جایگاه پایتون در علم داده

 

آنچه در این وبلاگ خواهید خواند:

• مقدمه
• علم داده چیست؟
• چرا پایتون را برای علم داده یاد بگیریم؟
• ساختارهای داده در پایتون
• مراحل یادگیری پایتون برای علم داده
• توصیه هایی برای مبتدیان
• سولات متداول
• نتیجه گیری

 

مقدمه

داده ها، اطلاعاتی هستند که جزئیات کمّی یا کیفی در رابطه با اشیا، افراد یا مکان ها را در اختیار ما قرار می دهند. تحلیل داده ها، در توسعه اتوماسیون نقش موثری دارد و همچنین به موسسات و شرکت ها کمک می کند تا فرآیند فروش را به کمک درک بهتر مشتریان و کارمندان، بهبود دهند. با این حال، تا زمانی که داده ها به اطلاعات معنی دار تبدیل نشوند، کاربردی ندارند. در علم داده، داده های اولیه به داده های ارزشمند و خوانا تبدیل می گردند و سپس به صورت ساختاریافته نمایش داده می شوند. امروزه دسترسی به داده ها، به دلیل پیشرفت های اخیر در تکنولوژی، بسیار ساده است. بنابراین، استفاده از این داده ها جهت دستیابی به اهداف فردی و سازمانی، بسیار هوشمندانه به نظر می رسد. استفاده از داده ها، مستلزم تحلیل آن ها است. با توجه به این که تحلیل داده های بزرگ به راحتی توسط انسان قابل انجام نیست، بهتر است در انجام این کار از کامپیوتر ها کمک گرفته شود. پایتون، یکی از زبان های برنامه نویسی است که به متخصصان علم داده کمک می کند تا از توانایی های بی شمار کامپیوتر ها برای تحلیل داده های خود استفاده کنند. این زبان برنامه نویسی دارای ابزارهای کاربردی برای دانشمندان، مهندسان و تحلیل گران داده است. در ادامه به اهمیت این زبان برنامه نویسی در علم داده می پردازیم.

 

علم داده چیست؟

پیش از آن که جایگاه پایتون در علم داده را پیدا کنیم، ابتدا باید بدانیم که علم داده چیست. علم داده، یافتن و پردازش داده ها و استفاده از آن ها برای حل مشکلات در دنیای واقعی است. در این علم، از روش های ریاضی، هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. این تجزیه و تحلیل ها، دیدگاه خوبی از جنبه های مختلف، به دانشمندان داده می دهد و به آن ها در پیش بینی نتیجه رویداد های بعدی کمک می کند. علم داده در زندگی امروزی بسیار مهم است. چرا که به داده ها معنا می دهد. این روز ها سازمان های بزرگ پر از داده ها هستند. دسترسی به داده ها از گذشته ساده تر شده است و علاقمندان می توانند داده های صوتی، تصویری و متنی زیادی را به راحتی به دست بیاورند. بنابراین، امروزه علم داده اهمیت بیشتری نسبت به گذشته پیدا کرده است.

 

چرا پایتون را برای علم داده یاد بگیریم؟

پایتون یکی از پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی در میان دانشمندان داده است. بر اساس شاخص TIOBE این زبان برنامه نویسی، محبوب ترین زبان در جهان است. محبوبیت این زبان در میان تحلیل گران داده به دلیل تطبیق پذیری، خوانا بودن و کتابخانه های کاربردی آن است. متخصصان علوم داده برای جمع آوری، پردازش و نمایش داده ها، از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده می کنند. در ادامه، کاربرد این زبان برنامه نویسی را در هر مرحله توضیح می دهیم. 

 

جمع آوری داده

دانشمندان داده از کتابخانه های پایتون مانند BeautifulSoup ،Selenium و Scrapy برای استخراج و جمع آوری داده ها از صفحات وب استفاده می کنند. همچنین، در این زبان برنامه نویسی به سادگی می توان با استفاده از کتابخانه Responses با صفحات وب ارتباط برقرار کرد و با کمک الگو های رجکس (RegEx) اطلاعات متنی را از آن ها به دست آورد.

 

پردازش داده

کتابخانه های کاربردی پایتون در سازماندهی داده های بزرگ نیز کاربرد دارند. همچنین، تحلیل گران داده می توانند برای انجام عملیات ریاضی روی داده ها از این کتابخانه ها استفاده کنند. یکی از این کتابخانه های کاربردی، pandas است. علاوه بر این، با کمک این کتابخانه می توان داده ها را در یک دیتا فریم بارگذاری کرد و به پاکسازی آن ها پرداخت. در بخش های بعدی توضیحات بیشتری درباره این کتابخانه داده خواهد شد.

 

نمایش داده

تحلیل گران داده نیاز دارند داده ها را با وضوح و به زیبایی نمایش دهند چرا که تفسیر و تحلیل داده های بزرگ تنها از این راه ممکن است. نمایش داده ها آسان ترین راه برای شناسایی روند های افزایشی یا کاهشی در داده ها است و این کار، در گرفتن تصمیمات تجاری اهمیت زیادی دارد.پایتون یک زبان برنامه نویسی بسیار کاربردی است که امتیاز های زیادی را در اختیار کاربران خود قرار می دهد. به کارگیری این زبان برنامه نویسی و کتابخانه های معروف آن توسط تحلیل گران داده، به این دانشمندان کمک می کند تا داده های پیچیده و بزرگ را به راحتی درک کنند. این زبان برنامه نویسی خوانا به تحلیل گران داده این امکان را می دهد که به راحتی با یکدیگر تعامل داشته باشند. علاوه بر این ها، ذخیره سازی و نگهداری کد های این زبان برنامه نویسی بسیار ساده است.

 

ساختارهای داده در پایتون

یکی از مشخصه های اصلی هر زبان برنامه نویسی، داشتن ساختارهای داده است. ساختارهای داده، راهی برای ذخیره سازی و سازماندهی داده ها هستند. در نتیجه ، کاربر می تواند با توجه به موقعیت به شکل موثری به داده ها دسترسی پیدا کند. یادگیری ساختارهای داده در پایتون، نسبت به سایر زبان های برنامه نویسی ساده تر است. این زبان برنامه نویسی دارای تنوع در ساختار داده ها است. همچنین، زبان برنامه نویسی پایتون شیءگرا است. بنابراین، کاربران این زبان برنامه نویسی می توانند ساختار داده دلخواه خود را در آن تعریف کنند. این ویژگی ها، زبان برنامه نویسی پایتون را به انتخاب خوبی برای کار در حوزه علوم داده تبدیل کرده است. در ادامه تعدادی از ساختار داده هایی که به طور پیشفرض در پایتون تعریف شده اند را معرفی می کنیم:

 

• لیست (List):

لیست، آرایه ای با طول دلخواه است که اعضای آن لزوما از یک نوع ساختار داده نیستند. دسترسی به اعضای لیست در پایتون از طریق اندیس ها امکان پذیر است. همچنین، اعضای لیست می توانند اضافه و حذف شوند و یا تغییر کنند. در مثال زیر یک لیست پایتون ساخته شده است:

List = [1, 2, 3, "Anisa", 2.3]

• تاپل (Tuple):

تاپل ها در پایتون بسیار شبیه لیست ها هستند. آن ها می توانند انواع مختلف داده ها را در تعداد مورد نظر ذخیره کنند. اما تفاوت مهم تاپل با لیست این است که غیر قابل تغییر است. به این معنا که بعد از ایجاد یک تاپل، نمی توانیم عناصر آن را اضافه یا حذف کنیم. در مثال زیر، یک تاپل ساخته شده است:

Tuple = ('Anisa', 'Python')

• مجموعه (Set):

مجموعه ای از عناصر غیر تکراری هستند و از عملیاتی مانند اجتماع، تفاضل، اشتراک و... پشتیبانی می کنند. در مثال زیر یک مجموعه ساخته شده است:

fruits = {'apple', 'banana', 'orange'}

• دیکشنری (Dictionary):

دیکشنری در پایتون، مانند جدول هش در زبان های دیگر است. بر خلاف سایر انواع داده که فقط یک مقدار را دریافت و ذخیره می کنند، این نوع از داده، مقادیر را به صورت جفت ( کلید: مقدار) ذخیره می کند. در دیکشنری با فراخوانی کلیدها، مقادیر به سرعت قابل بازیابی هستند. ویژگی مثبت این ساختار داده، سرعت بالای آن در جست و جو است. کلید ها در دیکشنری باید تغییر ناپذیر باشند. برای مثال String و  Tupleمی توانند کلید های دیکشنری باشند اما List، چنین قابلیتی ندارد. در پایتون می توان عناصر جدید به دیکشنری اضافه کرد یا مقدار کلیدهای فعلی را در دیکشنری تغییر داد. در مثال زیر یک دیکشنری ساخته شده است:

my_dict = {'name’: ‘Ali', 'age': 23}

• رشته (String):

رشته، یک آرایه غیر قابل تغییر از کاراکترها، حروف، نماد یا اعداد است. هر کدام از کاراکترهای یک رشته به وسیله اندیس قابل دستیابی هستند. در ادامه نمونه ای از این نوع ساختار داده نمایش داده شده است:

string = "Hello, Anisa!"

علاوه بر انواع داده های نام برده شده، ماژول Collections، که در بخش بعدی توضیح داده خواهد شد، ساختارهای جدیدی از داده را به پایتون اضافه می کند.

 

مراحل یادگیری پایتون برای علم داده

• یادگیری اصول پایتون (برای مبتدیان)

مبتدیانی که سابقه استفاده از این زبان برنامه نویسی را ندارند، بهتر است با یادگیری مفاهیم پایه مانند نوع متغیر ها، نوع داده ها، حلقه ها، توابع و... آشنا شوند. همچنین باید تغییر، دستکاری و تغییر دادن داده ها را بیاموزند و الگوریتم های مدل سازی را یاد بگیرند.

 هیچ راهی برای شروع یادگیری این زبان برنامه نویسی اشتباه نیست! اما برای شروع بهتر است از دوره های آموزشی آنلاین یا حضوری این زبان برنامه نویسی استفاده کنید.

 

• یادگیری کتابخانه های علم داده در پایتون

قدم مهم بعدی، یادگیری کتابخانه های پایتون است. صحبت درمورد پایتون بدون اشاره به کتابخانه های آن، بسیار دشوار است. کتابخانه، مجموعه ای از کدهای ذخیره شده است که توسط اشخاص دیگری نوشته شده اند و شما می توانید برای کوتاه کردن کد و آسان تر کردن برنامه نویسی از آن ها استفاده کنید. در ادامه به تعدادی از این کتابخانه ها  و ماژول ها که در علم داده به کار برده می شوند، اشاره می کنیم:

 

• Random: کاربرد این ماژول، تولید اعداد تصادفی است. این ماژول به خصوص در ساختن بسیاری از مدل های های آماری و بازی ها به کار برده می شود.
• Math: این ماژول اجازه دسترسی به توابع مختلف ریاضی را به برنامه نویسان می دهد. از جمله این توابع می توان به جذر، cos، sin و غیره اشاره کرد.
• Collections: این ماژول امکان ساخت و ذخیره داده ها را در قالب ساختارهایی مانند OrderedDict، namedtuple و غیره به کاربران می دهد. این داده ها معمولا انواع خاصی از دیکشنری ها، تاپل ها یا لیست ها هستند. Collections، همچنین امکان دسترسی به هر یک از اعضای این ساختار داده ها را برای کاربران فراهم می کند.
• Pandas: این کتابخانه برای ایجاد تغییر در داده ها، پاکسازی آن ها و پیدا کردن مقادیر گم شده در دیتافریم ها به کار برده می شود.
• NumPy: این کتابخانه برای انجام سریع محاسبات ابتدایی و پیشرفته ریاضی استفاده می شود.
• Scikit-Learn: این کتابخانه که برای یادگیری ماشین استفاده می شود، شامل تمامی الگوریتم های مورد نیاز برای رگرسیون، طبقه بندی، یادگیری بدون نظارت و... است.
• Matplotlib and Seaborn: این دو کتابخانه، رایج ترین کتابخانه های پایتون برای تجسم داده هستند و می توانند در تولید تصاویر و نمودارهای زیبا به شما کمک کنند.

کتابخانه های معرفی شده در پاکسازی، تجسم و پردازش داده ها و همچنین پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین، کاربرد گسترده ای دارند. در بخش بعدی به توضیح اهمیت هر یک از این کاربرد ها می پردازیم.

 

• ایجاد نمونه کار

یکی از کارهایی که همیشه توسط کارفرمایان انجام می شود، بررسی نمونه کارهای داوطلبان است. علاقمندان استخدام در موقعیت های شغلی مربوط به علوم داده، باید حتما یک یا چند پروژه به عنوان نمونه کار برای خود ایجاد کنند. در این پروژه ها، تجزیه و تحلیل شما باید واضح و قابل خواندن باشد. همچنین لازم است کدهای شما در قالبی مناسب، مثلا در Jupyter، در دسترس کارفرمایان قرار داده شود تا مخاطبان فنی با خواندن کد ها و مخاطبان غیر فنی با دیدن نمودارها و توضیحات، بتوانند پروژه شما را دنبال کنند. انجام عملیات زیر در پروژه های شما ضروری است:

 

• پاکسازی داده ها:

بدون انجام این مرحله، داده ها ممکن است هرگز صلاحیت استفاده در مدل سازی ها را پیدا نکنند و قابل تحلیل نباشند. بیشتر داده ها در دنیای واقعی نیاز به تمیز شدن دارند. داده های کثیف یا بدون ساختار(unstructured) باید حتما قبل از شروع عملیات پردازش و پاکسازی شوند. در این مرحله، داده های خالی و تکراری حذف می شوند، اشتباهات نگارشی در داده ها برطرف می شوند و داده های کیفی به داده های عددی تبدیل می شوند. همچنین حذف نویز ها یا داده های نادرست در این مرحله انجام میشود.

در این قسمت، کتابخانه Pandas در پایتون که در بخش قبلی معرفی شد، قابل استفاده است. همچنین، می توان با استفاده از ماژول re و به کارگیری الگو های رجکس، که پیش تر کارایی آن در استخراج داده ها مورد بحث قرار گرفت، بسیاری از عملیات این مرحله را ساده تر کرد.

 

• تجسم داده ها:

ساخت نمودارها و تصاویر جذاب، چه از نظر طراحی و چه از نظر برنامه نویسی چالش برانگیز است. اما اگر شما به خوبی این مرحله را به انجام برسانید، تجزیه و تحلیل شما بسیار مفید تر خواهد بود. داشتن نمودارهایی با جذابیت بصری بالا پروژه شما را متمایز می کند.

همانطور که در بخش قبل گفته شد، در این قسمت دو کتابخانه Matplotlib و Seaborn مورد استفاده قرار می گیرند. علاوه بر این دو کتابخانه، کتابخانه Pandas هم در این بخش قابل استفاده است.

 

 

• یادگیری ماشین:

اگر می خواهید به عنوان یک دانشمند داده استخدام شوید، قطعا به نمونه کاری نیاز دارید که مهارت های یادگیری ماشین شما را نشان دهد. بهتر است چندین پروژه بسازید که هر کدام بر روی یکی از الگوریتم های یادگیری ماشین متمرکز باشد.

علاوه بر کتابخانه Scikitlearn، دو کتابخانه TensorFlow و Keras در حوزه یادگیری ماشین قابل استفاده هستند. این کتابخانه ها برای پیاده سازی الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین و ایجاد شبکه های عصبی کاربرد گسترده ای دارند.

 

توصیه هایی برای مبتدیان

اگر به دنبال یادگیری زبان پایتون برای به کار بردن آن در حوزه های علوم داده هستید، نصب نرم افزار آناکوندا (Anaconda) به شدت به شما توصیه می شود. آناکوندا یک نرم افزار کامپیوتری است که در میان دانشمندان و تحلیل گران داده بسیار محبوب است. بیشتر بسته های مورد نیاز تحلیلگران و دانشمندان داده به طور پیش فرض در این نرم افزار نصب شده اند و لازم نیست برای نصب آن ها دچار دردسر شوید. همچنین، این نرم افزار دارای ابزار های مفید به خصوص IDE ها( محیط های توسعه یکپارچه ) زبان برنامه نویسی پایتون از جمله Jupyter است. در میان IDE های مختلف زبان برنامه نویسی پایتون، Jupyter یکی از محیط های مناسب برای مبتدیان است. قابلیت کامنت گذاری، اضافه کردن تصاویر، حاشیه نویسی و به اشتراک گذاشتن قطعه های کد در این بستر، آن را به فضای مناسبی برای تمرین برنامه نویسی تبدیل کرده است. همچنین، بخش های مختلف کد به صورت جدا در آن قابل اجرا هستند. این محیط، انتخابی مناسب برای انجام تکالیف و پروژه های اشتراکی است و برنامه نویسی در آن، به آن دسته از نو آموزان پایتون که به علوم داده علاقه دارند، پیشنهاد می شود.

 

سوالات متداول

  

• آیا یادگیری پایتون در حوزه علم داده ضروری است؟

یک تحلیلگر داده برای افزایش فرصت های شغلی و شانس استخدام خود باید پایتون را بیاموزد. احتمالا کارفرمایان انتظار دارند که تحلیلگران داده چگونگی کار کردن با کتابخانه های پایتون را برای ساده کردن کار با داده ها بدانند.

 

• درآمد دانشمندان داده چقدر است؟

طبق BLS، متوسط ​​حقوق در ایالات متحده برای دانشمندان داده در سال 2021، 110910 دلار در سال بوده است. در سال جاری کمترین میزان درآمد دانشمندان داده7900 دلار و بیشترین مقدار آن 206000 دلار در سال است. البته مقدار حقوق این دانشمندان باتوجه به مکان اشتغال، تحصیلات، تجربه و صنعتی که در آن مشغول به کار هستند، متغیر است.

 

• پایتون به جز علوم داده در چه موارد دیگری کاربرد دارد؟

این زبان برنامه نویسی دارای کاربرد های بسیار متنوع است. چند نمونه از کاربردهای رایج آن، توسعه وب، ارائه مدل های پیش بینی در امور مالی و تجاری، توسعه هوش مصنوعی و خودکار سازی آن دسته از گزارش هایی است که پیش از این توسط اکسل ثبت می شدند.

 

• چه زبان های برنامه نویسی دیگری در علم داده استفاده می شوند؟

به جز زبان پایتون، زبان های برنامه نویسی دیگری مثل JavaScript، R، Scala، SQL، Julia، C وC++  در علم داده مورد استفاده قرار می گیرند.

 

نتیجه گیری

استفاده از داده ها، مستلزم تحلیل آن ها است. امروزه یادگیری علم داده، به دلیل دسترسی گسترده به داده ها،  کاربردی است. زبان برنامه نویسی پایتون، یکی از پیش نیاز های یادگیری علم داده است. زبان پایتون به دلیل داشتن ابزار های متنوع، زبان برنامه نویسی مناسبی برای متخصصان حوزه علم داده است. این زبان برنامه نویسی دارای کتابخانه های مفیدی جهت جمع آوری، پاکسازی، تحلیل و نمایش داده ها است. همچنین با استفاده از کتابخانه های آن می توان فرآیند یادگیری ماشین را ساده تر کرد. ویژگی مثبت دیگر در پایتون شیء گرایی آن است که به کاربران اجازه می دهد انواع جدید داده را بر اساس نیاز های خود تعریف و ذخیره کنند. هرچند زبان پایتون به طور پیش فرض دارای انواع مختلف ساختار داده ها است، اما شیء گرایی محبوبیت آن را در میان توسعه دهندگان و متخصصان علوم داده بیشتر کرده است. در این وبلاگ کوشیدیم شما را با مراحل مختلف تحلیل داده و کاربرد زبان برنامه نویسی پایتون در هر یک از آن ها آشنا کنیم.