ضرورية Python لتحليل وعلوم البيانات

ضرورية Python لتحليل وعلوم البيانات

 

يعرّف منتجوها لغة Python على أنها “… لغة برمجة مفسرة وموجهة للكائنات وذات مستوى عالٍ مع دلالات ديناميكية.

إن هياكل البيانات المضمنة عالية المستوى ، جنبًا إلى جنب مع الكتابة الديناميكية والربط الديناميكي ، تجعلها جذابة جدًا لتطوير التطبيقات السريعة ، وكذلك لاستخدامها كلغة نصية أو لغة لصق لربط المكونات الموجودة “.

Python هي لغة برمجة للأغراض العامة ، مما يعني أنه يمكن استخدامها في تطوير تطبيقات الويب وسطح المكتب.

مع هذا النوع من التنوع ، فليس من المستغرب أن Python هي واحدة من أسرع لغات البرمجة نموًا في العالم.

سنتعرف سويا فيما يلي علي ضرورية Python لتحليل وعلوم البيانات

 

إذن ، كيف تتوافق Python مع تحليل البيانات؟

سنلقي نظرة فاحصة على سبب أهمية لغة البرمجة متعددة الاستخدامات هذه لأي شخص يرغب في الحصول على وظيفة في مجال تحليل البيانات اليوم أو يبحث عن بعض السبل المحتملة لتحسين المهارات.

بمجرد الانتهاء ، سيكون لديك فكرة أفضل عن سبب اختيار Python لتحليل البيانات.

يمكنك البدء في رحلة البيانات الخاصة بك عن طريق الاطلاع على المعسكر التدريبي لعلوم البيانات اليوم.

في هذه المقالة (ضرورية Python لتحليل وعلوم البيانات) سوف نغطي المواضيع التالية بالتفصيل:

• نظرة عامة على تحليل البيانات
• الفرق بين تحليل البيانات وعلوم البيانات
• لماذا يعد Python ضروريًا لتحليل البيانات؟

 

نظرة عامة على تحليل البيانات

ماذا يفعل محلل البيانات ، على أي حال؟

قد يساعد تجديد المعلومات قليلاً عن دور محلل البيانات في تسهيل الإجابة عن السؤال حول سبب ملاءمة Python.

كلما فهمت الوظيفة بشكل أفضل ، كانت الخيارات الأفضل التي ستتخذها في الأدوات اللازمة لأداء المهمة.

محللو البيانات مسؤولون عن تفسير البيانات وتحليل النتائج باستخدام التقنيات الإحصائية وتقديم التقارير المستمرة.

يقومون بتطوير وتنفيذ تحليلات البيانات وأنظمة جمع البيانات والاستراتيجيات الأخرى التي تعمل على تحسين الكفاءة والجودة الإحصائية.

كما أنهم مسؤولون عن الحصول على البيانات من مصادر البيانات الأولية أو الثانوية والحفاظ على قواعد البيانات.

إلى جانب ذلك ، يقومون بتحديد وتحليل وتفسير الاتجاهات أو الأنماط في مجموعات البيانات المعقدة.

يقوم محللو البيانات بمراجعة تقارير الكمبيوتر والمطبوعات ومؤشرات الأداء لتحديد مشاكل الكود وتصحيحها.

من خلال القيام بذلك ، يمكنهم تصفية البيانات وتنظيفها.

يقوم محللو البيانات بإجراء تحليلات دورة الحياة الكاملة لتشمل المتطلبات والأنشطة والتصميم ، بالإضافة إلى تطوير قدرات التحليل وإعداد التقارير.

كما أنهم يراقبون خطط مراقبة الأداء والجودة لتحديد التحسينات.

أخيرًا ، يستخدمون نتائج المسؤوليات والواجبات المذكورة أعلاه للعمل بشكل أفضل مع الإدارة لتحديد أولويات الأعمال واحتياجات المعلومات.

يحتاج المرء فقط إلى إلقاء نظرة سريعة على هذه القائمة من المهام المليئة بالبيانات ليرى أن امتلاك أداة يمكنها التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بسهولة وبسرعة أمر لا بد منه.

بالنظر إلى انتشار البيانات الضخمة (وهي لا تزال في ازدياد) ، من المهم أن تكون قادرًا على التعامل مع كميات هائلة من المعلومات وتنظيفها ومعالجتها للاستخدام.

يناسب Python الفاتورة نظرًا لأن بساطتها وسهولة أداء المهام المتكررة تعني الحاجة إلى تخصيص وقت أقل لمحاولة اكتشاف كيفية عمل الأداة.

 

تحليل البيانات مقابل. علم البيانات

قبل الخوض في التعمق في سبب أهمية Python لتحليل البيانات ،

من المهم أولاً إنشاء العلاقة بين تحليل البيانات وعلم البيانات ، نظرًا لأن الأخير يميل أيضًا إلى الاستفادة بشكل كبير من لغة البرمجة.

بعبارة أخرى ، فإن العديد من الأسباب التي تجعل بايثون مفيدة لعلم البيانات هي أيضًا أسباب تجعلها مناسبة لتحليل البيانات.

يوجد تداخل كبير بين الحقلين ، ولكنهما مميزان تمامًا أيضًا ، كل منهما على يمينه.

يتمثل الاختلاف الرئيسي بين محلل البيانات وعالم البيانات في أن رؤى المنسق السابق ذات المغزى من البيانات المعروفة ،

بينما يتعامل الأخير أكثر مع الافتراضات ،

ماذا لو. يتعامل محللو البيانات مع الأمور اليومية ، باستخدام البيانات للإجابة على الأسئلة المقدمة لهم ، بينما يحاول علماء البيانات التنبؤ بالمستقبل وتأطير تلك التنبؤات في أسئلة جديدة.

أو بعبارة أخرى ، يركز محللو البيانات على ما هو موجود الآن ، بينما يقوم علماء البيانات باستقراء ما يمكن أن يكون.

غالبًا ما تكون هناك حالات يتم فيها تشويش الخطوط بين التخصصين ، ولهذا السبب يمكن أن تكون المزايا التي تمنحها Python في علم البيانات هي نفسها التي يتمتع بها تحليل البيانات.

على سبيل المثال ، تتطلب كلتا المهنتين معرفة بهندسة البرمجيات ومهارات الاتصال المختصة ومعرفة الرياضيات الأساسية وفهم الخوارزميات.

علاوة على ذلك ، تتطلب كلتا المهنتين معرفة لغات البرمجة مثل R و SQL وبالطبع Python.

من ناحية أخرى ، يجب أن يمتلك عالم البيانات بشكل مثالي فطنة تجارية قوية ، في حين أن محلل البيانات لا يحتاج إلى القلق بشأن إتقان تلك الموهبة المعينة.

ومع ذلك ، يجب أن يتقن محللو البيانات بدلاً من ذلك أدوات جداول البيانات مثل Excel.

فيما يتعلق بالرواتب ، يمكن لمحلل بيانات مبتدئ الحصول على راتب سنوي قدره 60 ألف دولار في المتوسط ،

في حين أن متوسط الراتب لعالم البيانات هو 122 ألف دولار في الولايات المتحدة وكندا ، مع حصول مديري علوم البيانات على 176 ألف دولار في المتوسط.

 

لماذا تعد Python ضرورية لتحليل البيانات؟

 

• إنه مرن

إذا كنت ترغب في تجربة شيء إبداعي لم يتم القيام به من قبل ؛ إذن ، Python مثالية لك.

إنه مثالي للمطورين الذين يرغبون في كتابة نصوص للتطبيقات ومواقع الويب.

 

• من السهل التعلم

بفضل تركيز Python على البساطة وسهولة القراءة ، فإنها تتميز بمنحنى تعليمي تدريجي ومنخفض نسبيًا.

تجعل سهولة التعلم من Python أداة مثالية للمبرمجين المبتدئين.

تقدم Python للمبرمجين ميزة استخدام عدد أقل من أسطر التعليمات البرمجية لإنجاز المهام أكثر مما يحتاجه المرء عند استخدام اللغات القديمة.

بمعنى آخر ، تقضي وقتًا أطول في اللعب به ووقتًا أقل في التعامل مع الكود.

 

• إنه مفتوح المصدر

Python مفتوحة المصدر ، مما يعني أنها مجانية وتستخدم نموذجًا مجتمعيًا للتطوير.

تم تصميم Python للتشغيل على بيئات Windows و Linux. أيضًا ، يمكن نقله بسهولة إلى منصات متعددة.

هناك العديد من مكتبات Python مفتوحة المصدر مثل معالجة البيانات ، وتصور البيانات ، والإحصاء ، والرياضيات ، والتعلم الآلي ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، على سبيل المثال لا الحصر (على الرغم من الاطلاع أدناه لمزيد من المعلومات حول هذا).

 

• إنه مدعوم جيدًا

أي شيء يمكن أن يحدث بشكل خاطئ سيحدث بشكل خاطئ ، وإذا كنت تستخدم شيئًا لم تكن بحاجة إلى دفع ثمنه ، فإن الحصول على المساعدة يمكن أن يمثل تحديًا كبيرًا.

لحسن الحظ ، تمتلك لغة Python عددًا كبيرًا من المتابعين وتستخدم بكثرة في الدوائر الأكاديمية والصناعية ، مما يعني أن هناك الكثير من مكتبات التحليلات المفيدة المتاحة.

يمكن لمستخدمي Python الذين يحتاجون إلى مساعدة اللجوء دائمًا إلى Stack Overflow والقوائم البريدية والتعليمات البرمجية والوثائق التي يساهم بها المستخدم.

وكلما أصبحت لغة Python أكثر شيوعًا ، زاد عدد المستخدمين الذين يساهمون بمعلومات حول تجربة المستخدم الخاصة بهم ، وهذا يعني توفر المزيد من مواد الدعم مجانًا.

هذا يخلق دوامة دائمة من القبول من قبل عدد متزايد من محللي البيانات وعلماء البيانات.

لا عجب أن شعبية بايثون تتزايد!

لذلك ، باختصار ، هذه النقاط ، بايثون ليست معقدة بشكل مفرط للاستخدام ، والسعر مناسب (مجاني!) ،

وهناك دعم كافٍ للتأكد من أنك لن تتوقف عند حدوث مشكلة. ينشأ. هذا يعني أن هذه واحدة من تلك الحالات النادرة التي لا تنطبق فيها عبارة “تحصل على ما تدفع مقابله” بالتأكيد!

 

• بعض الأفكار الإضافية

تعد Python جزءًا مهمًا من مجموعة أدوات محلل البيانات ، حيث إنها مصممة خصيصًا لتنفيذ المهام المتكررة ومعالجة البيانات ،

وأي شخص عمل باستخدام كميات كبيرة من البيانات يعرف فقط عدد المرات التي يدخل فيها التكرار فيها.

من خلال امتلاك أداة تتولى العمل الشاق ، يكون محللو البيانات أحرارًا في التعامل مع الأجزاء الأكثر إثارة للاهتمام والمجزية من الوظيفة.

يجب على محللي البيانات أيضًا أن يضعوا في اعتبارهم المجموعة الواسعة من مكتبات Python الأخرى المتاحة هناك.

تساعد هذه المكتبات ، مثل NumPy و Pandas و Matplotlib ، محلل البيانات في تنفيذ وظائفه ، ويجب النظر إليها بمجرد الانتهاء من أساسيات Python.

 

تعلم Python لعلوم البيانات

ربما تكون مستعدًا لتغيير مهنتك ، وتحليل البيانات يدعوك. ومعرفة مدي ضرورية Python لتحليل وعلوم البيانات

أو ربما تكون محلل بيانات بالفعل ، ولكنك تريد القيام ببعض المهارات لزيادة قابليتك للتسويق والقيمة.

سيؤسس برنامج الدراسات العليا في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا في علوم البيانات إتقانك لعلوم البيانات وتقنيات التحليلات باستخدام Python.

باستخدام هذه الدورة التدريبية ، ستتعلم المفاهيم الأساسية لبرمجة Python وتكتسب معرفة متعمقة وقيمة في تحليلات البيانات والتعلم الآلي وتصور البيانات وكشط الويب ومعالجة اللغة الطبيعية.

كما رأينا ، تعد Python مهارة مطلوبة بشكل متزايد للعديد من المناصب في علم البيانات ، لذلك عزز حياتك المهنية من خلال هذه الدورة التدريبية العملية التفاعلية.

بمجرد اجتياز الامتحان واستيفاء المتطلبات الأخرى ، ستتم اعتمادك وستكون جاهزًا لمواجهة التحديات الجديدة.

إذا كنت مهتمًا بأن تصبح خبيرًا في علوم البيانات ، فلدينا الدليل المناسب لك. تواصل مع الفريق المحتص

سيمنحك الدليل الوظيفي لعلوم البيانات رؤى حول أكثر التقنيات شيوعًا ، والشركات الكبرى التي توظف ، والمهارات المطلوبة لبدء حياتك المهنية في مجال علوم البيانات المزدهر ، ويقدم لك خارطة طريق مخصصة لتصبح خبيرًا ناجحًا في علوم البيانات .

أيضا تابع سلسلة المقالات في لغة البرمجة Python مدونتنا twiintech