5 أسباب لاختيار Python لعلوم البيانات - ما مدى سهولة ذلك
نشرت: 2019-07-18مع ظهور Data Science كخيار مهني جديد مثير للقرن الحادي والعشرين ، فهي تجتذب كلاً من الطامحين الشباب والمهنيين مثل العثة إلى اللهب. في حين أن الحياة المهنية في علوم البيانات واعدة للغاية ، فإن الجزء الذي يميل فيه الطلاب الجدد إلى الضلال في البداية نفسها.
إذا كنت قد بدأت للتو مع Data Science ، فإن السؤال الذي سيظهر في ذهنك أولاً هو:
أين أبدأ؟
سنضع قسطًا من الراحة في ارتباكك. تبدأ ببايثون .
الآن ، قد تسأل - لماذا تتعلم بايثون؟ ما الذي يميزه ؟
لماذا تختار Python لعلوم البيانات؟
قد يبدو الأمر مبتذلاً ، لكن بايثون خيار مثالي للمبتدئين الذين يحاولون البدء في علوم البيانات. هناك أسباب عديدة لهذا الغرض. ولكن قبل أن نتعمق في هذه الأسباب ، دعونا نلقي نظرة على بعض الإحصائيات لدعم مطالبنا.
وفقًا لدراسة حديثة ، فإن Python هي لغة البرمجة الأكثر شيوعًا بين علماء البيانات.
كانت لغة Python في القمة منذ فترة طويلة - ولا شيء يثير الدهشة في ذلك.
لماذا ا؟
يؤكد تقرير صادر عن أكاديمية Cloud أن:
"من المعروف أن لغة Python هي لغة بديهية تُستخدم عبر مجالات متعددة في علوم الكمبيوتر ... من السهل التعامل معها ، وقد بذل مجتمع علوم البيانات العمل لإنشاء السباكة التي يحتاجها لحل المشكلات الحسابية المعقدة. قد يكون السبب أيضًا هو أن المزيد من الشركات تنقل مشاريع البيانات والمنتجات إلى الإنتاج. R ليست لغة برمجة للأغراض العامة مثل Python ".
إنها لغة بديهية تحتوي على مفردات مبسطة مكدسة بمكتبات كاملة الميزات (تسمى أيضًا إطارات العمل) والتي تساعد في إنتاج النتائج المرجوة بشكل أسرع من أي لغة أخرى. Python هي لغة عالية المستوى مستقلة في حد ذاتها - لا تحتاج إلى أي خبرة برمجة سابقة لتعلم Python. وأفضل جزء - يمكنه فعل كل شيء.
فيما يلي 5 أسباب توضح لك سبب كون بايثون رائعة للمبتدئين!
- سهل التعلم
السبب الرئيسي الذي يجعل Python خيارًا مثاليًا للمبتدئين هو بساطتها ومنحنى التعلم السلس. تركيبها بسيط للغاية وسهل للمبتدئين.
- قابلية التوسع
Python هي لغة قابلة للتطوير بدرجة كبيرة وهي أيضًا أسرع بكثير من اللغات الأخرى مثل R و Stata و Matlab. تعمل قابلية التوسع على تحسين حاصل المرونة ، وهو أمر مفيد للغاية في حل المشكلات وتطوير التطبيقات.
- مجموعة واسعة من المكتبات
عندما يتعلق الأمر بالمكتبات ، لا شيء يمكنه التغلب على بايثون. تعد اللغة أيضًا اختيارًا مناسبًا لتطوير الألعاب. تأتي Python مع مجموعة من مكتبات علوم البيانات وتحليلات البيانات بما في ذلك Pandas و NumPy و SciPy و Scikit-Learn و StatsModels وغيرها الكثير. بفضل هذه اللوحة الضخمة من المكتبات ، يمكن لبايثون دائمًا أن تأتي بحلول رائعة لمعالجة مشكلات معينة.
- مجتمع ActivePython
يدعم المجتمع النشط والقوي لغة بايثون. بغض النظر عن مشكلتك (نحن نتحدث عن مشكلات الترميز هنا ، وليس مشكلات الحياة!) ، يمكنك دائمًا الاعتماد على نظام Python البيئي لمساعدتك ودعمك. يساهم مجتمع Python بانتظام في تطوير المكتبات وإنشاء أدوات Python الجديدة. هذا هو أحد الأسباب الرئيسية لشعبية بايثون.
- خيارات لا تعد ولا تحصى للتصور
يتم تحميل Python بالعديد من خيارات التصور. ومن الأمثلة الجيدة على ذلك - Matplotlib ، التي قدمت أيضًا الأساس لتطوير مكتبات أخرى مثل Pandas Plotting و Seaborn و ggplot ، على سبيل المثال لا الحصر. تسمح لك أطر التصور الغنية هذه بفهم البيانات الموجودة في متناول اليد وكذلك تصور النتائج الخاصة بك من خلال المخططات الدائرية والمخططات الرسومية والرسوم البيانية وحتى المخططات التفاعلية الجاهزة للويب.
كيف تتعلم بايثون لعلوم البيانات؟
سنعرض لك الآن كيفية تعلم Python في بضع خطوات بسيطة.
- قم بإعداد جهازك.
لا يمكنك تعلم لغة Python دون تجهيز جهازك لها ، أليس كذلك؟
الطريقة الأكثر ملاءمة للقيام بذلك هي تنزيل Anaconda من Continuum.io ، وستكون جيدًا لأنه مجهز بكل ما تحتاجه تقريبًا على الطريق.
- ابدأ بأساسيات بايثون.
أفضل طريقة لبدء تعلم بايثون هي العثور على دورة بايثون مناسبة مصممة خصيصًا لعلوم البيانات. تقدم لك دورات Python أساسيات Python ، بما في ذلك المتغيرات وأنواع البيانات والوظائف والحلقات والمشغلين والعبارات الشرطية ، من بين أشياء أخرى. لن تحتاج فقط إلى فهم ماهية هذه المفاهيم ولكن أيضًا التعرف على الغرض المحدد منها.
- احصل على الراحة مع مكتبات Python.
كما ذكرنا من قبل ، مكتبات Python مفيدة للغاية في البرمجة. لذلك ، بمجرد أن تتقن أساسيات اللغة ، يجب أن تنتقل إلى أفضل شيء تالي - مكتبات بايثون. بعض المكتبات المستخدمة على نطاق واسع هي Pandas و NumPy و SciPy و PyTorch و Theano و Scikit-Learn و Keras و Eli5.
- ماجستير في تحليل البيانات ومعالجتها وتصورها باستخدام الباندا.
إذا كنت ترغب في العمل مع Python ، فيجب أن تعرف التفاصيل الدقيقة لـ Pandas. يأتي مزودًا بهيكل بيانات عالي الأداء ، يُعرف باسم "إطار البيانات" الذي يعمل بشكل أفضل مع أنواع مختلفة من البيانات الجدولية. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يحتوي أيضًا على العديد من الأدوات المفيدة لقراءة / كتابة البيانات ، ومعالجة البيانات المفقودة ، وتصفية البيانات ، وتنظيف البيانات الأولية ، ودمج مجموعات البيانات ، وتصور البيانات. بمجرد أن تعرف الباندا من الداخل إلى الخارج ، ستزداد كفاءتك بسرعة فائقة.
ولكن هناك مشكلة - يدمج Pandas العديد من الوظائف لإنجاز نفس المهمة. يجب أن يكون هدفك هو العثور على أفضل الممارسات.
- اعمل على مشاريع بايثون المصغرة.
بحلول الوقت الذي تصل فيه إلى هذه الخطوة ، ستكون قد عرفت جميع أساسيات Python ومكتباتها واستخداماتها. حان الوقت الآن لوضع معرفتك النظرية في الاستخدام العملي - العمل على مشاريع بايثون. ليس عليك بناء شيء معقد للغاية ؛ يمكنك البدء في العمل مع واجهات برمجة التطبيقات وتطوير التطبيقات الصغيرة باستخدام Python. يمكنك أيضًا تجربة أتمتة المهام الروتينية الصغيرة باستخدام Python.
خلاصة القول - حاول استخدام معرفتك بشكل جيد وابني شيئًا ما!
- استمر في التدريب ورفع المهارات.
"التدريب يجعل الانسان مثالي."
إنه نفس الشيء بالنسبة لبايثون كما هو الحال مع كل شيء آخر. من خلال الممارسة المنتظمة ، ستصقل مهاراتك في البرمجة. كلما مارست أكثر ، كلما حصلت على نتائج أفضل. بصرف النظر عن تطوير مشاريع علوم البيانات الشخصية ، يمكنك دائمًا المشاركة في مسابقات Kaggle ، والتسجيل في دورات متقدمة عبر الإنترنت ، وحضور مؤتمرات / ندوات / ندوات حول علوم البيانات والتكنولوجيا ، وقراءة المجلات والكتب ، وما إلى ذلك. هناك العديد من الطرق للتعلم - عليك أن تكون منفتح على فكرة التعلم!
ليستنتج…
اتبع هذه الخطوات واستمر في ممارسة الشعائر الدينية ، ومن المؤكد أنك ستتقن لغة بايثون في غضون ثلاثة أشهر تقريبًا. ومع ذلك ، يجب أن تتذكر أن Python تتطور كل يوم ، حتى أثناء حديثنا - شخص ما في مكان ما يساهم بنشاط في مجتمع Python. منحنى التعلم السهل في Python ، وعامل قابلية التوسع العالي لها ، وبالطبع بساطتها تجعلها لغة مبتدئة. وكما هو الحال في البرمجة ، بمجرد إتقان لغة برمجة واحدة ، لن يكون تعلم لغات أخرى مهمة شاقة بعد الآن.
تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.
تعلم سعيد!
عندما يتعلق الأمر بتعلم بايثون ، كم من الوقت يستغرق؟
Python هي لغة بسيطة للتعلم ، لذا ستكون جاهزًا للعمل في أسرع وقت. ومع ذلك ، لكي تبرمج جيدًا في Python ، يجب أن تحصل أولاً على خبرة في بناء التطبيقات باللغة. إذا كنت تتدرب كثيرًا ، فقد يستغرق إتقان أساسيات برمجة بايثون أقل من أسبوعين. لتعلم Python ، ستحتاج إلى فهم أساسي للترميز وقليل من الكفاءة الاحترافية في أي لغة أخرى ، مثل C و C ++ و C # و Java وما إلى ذلك. إذا سبق لك كتابة تعليمات برمجية بلغة أخرى مثل R أو Java أو C ++ ، فستجد أن تعلم Python أسهل بكثير من أي شخص لم يبرمج من قبل.
هل من الممكن تعلم بايثون دون أن يكون لديك أي خبرة برمجية سابقة؟
Python هي لغة برمجة قوية يمكن استخدامها لمجموعة واسعة من المهام. Python هي لغة برمجة سهلة التعلم لأولئك الذين لم يسبق لهم الترميز من قبل. يتميز ببنية أساسية تجعل من السهل تعلم المبتدئين. بالمقارنة مع لغات البرمجة الأخرى ، فمن الأسهل التعلم. بدون أي خبرة برمجية سابقة ، يمكنك إتقان أساسيات Python في غضون شهرين إلى ستة أشهر ، ولكن قد يكون هذا أكثر أو أقل بكثير اعتمادًا على مقدار الوقت الذي تخصصه للتعلم كل يوم.
هل معرفة بايثون كافية للحصول على وظيفة؟
في حين أن معرفة بايثون قد تكون كافية للعثور على عمل ، فإن معظم المهن تتطلب مجموعة أكبر من القدرات. إذا كنت تعرف كيفية تطوير كود Python الذي يتصل بقاعدة بيانات MySQL ، على سبيل المثال ، فقد تتمكن من العثور على عمل. لإنشاء تطبيق ويب ، ستحتاج إلى معرفة جيدة بـ Javascript و HTML و CSS. إذا كنت ترغب في العمل في التعلم الآلي ، فأنت بحاجة إلى أن تكون على دراية بالنمذجة الرياضية. نتيجة لذلك ، فإن تعلم بايثون وحده لن يضمن لك حياة مهنية لائقة. من ناحية أخرى ، يمكن أن تساعدك معرفة ذلك في تطوير مهارات جديدة ستمكنك من التقدم في مهنتك.