تحلیل داده با پایتون

در حال حاضر داده‌ها با ارزش‌ترین دارایی دنیای تجارت و صنعت به شمار می‌روند. تحول فناوری دیجیتال و کاربردهای هوشمندسازی ارزیابی داده‌ها به حدی فراگیر شده است که هر مجموعه‌ای برای توسعه کسب و کار و موفقیت خود به دنبال استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها و رسیدن به نتایج مطلوب خود هستند. تحلیل داده با پایتون یکی از متداول ترین راه‌های آنالیز داده است که به سازمان در دستیابی به اطلاعات مفید خود کمک می‌کند. یادگیری و آشنایی با مفاهیم پایه و اصلی ارزیابی داده‌ها به مدیران کمک می کند تا هوشمندانه‌ترین راه‌ها را در مسیر تحقق اهداف سازمانی انتخاب کنند.

پایتون Python

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی شی‌ گرا، تفسیری، سطح بالا (قابلیت خواندن و درک آسان برای انسان) و همه منظوره است که برای توسعه نرم‌افزارهای متن‌باز و تجاری استفاده می‌شود. این زبان دارای سینتکس ساده و قابل فهم است و به برنامه‌نویسان امکان می‌دهد کدهای منطقی، واضح، خوانا و قابل فهم برای دیگران بنویسند. به طور کلی پایتون در سه زمینه بیشترین استفاده را دارد:

1. علم داده و تجزیه و تحلیل داده‌ها
2. توسعه برنامه‌های کاربردی وب
3. اتوماسیون/ اسکریپت نویسی

 پایتون مجموعه وسیعی از کتابخانه‌ها و ابزار را در بر دارد که به برنامه‌نویسان کمک می‌کند تا علاوه بر پروژه‌های کوچک و کم حجم، برنامه‌های پیچیده را با سرعت و کارایی بالا توسعه دهند. همچنین، پایتون در حوزه هوش مصنوعی و تحلیل داده نیز بسیار محبوب است و از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ برای حل مسائل پیچیده استفاده می‌کند.

برنامه‌نویسی با پایتون نیاز به انجام فرایندهای پیچیده ندارد. کلمات کلیدی و اصلی این زبان بسیار صریح و ساده هستند. پایتون کتابخانه‌های متنوعی دارد که می‌توان از آنها برای انجام وظایف خاص استفاده کرد. به عنوان مثال، کتابخانه NumPy برای عملیات علمی و عددی، کتابخانه pandas برای تحلیل و پردازش داده‌ها و کتابخانه Matplotlib برای تولید نمودارها و تصاویر استفاده می‌شود. در نهایت، پایتون یک زبان برنامه‌نویسی بسیار قدرتمند است که امکاناتی را فراهم می سازد تا برنامه‌های پیچیده با سرعت و کارایی بالا توسعه داده شوند. به کمک مطالعه و آشنایی با مفاهیم پیشرفته مانند توابع، کلاس‌ها و ماژول‌ها، می‌توان توانایی‌ بیشتری در این زبان کسب کرد.

تجزیه و تحلیل داده با پایتون

چنانچه پیش از این نیز گفتیم، موفقیت سازمان ها و کسب و کارهای امروزی به توانایی تحلیل و ارزیابی داده ها و استخراج اطلاعات مفید از آنها بستگی دارد. تحلیل داده یکی از کاربردهای مهم پایتون است. با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند pandas وNumPy، می‌توان داده‌های خام را بارگیری و پردازش کرد، در گام بعدی نیز داده ها تحلیل می‌شوند و نتایج قابلیت نمایش گرافیکی خواهند داشت. برای مثال، با استفاده از کتابخانه pandas، می‌توان یک فایل CSV را بارگیری کرد که در آن، داده‌ها به صورت یک جدول (DataFrame) در پایتون قابل دسترسی هستند. سپس می‌توان عملیات مختلفی روی داده‌ها انجام داد، مانند فیلترکردن ردیف‌ها بر اساس شرایط خاص، محاسبه موارد آماری مانند میانگین، واریانس، ترسیم و نمودارها. پانداس در حال حاضر، یکی از اصلی ترین کتابخانه های پایتون برای آماده سازی و پیش پردازش داده ها است. پانداس یک کتابخانه متن باز با کارایی بالایی است و ابزار تحلیل داده برای زبان برنامه نویسی پایتون را فراهم می‌آورد. به علاوه کتابخانه‌ای قدرتمند برای بصری سازی و تحلیل داده نیز محسوب می‌شود. با استفاده از کتابخانه NumPy، می‌توان عملیات عددی پیچیده‌تری را روی داده‌ها انجام داد. این کتابخانه امکان محاسبات آرایه‌ای مانند جمع، ضرب و تقسیم را فراهم می‌کند، همچنین قابلیت‌هایی مانند تبدیل داده‌ها، توابع ریاضی و عملیات آماری را نیز دارد. به عبارت دیگر  NumPy یک کتابخانه جبر خطی در پایتون است که کاربرد اصلی آن برای کار با اعداد و مقاصد علمی است (در زمینه کار با اعداد می توان آن را بهترین کتابخانه پایتون دانست). با استفاده از کتابخانه matplotlib، می‌توانید نمودارهای مختلفی را برای نمایش داده‌های خود تولید کنید.

 این کتابخانه امکان تولید نمودارهای خطی، نمودارهای میله‌ای، نمودارهای دایره‌ای و انواع دیگر را فراهم می‌ آورد. در هنگام کار با علم داده در پایتون نیاز به رسم نمودارهای دقیق و گوناگون وجود دارد که این کتابخانه حلال مشکل خواهد بود.

علاوه بر این کتابخانه‌ها، پایتون کتابخانه‌های دیگری نیز دارد که در تحلیل داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند، مانند scikit-learn برای یادگیری ماشین، seaborn برای تولید نمودارها و SciPy برای عملیات علمی و ریاضی پیشرفته استفاده می‌شود.

عملکرد کتابخانه های مختلف در فرایند تحلیل داده

تجزیه و تحلیل داده با پایتون به وسیله استفاده از کتابخانه‌های مختلفی انجام می‌شود. در ابتدا، داده‌ها بارگیری و پردازش می شوند برای این کار می‌توان از کتابخانه Pandas استفاده کرد که امکانات زیادی برای کار با داده‌های جدولی را فراهم می‌کند. سپس، با استفاده از کتابخانه NumPy، می‌توان عملیات محاسباتی را روی داده‌ها انجام داد. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند محاسبات آماری، جبر خطی، تبدیل‌های ریاضی و غیره را فراهم می‌کند. بعد از پردازش و آماده سازی داده‌ها، می‌توان به تجزیه و تحلیل آنها پرداخت. برای مثال، با استفاده از کتابخانه Matplotlib، می‌توان داده‌ها را به صورت گرافیکی نمایش داد و تحلیل‌های مختلفی را روی آنها انجام داد. علاوه بر این، با استفاده از کتابخانه‌های دیگری مانند  Scikit-learn، می‌توان مدل‌های پیش‌بینی را ساخت و آنها را ارزیابی کرد.

ابزار مورد نیاز در تحلیل داده با پایتون

به دلیل کاربرد فراوان پایتون در انواع برنامه نویسی ها، متخصصین پایتون زیاد وجود دارند که در بسترهای مختلف اطلاعات و تجارب بسیار آموزنده ای را به اشتراک گذاشته‌اند. همچنین آموزش های مختلف زیادی را می توان از طریق منابعی چون Quora و Stack Overflow به دست آورد. اما یکی از مفیدترین ابزار در تحلیل داده با پایتون Git است. Git ابزار محبوبی است که تغییرات ایجاد شده در کدها را پیگیری می‌کند و در نتیجه اصلاح خطاها و همکاری با دیگران در انجام پروژه را بسیار آسان می‌کند.

یادگیری عمیق با پایتون

از پایتون برای یادگیری عمیق استفاد می کنند. یادگیری عمیق یکی از پرکاربردترین و تاثیرگذارترین شاخه های هوش مصنوعی به شمار می‌رود. مباحثی مانند شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های یادگیری عمیق، پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌ها در این مقوله مطرح می‌شود. همچنین کتابخانه‌های مختلف مانند TensorFlow، Keras و PyTorch  در آن مورد استفاده قرار می‌گیرند. تحلیل داده با پایتون توانمندی های ویژه ای را فراهم می آورد که عبارتند از:

• ساخت شبکه های عصبی
• اعمال الگوریتم های یادگیری عمیق بر روی داده‌ها
• پردازش و تحلیل تصاویر
• ساخت و آموزش مدل‌های زبانی
• تحلیل گراف‌ها و اعمال الگوریتم‌های یادگیری عمیق بر روی آنها

چرا پایتون برای تحلیل داده‌ها ضروری است؟

• انعطاف پذیر است: اگر می‌خواهید چیزی خلاقانه را امتحان کنید که قبلاً انجام نشده است، پایتون برای شما عالی است. همچنین برای توسعه دهندگانی که می‌خواهند در زمینه‌ی برنامه‌نویسی اپلیکیشن و وب سایت فعالیت کنند بسیار ایده‌آل 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 ایده‌آل برای برنامه‌نویسان مبتدی تبدیل می‌کند. پایتون به برنامه‌نویسان این مزیت را ارائه می‌دهد که از خطوط کد کمتری برای انجام کارها نسبت به زبان‌های برنامه‌نویسی قدیمی استفاده کنند. به عبارت دیگر، شما زمان بیشتری را به کند و کاو منطق برنامه اختصاص می‌دهید و زمان کمتری را برای پرداختن به کد صرف می‌کنید.
• منبع باز است: پایتون منبع باز است، به این معنی که رایگان است و از یک مدل مبتنی بر جامعه برای توسعه استفاده می‌کند. پایتون برای اجرا در محیط های ویندوز و لینوکس طراحی شده است و به راحتی می‌توان آن را به چندین پلتفرم منتقل کرد.

مشکلات تحلیل داده با پایتون

به طور کلی، پایتون یک زبان بسیار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده است. با این حال، ممکن است با برخی مشکلات نیز مواجه شود.

• حجم زیاد داده: اگر داده‌ها بسیار بزرگ باشند یا به اصطلاح بیگ دیتا باشند، ممکن است پایتون با مشکلات عملکردی روبرو شود. پایتون  به طور پیش فرض برای پردازش داده‌های بزرگ بهینه نیست و نیاز به استفاده از  کتابخانه‌های خارجی مانند Dask یا PySpark دارد.
• عدم سازگاری با فرمت‌های داده‌ای خاص: پایتون به طور پیش فرض قابلیت پردازش فرمت‌های داده‌ای خاصی مانند Excel یا SPSS را ندارد. برای این کار، نیاز به استفاده از کتابخانه‌های خارجی مانند Pandas  و  xlrd دارد.
• نیاز به تجزیه و تحلیل پیچیده: در صورتی که نیاز به تجزیه  و تحلیل پیچیده‌تری باشد، استفاده از کتابخانه‌های متخصص تری مانند  SciPy یا StatsModels لازم می شود.
• نیاز به مدل‌های پیش‌بینی پیچیده: اگر نیاز به ساخت و ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی پیچیده داشته باشید، ممکن است نیاز به استفاده از کتابخانه‌های تخصصی تری مانند TensorFlow یا Keras داشته باشید. به طور کلی، با استفاده از کتابخانه‌های مناسب و بهینه سازی مناسب، مشکلات تحلیل داده با پایتون قابل حل هستند. همچنین، جامعه پایتون بسیار فعال است و همواره آموزش‌ها و راهنمایی‌های جدید در این زمینه منتشر می‌شوند.

تفاوت بین تحلیلگر داده و متخصص علم داده

این دو زمینه با وجود هم‌پوشانی قابل توجهی که دارند، کاملاً متمایز هستند. تفاوت اصلی بین یک تحلیل‌گر داده و یک متخصص علم داده (Data Scientist) در این است که اولی بینش معنا‌داری را از داده‌های شناخته شده استخراج می‌کند، در حالی که دومی بیشتر با فرضیه‌ها سروکار دارد. تحلیل‌گران داده، امور روزمره را مدیریت می‌کنند و از داده‌ها برای پاسخ به سؤالات ارائه شده به آنها استفاده می‌کنند، در حالی که یک متخصص علم داده سعی می‌کند آینده را پیش‌بینی کند و این پیش‌بینی‌ها را در قالب سؤالات جدید مطرح کند. به بیان دیگر، تحلیل‌گران داده بر اینجا و اکنون تمرکز می‌کنند، در حالی که دانشمندان داده به دنبال استنباط این که چه چیزی ممکن است در آینده اتفاق بیفتد، هستند.

در بسیاری از مواقع مرز بین این دو تخصص محو می‌شود و به همین دلیل است که مزایایی که پایتون در علم داده دارد به طور بالقوه می‌تواند در تجزیه و تحلیل داده‌ها نیز داشته باشد. به عنوان مثال، هر دو حرفه به: دانش مهندسی نرم افزار، مهارت‌های ارتباطی قابل قبول، دانش پایه ریاضی، و درک الگوریتم‌ها نیاز دارند. علاوه بر این، هر دو حرفه نیاز به دانش زبان‌های برنامه نویسی مانند R، SQL و البته پایتون دارند. از سوی دیگر، یک دانشمند داده در حالت ایده‌آل باید از بینش تجاری قوی برخوردار باشد، در حالی که تحلیل‌گر داده نیازی به تسلط بر چنین بینش خاصی ندارد؛ در مقابل، تحلیل‌گران داده باید در ابزارهای صفحه گسترده مانند اکسل مهارت داشته باشند.

و در آخر:

در این قسمت توضیحاتی آموزنده در مورد تحلیل داده با پایتون گذاشته شد. در آینده مطالب بیشتری را در اختیار شما قرار خواهیم داد، با آرزوی بهترین‌ها برای شما خواننده محترم.

منابع:

https://hamnavardgroup.com
https://datayad.co