تحلیل داده با پایتون

آشنایی با علم داده

علم داده یا  Data Science  ترکیبی از ابزارهای مختلف، الگوریتم ها و اصول یادگیری ماشین با هدف کشف الگوهای پنهان از داده های خام است. برای درک بهتر این موضوع، فیلم های علمی تخیلی هالیوود را در نظر بگیرید. تمام ایده های این گروه از فیلم ها می تواند توسط علم داده به واقعیت مبدل گردد. لذا ، با کمک تحلیل داده و هوش مصنوعی، می توان تصمیم های بهتری در حوزه ی کسب و کار اتخاذ نمود

پایتون چیست؟

پایتون (Python) یک زبان برنامه نویسی محبوب می باشد که توسط خیدو فان روسوم طراحی و در سال 1991 منتشر شد

از این زبان برنامه نویسی سطح بالا برای توسعه وب سرور و توسعه نرم افزار، ریاضیات و برنامه نویسی سیستم استفاده می گردد.
با توجه به این نکته که پایتون یک محیط پویا برای برنامه‌نویسی دارد و همچنین کاملاً رایگان و اپن‌سورس می باشد ، از آن می توان برای تحلیل داده نیز استفاده کرد.

چرا تحلیل داده با پایتون ؟

درک پایتون یکی از مهارت های مهم و ضروری، برای بدست آوردن موفقیت در بازار کار تحلیل داده است. اما قبل از این که نحوه یادگیری پایتون برای تحلیل داده را بررسی کنیم، به طور خلاصه توضیح خواهیم داد که چرا تحلیل داده با پایتون بسیار مورد توجه قرار می گیرد.

• در سال 2016 ، درکگل (پلت فرم برتر مسابقات علوم داده)، زبان برنامه نویسی پایتون از زبان برنامه نویسیR سبقت گرفت.

  • در سال 2018 ، 66٪ از دانشمندان تحلیل داده، استفاده روزانه از پایتون را گزارش کردند و این موضوع باعث شد که زبان پایتون، به عنوان زبان اول متخصصان تجزیه و تحلیل داده انتخاب گردد.
  کارشناسان علوم داده انتظار دارند این روند با رشد روزافزون در اکوسیستم پایتون ادامه پیدا کند بهتر است بدانید که فرصت های شغلی فراوان و در حال رشد در این حوزه برای شما وجود خواهد داشت.
  همچنین میانگین حقوق و دستمزد یک دانشمند داده 121،583 دلار در سال است و انتظار می رود که این مقدار افزایش یابد، زیرا نیاز به دانشمندان داده در صنایع مختلف در حال رشد می باشد و در آینده، تقاضا برای دانشمندان داده به شدت از عرضه پیشی خواهد گرفت.
  لذا، آینده برای علم داده روشن است و یادگیری تحلیل داده با پایتون می تواند به شما در دست یابی به موفقیت در این زمینه کمک نماید.  یادگیری پایتون و سایر اصول برنامه نویسی مانند همیشه قابل دستیابی است. فراموش نکنید ساده بودن مراحل به این معنی نیست که مجبور نیستید، کاری انجام دهید. از طرفی، اگر وقت کافی را به پایتون اختصاص دهید، نه تنها مهارت جدیدی را یاد می گیرد، بلکه به طور بالقوه در زمینه ی فعالیت کاری خود به سطح بالاتری بدست خواهید آورد.

مرحله 1: یادگیری اصول پایتون (Python) برای تحلیل داده

اولین قدم برای شما، یادگیری اصول برنامه نویسی پایتون خواهد بود. همچنین باید به مرور با علم داده نیز آشنا شوید.
یکی از بهترین ابزارهایی که در آغاز سفر تحلیل داده با پایتون به شما کمک زیادی می نماید، مطالعه ی کتاب های HeadFirst می باشد.
برای شروع آشنایی با علم داده، می توانید عضو گروه ها و شبکه های اجتماعی شوید که در این زمینه فعالیت می کنند.
با پیوستن به این گروه ها، در کنار افراد همفکر خود قرار می گیرید و فرصت های شغلی خود را افزایش می دهید. طبق تحقیقات انجام شده، 30٪ از کل استخدام های نیروی جدید، با معرفی کارمندان انجام می گردد.

مرحله 2: انجام پروژه های کوچک پایتون

شما می توانید برنامه های کوچک مانند: ماشین حساب، بازی آنلاین ساده و انواع پروژه های ساده پایتون را در گوگل جست و جو و برنامه نویسی کنید تا با پایتون بیشتر آشنا شوید.
پروژه های کوچک برنامه نویسی برای همه زبان ها استاندارد است و راهی عالی برای تقویت درک شما از اصول اولیه هستند.
همچنین در این مرحله از آموزش تحلیل داده با پایتون باید در مورد API ها و web scraping  شناخت پیدا کنید. web scraping علاوه بر آن که به شما در آموزش برنامه نویسی پایتون کمک می نماید، درآینده نیز برای جمع آوری اطلاعات مفید خواهد بود.

مرحله 3: آشنایی با کتابخانه های پایتون برای تحلیل داده

به طور کلی، پایتون بهترین روش را برای انجام هرکاری ارائه می دهد. سه کتابخانه NumPy، Pandas و Matplotlib برای تحلیل داده با پایتون مورد استفاده قرار می گیرند.

NumPy : کتابخانه ای که انواع عملیات ریاضی و آماری را آسان می نماید. همچنین مبنای بسیاری از ویژگی های کتابخانه ی پاندا است.
pandas :  یک کتابخانه پایتون که به طور خاص برای تسهیل کار با داده ها ایجاد شده است. همچنین این کتابخانه، پایه ی اصلی بسیاری از کارهای پایتون برای علوم داده است.
Matplotlib : یک کتابخانه تجسم داده است که تولید نمودارها را از داده های شما سریع و آسان می نماید.
NumPy و Pandas برای کاوش و بازی با داده ها عالی هستند و Matplotlib نمودارهایی مثل آنچه در Excel یا Google Sheets مشاهده می کنید را ایجاد می نماید.

ابزارهایی مورد نیاز برای تحلیل داده با پایتون

پایتون دارای یک جامعه ثروتمند متخصص است که مشتاقانه به شما در یادگیری این زبان کمک می کنند. منابعی مانند: Quora ،Stack Overflow و… می تواند به شما در یادگیری برنامه نویسی پایتون کمک کند.
یکی از ابزارهایی که می تواند به شما در حوزه تحلیل داده کمک زیادی کند، ابزار Git می باشد. Git ابزار محبوبی است که به شما کمک می نماید تا تغییرات ایجاد شده در کدهای خود را پیگیری کنید که این امر تصحیح اشتباهات، آزمایش و همکاری با دیگران را بسیار آسان می نماید.

مرحله 4: آماده سازی نمونه کار در زمینه تحلیل داده با پایتون

به عنوان یک تحلیل گر داده، شما چند نمونه کار لازم دارید. این نمونه ها یا پروژه ها باید در زمینه های مختلف از علم داده باشند و نشان دهند که شما دارای بینشی متفاوت در زمینه ی تحلیل داده هستید.

برخی از انواع پروژه های تحلیل داده شامل :

• پروژه پاکسازی داده ها: هر پروژه ای که شامل داده های کثیف یا “غیر ساختاری” باشد که شما آن ها را تمیز و تجزیه و تحلیل می کنید، کارفرمایان بالقوه را تحت تأثیر قرار می دهد، زیرا بیشتر داده های دنیای واقعی نیاز به پاکسازی دارند.
• پروژه تجسم داده ها: ایجاد ظاهری جذاب برای داده ها که باعث گردد افراد به آسانی آن را بخوانند و درک کنند، هم از جنبه ی طراحی و هم از لحاظ برنامه نویسی شما را به چالش می کشد و اگر بتوانید آن را به درستی انجام دهید، در بیان تجزیه و تحلیل شما از داده ها، تأثیر به سزایی خواهد داشت. داشتن نمودارهای زیبا در یک پروژه باعث برجسته شدن نمونه کارها می گردد.
• پروژه یادگیری ماشین: اگر شما تمایل به کار به عنوان یک دانشمند داده دارید، قطعاً به پروژه ای نیاز خواهید داشت که نمایشگرهای ML شما را به نمایش بگذارد .
  تجزیه و تحلیل شما باید قابل درک و بصری ارائه گردد. با استفاده از قالب هایی مانند: Jupyter Notebook ، افراد فنی می توانند کدهای شما را بخوانند و افراد غیر فنی نیز می توانند نمودارها و توضیحات کتبی شما را دنبال کنند.