زبان Python و کاربرد آن در تحلیل داده و کلان‌داده

مدرس: مسعود کاویانی

MasoudKaviani.ir

زبان برنامه‌نویسی Python که یکی از زبان‌های برنامه‌نویسیِ محبوب بین برنامه‌نویسان است. این زبانِ برنامه‌نویسی کاربرد بسیار گسترده‌ای در حوزه علوم داده و یادگیری‌ماشین دارد به گونه‌ای که در زمان نوشتن این درس، در شرکت‌های ایالات متحده آمریکا بیشترین متقاضی را برای علوم‌داده و یادگیری‌ماشین، زبان پایتون دارد.

در این‌جا یک فایل جهتِ نقشه‌ی راهِ یادگیری‌ماشین و علوم‌داده با زبان پایتون گذاشتیم که می‌توانید دانلود و استفاده کنید. به عنوانِ یک توصیه به اشخاصی که به داده‌کاوی علاقه دارند، این است که یک زبان برنامه‌نویسی را حتماً یاد بگیرند. در واقع یادگیریِ یک زبانِ برنامه‌نویسی می‌تواند خیلی از عملیات داده‌کاوی را ساده کند. در زمینه‌ی شغلی نیز فراگرفتنِ یک زبانِ برنامه‌نویسی در حوزه‌ی علوم‌داده می‌تواند فرصت‌های شغلیِ بسیار زیادی را پیش روی افراد باز کند.

اگر نگاهی به وب‌سایت IBM داشته باشیم، در سال‌های اخیر استفاده از پایتون به عنوانِ یکی از ابزارهای داده‌کاوی در صدر قرار گفته و بعد از آن زبان‌های جاوا و R قرار دارند. علتِ این امر را می‌توان در توسعه‌ی سریعِ کتابخانه‌ها و ابزارهای کمکی در پایتون و همچنین قدرتِ خودِ این زبان در پردازشِ داده‌ها دانست. البته سادگی یادگیری و وجود پشتیبان‌های مختلف قدرتمند از توسعه‌ی این زبان نیز از دیگر عواملِ وجودیِ این صدرنشینی است.

کتابخانه‌های مختلف و قدرتمندی مانند Tensorflow، Scikit Learn، Keras، PyTorch و… به متخصصان علوم‌داده و یادگیری‌ماشین کمک کرده است که بتوانند عملیاتِ داده‌کاوی را با سرعتِ بیشتری انجام داده و دوباره چرخ را از نو اختراع نکنند. برای مثال در Scikit Learn انواع الگوریتم‌های طبقه‌بندی و خوشه‌بندی با کیفیتِ بسیار زیاد پیاده‌سازی شده است و برنامه‌نویسانْ دیگر نیازی به بازنویسیِ این الگوریتم‌ها ندارند و می‌توانند تمرکز و زمان خود را بر روی تحلیلِ داده‌ها و امتحان کردنِ الگوریتم‌های مختلف و روش‌های متفاوت برای رسیدن به بهترین کیفیت صرف کنند.

اگر تا کنون با زبان برنامه‌نویسی پایتون کار نکرده‌اید و زیاد با آن آشنا نیستید وب‌سایتِ LearnPython می‌تواند در یادگیریِ این زبان کمک زیادی بکند.