چرا پایتون بهترین گزینه برای داده کاوی است؟

دسته بندی: پایتون
سطح مقاله: ساده
زمان مطالعه: ۷ دقیقه
۲۸ مرداد ۱۳۹۸

چرا پایتون بهترین گزینه برای داده کاوی است : زبان‌ها و تکنولوژی‌های زیادی در حوزه‌ی علوم داده، یادگیری ماشین و داده کاوی وجود دارند که هر کدام توانسته‌اند طرفداران خاصی را پیدا کنند. اما در این میان، شاید زبان برنامه نویسی پایتون را بتوان به عنوان تکنولوژی شاخص در بین تمامی ابزارها معرفی کرد. در این مطلب سعی داریم دلایل مختلفی که باعث شده است پایتون به عنوان یک زبان محبوب در میان متخصصین علوم داده معرفی شود را بررسی کنیم تا بدانید چرا پایتون بهترین زبان در حوزه علوم داده است.

پایتون چیست؟

پایتون در داده کاوی

ابتدا بهتر است کمی زبان پایتون را معرفی کنیم. پایتون زبانی قدرتمند و منعطف است که ساختاری منظم دارد و استفاده از آن راحت است. این زبان تمرکز زیادی بر خوانایی کدها دارد و تحلیل کدها در آن نسبت به سایر زبان ها آسان است. پایتون از انواع روش‌های برنامه نویسی مانند رویه ای و شی گرائی پشتیبانی می‌کند که باعث استفاده از آن در پروژه های بزرگ و گوناگون شده است. این زبان در دو نسخه پایتون 2 و پایتون 3 معرفی شده است و در زیرساخت بسیاری از پروژه ها به کار می‌رود. این زبان در پروژه های مربوط به علوم داده و داده کاوی نیز کاربرد زیادی دارد. اگر علاقه‌مندید که بیشتر با این زبان برنامه نویسی آشنا شوید، مطالعه مطلب زیر را از دست ندهید.

داده کاوی چیست؟

داده کاوی چیست

امروزه شرکت ها از طریق ارتباط مستمر با مشتریان اطلاعات و داده های بسیاری را به دست می‌آورند. داده کاوی علمی است که به کمک تحلیل این داده ها الگوهای پرتکرار از آن ها استخراج کرده و در حل مسائل دیگر به کار می‌برد. داده کاوی در پیشبرد اهداف کسب و کارها و پیش بینی زمینه های رقابت اهمیت زیادی دارد و کمپانی ‌های بزرگی از آن استفاده می‌کنند. این دانش نه تنها در کسب و کارهای آنلاین، بلکه در بسیاری از زمینه های مختلف مانند :

  • سلامت عمومی
  • تحقیقات بازار
  • آموزش
  • ساخت و عمران
  • جلوگیری از حملات بانکی

و بسیاری زمینه های دیگر کاربرد دارد. دانش به روزی که با گذشت زمان، می‌تواند پرچمداران تکنولوژی جهان را غیرقابل دسترس کند. پایتون و R دو زبانی هستند که تحلیل گران داده از آن‌ها استفاده می‌کنند. البته پایتون نسبت به زبان R از خوانایی بهتری برخوردار است. اگر نمی دانید داده کاوی چیست و چه کاربردهایی در دنیای امروزی دارد، حتما به مطالعه مطلب زیر بپردازید.

چرا پایتون را برای داده کاوی انتخاب کنیم؟

استفاده از پایتون در داده کاوی

همانطور که گفته شد، پایتون و R از پرکاربردترین زبان‌هایی هستند که در داده کاوی استفاده می‌شوند. R زبانی قدیمی است که هنوز هم پشتیبانی خوبی دارد و در علوم داده و یادگیری ماشین بسیار استفاده می‌شود. اما با معرفی پایتون و کاربردهای آن در داده کاوی، تحلیل گران زیادی به استفاده از آن روی آورده اند. حال ببینیم چرا پایتون در دنیای داده کاوی نیز محبوب است:

ساده بودن پایتون

زبان پایتون یکی از زبان‌هایی است که پیچیدگی‌های بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر مانند جاوا را کنار گذاشته است تا برنامه‌نویسان بتوانند با تمرکز بر حل مسئله اسکریپت‌های مورد نیاز خود را توسعه دهند. پایتون همچنین برای کسانی که از رشته‌های دیگر (به غیر از علوم و مهندسی کامپیوتر) به دنیای برنامه‌نویسی وارد شده‌اند نیز ساده و جذاب است.

داشتن کتابخانه‌های متنوع و زیاد

شاید کمتر زبانی را بتوان پیدا کرد که در حوزه‌ی علوم داده، این تعداد کتابخانه داشته باشد. کتابخانه‌هایی مانند Tensorflow، Numpy، Pandas و بسیاری دیگر، توانسته‌اند الگوریتم‌های مختلف را با کیفیت بسیار بالا پیاده‌سازی کرده و آماده‌ استفاده کنند. این کتابخانه‌ها که به رایگان در اختیار برنامه‌نویسان زبان پایتون و متخصصین داده کاوی قرار داده شده اند. استفاده از کتابخانه های پایتون زمان و هزینه ایجاد پروژه‌های داده کاوی و یادگیری ماشین را کاهش داده و سرعت برنامه‌نویسی را افزایش می‌دهد.

 پرکاربرد در حوزه‌ی داده کاوی

 نمودار زیر از وب‌سایت IBM استخراج شده و مربوط به سال‌های 2012 تا 2016 است. همان‌طور که مشاهده می‌کنید، در سال‌های اخیر استفاده از پایتون در صنعت رشد بیشتری نسبت به بقیه‌ی زبان‌های رقیب پیدا کرده است. این خود باعث می‌شود که کتابخانه‌های بیشتری برای زبان پایتون تولید شود و توسعه‌ی روش‌ها و الگوریتم‌های داده کاوی توسط این زبان ساده‌تر از قبل گردد.

آمارهای داده کاوی

قابلیت پیاده‌سازی و استفاده از انواع سیستم عامل‌ها

پایتون زبانی متن باز است و قابلیت اجرا بر روی انواع سیستم عامل‌ها مانند لینوکس، ویندوز و مکینتاش را دارد. در واقع این زبان برنامه‌نویسی، زبانی مستقل از پلتفرم (Platform Independent) است که بسیاری از شرکت‌های نرم‌افزاری از مایکروسافت گرفته تا توسعه دهندگان شرکت اپل از آن استفاده می‌کنند. سایر ویژگی ها و کاربردهای زبان پایتون را می توانید در مطلب زیر مطالعه کنید.

کتابخانه های پایتون

کتابخانه های پایتون

شاید همچنان نمی دانید که چرا پایتون باید به عنوان بهترین زبان برای داده کاوی شناخته می شود، اما همان‌طور که قبلا اشاره کردیم پایتون کتابخانه های بسیار زیادی دارد که یکی از مهم‌ترین نقاط قوت این زبان محسوب می‌شود. یادگیری این کتابخانه ها به شما اجازه ورود به پروژه های مختلفی را می‌دهد و باعث شده این زبان بازارکار خوبی نیز داشته باشد. در اینجا با چند کتابخانه معروف زبان پایتون آشنا می‌شویم:

کتابخانه TensorFlow

تنسورفلو یکی از بهترین کتابخانه های پایتون در یادگیری ماشین است. کارکرد آن بر مبنای پردازش گراف است و توانایی پیاده سازی الگوریتم‌های اساسی علوم داده و یادگیری ماشین را دارد. گوگل در بسیاری از پروژه‌های یادگیری ماشین خود، از این الگوریتم استفاده می‌کند.

کتابخانه Pandas

کتابخانه پانداس در عملیات خواندن و تغییر داده ها بسیار قدرتمند است و ساختار داده هایی سریع و قابل فهم برای کار با ابزارهای تحلیل داده دارد. پانداس در فرایند پیش پردازش داده ها کاربرد زیادی دارد.

کتابخانه NumPy

این کتابخانه عملیات پیچیده جبرخطی و ریاضیات را به صورت بهینه انجام می‌دهد و درترکیب با سایر کتابخانه های پایتون، قدرت پردازش و کارایی بالایی درعلوم داده دارد. نام پی کتابخانه ای تعاملی و با استفاده آسان است.

کتابخانه Keras

این کتابخانه می‌تواند الگوریتم های تحلیل داده و شبکه های عصبی را به سادگی پیاده سازی کند. همچنین کاربرد زیادی در تفسیر مدل‌ها و مشاهده سازی گراف‌ها دارد. می‌توان گفت کراس بسیار منعطف است و توانایی پیاده سازی همه شبکه های عصبی را دارد.

جمع‌بندی

زبان پایتون از زبان‌های سطح بالا و با قابلیت پیاده‌سازی ساده بر روی اکثر سیستم عامل‌های مطرح است که کتابخانه‌های وسیعی در حوزه‌ی علوم داده دارد. بنابراین شاید بتوان گفت که این زبان برنامه‌نویسی، بهترین زبان برای یادگیری در پروژه‌های مربوط به علوم داده و داده کاوی است. قبلا به طور مفصل درباره پایتون و داده کاوی صحبت کرده ایم. اگر علاقمند به این حوزه هسیتد پیشنهاد می‌کنیم با مراجعه به سایت سون لرن، مطالب بیشتری در این باره بخوانید.

نویسنده

نظرات کاربران

اولین دیدگاه این پست رو تو بنویس !

ارسال دیدگاه
خوشحال میشیم دیدگاه و یا تجربیات خودتون رو با ما در میون بذارید :

 
گزارش مشکل