وقتی صحبت از علم داده باشد، می‌دانیم که فرایند کار مبتنی بر فناوری‌های پیشرفته و پای کامپیوترها در میان است، بنابراین تعجبی ندارد که برنامه نویسی و زبانهای مرتبط با آن هم نقش موثری در این قضیه داشته باشند. از شما دعوت می‌کنیم مقاله "مقایسه زبان پایتون و R در زمینه علم داده" را مطالعه فرمایید که دو زبان بسیار پرکاربرد و البته کارآمد در حوزه علم داده هستند. البته زبانهای برنامه نویسی دیگر هم در زمینه علم داده کاربرد دارند؛ اما در این مطلب قصد داریم اهمیت پایتون در علم داده را بررسی کنیم.
پایتون (Python)، زبان برنامه نویسی محبوب و همه‌منظوره (General-Purpose)، سطح بالا (High-Level) و شی گرا (Object-Oriented) است که ساختمان داده‌های متفاوتی را پشتیبانی میکند. مقاله "پایتون برای مبتدیان" را نیز برای تازه‌کاران آماده کرده‌ایم که می‌تواند جزئیات خوبی را برای شروع در اختیارتان قرار دهد.
چرا پایتون در حوزه علم داده پرکاربرد است؟
شاید تصور کنید پایتون، تفاوت‌های عجیب‌و‌غریبی با دیگر زبان های برنامه نویسی دارد، اما در واقع چنین نیست؛ بلکه عمده دلیل کاربرد پایتون در علم داده، به کارکرد عملی آن و همچنین سادگی‌اش در نگاه کلی بازمی‌گردد. در ادامه دلایل کاربرد زیاد پایتون در حوزه علم داده را با نگاهی دقیق‌تر آورده‌ایم.
انعطافپذیری پایتون
پایتون نه‌فقط در زمینه علم داده، بلکه در بسیاری از حوزه‌ها کاربرد دارد، بنابراین بسیاری از توسعه‌دهندگان وب و نرم‌افزار می‌توانند به‌راحتی از دانش خود در زمینه پایتون بهره بگیرند و با افزودن تخصص در زمینه علم داده، وارد این حوزه شگفت‌انگیز شوند.
خوانایی و سادگی پایتون
از اهداف اصلی توسعه زبان برنامه نویسی پایتون، سادگی و خوانایی آن بوده است، به‌طوری که توسعه‌دهندگان در اغلب مواقع حس می‌کنند دارند فرمانی را به زبان انگلیسی به برنامه می‌دهند. از طرفی علم داده، پیش‌نیاز و دانش نسبتا مبسوطی در زمینه ریاضیات، آمار و احتمالات لازم دارد که سادگی نوشتار و ساختار پایتون می‌تواند آن را جبران کند. کد زیر گواهی بر سادگی پایتون می‌باشد.
مقیاسپذیری پایتون
مقیاسپذیری یا Scalability در کل توانایی سامانه، شبکه یا فرایندی را در مقابل افزایش بار نشان می‌دهد؛ یعنی پاسخ آن را در برابر افزایش بار می‌سنجد. پایتون مقیاسپذیری خوبی دارد که در کنار سهولت کدنویسی و خوانایی، آن را به گزینه خوبی برای علم داده تبدیل کرده است.
دوره برنامه نویسی پایتون
نمونه فیلم‌هایی از جلسات برنامه نویسی پایتون
ابزارها و کتابخانههای گسترده پایتون
به‌واسطه کاربرد گسترده و محبوبیت پایتون، کتابخانهها و ابزارهای فراوانی برای پایتون توسعه دادهاند که فرایند توسعه را بسیار تسریع میکند و نیاز به انجام بسیاری از کارها به‌صورت دستی را از میان، برمی‌دارد، به‌ویژه در خصوص کتابخانههای پایتون در حوزه علم داده، کارهای زیادی انجام دادهاند که حاصل آن منجر به توسعه خیل عظیمی از کتابخانهها و ماژول‌های کاربردی در حوزه علم داده شده است که در ادامه برخی از آنها را مختصرا بررسی کرده‌ایم.
کتابخانه NumPy و کار با آرایه‌ها
علم داده از آرایه (Array)ها استفاده گسترده‌ای میکند و بنابراین سرعت و منابع، اهمیت زیادی پیدا می‌کنند. تخصص NumPy در زمینه آرایه‌هاست، هرچند توابعی هم برای کار در حوزه جبر خطی، تبدیل فوریه و ماتریس‌ها دارد. NumPy شی مبتنی بر آرایه‌ای به‌دست می‌دهد که تا 50 برابر سریعتر از لیست (List)های سنتی پایتون است.
کتابخانه Pandas و تسهیل تجزیه‌و‌تحلیل داده
Pandas، کتابخانه مهم دیگری در پایتون و برای تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های متن باز است. به‌کمک Pandas میتوان داده‌های بزرگ را تجزیه‌و‌تحلیل و بر اساس تئوری‌های آماری نتیجه‌گیری کرد. ایجاد ارتباط میان مجموعه داده های نامرتب و حذف و پاکسازی داده‌های نامرتبط یا خالی (Null) از مهمترین کاربردهای Pandas به شمار می‌روند.
کتابخانه TensorFlow و شبکه‌های عصبی
کتابخانه TensorFlow در پایتون که حاصل همکاری گوگل و Brain Team است، در زمینه یادگیری ماشین (و بنابراین علم داده) کاربرد فراوانی دارد. TensorFlow پروژه‌ای است که کار با شبکه های عصبی (Neural Networks) و تانسورها را راحت‌تر و داده‌ها را در ماتریس‌های n - بعدی، ذخیره و پردازش میکند.
کتابخانه SciPy و بهینه‌سازی معادلات ریاضی
SciPy از دیگر کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین است که مهندسان نرم‌افزار و توسعه‌دهندگان، بیشترین استفاده را از آن می‌برند. SciPy ماژول‌های جامعی برای بهینه‌سازی، جبر خطی، انتگرال و آمار دارد، بنابراین توضیح واضحات است اگر بگوییم بیشتر در زمینه ریاضیات و معادلات مربوط به آن کاربرد دارد. SciPy از آرایه‌های NumPy به‌عنوان ساختمان داده اصلی خود بهره می‌برد.
کتابخانه PyTorch، از بینایی ماشین تا پردازش زبان طبیعی
Meta AI نخستین بار PyTorch را توسعه داد، اما این کتابخانه پایتون در حال حاضر پروژه‌ای متن باز و بخشی از بنیاد لینوکس است. از PyTorch در حوزه‌های بینایی ماشین (Computer Vision) و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) بیشترین بهره را می‌برند.
کتابخانه Theano، تسهیل‌گر یادگیری عمیق
Theano، کتابخانه‌ای در پایتون است که محاسبات عددی، بهینه‌سازی و محاسبات مبتنی بر ماتریکس را به‌خوبی انجام می‌دهد؛ بنابراین برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق و به‌کارگیری الگوریتم‌های پیچیده شبکه‌های عصبی مناسب است. میتوان از Theano و NumPy در کنار یکدیگر بهره برد. همچنین سرعت محاسبات داده‌های سنگین در Theano تا 140 برابر بیشتر است.
کتابخانه Keras و کار با شبکه‌های عصبی در مدل‌های ML
از دیگر کتابخانههای متن باز پایتون میتوان به Keras اشاره کرد که کار با شبکه‌های عصبی در مدل‌های مرتبط با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را آسان میکند. عملیات Keras را میتوان مبتنی بر Theano و TensorFlow انجام داد، بنابراین ایجاد و پردازش شبکه‌های عصبی به کد زدن کمتری نیاز دارد.
نمونه فیلم‌های دوره‌های مهارتی
پایتون، متن باز و در دسترس
از دیگر ویژگی‌های مهم پایتون که به محبوبیت آن در حوزه علم داده دامن می‌زند، متن باز و رایگان بودن آن است، بنابراین توسعه‌دهندگان و دانشمندان داده (Data Scientistها) می‌توانند از آن در پلتفرم‌های مختلفی نظیر ویندوز و لینوکس بهره بگیرند.
دوره‌های مهارتی رشته کامپیوتر
جمع‌بندی
پایتون زبان برنامه نویسی محبوبی است که در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارد. از مهمترین این حوزه‌ها میتوان به علم داده اشاره کرد که در دنیای امروز و البته فردا نقش مهمی برعهده دارد. شاید برای کسانی که تجربه کار با پایتون را داشته‌اند، نسبتا روشن باشد که چه قابلیت‌هایی دارد و چگونه می‌تواند کارایی خود را در حوزه علم داده اثبات کند، اما چنین دلالتی نیاز به تخصص در حوزه علم داده دارد. با‌این‌حال بسیاری پیش از آنکه به دنیای علم داده پا بگذارند، قصد دارند از ابزارهای لازم آن مطلع شوند که پایتون بی‌شک از مهمترین آنهاست. ازهمین‌رو در این مطلب کوشیدیم پایتون را در زمینه علم داده دقیق‌تر بررسی کنیم.
چرا پایتون انتخاب خوبی برای علم داده است؟
دلایل مختلفی است که پایتون را به زبان برنامه نویسی برتر در زمینه علم داده تبدیل میکند. البته ناگفته نماند که دیگر زبانهای برنامه نویسی هم در حوزه علم داده کاربرد دارند و شاید بتوان مهمترین رقیب پایتون را در این حیطه، زبان R دانست. اما بهطور کلی و مختصرا میتوان سادگی، خوانایی، انعطافپذیری، مقیاسپذیری، دسترسی خوب و متن باز بودن و کتابخانههای متنوع و گسترده را دلایل عمده محبوبیت پایتون برای علم داده دانست.
مهمترین کتابخانههای پایتون برای علم داده کدام موارد هستند؟
پایتون کاربرد گسترده و محبوبیت زیادی دارد که به علم داده محدود نمیشود، هرچند میتوان علم داده را از مهمترین حوزههایی دانست که پایتون در آنها کاربرد دارد. در همین راستا کتابخانهها و ابزارهای فراوانی برای پایتون توسعه دادهاند که امور را تسریع و نیاز به انجام بسیاری از کارهای دستی را برطرف میکند. از جمله مهمترین کتابخانههای پایتون در زمینه علم داده میتوان به NumPy ،Pandas ،Tensorflow ،PyTorch ،SciPy و... اشاره کرد.
مطالب مرتبط
همه مقالات
