ما هي مزايا استخدام لغة بايثون في علم البيانات؟

تم إصدار لغة بايثون لأول مرة في عام 1991، لكنها اكتسبت شعبية في السنوات الأخيرة. يعد علم البيانات هو العامل الأكثر تأثيرًا في ظهور لغة بايثون. وكانت هذه العلاقة بين بايثون وعلوم البيانات مفيدة للطرفين.

تعمل لغة بايثون على تسهيل وتسريع عملية تعلم علم البيانات. يستمر الانتشار المتزايد لعلم البيانات في جذب الأشخاص إلى مجتمع بايثون. وبالتالي، تمثل بايثون توافقًا كبيرًا يحفز علماء البيانات الطموحين.

كما أن بايثون هي اللاعب المهيمن في النظام البيئي لعلم البيانات. أي تطورات في هذا المجال تتم إما باستخدام لغة Python أو متوافقة معها. بالإضافة إلى كونها بسيطة وسهلة التعلم، من المرجح جدًا أن تقود بايثون التقنيات الجديدة والتحسينات في علوم البيانات.

هناك عدة أسباب تجعل بايثون جذابة لعشاق علوم البيانات. لقد اختاروا بايثون لسبب ما. في هذه المقالة، سنكتشف ما الذي يجعل بايثون الخيار الأفضل لتعلم علم البيانات.

سهل التعلم

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات، وأحد أجزائه الأساسية هو البرمجة. وبالتالي، فإن الافتقار إلى مهارات البرمجة يمثل عقبة رئيسية أمام أن تصبح عالم بيانات.

قد يكون لديك فهم شامل للمفاهيم في علم البيانات، لكن هذا ليس كافيًا. يجب تنفيذ هذه المفاهيم لتكون مفيدة وعملية. يتطلب التنفيذ القوي مستوى لائقًا من المهارات البرمجية.

علم البيانات في كل مكان. ويمكن تطبيقه على أي عملية يمكننا من خلالها جمع البيانات. إن التنبؤ بأسعار الأسهم، والتنبؤ المبني على البيانات، والتنبؤ بتقلبات العملاء، وتصنيف الصور هي بعض حالات استخدام علم البيانات.

يجذب النطاق الكبير لعلم البيانات العديد من الشركات في العديد من الصناعات. ونتيجة لذلك، يقرر الأشخاص ذوو الخلفيات المختلفة أن يصبحوا علماء بيانات. معظمهم ليس لديهم مهارات برمجية.

Python هي أفضل لغة برمجة لعلماء البيانات الطموحين الذين لا يتمتعون بمهارات برمجية واسعة النطاق لأنها سهلة التعلم. يوفر بناء الجملة النظيف مستوى عالٍ من سهولة القراءة. حتى لو كنت قادمًا من خلفية غير مبرمجة، فلن يبدو بناء الجملة معقدًا.

وهذا أمر مهم لأن قضاء الكثير من الوقت في كتابة التعليمات البرمجية لا يشجع المبتدئين. تحفز لغة Python علماء البيانات الطموحين على إنجاز المهام وتحديات البرمجة بسرعة.

بايثون هي لغة مكتوبة ديناميكيا، وهذا هو السبب في أنها أسهل في البرمجة والقراءة. “الكتابة ديناميكيًا” تعني أنه ليس عليك الإعلان عن نوع المتغيرات أثناء إنشائها. تتطلب لغات مثل C وC++ وJava الإعلان بوضوح عن نوع المتغيرات.

أنت، بالطبع، تحتاج إلى تعيين قيم مناسبة للمتغيرات فيما يتعلق بأنواعها. وإلا، فسوف تواجه أخطاء وقت التشغيل. ومع ذلك، فإن عدم الحاجة إلى الإعلان عن الأنواع بشكل صريح يجعل التعليمات البرمجية أكثر سلاسة.

مجموعة غنية من المكتبات

هناك مجموعة غنية من مكتبات وأطر عمل Python التي تركز على العمليات المتعلقة بعلم البيانات. توفر هذه المكتبات العديد من الوظائف والأساليب لأداء المهام النموذجية لعلماء البيانات بكفاءة.

على سبيل المثال، تعد مكتبة Pandas، إحدى مكتبات Python، و هي واحدة من أكثر مكتبات تحليل البيانات ومعالجتها استخدامًا. توفر دوال Pandas المتنوعة طرقًا أنيقة وقوية لتحليل البيانات في شكل جدول.

يعد تصور البيانات جزءًا لا يتجزأ من علم البيانات. يمكنك تطبيق تقنيات تصور البيانات لاستكشاف مجموعة البيانات وكذلك للإبلاغ عن النتائج التي توصلت إليها. هناك العديد من مكتبات تصور البيانات في نظام بايثون البيئي مثل Matplotlib وSeaborn وAltair.

هناك العديد من مكتبات بايثون التي تعمل على تسريع وتسهيل عملية تعلم علم البيانات. إذا كنت ترغب في التعرف على هذه المكتبات، فإنني أوصي بشدة بقراءة هذا المقال حول أفضل 15 مكتبات بايثون لعلم البيانات.

بايثون قوية أيضًا في مجال تعلم الآلة والتعلم العميق. Scikit-learn هي مكتبة مشهورة لتعلم الآلة بين علماء البيانات المبتدئين وذوي الخبرة. تعد TensorFlow وPyTorch أيضًا مكتبات تعلم عميقة فعالة للغاية وقوية لـ Python. يمكنك تنفيذ أحدث النماذج والخوارزميات باستخدام بضعة أسطر من التعليمات البرمجية باستخدام هذه المكتبات.

لغة للأغراض العامة

على الرغم من أن بايثون مشهورة بالمهام المتعلقة بعلوم البيانات، إلا أنها لغة ذات أغراض عامة. على سبيل المثال، يمكنك أيضًا تطوير تطبيقات الويب أو تطوير ألعاب الهاتف المحمول باستخدام لغة Python. بعض حالات الاستخدام الشائعة الأخرى مع Python هي تجريف الويب وإنترنت الأشياء (IoT) والبرمجة المدمجة.

وبالتالي، لا تقتصر لغة بايثون على علم البيانات فقط. تتمثل ميزة كونها لغة ذات أغراض عامة في أن ما تتعلمه سيظل ذا قيمة إذا قررت عدم ممارسة مهنة في علم البيانات. يضمن نطاق التطبيقات المتوفر مع Python حصولك على مستوى شامل من المهارات البرمجية.

خذ بعين الاعتبار حالة تتعلم فيها لغة بايثون لعلم البيانات. وبعد فترة من الوقت، تقرر أن تطوير البرمجيات يناسبك بشكل أفضل. ما تتعلمه في بايثون سيكون بمثابة الأساس لمسيرتك المهنية في تطوير البرمجيات.

جاهز للإنتاج

الهدف النهائي لعلم البيانات هو خلق قيمة باستخدام البيانات. يمكن أن تكون القيمة في شكل تحسين العملية، والتنبؤ بالطلب، والتنبؤ بتقلب العملاء، وما إلى ذلك. لإنشاء قيمة، يجب نشر النماذج التي تقوم بتطويرها في الإنتاج.

النماذج الموجودة فقط في دفتر Jupyter غير مجدية. يجب اختبارها واستخدامها في الإنتاج. علاوة على ذلك، يتم إجراء تقييم أكثر واقعية للنموذج في الإنتاج. يعد تطوير النموذج عملية متكررة، لذلك بعد نشر النموذج، يجب تقييمه وتحديثه بشكل مستمر.

لهذه الأسباب، يجب أن تكون لغة البرمجة قادرة على التعامل مع العمليات أثناء النشر والإنتاج بشكل جيد للغاية. يمكنك التعامل مع مثل هذه العمليات مع بايثون بسلاسة. لغة البرمجة الشائعة الأخرى لعلوم البيانات، R، هي أكثر توجهاً نحو البحث وليست جاهزة للإنتاج.

مجتمع عظيم مفتوح المصدر

بايثون هي لغة مفتوحة المصدر. يتم تحسينه باستمرار من خلال مجتمع كبير مفتوح المصدر. وبالتالي، لن تقلق أبدًا بشأن أن لغة بايثون ستصبحت قديمة.

بفضل الأشخاص الذين يطورون لغة بايثون ويحسنونها ويستخدمونها، يوجد دائمًا دعم للمبتدئين. من المحتمل أن تجد إجابات لجميع أسئلتك في وقت قصير. وبالتالي، لن تتعثر في محاولة حل مشكلة من شأنها أن تثبط عزيمتك.

ميزة أخرى للمجتمع النشط هي إمكانية الوصول دائمًا إلى المعلومات ذات الصلة. إن كيفية إنجاز مهمة معينة، وسبب مشكلة معينة، وكيفية استخدام المكتبة، هي بعض الأمثلة على نوع المعلومات التي قد تحتاجها. يعد العثور على ما تبحث عنه دون معاناة ميزة كبيرة. علاوة على ذلك، يمكنك معرفة ما إذا كان الآخرون يواجهون نفس المشكلات.

دعم من عمالقة التكنولوجيا

على الرغم من أن لغة بايثون هي لغة مفتوحة المصدر، إلا أنه يتم استخدامها ودعمها من قبل عمالقة التكنولوجيا مثل جوجل، وفيسبوك، ومايكروسوفت، ونيتفليكس. وهذا مؤشر آخر على نجاح بايثون. سيؤدي دعم عمالقة التكنولوجيا إلى تحسين لغة بايثون وضمان نجاحها.

اثنتان من مكتبات تعلم الآلة الأكثر شيوعًا لـ Python هما TensorFlow وPyTorch، اللتان تم تطويرهما بواسطة Google وFacebook، على التوالي. تهيمن هاتان المكتبتان على مهام تعلم الآلة والتعلم العميق. كما أنها تستخدم على نطاق واسع في مسابقات Kaggle، والتي تشبه الفورمولا 1 لعلم البيانات.

يعد دافع Google و Facebook لإنشاء هذه المكتبات سببًا آخر لاختيار Python لتعلم علوم البيانات. من المرجح أن تؤدي المنافسة بينهما إلى نتائج مذهلة من حيث تحسين TensorFlow وPyTorch.

يتكيف عمالقة التكنولوجيا مع لغة بايثون ويستخدمونها ليس فقط لبساطتها ولكن أيضًا لكفاءتها وتعدد استخداماتها وقابلية التوسع. وبالتالي، بايثون ليست فقط للمبتدئين. يمكنك الاستمرار في استخدامه للمهام المتقدمة أيضًا.

إذا كنت تقرأ هذه المقالة، أفترض أنك ملتزم بالفعل بتعلم علم البيانات. علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات، وأحد أجزائه الأساسية هو البرمجيات. وبالتالي، يلعب اختيار لغة البرمجة دورًا رئيسيًا في رحلة علم البيانات الخاصة بك.

يستغرق تعلم علم البيانات الكثير من الوقت والجهد. هناك الكثير من المواضيع والمفاهيم التي يجب تغطيتها. يجب عليك اختيار لغة برمجة تسمح لك بإنجاز الأشياء دون عناء. أنت لا تريد أن تجد صعوبة في تعلم واستخدام لغة البرمجة بالإضافة إلى المواضيع الأخرى التي تحتاج إلى تعلمها.