يرغب المرشحون في القفز إلى مهنة محلل البيانات يجب أن يكون لديهم معرفة ببعض اللغات ، وإذا قارنا Python باللغات الأخرى ، فإن Python أكثر إثارة للاهتمام وسهلة التعلم مقارنةً بلغات البرمجة الأخرى.

وبالتالي ، فقد أصبحت لغة مشتركة لتحليل البيانات.

لغة Python سهلة التعلم والاستخدام سواء كنت جديدًا في اللغة أو كنت محترفًا متمرسًا في تكنولوجيا المعلومات.

تساعدك Python على خدمة الشركة كمحلل بيانات رائع.

تثبيت Python

يمكن تثبيت Python بطريقتين مختلفتين على سطح المكتب أو الكمبيوتر المحمول.

أولاً ، تحتاج إلى الانتقال إلى موقع مشروع Python وتحميل Python مباشرةً من هناك أو لديك خيار تثبيت العناصر والمكتبات التي ترغب في استخدامها.

ثانيًا ، يمكنك أيضًا تنزيل الحزمة التي تتضمن مكتبات مثبتة مسبقًا وتثبيت الحزمة بدون أي إزعاج على الإطلاق.

يوصي كبار الخبراء والمحترفين بالطريقة الثانية للمبتدئين الجدد في هذا المجال وكذلك للمحترفين المتمرسين.

بعد الانتهاء من عملية التثبيت ، يتعين عليك اختيار البيئة المناسبة لمجال عملك. تشتمل خيارات اختيار البيئة على بيئة طرفية أو قائمة على غلاف ، ودفتر IDLE و iPython.

تم تعيين IDLE كبيئة افتراضية ويمكن استخدامه كبيئة أكثر شيوعًا للمستخدمين.

تعتمد البيئة التي تختارها على المتطلبات التي تحتاجها للترميز.

مكتبات Python

المكتبات مفيدة جدًا لأولئك الذين يرغبون في تعلم بايثون.

قبل استخدام أي مكتبة ، تحتاج إلى استيراد تلك المكتبة إلى بيئتك.

دعونا نتعلم بعض المكتبات الهامة المستخدمة في بايثون للحسابات العلمية وتحليل البيانات.

NumPy

تعد Python الرقمية هي المكتبة الأكثر انتشارًا في Python.

أكثر خصائصه المسيطرة هي صفيفها ذي الأبعاد n التي يمكن من خلالها حل الكميات ذات الأبعاد n.

وظائف الجبر الخطي الأساسية وتحويلات فورييه وإمكانيات الأرقام العشوائية المتقدمة وأدوات التكامل موجودة أيضًا في NumPy تمامًا مثل ميزات اللغات منخفضة المستوى مثل Fortran و C و C ++.

SciPy

تعتبر لغة Python العلمية مكتبة مهمة ومفيدة بالنسبة لك إذا كنت ترغب في استخدام وحدات هندسية متنوعة عالية المستوى مثل تحويل فورييه المنفصل والجبر الخطي والتحسين والمصفوفات المتفرقة.

Matplotlib

Matplotlib هي المكتبة المستخدمة لغرض رسم عدد كبير من الرسوم البيانية سواء كانت من الرسوم البيانية أو من مخططات الحرارة. الميزة المهمة التي يتضمنها دفتر iPython للتخطيط هي ميزة Pylab لاستخدام التخطيط المضمن. إذا كنت لا تستخدم الخيار المضمن في بيئة iPython ، فسيقوم Pylab بتحويل بيئة iPython إلى بيئة Matlab. من أجل إضافة الرياضيات في مخططك ، يمكنك استخدام أوامر Latex.

Pandas

تعد Pandas المكتبات الأكثر استخدامًا في Python للتحكم في البيانات وإعداد عمليات البيانات.

تُستخدم الباندا في إجراءات البيانات المنظمة والتخطيط.

يتم زيادة استخدام Python بعد إضافة Pandas إليها.

تساعد Pandas في تحسين Python بين علماء البيانات لمزيد من البحث والتحليل.

Scikit Learn

تُستخدم هذه المكتبة للتعلم الآلي ويتم إضافة الكثير من الأدوات المفيدة المهمة في هذه المكتبة من أجل إجراء الحسابات والنمذجة الإحصائية والانحدار والتكتل وتقليل الأبعاد بسهولة.

Statsmodels

تستخدم Statsmodels للنمذجة الإحصائية.

تساعد هذه الوحدة في البحث عن البيانات وتخمين النماذج الإحصائية وإجراء الاختبارات الإحصائية.

يتم توفير قائمة الإحصائيات المنتشرة والاختبارات الإحصائية ووظائف الرسم البياني وإحصاءات النتائج لأنواع البيانات المختلفة.

Seaborn

يستخدم Seaborn لتصور البيانات الإحصائية بشكل أساسي لإنشاء رسومات إحصائية لافتة للنظر وقادرة على المعرفة في Python.

الغرض الرئيسي من Seaborn هو تركيز التصور وبذل الجهود لاستكشاف البيانات وفهمها.

Bokeh

تستخدم متصفحات الويب المتقدمة بوكيه لتصميم المؤامرات ولوحات المعلومات وتطبيقات البيانات التفاعلية.

يمكن أداء الأداء في تفاعل حوالي مجموعات البيانات الضخمة مع هذه المكتبة.

يسمح بوكيه للمستخدمين بإنشاء رسومات أنيقة وموجزة.

Blaze

يستخدم Blaze للوصول إلى البيانات من مصادر مختلفة مثل Bclz و MongoDB و Apache Spark و PyTables وغيرها ، وهي مكتبة مهمة تخلق تصورات ولوحات معلومات مثيرة للاهتمام لكميات كبيرة من البيانات.

Scrapy

يستخدم Scrapy للحصول على أنماط مفصلة من البيانات.

كما يسمح للمستخدمين بالذهاب إلى الرابط الرئيسي لموقع الويب وجمع المعلومات المناسبة من صفحات الويب المختلفة.

SymPy

يستخدم SymPy لإجراء حسابات رمزية مختلفة وله كفاءة لإجراء العمليات الحسابية الأساسية وحساب التفاضل والتكامل والرياضيات المنفصلة والجبر وفيزياء الكم.

يتم تنسيق نتيجة الحسابات في كود لاتكس.

Requests

يستخدم نوع المكتبة هذا للوصول إلى الويب.

إنه سهل الاستخدام والترميز ويتعلق بـ urllib2 مع اختلاف بسيط فيها.

يستخدم نظام التشغيل لنظام التشغيل وتنفيذ الملفات.

Networkx

تتم معالجة البيانات التي يجب إجراؤها على الرسوم البيانية بواسطة networkx.

igraph

عمل igraph هو نفس الشبكة التي يتم فيها معالجة البيانات للبيانات القائمة على الرسم البياني مع هذه المكتبة.

Regular expressions

تُستخدم هذه المكتبة للعثور على أنماط في البيانات المكتوبة في شكل نص.

BeautifulSoup

يجمع Scrapy المعلومات من صفحات الويب المختلفة ولكن بخلاف Scrapy BeautifulSoup يجمع المعلومات من صفحة ويب واحدة.

هذه هي المكتبات المختلفة المستخدمة في Python لتحسين أداء ونتائج الكود.

تتمتع المكتبات المختلفة بميزات مختلفة وتساعد جميع الميزات في تعلم تحليل البيانات.

هياكل بيانات Python

كل اللغات لها هياكل بيانات ومكتبات خاصة بها. مماثل في حالة Python.

لدى Python هياكل بيانات مختلفة تساعد في صنع الكود. بعض هياكل البيانات هي:

القوائم – القوائم عبارة عن هياكل بيانات مرنة في Python تحتوي على ميزات لتغيير كل عنصر من عناصر القائمة.

يمكن وصف القائمة بكتابة قائمة بالعناصر أو القيم مفصولة بفاصلة داخل الأقواس المربعة.

السلاسل النصية – يتم تحديد السلاسل النصية في Python بفاصلات. قد تكون فاصلة مقلوبة مفردة أو مزدوجة أو ثلاثية.

تُستخدم علامات الاقتباس الثلاثية للفواصل مع سلاسل المستندات لأسطر متعددة. لذلك بمجرد إضافة القيمة إلى السلاسل ، لا يمكن تغييرها.

المجموعات – يتم وصف المجموعات بالعناصر أو القيم المفصولة بفواصل. لا يمكن تغيير أو تعديل القيم الموجودة في المجموعة.

إنهم يعملون بشكل أسرع بكثير من القوائم.

القاموس – القاموس عبارة عن مجموعة مفاتيح غير مرتبة.

يجب أن تكون المفاتيح فريدة لجعل المجموعة بمثابة قاموس. يحتوي القاموس على مجموعة من القيم الفريدة.

يتكون القاموس الفارغ من زوج من الأقواس.

تلعب هياكل البيانات المذكورة أعلاه دورًا مهمًا في Python سواء كانت تضيف عناصر أو قيمًا إلى البرنامج أو أي عمليات أخرى.

تحليل البيانات باستخدام Python بمساعدة Pandas

يمكن استكشاف البيانات بمزيد من التفصيل بمساعدة أهم مكتبة معروفة باسم Panda.

يستخدم Panda لقراءة مجموعات البيانات وإجراء تحليل استكشافي لحل أي مشكلة.

من أجل البدء باستكشاف البيانات ، اختر أولاً البيئة التي تريد العمل فيها.

كذلك يمكنك اختيار أي من البيئات المذكورة أعلاه التي ناقشناها في المناقشة أعلاه.

بعد تحديد البيئة المناسبة ، قم باستيراد المكتبات التي تريدها واقرأ مجموعة البيانات.

بعد قراءة مجموعة البيانات ، انتقل إلى الصفوف العلوية لمجموعة البيانات.

يمكنك أيضًا عرض المزيد من الصفوف عن طريق طباعة مجموعة البيانات.

وصف الدالة تستخدم لعرض ملخص القيم العددية. تقدم الوظيفة أيضًا العد ومتوسط القيمة والانحراف المعياري والربيعات وما إلى ذلك في المخرجات.

إذا كنت ترغب في عرض القيم غير العددية ، يمكنك عرض توزيع التردد للحصول على مزيد من المعلومات التفصيلية.

نقل البيانات باستخدام Python

أثناء عملية استكشاف البيانات ، توجد بعض المشكلات التي يجب حلها قبل أن تصبح البيانات جاهزة لنموذج بيانات جيد.

تُعرف عملية تنظيف جميع الأخطاء وحل جميع المشكلات من البيانات باسم التحكم في البيانات.

أيضا تظهر المشكلات أحيانًا عند وجود بعض القيم المفقودة في بعض المتغيرات.

كذلك يجب تقدير القيم المفقودة بصدق لملء الفراغات المفقودة وفقًا للقيم المتوقعة للمتغيرات.

تتضمن بعض مجموعات البيانات أحيانًا قيمًا متطرفة تحتاج إلى تعديل مناسب.

للنظر في القيم المفقودة ، يلزمك إجراء الإدخال لأن النماذج ذات عدد القيم المفقودة لا تعمل.

لملء القيم المفقودة ، يجب على المرء إعادة النظر في القيمة المقدرة من خلال الاقتراب من القيم القريبة.

دعونا نعتبر أن قيمة مبلغ القرض مفقودة في النموذج.

الآن من خلال اتخاذ فرضية مثل ما إذا كان الشخص متعلمًا أو موظفًا ، فإنه قادر على تقديم مبلغ تقديري للقرض.

يمكننا أيضًا عمل نموذج تنبؤي يساعد في جعل البيانات مفيدة للنمذجة.

بعض المكتبات الأكثر أهمية المستخدمة في إنشاء مجموعات البيانات لنموذج جيد هي Skicit-Learn.

يجب أن تكون جميع القيم رقمية إذا كنت تستخدم هذه المكتبة. إذا لم يكن الأمر كذلك ، فستقوم المكتبة تلقائيًا بتحويل جميع المتغيرات إلى قيم رقمية عن طريق الترميز.

الممارسة

بمجرد جمع كل المعرفة والمهارات التقنية لاستخدام Python ، فإن كل ما تحتاجه هو الحصول على دراسة عميقة للمصطلحات والتقنيات المستخدمة في Python.

انتقل من خلال جميع مكتبات Python وهياكل البيانات والوظائف ومارس كل منها من خلال التنفيذ والترميز الخاصين بك.

كذلك تدرب أكثر فأكثر وستكون بارعًا في لغة البرمجة المسماة بايثون. بمجرد الانتهاء من ذلك ، أيضا ستحصل على أي وظيفة محلل بيانات براتب عالي الأجر.

أيضا سيتم استيفاء مهاراتك المطلوبة لتكون محلل بيانات بمجرد أن تتعلم Python بتفان كامل.

لذلك أفضل طريقة لممارسة مهاراتك هي التنافس مع منافسيك وزملائك من علماء البيانات عبر المسابقات الحية والبحث عن طرق رائعة أخرى للتمرن والتميز في بايثون.

أيضا حاول حل أكبر قدر ممكن من أسئلة برنامج Python التعليمي واستخدم كل عقولك لحل أسئلة العصف الذهني هذه.

سيؤدي ذلك إلى حصولك على مزيد من المعرفة حول المفاهيم بالإضافة إلى مساعدتك في الحصول على بعض الأشياء الجديدة في جيبك.

لذلك اجعل عقلك يعمل على حل المشكلات والترميز.

يمكن تعلم تحليل البيانات إذا تعلمت دورة علوم البيانات بكل قلبك.

وبمجرد أن تتفوق في تحليل البيانات ، سيتم عدك من بين أفضل محترفي تكنولوجيا المعلومات في ذلك الوقت.

ستسعد أي شركة بدفع رواتب عالية لك إذا رأوا مهاراتك الفنية في تحليل البيانات.

تحليل البيانات هو الدورة التدريبية الجارية في مجال تكنولوجيا المعلومات في الوقت الحاضر ، والحصول على الكفاءة فيه يجعلك أكثر خبراء وخبراء في مجال تكنولوجيا المعلومات مطلوبين في السوق.

الآن هو الوقت الذي يتم فيه استخدام البيانات الضخمة في جميع أنحاء العالم على نطاق واسع من قبل جميع شركات تكنولوجيا المعلومات تقريبًا.

للتعامل مع هذه البيانات الهائلة ، تحتاج الشركات إلى محللي بيانات يتمتعون بالكفاءة في تحليل البيانات وتقديم الحلول المناسبة لمشاكلهم وكذلك طرق تعزيز الأعمال.

أهمية PYTHON لمهنة تحليل البيانات

يتمتع محللو البيانات الذين لديهم معرفة عميقة ببايثون بمعرفة كاملة بمجموعات البيانات وهياكل البيانات ولديهم القدرة الكافية للحصول على أي وظيفة لتحليل البيانات في أي شركة مشهورة.

في الختام

أهمية PYTHON لمهنة تحليل البيانات

للمزيد من المقالات المشابهة وذات الصلة بلغة البرمجة Python تابع مدونتنا twiintech

تخصص twiintech هو تعليم الأفراد والموظفين في الشركات الكبرى مثل وغيرهاGoogleكيفية استخدام Python ولغات علوم البيانات الأخرى.

انقر هنا للحصول على عروض دوراتنا. والتواصل مع فريقنا المحتص

أهمية PYTHON لمهنة تحليل البيانات