7 مزايا استخدام بايثون لعلوم البيانات

هل يمكنك تخمين اللغة الأكثر استخدامًا في عالم علوم البيانات؟ حسنًا ، بناءً على عنوان هذه المقالة ، يجب أن تعرف بالفعل ما هو ، وإذا كنت لا تزال تتساءل - إنها لغة Python.

وفقًا لتحليل StackOverflow ،

"الاستخدام الأسرع نموًا لـ Python هو لعلوم البيانات والتعلم الآلي والبحث الأكاديمي."

تكمن أسباب عديدة وراء هذا المتابعة الهائلة لبايثون. السبب الرئيسي هو أن بايثون سهلة التعلم للغاية. عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات ، فإن Python هي أداة رائعة مع مجموعة كاملة من الفوائد. نظرًا لأنه مفتوح المصدر ، فهو مرن ويتحسن باستمرار. بالإضافة إلى ذلك ، تحتوي Python على مجموعة من المكتبات المفيدة ولا تنسى أنه يمكن دمجها مع لغات أخرى (مثل Java) بالإضافة إلى الهياكل الموجودة. قصة طويلة - Python هي أداة ممتازة لعلوم البيانات.

سنقدم لك 6 أسباب قوية لدعم مطالبتنا!

1. بساطة!

عند الحديث عن شعبية Python في كل من مجتمع البرمجة وعلوم البيانات ، فإن أول ما يتبادر إلى الذهن هو بساطتها. واحدة من أفضل ميزات Python هي بساطتها المتأصلة وقابليتها للقراءة مما يجعلها لغة صديقة للمبتدئين. يحتوي على تركيب أنيق وواضح ، وبالتالي يقدم منحنى تعليمي أقصر من معظم اللغات الأخرى. في الواقع ، يمكنك كتابة برنامج بشكل أسرع في لغة بايثون ربما باستخدام لغات أخرى مثل C ++ أو Java.

تعتبر Python ماهرة للوقت لأنها تتيح لك الوصول مباشرة إلى جزء البحث دون الحاجة إلى قضاء ساعات في قراءة الوثائق. اليوم ، يتم استخدام Python على نطاق واسع لتحليل البيانات والتحليل الإحصائي وتطوير الويب ومعالجة النصوص وغير ذلك الكثير.

2. المكتبات - هناك واحدة لكل حاجة!

في حين أن بساطة Python تجعلها الخيار الأول للكثيرين ، فإن تنوع المكتبات الرائعة يجعلها أكثر جاذبية لمتخصصي علوم البيانات. على مر السنين ، أصبحت Python أكثر ثراءً من خلال تضمين المكتبات التي تعزز وظائفها بشكل أكبر. هناك العديد من المكتبات التي من المؤكد أنك ستجد واحدة مصممة خصيصًا لتناسب احتياجاتك في علوم البيانات.

دعنا نلقي نظرة على بعض مكتبات Python الأكثر شهرة -

NumPy هي واحدة من أقدم المكتبات التي وجدت حالة استخدام في علوم البيانات. إنه يشتمل على وظائف رياضية عالية المستوى تعمل على مصفوفات ومصفوفات متعددة الأبعاد وممتازة للحوسبة العلمية.

تم بناء الباندا على قمة NumPy. إنها مكتبة تحليل بيانات Python ويمكن استخدامها في كل شيء - من استيراد البيانات من أوراق Excel إلى معالجة مجموعات البيانات لتحليل السلاسل الزمنية.

SciPy هو المعادل العلمي لـ NumPy. يحتوي على جميع الأدوات اللازمة للتكامل العددي والتحليل الفعال للبيانات العلمية. Matplotlib هي مكتبة للتخطيط ثنائي الأبعاد تأتي مجهزة بجميع الأدوات اللازمة لعرض البيانات المرئية. Scikit-Learn و PyBrain هما مكتبات تعلم الآلة المجهزة بوحدات نمطية لتطوير الشبكات العصبية.

بصرف النظر عن هذه المكتبات ، هناك أيضًا مكتبات أخرى مثل SymPy (تطبيقات إحصائية) ؛ Shogun و PyLearn2 و PyMC (التعلم الآلي) ؛ Bokeh و ggplot و Plotly و prettyplotlib و seaborn (تصور البيانات والتخطيط) و csvkit و PyTables و SQLite3 (تنسيق البيانات وتخزينها) ، على سبيل المثال لا الحصر.

3. نهج متعدد النماذج.

إن الشيء العظيم في Python هو أنه على عكس لغات OOP ، فهي ليست محدودة في النهج - إنها لغة برمجة متعددة النماذج. لذلك ، على سبيل المثال ، أثناء وجودك في Java ، ستتم مطالبتك بإنشاء فئة OO منفصلة لطباعة "Hello World" ، ليس عليك القيام بذلك في Python. من خلال اتباع نهج متعدد النماذج ، تدعم Python البرمجة الوظيفية والإجرائية وأنماط البرمجة الموجهة نحو الجانب.

4. تكامل تطبيقات المؤسسة (EAI).

Python هي أداة ممتازة لتكامل تطبيقات المؤسسة (EAI). كما ذكرنا سابقًا ، يمكن دمج Python بشكل كبير في التطبيقات ، حتى تلك المكتوبة بلغات برمجة أخرى. وبالتالي ، فإنه يسمح بالتكامل السهل مع اللغات الأخرى ، مما يجعل عملية تطوير الويب أسهل. على سبيل المثال ، يمكنه استدعاء مكونات CORBA / COM وأيضًا الاتصال المباشر من وإلى Java أو C ++ أو C code. ارتباط تكامل Python القوي مع Java و C و C ++ يجعلها خيارًا رائعًا للبرمجة النصية للتطبيق.

علاوة على ذلك ، تعد Python أيضًا أداة مفيدة لاختبار البرامج نظرًا لقدرات معالجة النصوص والتكامل القوية. يأتي مع إطار اختبار الوحدة الفريد الخاص به ويمكن استخدامه أيضًا لتطوير تطبيقات سطح المكتب المعقدة لواجهة المستخدم الرسومية.

5. دفتر Jupyter.

من خلال العمل مع Python ، يكون كل مبرمج على دراية بـ The Jupyter Notebook. إنه تطبيق ويب مفتوح المصدر يسمح للمبرمجين بكتابة تعليمات برمجية معبرة. يعد Jupyter Notebook أداة مفيدة لعلوم البيانات وتعلم الآلة. يمكّنك من عرض النتائج الخاصة بك وتضمين النتائج (تصورات) في نفس المستند مثل التعليمات البرمجية الخاصة بك.

من بين العديد من الخدمات التي تدور حول The Jupyter Notebook هو Google Colaboratory الذي يمنحك امتيازات مجانية للحوسبة السحابية إلى جانب الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء لتشغيل Jupyter Notebook. نظرًا لأنه تتم مزامنة Google Colab مباشرة مع تطبيقات Google Drive ، يمكنك تخزين البيانات وأجهزة الكمبيوتر المحمولة الخاصة بك على Google Drive.

6. المجتمع - هناك دائمًا شخص ما يمكن الاعتماد عليه!

ما الذي يمكن أن يكون أكثر روعة في Python من الأشياء التي ذكرناها بالفعل حتى الآن؟

احصل على شهادة علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. انضم إلى برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

مجتمع بايثون.

للأفضل أو للأسوأ ، سيكون مجتمع Python موجودًا دائمًا من أجلك. لا توجد مشكلة أو مشكلة أو لا يوجد سؤال لن يتم حلها أو الإجابة عليها من قبل المتحمسين والمتطوعين في بايثون. كل ما عليك فعله هو السؤال. هذه واحدة من أكثر السمات الجديرة بالثناء لمجتمعات المصادر المفتوحة - فهي دائمًا منفتحة على المناقشات.

إذا كنت عالقًا في مكان ما في التعليمات البرمجية الخاصة بك أو في شيء ما ، فيمكنك التأكد من أن شخصًا ما في مكان ما قد واجه مثل هذه المشكلة من قبل. لذلك ، هناك دائمًا حل. يمكنك التواصل مع خبراء Python وأعضاء المجتمع على منصات الإنترنت مثل Reddit و StackOverflow ، أو يمكنك حضور الاجتماعات / المؤتمرات والتجمعات الأخرى.

باختصار ، أثبتت Python أنها غيرت قواعد اللعبة لعلوم البيانات. إنها مليئة بهذه الأدوات والميزات المفيدة التي تجعلها الخيار الأول للعديد من علماء البيانات ومحللي البيانات في كل مكان.

بينما نحن مقتنعون بأن الأسباب المذكورة أعلاه كافية لتظهر لك مزايا Python لعلوم البيانات ، يجب عليك اختبارها بنفسك لتصدقها!