C++ لعلم البيانات: من البيانات الخام إلى خوارزميات الإنتاج

هذا الكتاب هو جسرك بين قوة C++ وعالم علم البيانات. في عصر يهيمن فيه Python على النمذجة الأولية، يظل C++ لغة لا غنى عنها لأنظمة الإنتاج حيث تكون السرعة وكفاءة استخدام الذاكرة ومعالجة تدفقات البيانات في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية. المؤلف، أرتيوم فورونوف — مهندس يتمتع بخبرة 10 سنوات في الأنظمة عالية التحميل والبنية التحتية لتعلم الآلة — يكشف بشكل متسلسل عن كيفية تطبيق C++ الحديث (معايير C++17/20) لبناء خطوط أنابيب عالية الأداء لمعالجة البيانات.

يبدأ الكتاب بالأساسيات: ستتعلم كيفية العمل بكفاءة مع حاويات STL لتخزين وتحويل مجموعات البيانات الكبيرة، وإتقان اصطلاحات دلالات النقل والمؤشرات الذكية لمنع تسرب الذاكرة، بالإضافة إلى التعرف على الخوارزميات المتوازية من المكتبة القياسية. ثم ستنتقل إلى المهام المتخصصة: تنفيذ خوارزميات تعلم الآلة الأساسية (الانحدار الخطي، أقرب الجيران k، مصنف بايز البسيط) دون استخدام أطر عمل ثقيلة — فقط باستخدام STL وEigen للجبر الخطي.

يتم إيلاء اهتمام خاص للعمل مع كميات كبيرة من البيانات التي لا تتناسب مع الذاكرة العشوائية. ستتعلم كيفية كتابة معالجات التدفق، واستخدام الملفات المعينة بالذاكرة، وبناء خطوط أنابيب موزعة باستخدام MPI. تم تخصيص فصل منفصل لتكامل C++ مع Python عبر pybind11 — مما سيمكنك من إنشاء وحدات توسعة سريعة لنصوص Python الحالية.

تتضمن الأمثلة العملية: بناء نظام توصيات يعتمد على التصفية التعاونية، تنفيذ شبكة عصبية تغذية أمامية من الصفر، تحسين عمليات ETL، وإنشاء مكتبة خاصة للعمل مع السلاسل الزمنية. جميع الأمثلة مصحوبة باختبارات أداء وتوصيف باستخدام perf وValgrind.

لمن هذا الكتاب:

• علماء البيانات الذين يرغبون في تسريع نماذجهم والانتقال من النماذج الأولية إلى كود الإنتاج
• مطورو C++ الذين يسعون لتطبيق مهاراتهم في التحليلات وتعلم الآلة
• الطلاب في التخصصات التقنية الذين يدرسون الحوسبة عالية الأداء
• مهندسو معالجة البيانات الذين يعملون مع أنظمة الوقت الفعلي وإنترنت الأشياء

سيتعلم القارئ:

• كيفية اختيار هياكل البيانات المناسبة لمهمة تحليل محددة
• تقنيات تحسين الكود على مستوى المترجم والخوارزميات
• طرق موازاة العمليات الحسابية (OpenMP, TBB, std::thread)
• كيفية توصيف وتصحيح أداء برامج C++
• طرق دمج كود C++ في نظام Python البيئي
• تنفيذ خوارزميات تعلم الآلة الرئيسية دون مكتبات جاهزة

يفترض الكتاب معرفة أساسية بـ C++ (الصياغة، الفئات، القوالب) وفكرة عامة عن الإحصاء. نهج المؤلف هو من البسيط إلى المعقد: كل مفهوم جديد مدعوم بكود عملي يمكن تشغيله وتعديله فورًا. هذا ليس مرجعًا، بل دليل عملي لمن يريد كتابة برامج سريعة وموثوقة للعمل مع البيانات باستخدام واحدة من أقوى لغات البرمجة.