لماذا يجب على كل عالم بيانات أن يعرف لغة بايثون؟

هل تخطط للانتقال إلى علم البيانات وتتساءل عما إذا كان عليك تعلم بايثون؟ هل تريد معرفة سبب شهرة بايثون في علم البيانات؟ تشرح هذه المقالة سبب أهمية تعلم بايثون لعلماء البيانات وتقدم نصائح وموارد للتعلم.

بايثون هي لغة البرمجة الأكثر شيوعًا بين علماء البيانات. إذا كنت تخطط للعمل كعالم بيانات، فهناك فرصة كبيرة لأن تحتاج إلى العمل بها. تعد بايثون ضرورية في علم البيانات.

ربما تتساءل لماذا إذا كنت جديدًا في علم البيانات. يبدو أن علم البيانات يرتبط أكثر بالإحصاءات والأعمال منذ البداية ولا يرتبط كثيرًا بالبرمجة. ما هي استخدامات البرمجة في هذا الدور؟

قد تتساءل أيضًا: لماذا بايثون في علم البيانات على وجه التحديد؟ هناك لغات برمجة علمية رائعة أخرى مثل R وMATLAB وJulia. ما الذي جعل Python ناجحًا للغاية مقارنة بهذه اللغات؟

إذا كنت تخطط لتعلم بايثون لعلم البيانات، فمن الصعب أن تقرر ما الذي يجب أن تتعلمه ومن أين تبدأ. إن النظام البيئي لـ Python في علم البيانات ضخم بالفعل.

نقدم لك في هذه المقالة نظرة عامة على علم البيانات والأسباب وراء شعبية بايثون لعلماء البيانات. كما نقدم لك الموارد لمساعدتك في تحديد المكان الذي تبدأ منه وما يمكنك استخدامه على الفور.

ما هو علم البيانات؟

علم البيانات هو مجال مهني يهدف إلى استخراج القيمة من البيانات من خلال الوسائل التحليلية. إنه ليس تخصصًا جديدًا تمامًا، ولكنه أصبح شائعًا في السنوات العشر الماضية.

بدأت المنظمات في البحث عن علماء البيانات بسبب زيادة حجم البيانات المتاحة وظهور أدوات فعّالة لإدارتها وتحليلها. يعمل علماء البيانات على توليد القيمة باستخدام البيانات لإنتاج رؤى وبناء منتجات وخدمات تعتمد على البيانات.

إن المهام والأساليب المحددة لعلماء البيانات ليست واضحة دائمًا بسبب حداثة المهنة وتطور مشهد الأعمال والتكنولوجيا فيها. وتتغير المشكلات التي يعالجها علماء البيانات اعتمادًا على الصناعة وحالة الاستخدام، وقد رأينا أدوارًا مختلفة يتم الترويج لها تحت مظلة “علم البيانات” نفسها.

إحدى الطرق لفهم دور عالم البيانات هي التمييز بينه وبين الأدوار الأخرى مثل محللي البيانات ومحللي قواعد البيانات ومهندسي البيانات ومهندسي التعلم الآلي ومهندسي التحليلات. يطبق علماء البيانات الأساليب التحليلية على البيانات وهم أقل اهتمامًا بتخزين البيانات وإدارتها أو دورة حياة النموذج من نظرائهم المهندسين. على النقيض من المحللين، يستخدم علماء البيانات غالبًا البرمجة لإنتاج حلول حسابية (على سبيل المثال، نماذج التعلم الآلي) لمشاكلهم التحليلية.

فيما يلي قائمة بالمهام الشائعة التي يقوم بها علماء البيانات في عملهم اليومي:

• البحث وفهم مجموعات البيانات.
• جمع البيانات من مصادر خارجية.
• تنظيف مجموعات البيانات وإعدادها للتحليل.
• الحصول على رؤى من البيانات عن طريق إنتاج المقاييس والإحصائيات الوصفية والتصورات المرئية.
• إنتاج التقارير ولوحات المعلومات.
• استخراج رؤى معقدة باستخدام الوسائل الإحصائية.
• بناء نماذج إحصائية لأغراض التنبؤ أو استخراج البيانات.

لقد كان علم البيانات موضوعًا ساخنًا منذ ظهور وباء الكرونا، ويبدو أنه من المرجح أن يظل كذلك في المستقبل. إن كمية البيانات التي ننتجها تتزايد بشكل كبير، مما يؤدي إلى ظهور المزيد من حالات الاستخدام الجديدة. كما تعكس الرواتب التي يحصل عليها علماء البيانات هذا الطلب.

إذا كنت ترغب في تطوير حياتك المهنية، فقد يكون تعلم مهارات علم البيانات مثل بايثون أمرًا جيدًا.

لماذا تعتبر لغة بايثون شائعة في علم البيانات

بدأ مبتكر بايثون، جويدو فان روسوم، تطوير بايثون في بداية تسعينيات القرن العشرين. وكانت المبادئ الرئيسية التي اتبعها في تصميمه هي إمكانية الوصول، ودعم النماذج المتعددة، والنمطية. وقد جعل المشروع مفتوح المصدر لتحقيق هذه الأهداف، وأنشأ قواعد نحوية نظيفة تشبه اللغة الإنجليزية مفيدة للمهام اليومية.

أدت مبادئ التصميم هذه إلى جعل لغة بايثون تحظى بشعبية كبيرة في الصناعة والأوساط الأكاديمية وواحدة من أكثر لغات البرمجة استخدامًا على مستوى العالم مع العديد من المزايا.

تعتبر لغة بايثون واحدة من أسهل اللغات التي يمكن للمبتدئين تعلمها. فقواعدها النحوية بسيطة وسهلة الفهم. ولكن على الرغم من بساطتها، فإن نظامها البيئي الغني بالمكتبات يسمح للمستخدمين ببناء تطبيقات مفيدة في وقت قصير نسبيًا.

كما أن مرونة بايثون تمنعها من أن تقتصر على حالة استخدام معينة مثل تطوير الويب أو التحليل الإحصائي أو البرمجة النصية. يمكنك استخدام بايثون في أي من هذه المجالات وغيرها الكثير! وهذا ما جعل بايثون تُلقب بـ “ثاني أفضل لغة لكل شيء”.

يُعد Python أيضًا مناسبًا للعمل مع البيانات وتصور البيانات وغيرها من مجالات علم البيانات نظرًا لاختياره القوي لمكتبات علم البيانات.

تعد لغة بايثون خيارًا رائعًا كلغة برمجة أولى للتعلم، خاصة إذا كنت تخطط للانتقال إلى علم البيانات. بمجرد اختيار محرر التعليمات البرمجية المفضل لديك، يمكنك البدء في البرمجة على الفور.

تعلم بايثون لعلوم البيانات

هناك مجموعة واسعة من الموارد لتعلم بايثون. يمكنك البدء بقراءة منشورات المدونات أو التعمق في الكتب.

ومع ذلك، فمن السهل أن تضيع في التفاصيل بسبب مرونة بايثون ونطاق حالات الاستخدام الواسع. وسرعان ما تصل إلى “شلل التحليل”، حيث تواجه الكثير من الخيارات وتفشل في الالتزام خوفًا من اختيار المسار الخطأ. كما أن نظام بايثون البيئي ينمو باستمرار، وفي حين أن تعلم كل تفاصيله أمر ممتع، إلا أنها لا تتوافق بالضرورة مع ما يبحث عنه أصحاب العمل في مقابلة العمل.

تجنب هذه المشاكل باتباع نهج منظم ومركّز، واكتساب مهارات مفيدة يمكن تطبيقها بسرعة الآن وفي المستقبل. إحدى الطرق الرائعة للقيام بذلك هي من خلال المشاريع العملية التي تحل فيها مشكلات علم البيانات. فهي تمنحك خبرة شاملة وتسمح لك ببناء محفظتك.

ابدأ بتعلم بايثون لحل مشاكل علوم البيانات!

لقد قدمنا ​​لك نظرة عامة على Python في علم البيانات والأسباب وراء شعبية Python في المهنة. لقد قدمنا ​​لك نصائح وموارد لرحلة التعلم الخاصة بك. الخطوة التالية هي لك!