چرا یادگیری پایتون برای متخصصان داده ضروری است؟

از نیمه دوم قرن گذشته تا کنون، تعداد و تنوع زبان‌های برنامه نویسی روز به روز بیشتر شده اما رقابت بین آن‌ها باعث شده برخی بیشتر مورد توجه قرار گرفته و برخی دیگر منسوخ شوند. به لطف همین زبان‌ها، نقش فناوری در زندگی ما پُر رنگ‌تر از همیشه شده و نتیجه آن، تولید حجم عظیمی از داده است که برای کمپانی‌های بزرگ حکم گنج را دارد. آن‌ها با استفاده از همین داده‌ها نیازهای مشتریان را درک کرده و به طراحی محصول یا ارائه سرویس‌های جدید می‌پردازند. نیاز به جمع آوری، استخراج و تحلیل این داده‌ها باعث پیدایش مشاغل جدیدی شده و یکی از آن‌ها علوم داده است که شرکت‌های بیشتری مشغول سرمایه‌گذاری روی آن هستند.

آموزش برنامه‌نویسی پایتون به صورت آنلاین و با مدرک فنی و حرفه‌ای به صورت صفر تا صد برگزار می‌شود

فهرست مطالب

1 کاربرد علوم داده چیست؟
2 پایتون، محبوب‌ترین ابزار متخصصان داده
3 فراگیری و درک آسان
4 مقیاس پذیری فوق العاده
5 کتابخانه‌های علوم داده
6 چگونه تحلیل داده با پایتون را یاد بگیریم؟
7 مرحله 1: یادگیری اصول پایتون (Python) برای تحلیل داده
8 مرحله 2: انجام پروژه‌های کوچک پایتون
9 مرحله 3: آماده سازی نمونه کار در زمینه تحلیل داده با پایتون

کاربرد علوم داده چیست؟

تحلیل داده امکان برآورد میزان پیشرفت، تصمیم گیری آگاهانه، برنامه ریزی برای آینده و یافتن راه‌هایی برای کاهش هزینه را به شرکت‌ها می‌دهد. اینجا است که متخصصان داده وارد شده و با پردازش و سازمان‌دهی دیتا با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های دیگر به کاوش دیتا، استخراج موارد مهم و ارائه توصیه‌هایی می‌پردازند که در نهایت به تدوین استراتژی سازمان و تصمیم گیری بهتر کمک می‌کند.

پایتون، محبوب‌ترین ابزار متخصصان داده

حدود 80 درصد از مسئولیت متخصصان داده شامل گردآوری و پاکسازی دادهها از موارد نامرتبط میشود چرا که مجموعه‌های عظیم داده معمولا نامرتب و ناقص بوده و فاقد فرمت یکپارچه هستند. ابزارهای مختلفی برای اصلاح این موارد وجود دارد اما اغلب متخصصان داده به دلایل مختلفی پایتون را ترجیح می‌دهند. یکی از بهترین مزایای پایتون متن باز بودن آن است که به همه اجازه مشاهده سورس کد و گسترش کاربردهای آن را می‌دهد. در واقع شرکت‌ها دائما سرگرم توسعه فریمورکها و توابع جدیدی هستند که نه تنها آنها را سریعتر به اهدافشان میرساند بلکه به توسعه دهندگان دیگر نیز کمک می‌کند.

متخصصان داده اغلب باید کد آماری را در دیتابیس تولید ترکیب کرده یا داده‌های موجود را با اپ‌های مبتنی بر وب یکپارچه کنند. جدای از این گاهی الگوریتم‌ها را به صورت روزانه پیاده سازی می‌کنند که اجرای همه آنها با پایتون ساده و بدون دردسر خواهد بود. در ادامه به مزایای این زبان نسبت به موارد دیگر پرداخته‌ایم.

فراگیری و درک آسان

یکی از جذاب‌ترین ویژگی‌های پایتون فراگیری آسان است و بسیاری به همین خاطر سراغ آن می‌روند. فارغ از اینکه تازه کارتان را به عنوان متخصص داده شروع کرده یا چندین سال تجربه در چنته دارید، بدون نیاز به صرف هزینه و زمان چندان زیادی می‌توانید پایتون و کتابخانه‌های جدید آنرا به سادگی فرا بگیرید. پایتون به واسطه فراگیری و درک آسان بهترین گزینه برای متخصص‌های حرفه‌ای است که برای یادگیری مفاهیم جدید زمان محدودی دارند. این زبان حتی در مقایسه با دیگر زبان‌های علوم داده از جمله R و MATLAB منحنی یادگیری به مراتب ساده‌تری دارد.

مقیاس پذیری فوق العاده

پایتون از نظر مقیاس پذیری هم عملکردی درخشان داشته و زبان‌هایی نظیر Stata، R و MATLAB از این نظر به پای آن نمی‌رسند. به لطف این ویژگی توسعه دهندگان و محققان به جای محدود شدن به یک راهکار خاص به چند روش مختلف می‌توانند سراغ حل یک مساله بروند. شاید اهمیت مقیاس پذیری چندان زیاد به نظر نرسد اما همین عامل باعث شده غولی نظیر یوتیوب به استفاده از این زبان روی آورده و دراپ باکس هم به تازگی با نگارش 4 میلیون خط کد به همین زبان زیرساخت‌هایش را توسعه دهد.

کتابخانه‌های علوم داده

یکی دیگر از دلایل محبوبیت زبان مورد بحث بین متخصصان داده، کتابخانه‌های علوم داده آن برای شبکه‌های عصبی، یادگیری ماشین و غیره است. این مجموعه شامل Numpy،Scipy، StatsModels و Scikit-Learn شده و مرتبا هم به آن‌ها افزوده می‌شود. این کتابخانه‌ها به عنوان منبعی غنی از ماژول‌ها پاسخگوی بسیاری از نیازهای برنامه نویسان بوده و مسائل دشوار را به آسانی از پیش پای آن‌ها برمی‌دارند.

چگونه تحلیل داده با پایتون را یاد بگیریم؟

با ورود به عصر داده، نیاز به تجزیه و تحلیل داده‌ها نیز افزایش یافت. همچنین دست یابی به موفقیت و سود بیشتر از طریق تحلیل داده به یکی از اصلی‌ترین چالش‌ها برای صنایع مختلف تبدیل شد. در این زمان، علم داده (Data Science) به صنایع و سازمان‌ها کمک کرد تا بتوانند درآمد بیشتری کسب کنند اما پیدایش و توسعه علم داده نیازمند ابزارهایی برای پیاده‌سازی و استفاده از مفاهیم آن در جهان ‌واقعی است. از همین رو نرم‌افزارها و زبان‌های برنامه نویسی بسیاری مانند پایتون توانستند جایگاه خوبی را در میان پژوهشگران و علاقمندان به این حوزه کسب کنند. بنابراین، در ادامه به شما خواهیم گفت که چگونه تحلیل داده با پایتون را یاد بگیرید.

مرحله 1: یادگیری اصول پایتون (Python) برای تحلیل داده

اولین قدم برای شما، یادگیری اصول برنامه نویسی پایتون خواهد بود. همچنین باید به مرور با علم داده نیز آشنا شوید. یکی از بهترین ابزارهایی که در آغاز سفر تحلیل داده با پایتون به شما کمک زیادی می‌کند، مطالعه‌ کتاب‌های HeadFirst می‌باشد‌. برای شروع آشنایی با علم داده، می‌توانید عضو گروه‌ها و شبکه‌های اجتماعی شوید که در این زمینه فعالیت می‌کنند. با پیوستن به این گروه‌ها، در کنار افراد هم‌فکر خود قرار می‌گیرید و فرصت‌های شغلی خود را افزایش می‌دهید. طبق تحقیقات انجام شده، 30٪ از کل استخدام‌های نیروی جدید، با معرفی کارمندان انجام می‌شود.

مرحله 2: انجام پروژه‌های کوچک پایتون

ما واقعاً به یادگیری عملی ایمان داریم. شاید تعجب کنید که به زودی برای ساخت پروژه‌های کوچک پایتون آماده خواهید شد. شما می‌توانید برنامه‌های کوچک مانند: ماشین حساب، بازی آنلاین ساده و انواع پروژه‌های ساده پایتون را در گوگل جست و جو و برنامه نویسی کنید تا با پایتون بیشتر آشنا شوید.

پروژه‌های کوچک برنامه نویسی برای همه زبان‌ها استاندارد است و راهی عالی برای تقویت درک شما از اصول اولیه هستند. همچنین در این مرحله از آموزش تحلیل داده با پایتون باید در مورد APIها و web scraping شناخت پیدا کنید. web scraping و مدرسان پیشتاز علاوه بر این که به شما در یادگیری برنامه نویسی پایتون کمک میکند، درآینده نیز برای جمع آوری اطلاعات مفید خواهد بود.

مرحله 3: آماده سازی نمونه کار در زمینه تحلیل داده با پایتون

به عنوان یک تحلیلگر داده، شما چند نمونه کار لازم دارید. این نمونه‌ها یا پروژه‌ها باید در زمینه‌های مختلف از علم داده باشند و نشان دهند که شما دارای بینشی متفاوت در زمینه تحلیل داده هستید. در ادامه، برخی از انواع پروژه‌های تحلیل داده را معرفی می‌کنیم:

پروژه پاکسازی داده‌ها

هر پروژهه‌ای که شامل داده‌های کثیف یا غیر ساختاری باشد که شما آن‌ها را تمیز و تجزیه و تحلیل می کنید، کارفرمایان بالقوه را تحت تأثیر قرار می‌دهد؛ زیرا بیشتر داده‌های دنیای واقعی نیاز به پاکسازی دارند.

پروژه تجسم داده‌ها

ایجاد ظاهری جذاب برای داده‌ها که باعث شود افراد به آسانی آن را بخوانند و درک کنند، هم از جنبه طراحی و هم از لحاظ برنامه نویسی شما را به چالش می‌کشد و اگر بتوانید آن را به درستی انجام دهید، در بیان تجزیه و تحلیل شما از داده‌ها، تأثیر به سزایی خواهد داشت. داشتن نمودارهای زیبا در یک پروژه باعث برجسته شدن نمونه کارها می‌شود.

پروژه یادگیری ماشین

اگر شما تمایل به کار به عنوان یک دانشمند داده دارید، قطعاً به پروژهای نیاز خواهید داشت که نمایشگرهای ML شما را به نمایش بگذارد.

تجزیه و تحلیل شما باید قابل درک و بصری ارائه شود. با استفاده از قالب‌هایی مانند: Jupyter Notebook، افراد فنی می‌توانند کدهای شما را بخوانند و افراد غیر فنی نیز می‌توانند نمودارها و توضیحات کتبی شما را دنبال کنند. نمونه کارهای شما لزوماً به یک موضوع خاص نیاز ندارند. مجموعه داده مورد علاقه خود را جست و جو کنید، سپس راهی برای ترکیب آنها پیدا کنید. با این حال، اگر شما آرزو دارید در یک شرکت یا صنعت خاص کار کنید، به نمایش گذاشتن پروژه‌های مربوط به آن صنعت در نمونه کارها ایده خوبی است.

نمایش پروژه‌هایی از این دست به دانشمندان داده دیگر اجازه می‌دهد تا به طور بالقوه با شما همکاری کنند و به کارفرمایان آینده نشان می‌دهد که واقعاً برای یادگیری پایتون و سایر مهارت‌های مهم برنامه نویسی وقت صرف کرده‌اید. یکی از نکات خوب در مورد داشتن نمونه کار در حوزه تحلیل داده با پایتون در رزومه این است که مهارت‌های شما مانند برنامه نویسی پایتون را دو برابر برجسته می‌کند.