لماذا تعتبر بايثون رائجة في علوم البيانات؟

Python هي لغة برمجة عالية المستوى شائعة تستخدم بشكل أساسي في علوم البيانات والأتمتة وتطوير الويب والذكاء الاصطناعي. إنها لغة برمجة للأغراض العامة تدعم البرمجة الوظيفية والبرمجة الشيئية والبرمجة الإجرائية. على مر السنين ، اشتهرت Python بأنها أفضل لغة برمجة لعلوم البيانات ، وتستخدم بشكل شائع من قبل شركات التكنولوجيا الكبرى لمهام علوم البيانات.

في هذا البرنامج التعليمي ، ستتعرف على سبب شهرة Python لعلوم البيانات ولماذا ستظل شائعة في المستقبل.

ما الذي يمكن استخدام بايثون فيه؟

كما ذكرنا سابقًا ، Python هي لغة برمجة للأغراض العامة ، مما يعني أنه يمكن استخدامها في كل شيء تقريبًا.

أحد التطبيقات الشائعة لـ Python في تطوير الويب هو استخدام Django أو Flask كخلفية لموقع ويب. على سبيل المثال ، تعمل الواجهة الخلفية لـ Instagram على Django ، وهي واحدة من أكبر عمليات نشر Django.

يمكنك أيضًا استخدام Python لتطوير الألعاب باستخدام Pygame و Kivy و Arcade وما إلى ذلك ؛ رغم أنه نادرًا ما يستخدم. لا يتم استبعاد تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة ، حيث تقدم Python العديد من مكتبات تطوير التطبيقات مثل Kivy و KivyMD والتي يمكنك استخدامها لتطوير تطبيقات متعددة الأنظمة الأساسية ؛ والعديد من المكتبات الأخرى مثل Tkinter و PyQt وما إلى ذلك.

الحديث الرئيسي في هذا البرنامج التعليمي هو تطبيق Python في علوم البيانات. لقد ثبت أن Python هي أفضل لغة برمجة لعلوم البيانات وستعرف السبب في هذا البرنامج التعليمي.

ما هو علم البيانات؟

وفق وحي، يجمع علم البيانات بين مجالات متعددة ، بما في ذلك الإحصاء ، والأساليب العلمية ، والذكاء الاصطناعي (AI) ، وتحليل البيانات ، لاستخراج القيمة من البيانات. ويشمل إعداد البيانات للتحليل ، بما في ذلك تنقية البيانات وتجميعها ومعالجتها لإجراء تحليل متقدم للبيانات.

علم البيانات قابل للتطبيق في صناعات مختلفة ، ويساعد في حل المشكلات واكتشاف المزيد عن الكون. في صناعة الصحة ، يساعد علم البيانات الأطباء على الاستفادة من البيانات السابقة في اتخاذ القرارات ، على سبيل المثال ، التشخيص ، أو العلاج المناسب لمرض ما. لم يتم استبعاد قطاع التعليم ، يمكنك الآن توقع تسرب الطلاب من المدرسة ، كل ذلك بفضل علم البيانات.

لغة بايثون بسيطة

ما الذي يمكن أن يجعل البرمجة أسهل بكثير من وجود بناء جملة بديهي؟ في Python ، تحتاج إلى سطر واحد فقط لتشغيل برنامجك الأول: اكتب ببساطة طباعة ("Hello World!") وتشغيل - الأمر بهذه السهولة.

تحتوي لغة Python على بناء جملة بسيط للغاية ، وتجعل البرمجة أسهل كثيرًا وأسرع. ليست هناك حاجة للأقواس المتعرجة عند كتابة الدالات ، ولا توجد فاصلة منقوطة هي عدوك ، ولا تحتاج حتى إلى استيراد مكتبات قبل كتابة التعليمات البرمجية الأساسية.

هذه إحدى الميزات التي تتمتع بها Python على لغات البرمجة الأخرى. لديك ميول أقل لارتكاب الأخطاء ، ويمكنك بسهولة ملاحظة الأخطاء.

مجتمع واسع

علم البيانات هو مجال معقد لا يمكنك القيام به دون الحاجة إلى أي مساعدة. تقدم Python كل المساعدة التي تحتاجها من خلال مجتمعها الواسع. كلما واجهتك مشكلة ، فقط تصفحها وستجد إجابتك في انتظارك. مكدس الفائض هو موقع شائع جدًا حيث يتم نشر الأسئلة والأجوبة لمشاكل البرمجة.

إذا كانت مشكلتك جديدة ، وهو أمر نادر ، يمكنك طرح الأسئلة وسيكون الناس على استعداد لتقديم إجابات.

تقدم Python جميع المكتبات

أنت في حاجة ماسة إلى الماء ، ولديك كوبان فقط على الطاولة. واحد ربع مملوء بالماء والآخر ممتلئ تقريبًا. هل ستحمل الكوب الذي يحتوي على الكثير من الماء أو الكوب الآخر ، على الرغم من أن كلاهما يحتوي على ماء؟ قد ترغب في حمل الكوب الذي يحتوي على الكثير من الماء لأنك تحتاج حقًا إلى الماء. هذا مرتبط بـ Python ، فهو يوفر جميع المكتبات التي تحتاجها في أي وقت لعلوم البيانات ، ولن ترغب بالتأكيد في استخدام لغة برمجة أخرى مع توفر عدد قليل فقط من المكتبات.

ستتمتع بتجربة رائعة في العمل مع هذه المكتبات لأنها سهلة الاستخدام حقًا. إذا كنت بحاجة إلى تثبيت أي مكتبة ، فابحث عن اسم المكتبة على PyPI.org واتبع التعليمات في نهاية هذه المقالة لتثبيت المكتبة.

متعلق ب: مكتبات علوم البيانات لبايثون يجب على كل عالم بيانات استخدامها

بايثون العددية - NumPy

NumPy هي إحدى مكتبات علوم البيانات الأكثر استخدامًا. يسمح لك بالعمل مع المهام الرقمية والعلمية في بايثون. يتم تمثيل البيانات باستخدام المصفوفات أو ما قد تشير إليه على أنه قوائم ، والتي يمكن أن تكون في أي بعد: مصفوفة أحادية الأبعاد (1D) ، مصفوفة ثنائية الأبعاد (2D) ، مصفوفة ثلاثية الأبعاد ، وهكذا.

الباندا

تعد Pandas أيضًا مكتبة علوم بيانات شائعة تستخدم في إعداد البيانات ومعالجة البيانات وتصور البيانات. باستخدام Pandas ، يمكنك استيراد البيانات بتنسيقات مختلفة مثل CSV (قيم مفصولة بفواصل) أو TSV (قيم مفصولة بعلامات جدولة). يعمل Pandas مثل Matplotlib لأنه يسمح لك بعمل أنواع مختلفة من المؤامرات. ميزة أخرى رائعة يقدمها Pandas هي أنه يسمح لك بقراءة استعلامات SQL. لذلك ، إذا كنت قد اتصلت بقاعدة البيانات الخاصة بك ، وتريد كتابة وتشغيل استعلامات SQL في Python ، فإن Pandas يعد خيارًا رائعًا.

Matplotlib و Seaborn

Matplotlib هي مكتبة أخرى رائعة من عروض Python. تم تطويره على رأس MatLab - لغة برمجة تستخدم بشكل أساسي للأغراض العلمية والتصور. يتيح لك Matplotlib رسم أنواع مختلفة من الرسوم البيانية ببضعة سطور من التعليمات البرمجية.

يمكنك رسم الرسوم البيانية لتصور أي بيانات ، مما يساعدك على اكتساب رؤى من بياناتك ، أو يمنحك تمثيلاً أفضل للبيانات. تستخدم المكتبات الأخرى مثل Pandas و Seaborn و OpenCV أيضًا Matplotlib لتخطيط الرسوم البيانية المعقدة.

Seaborn (وليس Seaborne) هو تمامًا مثل Matplotlib ، فقط لديك المزيد من الخيارات - لإعطاء أجزاء مختلفة من الرسوم البيانية ألوانًا أو تدرجات مختلفة. يمكنك رسم الرسوم البيانية الجميلة وتخصيص المظهر لجعل تمثيل البيانات أفضل.

افتح Computer Vision - OpenCV

ربما ترغب في بناء نظام التعرف الضوئي على الحروف (OCR) ، وماسح ضوئي للوثائق ، وصورة المرشح أو مستشعر الحركة أو نظام الأمان أو أي شيء آخر متعلق برؤية الكمبيوتر ، يجب أن تجرب OpenCV. تتيح لك هذه المكتبة الرائعة والمجانية التي تقدمها Python إنشاء أنظمة رؤية للكمبيوتر عبر بضعة أسطر من التعليمات البرمجية. يمكنك العمل مع الصور ومقاطع الفيديو أو حتى تغذية كاميرا الويب ونشرها.

سكيكيت ليرن - Sklearn

Scikit-Learn هي المكتبة الأكثر شيوعًا المستخدمة خصيصًا لمهام التعلم الآلي في علم البيانات. تقدم Sklearn جميع الأدوات المساعدة التي تحتاجها للاستفادة من بياناتك وبناء نماذج التعلم الآلي في بضعة أسطر من التعليمات البرمجية.

هناك العديد من مهام التعلم الآلي مثل الانحدار الخطي (البسيط والمتعدد) ، والانحدار اللوجستي ، وأقرب جيران k ، بايز ساذجة ، دعم الانحدار المتجه ، الانحدار العشوائي للغابات ، الانحدار متعدد الحدود ، بما في ذلك التصنيف والتكتل مهام.

على الرغم من أن بايثون بسيطة بسبب تركيبها ؛ هناك أدوات تم تصميمها خصيصًا مع وضع علم البيانات في الاعتبار. دفتر Jupyter هو الأداة الأولى ، وهو عبارة عن بيئة تطوير أنشأتها Anaconda ، لكتابة كود Python لمهام علوم البيانات. يمكنك كتابة الرموز وتشغيلها على الفور في الخلايا ، أو تجميعها ، أو حتى تضمين الوثائق ، على النحو المنصوص عليه من خلال قدرتها على تخفيض السعر.

البديل الشائع هو Google Colaboratory ، المعروف أيضًا باسم Google Colab. إنها متشابهة وتستخدم للغرض نفسه ، لكن Google Colab يتمتع بمزايا أكثر بسبب دعمه السحابي. يمكنك الوصول إلى مساحة أكبر ، ولا داعي للقلق بشأن امتلاء مساحة تخزين الكمبيوتر. يمكنك أيضًا مشاركة دفاتر الملاحظات الخاصة بك ، وتسجيل الدخول على أي جهاز والوصول إليه ، أو حتى حفظ الكمبيوتر الدفتري الخاص بك في GitHub.

كيفية تثبيت أي مكتبة علوم بيانات في بايثون

نظرًا لأن لديك Python مثبتًا بالفعل على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، فإن هذا القسم خطوة بخطوة سيرشدك إلى كيفية تثبيت أي مكتبة لعلوم البيانات على جهاز الكمبيوتر الذي يعمل بنظام Windows. سيتم تثبيت NumPy في هذه الحالة ، اتبع الخطوات التالية:

1. صحافة يبدأ واكتب كمد. انقر بزر الماوس الأيمن فوق النتيجة واختر تشغيل كمسؤول.

1. أنت بحاجة إلى PIP لتثبيت مكتبات Python من PyPi. إذا كان لديك بالفعل ، فلا تتردد في تخطي هذه الخطوة ؛ إذا لم يكن كذلك ، يرجى القراءة كيفية تثبيت PIP على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
2. نوع نقطة تثبيت numpy و اضغط يدخل يهرب. ستقوم هذه العملية بتثبيت NumPy على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ويمكنك الآن استيراد واستخدام NumPy على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. يجب أن تشبه هذه العملية لقطة الشاشة الموضحة أدناه ، وتجاهل التحذير والمسافات الفارغة. (إذا كنت تستخدم Linux أو macOS ، فما عليك سوى فتح Terminal وإدخال ملف تثبيت نقطة يأمر).

حان الوقت لاستخدام بايثون لعلوم البيانات

من بين لغات البرمجة الأخرى مثل R و C ++ و Java ؛ تعتبر Python الأفضل في علم البيانات. أرشدك هذا البرنامج التعليمي إلى سبب شهرة Python لعلوم البيانات. أنت الآن تعرف ما تقدمه Python ولماذا تستخدم الشركات الكبرى مثل Google و Meta و NASA و Tesla وغيرها لغة Python.

هل نجح هذا البرنامج التعليمي في إقناعك بأن بايثون ستظل أفضل لغة برمجة لعلوم البيانات؟ إذا كانت الإجابة بنعم ، فابدأ في إنشاء مشاريع علمية جيدة للبيانات ؛ تساعد في جعل الحياة أسهل.

كيفية استيراد بيانات Excel إلى نصوص Python باستخدام Pandas

لتحليل البيانات المتقدم ، تعد Python أفضل من Excel. إليك كيفية استيراد بيانات Excel الخاصة بك إلى برنامج نصي بلغة Python باستخدام Pandas!

اقرأ التالي

عن المؤلف