنصات المالية. سيسد هذا الكتاب الفجوة بين المعرفة الأكاديمية بلغة Python والتطوير الصناعي بلغة C++. ستتعلم كتابة كود يعمل أسرع بمقدار 10-100 مرة من نظائره في اللغات المفسرة، مع الحفاظ على قابلية القراءة والصيانة.

يحتوي كل فصل على أمثلة عملية جاهزة للاستخدام في المشاريع الحقيقية. الكتاب مناسب للدراسة الذاتية وكمرجع للمطورين ذوي الخبرة.