کدنویسی پایتون

تجزیه و تحلیل داده ها در مقابل علم داده

قبل از اینکه عمیقاً در مورد اینکه چرا پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها بسیار ضروری است ، مهم است که ابتدا رابطه بین تجزیه و تحلیل داده ها و علم داده را ایجاد کنید، زیرا دومی نیز تمایل زیادی به استفاده از زبان برنامه نویسی دارد. به عبارت دیگر، بسیاری از دلایلی که پایتون برای علم داده مفید است ، به دلایل مناسب بودن آن برای تجزیه و تحلیل داده ها نیز منجر می شود. 

این دو زمینه همپوشانی قابل توجهی دارند، و در عین حال کاملاً متمایز هستند، هر کدام در سمت راست خود. تفاوت اصلی بین یک تحلیلگر داده و یک دانشمند داده در این است که اولی بینش معنی‌داری را از داده‌های شناخته شده مدیریت می‌کند، در حالی که دومی بیشتر با فرضیه‌ها، یعنی چه می‌شود، سروکار دارد. تحلیلگران داده، امور روزمره را مدیریت می کنند و از داده ها برای پاسخ به سؤالات ارائه شده به آنها استفاده می کنند، در حالی که دانشمندان داده سعی می کنند آینده را پیش بینی کنند و این پیش بینی ها را در سؤالات جدید چارچوب بندی کنند. یا به بیان دیگر، تحلیلگران داده بر اینجا و اکنون تمرکز می کنند، در حالی که دانشمندان داده برون یابی می کنند که چه چیزی ممکن است باشد. 

اغلب موقعیت‌هایی وجود دارد که خطوط بین این دو تخصص محو می‌شود، و به همین دلیل است که مزایایی که پایتون به علم داده می‌دهد به طور بالقوه می‌تواند همان مزایایی باشد که تجزیه و تحلیل داده از آن برخوردار است. به عنوان مثال، هر دو حرفه به دانش مهندسی نرم افزار، مهارت های ارتباطی شایسته، دانش پایه ریاضی و درک الگوریتم ها نیاز دارند. علاوه بر این، هر دو حرفه نیاز به دانش زبان های برنامه نویسی مانند R، SQL و البته پایتون دارند. 

از سوی دیگر، یک دانشمند داده در حالت ایده‌آل باید از زیرکی تجاری قوی برخوردار باشد، در حالی که تحلیلگر داده نیازی به نگرانی در مورد تسلط بر آن استعداد خاص ندارد. با این حال، تحلیلگران داده در عوض باید با ابزارهای صفحه گسترده مانند اکسل مهارت داشته باشند. 

در مورد حقوق ، یک تحلیلگر داده سطح پایه می تواند به طور متوسط سالانه 60000 دلار حقوق دریافت کند، در حالی که میانگین حقوق دانشمند داده در ایالات متحده و کانادا 122000 دلار است و مدیران علوم داده به طور متوسط 176000 دلار درآمد دارند.

چرا پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها ضروری است؟

پایتون انعطاف پذیر است

 اگر می خواهید چیزی خلاقانه را امتحان کنید که قبلاً هرگز انجام نشده است. پس پایتون برای شما عالی است. برای توسعه دهندگانی که می خواهند برنامه ها و وب سایت ها را اسکریپت کنند ایده آل است.

یادگیری آن آسان است

به لطف تمرکز پایتون بر سادگی و خوانایی، منحنی یادگیری تدریجی و نسبتاً پایینی دارد. این سهولت یادگیری، پایتون را به ابزاری ایده آل برای برنامه نویسان مبتدی تبدیل می کند. پایتون به برنامه نویسان این مزیت را ارائه می دهد که از خطوط کد کمتری برای انجام کارها نسبت به نیازهای یک نفر در هنگام استفاده از زبان های قدیمی استفاده می کنند. به عبارت دیگر، شما زمان بیشتری را صرف بازی با آن می کنید و زمان کمتری را صرف پرداختن به کد می کنید. 

منبع باز است

پایتون منبع باز است، به این معنی که رایگان است و از یک مدل مبتنی بر جامعه برای توسعه استفاده می کند. پایتون برای اجرا در محیط های ویندوز و لینوکس طراحی شده است. همچنین به راحتی می توان آن را به چندین پلتفرم منتقل کرد. بسیاری از کتابخانه‌های پایتون منبع باز مانند دستکاری داده‌ها، تجسم داده‌ها ، آمار، ریاضیات، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی وجود دارد که می‌توان به چند مورد از آنها اشاره کرد (البته برای اطلاعات بیشتر در این مورد به زیر مراجعه کنید).

پایتون به خوبی پشتیبانی می شود

هر چیزی که ممکن است اشتباه پیش برود، اشتباه خواهد رفت، و اگر از چیزی استفاده می کنید که نیازی به پرداخت آن نداشتید، دریافت کمک می تواند بسیار چالش برانگیز باشد. خوشبختانه، پایتون طرفداران زیادی دارد و به شدت در محافل دانشگاهی و صنعتی مورد استفاده قرار می گیرد، به این معنی که کتابخانه های تحلیلی مفید زیادی در دسترس است. کاربران پایتون که به کمک نیاز دارند، همیشه می‌توانند به Stack Overflow، فهرست‌های پستی، و کدها و اسناد کمک‌شده توسط کاربر مراجعه کنند. و هرچه پایتون محبوب‌تر شود، کاربران بیشتری اطلاعات مربوط به تجربه کاربری خود را به اشتراک می‌گذارند، و این بدان معناست که مطالب پشتیبانی بیشتری بدون هیچ هزینه‌ای در دسترس است. این امر باعث ایجاد یک مارپیچ خود ماندگار از پذیرش توسط تعداد فزاینده ای از تحلیلگران داده و دانشمندان داده می شود. جای تعجب نیست که محبوبیت پایتون در حال افزایش است!

بنابراین، به طور خلاصه، این نکات، Python برای استفاده بیش از حد پیچیده نیست، قیمت آن مناسب است (رایگان!)، و پشتیبانی کافی در آنجا وجود دارد تا مطمئن شوید که در صورت بروز مشکل متوقف نخواهید شد. ناشی می شود. این به این معنی است که این یکی از موارد نادری است که “شما آنچه را که برای آن پرداخت می کنید دریافت می کنید” مطمئناً صدق نمی کند!