چرا یادگیری پایتون برای متخصصان داده ضروری است؟

از نیمه دوم قرن گذشته تا کنون تعداد و تنوع زبان‌های برنامه نویسی روز به روز بیشتر شده اما رقابت بین آنها باعث شده برخی بیشتر مورد توجه قرار گرفته و برخی دیگر منسوخ شوند. به لطف همین زبان‌ها نقش فناوری در زندگی ما پررنگ‌تر از همیشه شده و نتیجه تولید حجم عظیمی از داده است که برای کمپانی‌های بزرگ حکم گنج را دارد.

آنها با استفاده از همین داده‌ها نیازهای مشتریان را درک کرده و به طراحی محصول یا ارائه سرویس‌های جدید می‌پردازند. نیاز به جمع آوری، استخراج و تحلیل این داده‌ها باعث پیدایش مشاغل جدیدی شده و یکی از آنها علوم داده است که شرکت‌های بیشتری مشغول سرمایه گذاری روی آن هستند.

کاربرد علوم داده

تحلیل داده امکان برآورد میزان پیشرفت، تصمیم گیری آگاهانه، برنامه ریزی برای آینده و یافتن راه‌هایی برای کاهش هزینه را به شرکت‌ها می‌دهد. اینجاست که متخصصان داده وارد شده و با پردازش و سازمان‌دهی دیتا با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های دیگر به کاوش دیتا، استخراج موارد مهم و ارائه توصیه‌هایی می پردازند که در نهایت به تدوین استراتژی سازمان و تصمیم گیری بهتر کمک می‌کند.

پایتون؛ محبوبترین ابزار متخصصان داده

حدود ۸۰ درصد از مسئولیت متخصصان داده شامل گردآوری و پاکسازی داده ها از موارد نامرتبط می شود چرا که مجموعه‌های عظیم داده معمولا نامرتب و ناقص بوده و فاقد فرمت یکپارچه هستند. ابزارهای مختلفی برای اصلاح این موارد وجود دارد اما اغلب متخصصان داده به دلایل مختلفی پایتون را ترجیح می‌دهند.

یکی از بهترین مزایای پایتون متن باز بودن آن است که به همه اجازه مشاهده سورس کد و گسترش کاربردهای آن را می‌دهد. در واقع شرکت‌ها دائما سرگرم توسعه فریمورک ها و توابع جدیدی هستند که نه تنها آنها را سریعتر به اهدافشان می رساند بلکه به توسعه دهندگان دیگر نیز کمک می‌کند.

متخصصان داده اغلب باید کد آماری را در دیتابیس تولید ترکیب کرده یا داده‌های موجود را با اپ‌های مبتنی بر وب یکپارچه کنند. جدای از این گاهی الگوریتم‌ها را به صورت روزانه پیاده سازی می‌کنند که اجرای همه آنها با پایتون ساده و بدون دردسر خواهد بود. در ادامه به مزایای این زبان نسبت به موارد دیگر پرداخته‌ایم.

فراگیری و درک آسان

یکی از جذاب‌ترین ویژگی‌های پایتون فراگیری آسان است و بسیاری به همین خاطر سراغ آن می‌روند. فارغ از اینکه تازه کارتان را به عنوان متخصص داده شروع کرده یا چندین سال تجربه در چنته دارید، بدون نیاز به صرف هزینه و زمان چندان زیادی می‌توانید پایتون و کتابخانه‌های جدید آنرا به سادگی فرا بگیرید.

پایتون به واسطه فراگیری و درک آسان بهترین گزینه برای متخصص‌های حرفه‌ای است که برای یادگیری مفاهیم جدید زمان محدودی دارند. این زبان حتی در مقایسه با دیگر زبان‌های علوم داده از جمله R و MATLAB منحنی یادگیری به مراتب ساده‌تری دارد. 

مقیاس پذیری فوق العاده

پایتون از نظر مقیاس پذیری هم عملکردی درخشان داشته و زبان‌هایی نظیر Stata،  R و MATLAB از این نظر به پای آن نمی‌رسند. به لطف این ویژگی توسعه دهندگان و محققان به جای محدود شدن به یک راهکار خاص به چند روش مختلف می‌توانند سراغ حل یک مساله بروند. شاید اهمیت مقیاس پذیری چندان زیاد به نظر نرسد اما همین عامل باعث شده غولی نظیر یوتیوب به استفاده از این زبان روی آورده و دراپ باکس هم به تازگی با نگارش ۴ میلیون خط کد به همین زبان زیرساخت‌هایش را توسعه دهد.

کتابخانه‌های علوم داده

یکی دیگر از دلایل محبوبیت زبان مورد بحث بین متخصصان داده، کتابخانه های علوم داده آن برای شبکه‌های عصبی، یادگیری ماشین و غیره است. این مجموعه شامل Numpy ،Scipy ، StatsModels و Scikit-Learn شده و مرتبا هم به آنها افزوده می‌شود. این کتابخانه‌ها به عنوان منبعی غنی از ماژول ها پاسخگوی بسیاری از نیازهای برنامه نویسان بوده و مسائل دشوار را به آسانی از پیش پای آنها برمی‌دارند.

جمع بندی

با پیشرفت علوم داده پایتون به ابزاری قدرتمند برای متخصصان داده تبدیل شده که در استخراج، پاکسازی و تحلیل دیتا به کمک آنها می‌آید. فراگیری آسان پایتون و کتابخانه‌های غنی و قدرتمند آن کار را برای متخصصان داده از همیشه راحت تر کرده و از سوی دیگر جامعه کاربری گسترده این زبان هم در فوروم‌های مختلف آماده انتقال تجارب به دیگران هستند.