أصبحت بايثون ، كلغة ، حاجة الساعة. يقوم بكل شيء بدءًا من إنشاء مواقع الويب وإدارتها وأتمتتها إلى تحليل البيانات ومناقشتها. تظهر وظائفها الحقيقية في المقدمة عندما يثق محللو البيانات ومهندسو البيانات وعلماء البيانات في Python لتقديم عروض بياناتهم.
أصبح اسم Python مرادفًا لعلم البيانات ، حيث يتم استخدامه على نطاق واسع لإدارة واستخلاص الأفكار من نماذج البيانات المزدهرة.
سلسلة مكتباتها هي مجرد غيض من فيض. بدأ العديد من علماء البيانات في استخدام المكتبات المتاحة بنقرة زر واحدة.
كيف يمكن لمكتبات بايثون المساعدة في علوم البيانات؟
Python هي لغة برمجة متعددة الاستخدامات ومتعددة الأوجه تستمر في إرضاء الناس بها بناء جملة سهل الاستخدام ، ومصفوفات واسعة من المكتبات الخاصة بالغرض ، وقائمة شاملة من التحليلات المدفوعة وظائف.
معظم مكتبات Python سهلة الاستخدام لإجراء التحليلات التفصيلية والتصورات والحوسبة الرقمية وحتى التعلم الآلي. نظرًا لأن علم البيانات يدور حول تحليل البيانات والحوسبة العلمية ، فقد وجدت Python موطنًا جديدًا لنفسها داخل حضنها.
تتضمن بعض أفضل مكتبات علوم البيانات ما يلي:
- الباندا
- نومبي
- سكيكيت ليرن
- ماتبلوتليب
- بحار
دعونا نناقش كل مكتبة لمعرفة ما يقدمه كل خيار لعلماء البيانات الناشئين.
متعلق ب: أفكار مشروع التعلم الآلي للمبتدئين
1. الباندا
من المحتمل أن تكون مكتبة تحليل بيانات Python أو Pandas واحدة من أكثر المكتبات شيوعًا المستخدمة في Python. جعلت مرونتها وخفة الحركة وسلسلة وظائفها واحدة من أكثر المكتبات المحبوبة في Python.
نظرًا لأن علم البيانات يبدأ بجدل البيانات والتحليل والتحليل ، تقدم مكتبة Pandas يدًا داعمة لجعل وظائفها أكثر فائدة. تدور المكتبة حول قراءة البيانات ومعالجتها وتجميعها وتصورها وتحويل كل شيء إلى تنسيق سهل الفهم.
يمكنك توصيل قواعد بيانات CSV أو TSV أو حتى SQL وإنشاء إطار بيانات باستخدام Pandas. يعتبر إطار البيانات متماثلًا نسبيًا مع جدول البرامج الإحصائية أو حتى جدول بيانات Excel.
الباندا في باختصار
فيما يلي بعض الأشياء التي تشمل وظائف Pandas باختصار:
- فهرسة مصادر البيانات ومعالجتها وإعادة تسميتها وفرزها ودمجها داخل إطار (إطارات) البيانات
- يمكنك إضافة أو تحديث أو حذف أعمدة من إطار البيانات بسهولة
- تعيين الملفات المفقودة ، والتعامل مع البيانات المفقودة أو شبكات NAN
- ارسم معلومات إطار البيانات الخاصة بك باستخدام الرسوم البيانية ومخططات الصندوق
باختصار ، تشكل مكتبة Pandas القاعدة التي يرتكز عليها جوهر مفاهيم علوم البيانات في Python.
متعلق ب: عمليات الباندا للمبتدئين
2. نومبي
نظرًا لتغليف الاسم بشكل مناسب ، يتم استخدام NumPy على نطاق واسع كمكتبة لمعالجة الصفيف. نظرًا لأنه يمكنه إدارة كائنات مصفوفة متعددة الأبعاد ، يتم استخدامه كحاوية لتقييم البيانات متعددة الأبعاد.
تتكون مكتبات NumPy من سلسلة من العناصر ، كل منها من نفس نوع البيانات. مجموعة من الأعداد الصحيحة الموجبة تفصل بشكل مثالي بين أنواع البيانات هذه. الأبعاد معروفة باسم المحاور، بينما يُعرف عدد المحاور بـ الرتب. يتم تصنيف المصفوفة في NumPy على أنها ndarray.
إذا كان عليك إجراء حسابات إحصائية مختلفة أو العمل على عمليات حسابية مختلفة ، فسيكون NumPy خيارك الأول. عندما تبدأ العمل مع المصفوفات في Python ، ستدرك مدى جودة عمل حساباتك ، وستكون العملية برمتها سلسة ، حيث يقل وقت التقييم إلى حد كبير.
ماذا يمكنك أن تفعل مع NumPy؟
NumPy هو صديق كل عالم بيانات ، وذلك ببساطة للأسباب التالية:
- قم بتنفيذ عمليات مصفوفة أساسية مثل مصفوفات الجمع والطرح والشريحة والتسوية والفهرسة وإعادة تشكيل المصفوفات
- استخدم المصفوفات للإجراءات المتقدمة ، بما في ذلك التكديس والتقسيم والبث
- استخدم عمليات الجبر الخطي و DateTime
- تمرن على إمكانات Python الإحصائية باستخدام وظائف NumPy ، وكل ذلك باستخدام مكتبة واحدة
متعلق ب: عمليات NumPy للمبتدئين
3. سكيكيت ليرن
يعد التعلم الآلي جزءًا لا يتجزأ من حياة عالم البيانات ، خاصة وأن جميع أشكال الأتمتة تقريبًا يبدو أنها تستمد أساسياتها من كفاءات التعلم الآلي.
Scikit-Learn هي مكتبة تعلم الآلة الأصلية في Python ، والتي تقدم لعلماء البيانات الخوارزميات التالية:
- SVMs
- غابات عشوائية
- K- يعني التجميع
- التجميع الطيفي
- يعني التحول ، و
- عبر المصادقة
على نحو فعال ، تستخلص SciPy و NumPy والحزم العلمية الأخرى ذات الصلة داخل Python استنتاجات من أمثال Scikit-Learn. إذا كنت تعمل باستخدام الفروق الدقيقة في Python من خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف ، فيجب عليك اللجوء إلى Scikit-Learn.
الغوص في عالم نماذج التعلم الخاضع للإشراف ، بما في ذلك Naive Bayes ، أو الاكتفاء بتجميع البيانات غير المسماة مع KMeans ؛ الخيار لك.
ماذا يمكنك أن تفعل مع Scikit-Learn؟
SciKit-Learn هي لعبة كرة مختلفة تمامًا ، حيث تختلف ميزاتها تمامًا عن باقي المكتبات التي تستخدم Python.
إليك ما يمكنك فعله باستخدام برنامج Scikit-Learn هذا
- تصنيف
- تجمع
- تراجع
- تخفيض الأبعاد
- اختيار النموذج
- المعالجة المسبقة للبيانات
نظرًا لأن المناقشة قد ابتعدت عن استيراد البيانات ومعالجتها ، فمن الضروري ملاحظة ذلك Scikit-Learn عارضات ازياء البيانات ولا معالجة بأي شكل من الأشكال. تشكل الاستنتاجات المستمدة من هذه الخوارزميات جانبًا مهمًا من نماذج التعلم الآلي.
4. ماتبلوتليب
يمكن أن تأخذ التصورات أماكن البيانات الخاصة بك ، وتساعدك على إنشاء القصص والأشكال ثنائية الأبعاد وتضمين المخططات في التطبيقات ، كل ذلك باستخدام مكتبة Matplotlib. يمكن أن يكون تصور البيانات بأشكال مختلفة ، بدءًا من الرسوم البيانية ومخططات التبعثر ومخططات الشريط ومخططات المنطقة وحتى المخططات الدائرية.
كل خيار من خيارات الرسم له أهميته الفريدة ، وبالتالي رفع فكرة تصور البيانات بالكامل.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك استخدام مكتبة Matplotlib لإنشاء الأشكال التالية من المخططات باستخدام بياناتك:
- الرسوم البيانية الدائرية
- المؤامرات الجذعية
- مؤامرات كفاف
- مؤامرات جعبة
- الطيف
5. بحار
Seaborn هي مكتبة أخرى لتصور البيانات داخل Python. ومع ذلك ، فإن السؤال المناسب هو ، كيف يختلف Seaborn عن Matplotlib؟ على الرغم من أنه يتم تسويق كلتا الحزمتين كحزمتين لتصور البيانات ، فإن الاختلاف الفعلي يكمن في نوع التصورات التي يمكنك إجراؤها باستخدام هاتين المكتبتين.
بالنسبة للمبتدئين ، باستخدام Matplotlib ، يمكنك فقط إنشاء مخططات أساسية ، بما في ذلك الأعمدة والخطوط والمساحات والمبعثرات ، إلخ. ومع ذلك ، مع Seaborn ، يتم أخذ مستوى التصورات بدرجة كبيرة ، حيث يمكنك إنشاء مجموعة متنوعة من التصورات ذات التعقيد الأقل وعدد أقل من التركيبات.
بمعنى آخر ، يمكنك العمل على مهارات التصور لديك وتطويرها وفقًا لمتطلبات مهمتك مع Seaborn.
كيف يساعدك Seaborn؟
- حدد علاقاتك بين المتغيرات المختلفة لتأسيس علاقة متبادلة
- حساب الإحصائيات الإجمالية باستخدام المتغيرات الفئوية
- ارسم نماذج الانحدار الخطي لتطوير المتغيرات التابعة وعلاقاتها
- ارسم شبكات متعددة القطع لاشتقاق تجريدات عالية المستوى
متعلق ب: كيف تتعلم لغة Python مجانًا
العمل بذكاء مع مكتبات Python
تقطع طبيعة Python مفتوحة المصدر والكفاءات التي تعتمد على الحزم شوطًا طويلاً في مساعدة علماء البيانات على أداء وظائف مختلفة باستخدام بياناتهم. من الاستيراد والتحليل إلى التصورات وتعديلات التعلم الآلي ، هناك القليل من الشيء لكل نوع من المبرمجين هناك.
هل تريد تعلم بايثون ولكن لا تعرف من أين تبدأ؟ ابدأ رحلة البرمجة عن طريق تعلم هذه الأوامر الأساسية أولاً.
اقرأ التالي
- برمجة
اشترك في نشرتنا الإخبارية
انضم إلى النشرة الإخبارية لدينا للحصول على نصائح تقنية ومراجعات وكتب إلكترونية مجانية وصفقات حصرية!
انقر هنا للاشتراك
