- شنبه ۱۹ خرداد ۱۴۰۳
پایتون در تحلیل داده
چرا پایتون برای تحلیل داده و علم داده ضروری است؟
پایتون یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره است، به این معنا که می‌توان از آن برای توسعه برنامه‌های کاربردی وب و دسکتاپ همزمان استفاده کرد و برای توسعه برنامه‌های پیچیده عددی و علمی نیز مفید است.
چکیده
استفاده از پایتون بسیار ساده است، مقرون به صرفه است زیرا رایگان است و پشتیبانی کافی برای آن وجود دارد که تضمین می‌کند در صورت بروز مشکل به‌سرعت می‌توانید به کمک داده‌ها و تجربه‌های سایر کاربران مشکلات خود را برطرف کنید. پایتون ابزاری است که برای تحلیل داده بسیار مفید است و روز به روز در علم داده بیشتر از آن استفاده می‌شود.
آموختن پایتون برای مهندسان رشته‌های مختلف، تحلیلگران و دانشمندان علم داده ضروری است و می‌تواند مهارت‌های شغلی آنها را ارتقا دهد و آنها را به مهره‌های مفید و ضروری برای سازمان متبوع آنها تبدیل کند. در دوره‌های مختلف آموزش پایتون در مجتمع فنی تهران می‌توانید این مهارت ضروری و روزآمد را در سطوح مختلف فرا بگیرید و در پایان گواهینامه معتبر آن را دریافت کنید.
اهمیت پایتون در علم داده
تولیدکنندگان زبان پایتون آن را اینگونه تعریف کرده‌اند:
«یک زبان برنامه‌نویسی تفسیرشده، شیءگرا و سطح بالا با معناشناسی پویا. ساختارهای داده داخلی و سطح بالای آن همراه با امکان تایپ و اتصال پویا، پایتون را به برای توسعه سریع برنامه‌ها به امکانی جذاب تبدیل کرده است و از آن می‌توان به عنوان یک زبان اسکریپت و متصل‌کننده اجزای موجود استفاده کرد.»
پایتون یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره است، به این معنا که می‌توان از آن برای توسعه برنامه‌های کاربردی وب و دسکتاپ همزمان استفاده کرد. همچنین این زبان برای توسعه برنامه‌های پیچیده عددی و علمی نیز مفید است. تطبیق‌پذیری بالای آن باعث شده است یکی از سریع‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی جهان باشد.
نقش پایتون در تحلیل داده
تحلیلگر داده چه وظیفه‌ای دارد. اینکه تحلیل داده چیست کمک می‌کند که بگوییم چرا برای آن به پایتون نیاز است. هرچه بهتر بتوانید تحلیل داده را درک کنید، بهتر می‌توانید ابزارهای مناسب برای این کار از جمله پایتون را مورد استفاده قرار دهید.
تحلیل داده مسئولیت تفسیر داده‌ها و تحلیل نتایج آنها را با استفاده از تکنیک‌های آماری و ارائه گزارش بر عهده دارد. وظیفه تحلیلگران داده اجرای تحلیل داده، سیستم‌های جمع‌آوری داده و سایر اعمال سایر استراتژی‌هایی است که کارایی و کیفیت آماری را بهبود می‌بخشند. تحلیلگران داده همچنین مسئول کسب داده‌ها از منابع اولیه یا ثانویه و نگهداری از پایگاه‌های داده هستند.
علاوه بر این آنها باید روندها و الگوها را از مجموعه داده‌های پیچیده شناسایی، تحلیل و تفسیر کنند. تحلیلگران داده گزارش‌های رایانه‌های و شاخص‌های عملکرد را بررسی می‌کنند تا بتوانند مشکلات را برطرف کنند. مسئولیت اصلاح، فیلتر و پاک کردن داده‌ها نیز با آنهاست.
کافی است نگاهی گذار به مجموعه وظایف سنگین تحلیلگران داده بیندازید تا ببینیم داشتن ابزاری که بتواند مقادیر کلان داده‌ها را به‌سرعت و به‌راحتی مدیریت کند، برای آنها یک الزام مطلق است. با توجه به افزایش کلان‌داده‌ها که همچنان سیر صعودی دارد، باید بتوانیم حجم عظیمی از اطلاعات را مدیریت کنیم، آنها را پاک و اصلاح کنیم یا برای استفاده هدفمند آنها را پردازش کنیم.
پایتون همه این قابلیت‌ها را دارد و می‌تواند در این حوزه‌ها به تحلیل داده و علم داده بسیار کمک کند. پایتون می‌تواند وظایف تکراری را به‌سادگی انجام دهد و برای این کار زمان بسیار کمتری نیاز دارد. یادگیری ابزار پایتون در علم داده با اینکه مدتی زمان می‌برد، اما در درازمدت می‌تواند بسیار در وقت و انرژی شما صرفه‌جویی کند.
پایتون در تحلیل داده در برابر علم داده
برای درک اهمیت پایتون باید به رابطه علم داده و تحلیل داده بپردازیم، زیرا در علم داده به میزان زیادی از این زبان برنامه‌نویسی استفاده می‌شود. به بیان دیگر، به دلایلی که پایتون برای تحلیل داده مفید است، می‌توان آن را برای علم داده نیز مفید دانست.
تفاوت اصلی تحلیل داده و علم داده در این است که تحلیل داده بیشتر به دریافت‌های معنادار از داده‌ها تمرکز دارد در حالی که علم داده بیشتر با فرضیه‌هایی در مورد شرایط شرطی سروکار دارد. تحلیلگران داده از داده‌ها برای پاسخ به پرسش‌های روزمره خود استفاده می‌کنند اما دانشمندان علم داده سعی می‌کنند به کمک داده آینده را پیش‌بینی کنند. در جایی که مرز این دو شاخه کمرنگ می‌شود، دلیلی ماست برای اینکه بگوییم پایتون در هر دو این شاخه‌ها مفید است، مانند وقتی که هر دو شاخه به مهندسی نرم‌افزار، مهارت‌های ارتباطی، دانش پایه ریاضی یا درک الگوریتم‌ها نیاز دارند. در این موارد دو شاخه تحلیل داده و علم داده به زبان‌های برنامه‌نویسی از جمله پایتون نیاز پیدا می‌کنند.
چرا پایتون برای تحلیل داده ضروری است؟
پایتون برای تحلیل داده مزایایی دارد که مهم‌ترین آنها عبارت‌اند از موارد زیر.
یک. پایتون انعطاف‌پذیر است
با پایتون می‌توانید کارهای خلاقانه انجام دهید که پیشتر هرگز انجام نشده‌اند. پایتون برای توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند برنامه‌ها و وب‌سایت‌ها را اسکریپت کنند ابزاری ایده‌آل است.
دو. یادگیری پایتون آسان است
به لطف تمرکز پایتون بر سادگی و خوانایی، منحنی یادگیری آن تدریجی و نسبتاً کم‌شیب است. این سهولت یادگیری باعث شده است پایتون به ابزاری عالی برای همه برنامه‌نویسان مبتدی تبدیل شود. پایتون برای برنامه‌نویسان این مزیت را دارد که خطوط کد کمتری برای انجام کارهای مشابهی نیاز دارد که در زبان‌های برنامه‌نویسی قدیمی‌تر لازم است خطوط کد بیشتری برای آنها نوشته شود. به عبارت دیگر، شما باید زمان بیشتری را به بررسی پایتون بپردازید اما برای نوشتن کد در آن زمان کمتری لازم است.
سه. پایتون منبع باز است
منبع باز بودن پایتون به این معناست که پایتون عملاً رایگان است و یک مدل مبتنی بر جمع برای توسعه خود استفاده می‌کند. پایتون برای اجرا در محیط‌های ویندوز و لینوکس طراحی شده است و می‌توان آن را به‌آسانی به چندین پلتفرم منتقل کرد. همچنین بسیاری از کتابخانه‌های پایتون منبع باز هستند، مانند کتابخانه‌های تجسم داده، آماری، ریاضیات، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی.
چهار. پایتون پشتیبانی خوبی دارد
مشکلات همیشه وجود دارند و دریافت پشتیبانی برای چیزی که هزینه‌ای برای آن نپرداخته‌اید می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. اما خوشبختانه پایتون طرفداران زیادی دارد و در محافل دانشگاهی و صنعتی بسیار از آن استفاده می‌شود، به همین دلیل برای پایتون کتابخانه‌های تحلیل و مفید بسیاری در دسترس است. کاربران پایتون در صورت نیاز به کمک همیشه می‌توانند به Stack Overflow و کدها و اسناد کمکی کاربران دیگران مراجعه کنند.
هر قدر پایتون محبوب‌تر می‌شود، کاربران بیشتری اطلاعات و تجربه کاربری خود را از آن به اشتراک می‌گذارند و این داده‌ها بدون هیچ هزینه‌ای در دسترس سایر کاربران قرار می‌گیرند. به همین دلیل تحلیلگران و دانشمندان داده هر روز بیشتر از پایتون برای انجام کارهای خود استفاده می‌کنند.
خلاصه اینکه استفاده از پایتون بسیار ساده است، مقرون به صرفه است زیرا رایگان است و پشتیبانی کافی برای آن وجود دارد که تضمین می‌کند در صورت بروز مشکل به‌سرعت می‌توانید به کمک داده‌ها و تجربه‌های سایر کاربران مشکلات خود را برطرف کنید. پایتون ابزاری است که برای تحلیل داده بسیار مفید است و روز به روز در علم داده بیشتر از آن استفاده می‌شود.
جمع‌بندی
به لطف تمرکز پایتون بر سادگی و خوانایی، منحنی یادگیری آن تدریجی و نسبتاً کم‌شیب است. این سهولت یادگیری باعث شده است پایتون به ابزاری عالی برای همه برنامه‌نویسان مبتدی تبدیل شود. پایتون برای برنامه‌نویسان این مزیت را دارد که خطوط کد کمتری برای انجام کارهای مشابهی نیاز دارد که در زبان‌های برنامه‌نویسی قدیمی‌تر لازم است خطوط کد بیشتری برای آنها نوشته شود. همچنین پایتون طرفداران زیادی دارد و در محافل دانشگاهی و صنعتی بسیار از آن استفاده می‌شود، به همین دلیل برای پایتون کتابخانه‌های تحلیل و مفید بسیاری در دسترس است.
آموختن پایتون برای مهندسان رشته‌های مختلف، تحلیلگران و دانشمندان علم داده ضروری است و می‌تواند مهارت‌های شغلی آنها را ارتقا دهد و آنها را به مهره‌های مفید و ضروری برای سازمان متبوع آنها تبدیل کند. در دوره‌های مختلف آموزش پایتون در مجتمع فنی تهران می‌توانید این مهارت ضروری و روزآمد را در سطوح مختلف فرا بگیرید و در پایان گواهینامه معتبر آن را دریافت کنید.
در دنیای کسب‌وکار امروز، تحصیلات دانشگاهی برای حفظ ارزش شما به‌عنوان نیروی کار بااستعداد و کارآمد کافی نیستند. برای اینکه مزیت رقابتی شخصی خود را حفظ کنید، باید بر آموزش مستمر و مادام‌العمر خود سرمایه‌گذاری کنید. خانواده بزرگ مجتمع فنی تهران هرساله به هزاران نفر کمک می‌کند تا در مسیر شغلی خود پیشرفت کنند.
اگر شاغل هستید و وقت ندارید در دوره‌های آموزشی حضوری شرکت کنید، مجتمع فنی تهران گزینه‌هایی عالی برای آموزش مجازی، آنلاین، آفلاین و ترکیبی ارائه می‌دهد. با شرکت در دوره‌های کوتاه‌مدت مجتمع فنی تهران و دریافت مدارک معتبر و بین‌المللی می‌توانید با اعتماد به نفس مسیر ترقی را طی کنید و در سازمان خود به مهره‌ای ارزشمند تبدیل شود.
نویسنده: John Terra
مترجم: بهناز دهکردی
منبع: SimpliLearn
پرسش‌های متداول
وظیفه اصلی تحلیلگران داده چیست؟
وظیفه تحلیلگران داده اجرای تحلیل داده، سیستم‌های جمع‌آوری داده و سایر اعمال سایر استراتژی‌هایی است که کارایی و کیفیت آماری را بهبود می‌بخشند. تحلیلگران داده همچنین مسئول کسب داده‌ها از منابع اولیه یا ثانویه و نگهداری از پایگاه‌های داده هستند. علاوه بر این آنها باید روندها و الگوها را از مجموعه داده‌های پیچیده شناسایی، تحلیل و تفسیر کنند. تحلیلگران داده گزارش‌های رایانه‌های و شاخص‌های عملکرد را بررسی می‌کنند تا بتوانند مشکلات را برطرف کنند. مسئولیت اصلاح، فیلتر و پاک کردن داده‌ها نیز با آنهاست.
مزایای اصلی پایتون برای استفاده در تحلیل داده و علم داده چه هستند؟
استفاده از پایتون بسیار ساده است، مقرون به صرفه است زیرا رایگان است و پشتیبانی کافی برای آن وجود دارد که تضمین می‌کند در صورت بروز مشکل به‌سرعت می‌توانید به کمک داده‌ها و تجربه‌های سایر کاربران مشکلات خود را برطرف کنید. پایتون ابزاری است که برای تحلیل داده بسیار مفید است و روز به روز در علم داده بیشتر از آن استفاده می‌شود.
