أهمية برمجة Python في علوم البيانات
أهمية برمجة Python في علوم البيانات
أهمية برمجة Python في علوم البيانات
Python لعلوم البيانات
قبل البدء في علم البيانات ، سيكون هناك سؤال واحد يدور في ذهن عالم البيانات الطموح “ما هي اللغة الأكثر شهرة التي يستخدمها علماء البيانات؟”.
هناك العديد من لغات البرمجة التي يستخدمها علماء البيانات مثل Python و R و C ++. لكن بايثون تحتل مكانة فريدة بين الجميع.
Python هي لغة برمجة موجهة للكائنات ومفتوحة المصدر وقابلة للتكيف وبسيطة لتعلم لغة البرمجة.
يحتوي على ترتيب غني من المكتبات والأدوات التي تجعل المهام بسيطة لعلماء البيانات.
بالإضافة إلى ذلك ، تمتلك Python قاعدة مجتمعية هائلة حيث يمكن للمهندسين وعلماء البيانات طلب استفساراتهم والإجابة على أسئلة الآخرين.
يستخدم علم البيانات كخدمات Python لفترة طويلة وسيظل الخيار الأفضل لعلماء ومطوري البيانات.
فيما يلي سوف نتعرف علي أهمية برمجة Python في علوم البيانات
لغة برمجة بايثون: نظرة عامة
كانت بايثون موجودة منذ أواخر الثمانينيات وتطورت من التضامن إلى الجودة من تلك النقطة فصاعدًا.
اليوم ، يتم استخدام لغة البرمجة المهمة هذه في تطوير البرامج ، وتطوير تطبيقات الهاتف المحمول ، وتطوير الويب ، وفي فحص وتسجيل البيانات الرقمية والعلمية.
ستندهش من إدراك أن المنصات الرئيسية على الإنترنت ، على سبيل المثال ، Google و Dropbox و Instagram و YouTube و Spotify – كلها تعمل مع Python.
تم استخدام Python لأول مرة لأتمتة المهام المكررة وتطبيقات النماذج الأولية واستخدام تلك التطبيقات بلغات مختلفة.
من الأسهل نسبيًا التعلم والفهم ، بسبب الشفرة النظيفة والمباشرة والتوثيق الواسع.
يمكن استخدام أكثر روعة من Python في المجالات غير التقنية مثل الأعمال التجارية والإعلان أيضًا ، مما يساعد الخبراء في تحليل البيانات.
ميزات Python
جزء من الميزات البارزة في Python هي:
1. Python هي لغة تكتب بشكل تدريجي ، لذلك يتم تحديد المتغيرات تلقائيًا.
2. تعد Python أكثر قابلية للقراءة وتستخدم كودًا أقل لتنفيذ مهمة مماثلة عند مقارنتها بلغات البرمجة الأخرى.
3. يتم كتابة بايثون على وجه التحديد. بهذه الطريقة ، يحتاج المطورون إلى إرسال الأنواع يدويًا.
4. بايثون هي لغة مفسرة. هذا يعني أن البرنامج لا يجب أن يمتثل.
5. Python مرنة ومريحة ويمكن تشغيلها على أي منصة بشكل فعال.
إنه قابل للتكيف ويمكن دمجه مع برامج الطرف الثالث الأخرى بشكل فعال.
أهمية Python:
تعمل المنظمات الاستشارية في مجال علوم البيانات على تمكين مجموعة المطورين وعلماء البيانات من استخدام Python كلغة برمجة.
اشتهرت بايثون وأصبحت لغة البرمجة الأكثر أهمية في إطار زمني قصير للغاية.
يحتاج علماء البيانات إلى إدارة كمية كبيرة من البيانات المعروفة باسم البيانات الضخمة.
مع الاستخدام البسيط والترتيب الضخم لمكتبات Python ، أصبحت Python خيارًا شائعًا للتعامل مع البيانات الضخمة.
دعونا نناقش أهمية بايثون في علم البيانات بالتفصيل:
سهل الاستخدام:
Python سهلة الاستخدام ولها منحنى سريع التعلم.
يمكن لعلماء البيانات الجدد تعلم لغة Python بسهولة من خلال استخدام بناء الجملة وسهولة فهمها بشكل أفضل.
توفر Python أيضًا الكثير من أدوات التنقيب عن البيانات التي تساعد في معالجة البيانات بشكل أفضل.
على سبيل المثال ، Rapid Miner و Weka و Orange وما إلى ذلك.
تعد Python مهمة لعلماء البيانات نظرًا لأنها تحتوي على العديد من المكتبات المفيدة وسهلة الاستخدام مثل Pandas و Numpy و Scipy و Tensorflow وغيرها الكثير.
لغة Python مرنة:
لا تتيح لك Python إنشاء البرامج فحسب ، بل تتيح لك أيضًا التعامل مع التحليل وحساب البيانات الرقمية والمنطقية وتطوير الويب.
في الواقع ، أصبحت Python أيضًا منتشرة في كل مكان على الويب ، حيث تتحكم في العديد من مواقع الويب البارزة باستخدام أطر تطوير الويب مثل TurboGears و Django و Tornado.
إنه مثالي للمطورين الذين لديهم موهبة تطوير التطبيقات والويب.
ليست مفاجأة كبيرة ، فمعظم علماء البيانات يفضلون ذلك على بدائل البرمجة التالية المتاحة في السوق.
تبني Python أدوات تحليل أفضل:
تعد تحليلات البيانات جزءًا ضروريًا من علم البيانات.
توفر أدوات تحليل البيانات معلومات حول الأطر المختلفة التي تعتبر مهمة لتقييم الأداء في أي عمل تجاري.
لذلك لغة برمجة Python هي أفضل خيار لبناء أدوات تحليل البيانات.
أيضا يمكن أن توفر Python معرفة أفضل بسهولة والحصول على أمثلة وربط البيانات من مجموعات البيانات الكبيرة.
تعد Python مهمة أيضًا في تحليلات الخدمة الذاتية.
وبالمثل ، ساعدت Python مؤسسات التنقيب عن البيانات على الأرجح في التعامل مع البيانات من أجلها.
Python مهمة للتعلم العميق:
لدى Python الكثير من الحزم مثل Tensorflow و Keras و Theano التي تساعد علماء البيانات في تطوير خوارزميات التعلم العميق.
أيضا تقدم Python مساعدة فائقة فيما يتعلق بخوارزميات التعلم العميق.
لذلك تم استلهام خوارزميات التعلم العميق من بنية الدماغ البشري. إنه قادر على بناء شبكات عصبية اصطناعية تعيد تمثيل سلوك العقل البشري.
كذلك تعطي الشبكات العصبية للتعلم العميق الوزن والانحياز لمعلمات الإدخال المختلفة وتعطي المخرجات المرغوبة.
قاعدة مجتمعية ضخمة:
تمتلك Python قاعدة مجتمعية ضخمة من المهندسين وعلماء البيانات مثل Python.org و Fullstackpython.com و realpython.com وما إلى ذلك.
كذلك يمكن لمطوري Python نقل مشكلاتهم وأفكارهم إلى المجتمع.
أيضا يعد Python Package Index مكانًا استثنائيًا لاستكشاف الآفاق المختلفة للغة برمجة Python.
كذلك يقوم مطورو Python باستمرار بإجراء تحسينات على اللغة التي تساعدها على أن تصبح أفضل بمرور الوقت.
ملاحظة ختامية:
أهمية برمجة Python في علوم البيانات
مكنت لغة Python في علم البيانات علماء البيانات من إنجاز المزيد في وقت أقل.
أيضا Python هي لغة برمجة قابلة للتكيف يمكن فهمها بشكل فعال وهي مذهلة أيضًا.
لذلك Python قابلة للتكيف بدرجة كبيرة ويمكن أن تعمل في أي بيئة بشكل فعال.
بالإضافة إلى ذلك ، مع تغييرات طفيفة ، يمكن تشغيله على أي نظام تشغيل ويمكن دمجه مع لغات البرمجة الأخرى.
استقرت هذه الصفات على Python الخيار الأفضل للمطورين وعلماء البيانات.
كذلك كتب ودورات برمجة Python الأخرى التي قد تعجبك ستجدها في مدونتنا twiintech
تخصص twiintech هو تعليم الأفراد والموظفين في الشركات الكبرى مثل Google كيفية استخدام Python ولغات علوم البيانات الأخرى.
أيضا نحن نقدم مجموعة واسعة من دورات Python ومسارات المهارات والمسارات المهنية التي يمكن أن تساعدك على بدء مسيرتك المهنية في مجال البيانات.
انقر هنا للحصول على عروض دوراتنا. ومن أجل التواصل مع فريقنا المختص