خانه » استفاده از پایتون در علم داده

استفاده از پایتون در علم داده

چرا از پایتون در علم داده استفاده می شود؟

علم داده حوزه ای بین رشته ای از برنامه نویسی، آمار، پایگاه داده و یادگیری ماشین است. با استفاده از زبانهای مختلفی می توان در زمینه data science کار کرد . اما به دلیل وجود کتابخانه های کاربردی بسیار، استفاده از پایتون در علم داده بیش از سایر زبانها رایج است.

با استفاده از علم داده امکان استخراج دانش از داده ها فراهم امده است. چه داده های ساختار یافته و چه داده های غیر ساختار یافته.

در این مقاله قصد داریم گام های لازم برای کار در زمینه علم داده با زبان پایتون را به شما معرفی کنیم.

برای ورود به دنیای علم داده باید دانش مناسبی از زبان پایتون داشته باشید. در زیر لیست مباحث مورد نیاز را جمع آوری کرده ام:

  • لیست ها در پایتون
  • دیکشنری
  • ساختار تصمیم
  • حلقه ها
  • توابع

آماده سازی محیط برنامه نویسی

نرم افزار های زیادی هستند که می توان در آن ها کد های پایتون را اجرا کرد ولی پیشنهاد من استفاده از توزیع اناکوندا و نرم افزار ژوپیتر نوت بوک است. آناکوندا تمام ابزار های لازم برای کار در حوزه علم داده را با زبان پایتون و R را اماده کرده است. در مطلب نکات کاربردی ژوپیتر نوت بوک می توانید بیشتر در این مورد بخوانید .

عبارات منظم را فرابگیرید

اگر می خواهید با داده های متنی کار کنید حتما عبارات منظم را فرابگیرید. عبارات منظم می توانند داده های خراب و نامناسب را متن جدا کنند. دانش در این زمینه می تواند به همراه زبان پایتون کمک بسیاری به تحلیل متون کند. فارغ التحصیلان رشته مهندسی نرم افزار در درس نظریه زبان ها و ماشین ها با این مبحث اشنایی دارند.

کتابخانه های ضروری پایتون برای علم داده

کتابخانه مجموعه از توابع و کلاس ها است که از قبل نوشته شده تا برنامه نویس هر زمان که به آن دستورات نیاز داشت با کمک کتابخانه آن دستورات را اجرا کند. این کار باعث می شود کار برنامه نویسی بسیار راحت باشد. زبان پایتون کتابخانه های بسیار متنوعی دارد و در زمینه علم داده دارای بیشتر کتابخانه در میان زبان های برنامه نویسی است. در ادامه معرفی مختصری از کتابخانه های مهم پایتون برای علم داده می کنیم:

کتابخانه های ضروری پایتون برای علم داده

numpy – نامپای

این کتابخانه محاسبات عددی را بسیار آسان تر می کند و توابع بسیاری برای کار با آرایه ها و ماتریس ها دارد. همچنین بسیاری از کتابخانه ها با کمک numpy توسعه یافته اند.

Pandas – پانداز

این کتابخانه پایتون برای کار با مجموعه داده ها در علم داده بسیار مناسب است. قابلیت مهمی که Pandas ارایه می دهد DataFrame (دیتافریم) است. دیتافریم یک ساختار داده ای ۲ بعدی است. Pandas یکی از مهم ترین کتابخانه هایی است که همیشه با آن کار خواهید کرد.

Scipy – سایپای

SciPy تمام ابزارهای لازم برای محاسبات علمی و فنی را در اختیار شما قرار می دهد. ماژولهایی برای بهینه سازی ، جبر خطی ، یکپارچه سازی ، درون یابی ، توابع ویژه ،پردازش سیگنال و تصویر و سایر وظایف را داراست.

Matplotlib

Matplotlib یک کتابخانه قدرتمند برای مصور سازی و نمایش داده ها است. انواع نمودار های مختلف در این کتابخانه وجود دارد. در این مقاله مصور سازی با matplotlib می توانید به تفصیل راجع به این کتابخانه اطلاعات کسب کنید.

scikit-learn – سایکیت لرن

scikit-learn کتابخانه اصلی برای یادگیری ماشین است. بسیاری از الگوریتم های رگرسیون، طبقه بندی و خوشه بندی در این کتابخانه وجود دارد. همچنین پیش پردازش داده و اعتبار سنجی مدل طراحی شده از قابلیت های این کتابخانه بزرگ است.

پروژه ها و یادگیری بیشتر

برای آنکه با روش های علم داده بیشتر آشنا شوید و پایتون را فرابگیرید باید پروژه های مختلفی در این زمینه انجام دهید. قطعا در ابتدای را دچار مشکل می شوید ولی باید سرچ کردن در اینترنت برای حل مشکل را فرا بگیرید. بایستی برای خود موضوع تعریف کنید، تلاش کنید آن را حل کنید، سرچ کنید تا بتوانید با کمک پایتون در زمینه علم داده توانمند شوید. kaggle.com بهترین مکان برای یافتن پروژه های مختلف و یافتن روش حل آن است. همچنین پیشنهاد می کنم در زمینه یادگیری عمیق مطالعه کنید. یادگیری عمیق زیر شاخه ای از یادگیری ماشین است از ساختار مغز الهام گرفته است.

پایتون زبانی برای علم داده

پایتون به واسه کتابخانه هایش زبان بسیار قدرتمند و پرطرفداری است. در زمینه علم داده تقریبا پایتون بی رقیب است. پیشنهاد می کنم اگر به این حوزه علاقه مند هستید از همین امروز آموزش علم داده را آغاز کنید به این منظور می توانید از قسمت آموزش مفاهیم پایه در علم داده شروع کنید.

۱ دیدگاه دربارهٔ «استفاده از پایتون در علم داده»

  1. بازتاب: تحلیل احساسات با پایتون | دیپ تیپ

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

*

code

به بالای صفحه بردن