کاربرد پایتون در علم داده ؛ تحلیل داده با پایتون

آمار نشان می دهد که زبان برنامه نویسی پایتون برای متخصصان علوم داده در سراسر جهان است، اولویت اول است. آیا می دانید دلیل کاربرد پایتون در علم داده چیست و چرا استفاده از این زبان برنامه نویسی در سراسر جهان بسیار رایج است؟ جالب است بدانید برای دانشمندان علم داده، استفاده از پایتون، برای تجزیه و تحلیل داده یکی از بهترین راه حل هاست.

این زبان برنامه نویسی همه منظوره برای توسعه برنامه های کاربردی وب و دسکتاپ بسیار پرکاربرد است؛ همچنین برنامه های پیچیده عددی و علمی بسیاری با استفاده از این زبان برنامه نویسی نوشته می شود. در این مقاله مکعب قصد دارد شما را با دلیل کاربرد پایتون در علم داده آشنا کند تا بدانید چرا بسیاری از برنامه نویسان تحلیل داده با پایتون به دیگر زبان های برنامه نویسی ترجیح می دهند.

حتما بخوانید : مقایسه هوش تجاری و علم داده

کاربرد پایتون در علم داده : چرا پایتون؟

پایتون به دو دلیل در دنیای برنامه نویسی بسیار محبوب است؛ دلیل اول این است که با استفاده از پایتون می توان طیف وسیعی از ایده های برنامه نویسی را پیاده سازی کرد؛ و دلیل دوم این است که پایتون یک زبان برنامه نویسی بسیار ساده است که هر برنامه نویسی مبتدی نیز می تواند کار با آن را به راحتی بیاموزد. به عنوان مثال، در سینتکس زبان پایتون از کلمات انگلیسی استفاده می شود که کاربران به راحتی می توانند آن را متوجه شوند و با آن کار کنند.

بررسی اجمالی تجزیه و تحلیل داده ها

قبل از اینکه بحث کاربرد پایتون در علم داده را آغاز کنیم، خوب است بدانید یک تحلیلگر داده دقیقا چه کاری انجام می دهد؛ پاسخ به این سوال شما را به درک بهتری از کاربرد پایتون در علم داده می رساند. تحلیلگران داده در حقیقت داده ها را تفسیر کرده و نتایج آن را تجزیه و تحلیل می کنند و در نهایت گزارشی ارائه می دهند. این کار آن ها، به بهینه سازی کارایی و کیفیت آماری داده ها کمک می کند.

تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون

تحلیلگران داده که از پایتون در علم داده برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند، به این صورت عمل می کنند که داده ها را از منابع مختلف دریافت کرده و پایگاه داده نگهداری می کنند. پس از آن، روند ها یا الگو ها را شناسایی، تجزیه و تحلیل و تفسیر می کنند، که این عمل به آن ها در فیلتر کردن و تمیز کردن داده ها کمک می کند.

سپس  نتایجی که آن ها پس از استفاده موفقیت آمیز از پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها به دست می آورند، برای بهبود نتایج کسب و کار استفاده می شود. بنابراین تمامی این فرایندها، نیاز به یک زبان برنامه نویسی دارد که بتواند حجم عظیمی از اطلاعات را مدیریت کند، آن ها را پاک سازی کند و در نهایت پردازش کند. اینجاست که کاربرد پایتون در علم داده مشخص می شود. تحلیل داده با پایتون به این دلیل  مناسب است که با استفاده از آن می توان تمام کارهای تکراری را حذف کرد و تجزیه و تحلیل را ساده‌ تر و سریع ‌تر انجام داد.

تجزیه و تحلیل داده ها در مقایسه با علم داده یا دیتا ساینس

در این بخش از مقاله، به طور مختصر به مقایسه عملکرد یک متخصص دیتا ساینس و یک تحلیلگر داده پرداخته ایم.

• یک دانشمند علم داده، بینش های معنا داری را از داده ها به دست می آورد، اما یک تحلیلگر داده، از داده ها برای مدیریت و اداره یک کسب و کار استفاده می کند.
• تحلیلگران داده بیشتر به اینجا و اکنون می پردازند، در حالی که دانشمندان علوم داده بر اساس داده های موجود، به پیش بینی پیشرفت کسب و کارها در آینده می پردازند. بنابراین، لازم است متخصصان علم داده از دانش کافی در زمینه هوش تجاری نیز برخوردار باشند.

در نهایت می توان گفت موقعیت هایی نیز وجود دارد که وجه تمایز بین هر این دو این حرفه کمی مبهم می شود. اما در نهایت در مورد کاربرد پایتون در علم داده باید بگوییم، با توجه به ماهیت همپوشانی علم داده و تجزیه و تحلیل داده، پایتون یک زبان برنامه نویسی بسیار مفید در هر دو حوزه می باشد. در نتیجه هر دو حرفه نیاز به یادگیری python دارد.

تا این بخش از مقاله متوجه شدید که کاربرد پایتون در علم داده و تحلیل داده ها امری ضروری است. در بخش بعدی به مواردی اشاره کرده ایم که بیان کننده ی دلیل این مطلب است. لطفا همچنان همراه ما باشید.

چرا کاربرد پایتون در علم داده مورد نیاز است؟

دلایل متعددی برای کاربرد پایتون در علم داده وجود دارد؛ چند مورد از مهم ترین آن ها عبارتند از :

انعطاف پذیری زبان برنامه نویسی پایتون : پایتون برای توسعه دهندگانی که می خواهند برنامه ها و وب سایت ها را اسکریپت کنند، بسیار ایده آل است؛ چرا که زبان پایتون زبان ساده ای است و مانند سایر زبان های برنامه نویسی از نظر کدنویسی، به تلاش زیادی نیاز ندارد.

پایتون زبانی خوانا و ساده است : تمرکز اصلی پایتون روی سادگی و خوانا بودن کدها است، به همین دلیل ایده آل ترین ابزار برای برنامه نویسانی است که در مراحل ابتدایی یادگیری کدنویسی هستند. علاوه بر این، منحنی یادگیری پایتون تدریجی و نسبتاً پایین است و خطوط کد کمتری در مقایسه با سایر زبان ‌های برنامه نویسی دارد.

پایتون یک زبان برنامه نویسی open source است : به این معنا که پایتون رایگان است و برای اجرا در محیط های ویندوز و لینوکس طراحی شده است. همچنین می توان آن را به پلتفرم های دیگر منتقل کرد.

پشتیبانی خوب پایتون : پایتون یکی از انواع زبان های برنامه نویسی است که در حوزه های دانشگاهی و صنعتی بسیار استفاده می شود. این بدان معناست که کتابخانه های تحلیلی زیادی از پایتون در دسترس است. در واقع کاربرانی که از پایتون استفاده می‌کنند می‌توانند به Stack Overflow، فهرست ‌های پستی، کدها و اسناد ارائه شده دسترسی داشته باشند و این یکی از دلایل محبوبیت این زبان برنامه نویسی می باشد.

در نهایت باید بگوییم، علم داده یا دیتا ساینس، امروزه در صنایع مختلف کاربرد دارد و برخی از مهم ترین آن ها عبارتند از : مراقبت های بهداشتی، عملیات های بانکی، خدمات مالی و بیمه، تجارت الکترونیک، خرده فروشی، سرگرمی، آموزش و غیره؛ به همین دلیل است که هنوز فرصت های زیادی برای پیشرفت در علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد و انتظار می رود در آینده نزدیک پیشرفت های چشمگیری در این زمینه وجود داشته باشد. بنابراین، توصیه می شود از مجموعه دوره های آموزش دیتا ساینس ، تجزیه و تحلیل داده ها و پایتون استقبال نمایید و مهارت های خود را ارتقا دهید تا بتوانید به مزیت های رقابتی در کسب و کار خود دست یابید.

کلام پایانی : کاربرد پایتون در علم داده

در این مقاله به نکاتی اشاره کردیم در ارتباط با کاربرد پایتون در علم داده و مطالبی را در مورد تخصص علوم داده در مقایسه با تحلیل داده نیز عنوان نمودیم. اکنون می دانید که استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون در علوم داده و همچنین در تحلیل داده،  لازم و ضروری است. به همین خاطر اگر قصد دارید به حوزه دیتا ساینس ورود پیدا کنید، لازم است زبان پایتون را بیاموزید.

دوستانی که مایل به شروع یادگیری پایتون برای علم داده یا اهداف دیگر خود هستند، می توانند در دوره های آموزش خصوصی پایتون در شرکت مهندسی مکعب ثبت نام نمایند. در شرکت مهندسی مکعب دوره آموزش پایتون و دیتا ساینس به صورت کاملا پروژه محور می باشد شما می توانید در کدام از دوره های علم داده یا پایتون ثبت نام کنید و از این فرصت مناسب برای کسب مهارت های لازم استفاده نمایید.