کاربرد پایتون در علم داده کجاست و چگونه از آن استفاده می‌شود؟

کاربرد پایتون در علم داده یا دیتا ساینس کجاست؟ علم داده در چند سال اخیر محبوبیت زیادی به دست آورده است. به‌همین میزان ابزارهای متنوعی برای پیش‌برد علم داده به کار می‌رود. در این مطلب به پایتون پرداخته‌ایم و توضیح داده‌ایم که کاربرد پایتون در علم داده کجاست و چرا بهترین انتخاب برای این حوزه محسوب می‌شود.

کاربرد پایتون در علم داده

تمرکز اصلی این حوزه تبدیل داده‌های معنادار به استراتژی‌های بازاریابی و تجاری است که به رشد شرکت‌ها کمک می‌کند. در علم داده، داده‌ها ذخیره و تجزیه‌وتحلیل می‌شوند تا به یک راه‌حل منطقی برسیم. پیش از این فقط شرکت‌های برتر فناوری اطلاعات در این زمینه فعالیت می‌کردند، اما امروزه کسب‌وکارها از بخش‌ها و زمینه‌های مختلف، مانند تجارت الکترونیک، پزشکی، مالی و غیره، از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند.

ابزارهای مختلفی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها وجود دارد، مانند Hadoop، R، SAS، SQL و بسیاری دیگر؛ بااین‌حال محبوب‌ترین و آسان‌ترین ابزار برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها پایتون یا Python است. درواقع پایتون به‌عنوان یک چاقوی سوئیسی در دنیای کدنویسی شناخته می‌شود؛ زیرا از برنامه‌نویسی ساخت‌یافته، برنامه‌نویسی شیءگرا و هم‌چنین زبان برنامه‌نویسی کاربردی پشتیبانی می‌کند. در ادامه دلایل اهمیت زبان برنامه نویسی پایتون در حوزه‌ی علم داده و نحوه‌ی استفاده از آن در این حوزه را بررسی می‌کنیم.

پایتون، بهترین انتخاب برای علم داده

پایتون (Python) ویژگی‌های منحصربه‌فردی دارد که باعث می‌شود استفاده از آن در محاسبات کمّی و تحلیلی آسان باشد. این زبان برنامه‌نویسی برای مدتی طولانی به‌عنوان یک پیش‌رو در صنعت شناخته می‌شود و به‌طور گسترده در حوزه‌های مختلف، مانند نفت و گاز، پردازش سیگنال، مالی و موارد دیگر، استفاده می‌شود.

علاوه‌براین، پایتون برای تقویت زیرساخت داخلی گوگل و در ساخت برنامه‌هایی مانند یوتیوب استفاده شده است.

زبان پایتون به‌طور گسترده در حوزه دیتاساینس (Data Science) یا همان علم داده استفاده می‌شود و یک ابزار موردعلاقه برنامه‌نویسان است؛ علاوه‌براین پایتون یک زبان منعطف و منبع‌باز است. کتابخانه‌های عظیم آن برای دست‌کاری داده‌ها استفاده می‌شود و یادگیری آن حتی برای یک تحلیلگر مبتدی داده بسیار آسان است.

جدا از اینکه پایتون یک پلتفرم مستقل است، به‌راحتی با هر زیرساخت موجود که می‌تواند برای حل پیچیده‌ترین مشکلات استفاده شود ادغام می‌شود. اکثر بانک‌ها از آن برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، مؤسسات برای تجسم و پردازش داده و شرکت‌های پیش‌بینی آب‌وهوا، مانند تجزیه‌وتحلیل Forecastwatch، از آن استفاده می‌کنند.

چرا پایتون بر دیگر ابزارهای علم داده ترجیح داده می‌شود؟

در ادامه به دلایلی که زبان برنامه‌نویسی پایتون را از دیگر ابزارها و زبان‌ها برای علم داده برتر می‌کند اشاره خواهیم کرد.

قدرتمند و آسان برای استفاده

پایتون یک زبان مبتدی در نظر گرفته می‌شود و هر دانش‌آموز یا محققی با دانش اولیه می‌تواند شروع به کار با آن کند. با استفاده از پایتون، زمان صرف‌شده برای اشکال‌زدایی کدها و محدودیت‌های مختلف مهندسی نرم‌افزار نیز به حداقل می‌رسد. در مقایسه با دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی، مانند C، Java و C#، زمان اجرای کد در پایتون کمتر است. این امر به توسعه‌دهندگان و مهندسان نرم‌افزار کمک می‌کند تا زمان بیشتری را برای کار در الگوریتم‌های خود صرف کنند.

انتخاب کتابخانه‌ها

پایتون پایگاه داده عظیمی از کتابخانه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را ارائه می‌کند. برخی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های آن عبارت‌اند از Scikit Learn، TensorFlow، Seaborn، Pytorch، Matplotlib و بسیاری دیگر.

مقیاس‌پذیری

در مقایسه با دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی، مانند جاوا و R، پایتون خود را به‌عنوان یک زبان بسیار مقیاس‌پذیر و سریع ثابت کرده است. پایتون برای حل مشکلاتی که با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر حل‌شدنی نیستند، انعطاف‌پذیری را فراهم می‌کند. بسیاری از کسب‌و‌کارها از آن برای توسعه‌ی برنامه‌ها و ابزارهای سریع از هر نوعی استفاده می‌کنند.

تجسم و گرافیک

گزینه‌های تجسم داده متنوعی در پایتون موجود است. کتابخانه‌ی آن، Matplotlib، پایه‌ی محکمی را فراهم می‌کند که کتابخانه‌های دیگری مانند ggplot، pandas plotting، pytorch و موارد دیگر پیرامون آن ساخته شده‌اند. این پکیج‌ها به ایجاد نمودارها، طرح‌های آماده وب، طرح‌های گرافیکی و غیره کمک می‌کنند.

پیشنهاد می‌کنیم با پرکاربردترین کتابخانه های پایتون آشنا شوید.

چگونه از پایتون در هر مرحله از علم داده و تجزیه‌وتحلیل داده استفاده می‌شود؟

بیایید کمی مشخص‌تر به سراغ چگونگی کاربرد پایتون در علم داده برویم و ببینم کاربرد پایتون در علم داده چگونه محقق می‌شود. در ادامه به‌صورت مرحله‌به‌مرحله به این پرسش پاسخ داده‌ایم.

استخراج داده

از آنجا که داده‌ها همیشه به‌راحتی در دسترس ما نیستند، باید داده‌ها را براساس نیاز خود از وب دریافت کنیم. در اینجا کتابخانه‌های Python Scrapy و BeautifulSoup می‌توانند به استخراج داده‌ها از اینترنت کمک کنند.

آماده‌سازی داده

ابتدا باید بدانیم و بفهمیم که یک داده چه نوع فرمی دارد. اگر داده‌ها را به‌عنوان یک صفحه‌ی اکسل عظیم با هزاران سطر و ستون در نظر بگیریم، باید بدانیم که با آن چه کار کنیم. ما باید با انجام‌دادن برخی توابع و جست‌وجوی نوع خاصی از داده‌ها در هر سطر و هم‌چنین ستون، بینش مدنظر را به دست آوریم.

انجام‌دادن این نوع کار محاسباتی می‌تواند کار سختی باشد و زمان زیادی را نیاز داشته باشد؛ از این رو، می‌توانیم از کتابخانه‌های پایتون، مانند Pandas و Numpy، استفاده کنیم که با استفاده از پردازش موازی می‌توانند به‌سرعت این کارها را انجام دهند.

تصویرسازی داده

ما در حین کار با داده و تحلیل آن، برای درک بهتر روند داده‌ها نیاز به تصویرسازی یا نمایش گرافیکی داده‌ها داریم. وقتی تعداد زیادی عدد را روی صفحه می‌بینیم، ایجاد بینش از آن‌ها دشوار می‌شود.

بهترین راه برای انجام‌دادن این کار نمایش داده‌ها به‌شکل نمودارهای مختلف و دیگر فرمت‌هاست. برای انجام‌دادن این کار معمولاً از کتابخانه‌های Python Seaborn و Matplotlib استفاده می‌شود.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یک تکنیک محاسباتی بسیار پیچیده محسوب می‌شود. یادگیری ماشین ابزارهای ریاضی، مانند احتمال، حساب دیفرانسیل و انتگرال و توابع ماتریس، با بیش از هزاران ستون و ردیف را شامل است. همه‌ی این‌ها را می‌توان با استفاده از کتابخانه‌ی یادگیری ماشین Scikit-Learn بسیار آسان و کارآمد انجام داد. همچنین مدل‌های پیچیده‌تر را می‌توان با استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch ساخت.
اگر به مطالعه‌ی بیشتر درباره‌ی یادگیری ماشین و تکنیک‌های آن علاقه‌مند هستید، پیشنهاد می‌کنیم مطلب یادگیری ماشین به زبان ساده به چه معناست و چه مراحلی دارد؟ را مطالعه کنید.

بینایی کامپیوتری (CV)

علاوه بر این، پایتون برای کار با داده‌های تصویر نیز به‌خوبی مجهز است. کتابخانه opencv پایتون فقط برای پردازش تصویر اختصاص داده شده است که کار با داده‌های تصویری را برای‌مان بسیار راحت می‌کند. OpenCV یکی از پرکاربردترین کتابخانه‌ها برای کارهای بینایی کامپیوتر است. مجموعه‌ای جامع از توابع برای تجزیه و تحلیل تصویر و ویدئو، تشخیص اشیا، استخراج ویژگی، پردازش تصویر و موارد دیگر را فراهم می‌کند.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

پایتون دارای کتابخانه‌هایی مانند NLTK و spaCy برای پردازش و تجزیه‌وتحلیل داده‌های متنی است. این کتابخانه‌ها ابزارهایی برای نشانه‌گذاری، برچسب‌گذاری بخشی از گفتار (Part-of-speech tagging)، تجزیه و تحلیل احساسات، شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER) و موارد دیگر ارائه می‌دهند.

محبوبیت پایتون در گروه‌ها و جوامع علم داده

سازگاری پایتون و سینتکس آسانش برای استفاده آن را به محبوب‌ترین زبان در جوامع و گروه‌های علم داده تبدیل کرده است. یکی از نکات مهم این است که این زبان را حتی کسانی نیز که پیشینه‌ی مهندسی و فنی ندارند می‌توانند در مدت‌زمان کوتاهی یاد بگیرند.

تطبیق‌پذیری و درک آسان پایتون آن را به مهم‌ترین مهارتی تبدیل می‌کند که سازمان‌های بزرگ در متخصصان علم داده به دنبال آن هستند. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق در APIهای آن به‌همراه پکیج‌های علمی آن پایتون را فوق‌العاده کارا می‌کند؛ به‌همین دلیل است که دانشمندان و توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین پایتون را برای ساخت برنامه‌ها و ابزارهایی، مانند تجزیه‌وتحلیل احساسات و NLP (پردازش زبان طبیعی)، ترجیح می‌دهند.

اگر به یادگیری علم داده و یادگیری عمیق علاقه‌مند هستید، دوره‌های جامع یادگیری علم داد کافه‌تدریس به شما کمک می‌کند تا به‌صورت قدم‌به‌قدم این دانش را یاد بگیرید.

برای آشنایی با دوره آنلاین علم داده ۱ و ۲ کافه‌تدریس و همین‌طور مشاوره‌ی رایگان برای یادگیری آن روی این لینک کلیک کنید:

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس