هر چند که داده به عنوان ارزشمندترین دارایی محسوب می‌شود، دانستن چگونگی پیاده‌سازی آن در پایتون برای علم داده اهمیت زیادی پیدا کرده است. این پیاده‌سازی مهارتی است که توسط سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای جستجو می‌شود. در این بلاگ‌پست، ما یاد می‌گیریم جایگاه دیتا ساینس در پایتون چیست و شما را با جزئیات کدنویسی پایتون در حوزه دیتا ساینس (علم داده) و چالش‌هایی که در حین یادگیری با آن مواجه خواهید شد، آشنا می‌کنیم.
پایتون به دلیل سادگی استفاده، خوانایی و پایگاه کتابخانه‌های گسترده خود را به عنوان زبان ایده‌آل برای علم داده معرفی کرده است.
کتابخانه‌های پایتون برای علم داده
کتابخانه پایتون قطعه‌ای از کد قابل استفاده مجدد است که می‌توانید آن را به پروژه‌ها و برنامه‌های خود اضافه کنید. کتابخانه‌های زیر از کاربردی‌ترین کتابخانه‌هایی هستند که دانشمندان داده در فرآیند کنکاش و پالایش داده استفاده می‌کنند.
Numpy:
کتابخانه Numpy عملکرد دانشمندان داده پایتون را هنگام کار با مجموعه‌های داده بزرگ و حجم زیاد داده‌ها به طور قابل توجهی کارآمدتر می‌کند. از آنجایی که توابع آن مانند یک ماشین حساب عظیم عمل می‌کنند که می‌تواند به طور همزمان اعداد زیادی را محاسبه کند، این ابزار یکی از اصلی‌ترین ابزارهای دیتا ساینس به شمار می‌رود.
Pandas:
این کتابخانه ساختارهای داده و ابزارهای مدیریت داده را فراهم می‌کند. این کتابخانه اساس کار علم داده با پایتون است. ما می‌توانیم با فایل‌های Excel، SQL و بسیاری دیگر از چهارچوب‌های داده کار کنیم.
Matplotlib:
این کتابخانه به تجسم داده برای زبان برنامه‌نویسی پایتون کمک می‌کند. matplotlib به ایجاد نمودارها و موارد دیگر کمک می‌کند. ما از این کتابخانه برای توسعه تجسم‌ها برای تحقیقات علمی و تحلیل داده استفاده می‌کنیم.
Scikit-learn:
این کتابخانه یکی از محبوب‌ترین‌ها برای علم داده در پایتون است. قالب کاربردهای آن برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی و وظایف مختلف ماشین لرنینگ استفاده است.
TensorFlow:
کتابخانه TensorFlow به کاربران این امکان را می‌دهد که عبارات ریاضی را شامل آرایه‌های چند بعدی تعریف و ارزیابی کنند و آن‌ها را بهینه‌سازی کنند. با استفاده از کتابخانه TensorFlow در علم داده، ما می‌توانیم برنامه‌های مختلفی مانند تشخیص تصویر و صدا ایجاد کنیم.
چرا پایتون برای علم داده مناسب است؟
مقیاس پذیری:
در بین تمام زبان‌های موجود، پایتون زبان رو به رشد تری است. پایتون به ویژه زمانی مفید است که وظایف تجزیه و تحلیل داده‌ها باید با برنامه‌های کاربردی آنلاین و پلت‌فرم‌های رایانش ابری ترکیب شوند یا زمانی که آن‌ها جزئی از یک تلاش پیچیده‌تر هستند.
کتابخانه‌های منبع باز(Open Source) :
پایتون صدها کتابخانه و فریم ورک open source مختلف دارد. تعدادی از این منابع بر روی تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین متمرکز می‌شوند که شما به عنوان یک دانشمند داده کاربرد بیشتر آن‌ها را کشف خواهید کرد.
کامیونیتی بی‌نظیر:
همانطور که قبلا ذکر شد، پایتون در حال رشد ترین زبان است. اگر از کسی کمکی دریافت نکنید، مطالعه ممکن است بسیار چالش برانگیز باشد.
کاربرد علم داده با استفاده از پایتون
پایتون دارای مجموعه گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و ابزارها برای پردازش داده، تجسم و ماشین لرنینگ است که آن را به یک زبان برنامه نویسی محبوب برای علم داده تبدیل کرده است. ما می‌خواهیم مراحل اولیه ای را که علم داده با استفاده از پایتون با آن درگیر است را ببینیم:
جمع آوری داده‌ها:
این فرآیند، مرحله به دست آوردن داده‌ها از منابع مختلف با استفاده از پایتون است. جمع آوری داده‌ها گامی مهم در گردش کار علم داده است زیرا کیفیت و کمیت داده‌های موجود برای تجزیه و تحلیل را تعیین می‌کند.
آماده سازی و پاکسازی داده‌ها:
این مرحله به تبدیل داده‌ها به یک قالب قابل استفاده برای تجزیه و تحلیل، مانند مقیاس بندی و عادی سازی داده‌ها و حذف مقادیر از دست رفته اشاره دارد. ما می‌توانیم با استفاده از Python برای آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها، تصمیم‌گیری کارآمدتر، کمتر خطاپذیر و سریع‌تر مبتنی بر داده ایجاد کنیم.
تجسم داده‌ها:
این فرآیند شامل Matplotlib و Seaborn برای ایجاد تجسم‌های پویا مانند نمودارها می‌شود. از طریق این فرآیند، ما می‌توانیم ارتباط برقرار کنیم و تصمیمات مبتنی بر داده را بگیریم.
یادگیری ماشین (machine learning):
یادگیری ماشینی فرآیند ساخت و آموزش مدل‌هایی است که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و پیش بینی کنند. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین در علم داده، می‌توانیم مشکلات زندگی واقعی را حل کنیم.
فرصت‌های شغلی در علم داده با استفاده از پایتون
دانشمندان داده به طور فزاینده‌ای پایتون را در مقیاس بزرگ به کار می‌گیرند زیرا کار آن‌ها را سریع و ساده می‌کند. فرصت‌های شغلی بالقوه زیادی در علم داده با استفاده از پایتون وجود دارد.
تحلیلگر داده:
تجزیه و تحلیل و تفسیر مجموعه داده‌های بزرگ برای شناسایی الگوها و روندها. آن‌ها از این اطلاعات برای اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده برای سازمان خود استفاده می‌کنند.
دانشمند داده (دیتا ساینتیست):
آن‌ها با مجموعه داده‌های گسترده تر برای توسعه مدل های پیش بینی و سایر ابزارهای تحلیلی با استفاده از علم داده کار می‌کنند.
تحلیلگر هوش تجاری:
گزارش‌های داشبورد از داده‌های موجود را به گونه‌ای توسعه می‌دهد که برای ذینفعان تجاری به راحتی قابل درک باشد، که به تصمیم‌گیری‌های تجاری کمک می‌کند.
مهندسی یادگیری ماشین:
مهندس یادگیری ماشین بر توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) که می‌توانند برای خودکارسازی مدل‌های پیش‌بینی استفاده شوند، تمرکز دارد.
کاربرد علم داده با استفاده از پایتون
علم داده با استفاده از پایتون به طور گسترده در صنایع مختلف برای تصمیم گیری بهتر و به دست آوردن بینش ارزشمند از داده‌ها استفاده شده است. بیایید برخی از نمونه‌های زیر را از کاربردهای علم داده مبتنی بر پایتون در عمل ببینیم:
تقسیم بندی مشتری و بازاریابی شخصی:
کتابخانه‌های پایتون مانند NumPy، Pandas و sci-kit-learn می‌توانند برای انجام تجزیه و تحلیل برای تقسیم بندی مشتری و بازاریابی شخصی استفاده شوند.
به عنوان مثال، شرکت‌های خرده‌فروشی از رفتار مرور و تاریخچه خرید مشتری برای دسته‌بندی مشتریان در بخش‌های مختلف با استفاده از ماشین لرنینگ بدون نظارت برای هر جزء استفاده می‌کنند و تعامل و فروش را بهبود می‌بخشند. این فرآیند می تواند شامل ارسال محتوا برای مشتریان بر اساس رفتار مرور آن‌ها یا تبلیغات محصولات باشد.
تعمیر و نگهداری در تولید:
کتابخانه‌های پایتون مانند NumPy، Pandas و sci-kit-learn را می‌توان برای انجام تجزیه و تحلیل برای نگهداری پیش بینی شده در تولید استفاده کرد.
برای مثال، با استفاده از علم داده در پایتون، شرکت‌های تولیدی می‌توانند داده‌های حسگر مانند دما، ارتعاش و فشار را از ماشین‌های خود جمع‌آوری کنند. بنابراین قبل از اینکه هر دستگاهی خراب شود، شرکت‌ها می‌توانند مشکلات را شناسایی کرده و در زمان و هزینه خود صرفه جویی کنند.
پیش بینی آب و هوا در مراکز کشاورزی:
آب و هوا نقش مهمی در زمینه کشاورزی ایفا می‌کند، اما به دلیل شرایط نامشخص آب و هوا، بخش کشاورزی باید با ضرر مواجه شود. امروزه، علم داده نحوه تصمیم گیری کشاورزان و متخصصان کشاورزی را تغییر می‌دهد.
به عنوان مثال، با استفاده از علم داده در بخش کشاورزی، کشاورزان می‌توانند پیش بینی‌های آب و هوا مانند رطوبت و نوع پوشش آسمان را دریافت کنند و می‌توانند اقدامات احتیاطی را انجام دهند.
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در مراقبت‌های بهداشتی:
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در بخش مراقبت‌های بهداشتی از داده‌ها، الگوریتم‌های آماری و رویکردهای ماشین لرنینگ برای پیش‌بینی نتایج بالقوه بر اساس داده‌های موجود استفاده می‌کند. این ابزار به متخصصان پزشکی در مورد چگونگی اجتناب، شناسایی و مدیریت مشکلات احتمالی سلامت و بهبود محصولات و درمان‌های پزشکی بیمار توصیه می‌کند.
نتیجهگیری
علم داده اکنون بیش از هر زمان دیگری حیاتی است زیرا در نسل امروزی، کاربرد اطلاعات برای اقتصاد ما ضروری است. نیاز به دانشمندان داده همراه با ارزش داده‌ها در حال گسترش است و امروزه با توجه به صحبت بیشتر مردم در مورد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، بازار به طور منحصر به فردی در حال تغییر است. علم داده، که مشکلات را با اتصال داده‌های مربوطه برای استفاده بعدی حل می‌کند، به این فناوری‌های نوظهور کمک می‌کند. پایتون یکی از اساسی‌ترین پایه‌های علم داده به شمار می‌رود که همواره به دلیل ویژگی‌های بی‌نظیرش، سرفصل “پایتون در علم داده” را به یکی از مهم‌ترین موضوعات حوزه تکنولوژی تبدیل کرده است.
