استخدامات لغة البرمجة بايثون في علوم البيانات. جريدة الصباح الاخبارية

تعتبر بايثون هي الأنسب ومهارة قيّمة مطلوبة للعمل في مجال علوم البيانات. كما تم إدراج بايثون كلغة برمجة مفضلة لعلوم البيانات على النحو التالي:

اللغة الأكثر شعبية في العالم ولديها مجتمع متحمس من المستخدمين.

مجانية ومرنة.

توفر بناء جملة سهلًا يختصر وقت التطوير.

توفر مكتبات التعلم الآلي للحسابات العلمية.

من المتوقع أن يزداد التطور في نظام بايثون البيئي في مجال علوم البيانات، وبالتالي فإن فرص العمل وفيرة أيضًا. لذا فإن المستقبل مشرق جدًا لأولئك الذين يدرسون بايثون لعلوم البيانات. على الرغم من أن خطوات تعلم بايثون لعلوم البيانات بسيطة، إلا أنها تتطلب عملاً شاقًا لوضعها. توفر بايثون إمكانية الارتقاء بمستوى مهنة الفرد إلى مستوى جديد إذا تم تعلمه بشكل متفاني.

لغة البرمجة بايثون.

تم تطوير لغة البرمجة بايثون Python في عام 1989 بواسطة Guido Van Rossum، وهي لغة للأغراض العامة عالية المستوى وسهلة التعلم ومهيأة ديناميكيًا. مع ظهور التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، كما أن بايثون أصبحت في دائرة الضوء لأنها تجعل العمل أكثر إنتاجية وأسهل بكثير. إنها اللغة الأسرع نموًا من حيث المطورين والمكتبات والتطبيقات التي يمكن استخدامها.

لماذا بايثون شعبية؟

يوجد هناك مجموعة ميزات تجعل من بايثون لغة برمجة شعبية بشكل كبير:

البساطة: إنها بسيطة وتجعلك تفكر في المشكلة أكثر من بناء الجملة.

المصدر المفتوح : يمكن لأي شخص استخدام التعديل على بايثون مجانًا أيضًا دون أي مشاكل.

قابلية النقل: تدعم بايثون إمكانية النقل، مما يعني كتابة التعليمات البرمجية ومشاركتها مع أي شخص.

التضمين: تدعم إضافة كود للغات أخرى إلى نفسها لتشغيل هذه الوظائف مما يجعل Python أكثر قوة.

التفسير: يتم تفسير بايثون سطراً بسطر ، مما يعني إدارة الذاكرة.

مكتبات ضخمة: تتمتع بدعم مكتبة ضخم ، مما يساعد في الحصول على حلول للمشكلات بسهولة.

الكائنات: تدعم مفاهيم البرمجة الكينونية OOPs. على سبيل المثال، يمكن صياغة أي مشكلة في العالم الحقيقي في رمز والحصول على أمان لها، مثل تقييد الوصول.

خطوات لتعلم علوم البيانات مع بايثون.

الخطوة 1: أساسيات بايثون.

يتضمن التعرف على علوم البيانات تعلم أساسيات برمجة بايثون. دعونا نرى بعض الأساسيات.

أساسيات بايثون لعلوم البيانات:

المتغيرات: تشير المتغيرات إلى الموقع في الذاكرة لتخزين قيم البيانات. لكن بايثون لا تتطلب تصريحًا متغيرًا أو إعلانًا عن النوع.

أنواع البيانات: يتم دعم أنواع البيانات المختلفة بواسطة بايثون، والتي تحدد العمليات المختلفة الممكنة على المتغيرات والتخزين.

عوامل التشغيل: يمكن التلاعب بقيمة المعاملات بمساعدة المعاملات. تتضمن بعض عوامل التشغيل الحساب والمقارنة والتعيين والمنطق.

الجمل الشرطية: تنفذ العبارات الشرطية مجموعة من العبارات داخل الكتلة إذا كان الشرط المعطى صحيحًا. If ، Elif و Else هي العبارات الشرطية في Python.

الحلقات: يمكن وضع عبارات الكود التي يجب تنفيذها بشكل متكرر داخل كتل التكرار الحلقي.

الوظائف: يمكن تقسيم الكود إلى كتل مفيدة تسمى الوظائف ، مما يسمح لهم بتنظيم الكود وإعادة استخدامه ، وبالتالي توفير الوقت.

بصرف النظر عن أساسيات التعلم في بايثون، يمكنك أيضًا البدء بالانضمام إلى البرامج التعليمية والمجتمعات عبر الإنترنت. بهذه الطريقة، ستكون محاطًا بأشخاص متشابهين في التفكير وستساعدك على معرفة المزيد. كما يمكنك أيضًا البدء بقراءة بعض الكتب ومنشورات المدونات.

الخطوة 2: تدرب على مشاريع Mini Python.

يعد التنفيذ العملي ميزة إضافية أثناء تعلمك للغة بايثون، لذا جرب يديك في بعض مشاريع بايثون وتعلم كلما كان الأمر متاحاً لك. جرب برمجة وبناء مشاريع مثل الآلات الحاسبة للعبة عبر الإنترنت، أو برنامج يجلب توقعات الطقس في مشاريع مدينتك مثل هذه من شأنه أن يعزز مهاراتك ويقوي أساسياتك.

بعد أن تكون على دراية جيدة بالمشاريع الأساسية. بعد ذلك، يجب أن تبني تجربتك مع واجهات برمجة التطبيقات والبدء في تجريف الويب الذي سيساعد أيضًا في جمع البيانات لاحقًا. اكتسب المعرفة من خلال إنهاء حلول تحديات البرمجة التي تواجهها.

الخطوة 3: تعلم مكتبات علوم بيانات بايثون.

تعد Python مهمة بشكل كبير لعلوم البيانات لأنها توفر العديد من المكتبات للحوسبة العلمية أو التحليل والتصور والمزيد. بعض من أفضل وأهم مكتبات Python مذكورة أدناه:

NumPy: NumPy، والتي تعني “Numerical Python”، هي مكتبة أساسية في Python لعلوم البيانات. يتم استخدامه للحوسبة العلمية وكحاوية متعددة الأبعاد للبيانات العامة لأداء عمليات ووظائف NumPy المختلفة.

Pandas: هي مكتبة مهمة في Python لعلوم البيانات تستخدم في المعالجة والتحليل. إنها متوافقة كثيرًا مع البيانات المجدولة وبيانات المصفوفة والسلاسل الزمنية المرتبة وغير المرتبة.

Matplotlib: هذه مكتبة قوية في Python للتصورات. يمكن استخدامه في نصوص Python وخوادم تطبيقات الويب ومجموعات أدوات واجهة المستخدم الرسومية الأخرى. يمكن استخدام أنواع مختلفة من المؤامرات وقسائم متعددة تعمل في Matplotlib.

Seaborn: هي مكتبة تخطيط إحصائي في Python. يوفر أنماطًا افتراضية جميلة وواجهة عالية المستوى لرسم رسومات إحصائية.

Scikit-Learn: إنها واحدة من عوامل الجذب الرئيسية لأنها مكتبة مجانية حيث يمكننا تنفيذ التعلم الآلي باستخدام Python لأنها تحتوي على أدوات بسيطة وفعالة لتحليل البيانات وأغراض التعدين. يمكن تنفيذ خوارزميات مثل الانحدار اللوجستي وخوارزمية السلاسل الزمنية باستخدام scikit-Learn.

الخطوة 4: أنشئ ملفًا لعلوم البيانات أثناء التعلم.

إذا كنت عالم بيانات طموحًا، فيجب عليك بناء ملفاتك. يجب أن تتكون مشاريعك المذكورة من عدة مجموعات بيانات، ويجب عليك مشاركة الأفكار الشيقة التي استخلصتها. يجب أن يكون موضوع مشروعك شيئًا يثير اهتمامك وتستمتع بالعمل عليه. عند عرض حافظات المشاريع، يحصل علماء البيانات الآخرون على شيء للتعاون لإظهار لأصحاب العمل المستقبليين أن لديك مهارات البرمجة المطلوبة.

الخطوة 5: تطبيق تقنية علوم البيانات المتقدمة.

أثناء تعلم بايثون مع علوم البيانات، ستكون رحلتك مليئة بالتعلم المستمر. نوصي بالحصول على فهم قوي. يمنحك عقلية لتقديم رؤى قيمة بدلاً من مجرد تنفيذ التعليمات البرمجية. كما يمكنك أيضًا اختيار الدورات التدريبية المتقدمة لضمان تحديثك.

يمكنك برمجة المشاريع باستخدام موجزات البيانات الحية. كما يمكنك البدء في الشعور بالراحة مع تقنيات مثل الانحدار والتصنيف ونماذج مجموعات k-Means. الموارد والمنتديات مثل Quora و Stack Overflow مليئة بالأشخاص المتحمسين لمعرفة المزيد وأيضًا مشاركة معارفهم لمساعدتك على تعلم البرمجة.