کاربرد پایتون در علم داده و تحلیل داده

دیتا ساینس یکی از پرتقاضا‌ترین علوم و مشاغل امروزی است که با تحلیل و تفسیر داده – به‌خصوص برای سازمان‌ها و شرکت‌های بزرگ – سر و کار دارد. دیتا ساینتیست‌ها یا دانشمندان داده از آمار، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، دیتابیس‌ها و زبان‌های برنامه نویسی گوناگون برای رسیدگی به وظایف کمک می‌گیرند. یکی از این زبان‌ها که به خاطر سادگی و انعطاف‌پذیری‌اش به محبوبیت فراوان در دیتا ساینس رسیده، پایتون است.

پایتون در علم داده و تحلیل داده

پایتون زبانی تفسیری (Interpreted) و سطح بالا (High-Level) است که در سال ۱۹۹۱ و به عنوان جایگزینی برای زبان‌های Perl و Ruby on Rails طراحی شد. Perl و Ruby از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی آن دوران بودند، اما از محدودیت‌هایی مانند عدم پشتیبانی از OOP یا سرعت پایین در اجرا کدها رنج می‌بردند. این زبان به مرور کارایی و محبوبیت بیشتر پیدا کرد و در حال حاضر از بهترین و پردرآمدترین زبان‌ها به حساب می‌آید.

پیش از اینکه روی کاربرد پایتون در علم داده عمیق شویم، ضروری است که ارتباط میان تحلیل داده (Data Analysis) و علم داده (Data Science) را درک کنیم، خصوصا به این خاطر که هر دو اتکا فراوان بر زبان‌های برنامه‌نویسی و به صورت خاص، پایتون دارند.

با توجه به هم‌پوشانی فراوان میان این دو حوزه، گاهی از اوقات با یکدیگر اشتباه گرفته می‌شوند. با این حال، تفاوت‌هایی برجسته نیز میان تحلیل داده و علم داده به چشم می‌خورد. بزرگ‌ترین تفاوت میان تحلیلگران داده و دانشمندان داده این است که تحلیلگران، اطلاعاتی معنادار از داده‌های شناس به دست می‌آورند، اما دانشمندان داده بیشتر با ابعاد فرضی داده سر و کار دارند.

تحلیلگران داده به صورت روزمره به داده‌ها نگاه می‌کنند و به سوالات گوناگونی که از آن‌ها پرسیده شده پاسخ می‌دهند. اما دانشمندان داده سعی بر پیش‌بینی آینده دارند و این پیش‌بینی‌ها را به شکل سوالاتی جدید طرح می‌کنند. اگر بخواهیم طوری دیگر بگوییم، تحلیلگر داده روی اینجا و اکنون متمرکز است، اما دانشمند داده سعی بر استنباط این دارد که در آینده نزدیک یا دور چه می‌شود.

در نهایت برای مقایسه هرچه بیشتر باید گفت حقوق تحلیلگران داده تازه‌کار می‌تواند در کشورهای پیشرفته به میانگین ۶۰ هزار دلار در سال برسد و میانگین درآمد دیتا ساینتیست هم در آمریکا و کانادا ۱۲۰ هزار دلار است. دانشمندان داده‌ای که سمت‌های مدیریتی را برعهده می‌گیرند می‌توانند درآمد خود را به ۱۷۶ هزار دلار در سال نیز برسانند.

کاربردهای عمومی پایتون چیست؟

به صورت کلی، از زبان پایتون در حوزه‌های تحلیل داده، یادگیری ماشین (Machine Learning)، توسعه وب (Web Development)، اتوماسیون (Automation)، تست نرم‌افزار (Software Testing) و پروتوتایپ‌سازی (Prototyping) کمک گرفته می‌شود. از دیگر کاربردها می‌شود به ساخت بازی با پایتون، تحلیل‌های کمی و کیفی مالی، بهینه‌سازی موتور جستجو (Search Engine Optimization | SEO) و پردازش زبان طبیعی اشاره کرد. بسیاری از شرکت‌های غول تکنولوژی مانند گوگل، اینستاگرام، اینتل، آی‌بی‌ام، نتفلیکس و اسپاتیفای از پایتون استفاده می‌کنند.

آیا استفاده از پایتون در علم داده ضروری به حساب می‌آید؟

ساده‌ترین پاسخ این است که بله، به سختی می‌توانید موقعیتی برای استخدام دانشمند داده بیابید که نیاز به آشنایی حداقلی با پایتون نداشته باشد. پایتون در حال حاضر پرکاربردترین زبان برنامه نویسی در علم داده به حساب می‌آید.

این زبان کاربرد عمومی و ساختار ذاتا شی‌گرا (Object-Oriented) دارد. علاوه بر این، از پارادایم‌های گوناگون نیز پشتیبانی می‌کند، از برنامه‌نویسی تابعی (Functional Programming) و برنامه‌نویسی ساخت‌یافته (Structured Programming) گرفته تا برنامه‌نویسی رویه‌ای (Procedural Programming).

کاربرد پایتون در تحلیل و مصورسازی داده

تحلیل داده و مصورسازی داده (Data Visualization) از مهم‌ترین ابعاد علم داده در دوران کنونی به حساب می‌آیند. پایتون در حال حاضر چندین کتابخانه مختلف دارد که تحلیل و مصورسازی داده را آسان می‌کنند. برخی از مهم‌ترین کاربردهای پایتون در این زمینه را در ادامه می‌خوانیم:

• اکتشاف مجموعه‌های داده: اکتشاف دیتاست یا مجموعه داده، گامی مهم در تحلیل داده است. کتابخانه Pandas پایتون ابزارهای لازم برای خواندن و نوشتن داده در فرمت‌های مختلف – مانند CSV و اکسل و دیتابیس‌های SQL – را در اختیارتان می‌گذارد و قابلیت‌هایی قدرتمند برای اکتشاف، پاکسازی و آماده‌سازی داده دارد.
• پاکسازی و پیش‌پردازش داده: پاکسازی و پیش‌پردازش هم از دیگر گام‌های ضروری در تحلیل داده به حساب می‌آید. بار دیگر ابزارهای لازم برای حذف داده‌های تکراری، کار با مقادیر از دست رفته و دگرگون‌سازی داده را در کتابخانه Pandas پیدا خواهید کرد.
• آماده‌سازی و دستکاری داده:‌ کتابخانه NumPy پایتون ابزارهای ضروری برای کار با آرایه‌های مختلف را در اختیارتان می‌گذارد، مثلا آرایه‌های Indexing و Slicing و Reshaping. علاوه بر این، NumPy به ابزارهایی کاربردی برای پیاده‌سازی عملیات‌های ریاضیاتی مختلف روی آرایه‌ها مجهز شده است. Pandas هم ابزارهایی برای دستکاری داده – انتخاب، فیلترگذاری و تجمیع داده – دارد.
• ساخت گزارش‌های آماری: با کتابخانه SciPi پایتون می‌توان به ابزارهایی دسترسی یافت که در تحلیل آماری – مثلا تست نظریه، آنالیز رگرسیون و آنالیز خوشه – به کار می‌آیند. کتابخانه Matplotlib هم ابزارهایی برای مصورسازی داده در قالب نمودارهای خطی، اسکتر پلات، نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام دارد. این کتابخانه به صورت خاص در مصورسازی باکیفیت گزارش‌ها و نشریات علمی کاربردی ظاهر می‌شود.
• بازنمایی گرافیکی:‌ بازنمایی گرافیکی از مهم‌ترین ابعاد مصورسازی داده به حساب می‌آید. کتابخانه Seaborn پایتون، ابزارهایی معرکه برای ساخت گرافیک‌های آماری – مانند هیت‌مپ و Pair Plot – دارد و در مصورسازی‌های پیچیده با متغیرهای فراوان به کار می‌آید. کتابخانه Plotly هم امکان مصورسازی تعاملی را مهیا می‌کند و عمدتا برای مصورسازی تحت وب و قابل اشتراک‌گذاری با دیگران استفاده می‌شود.

کاربرد پایتون در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

برای درک هرچه بیشتر کاربرد پایتون در علم داده ضروری است کاربردهای آن در حوزه یادگیری ماشین را هم درک کنیم. یادگیری ماشین یکی از زیرشاخه‌های علوم کامپیوتر است که با طراحی و توسعه الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که می‌توانند از داده‌ها بیاموزند. از این الگوریتم‌ها برای پیش‌بینی، دسته‌بندی و خوشه‌بندی استفاده می‌شود.

یادگیری ماشین کاربردهای گسترده در علم داده دارد و برای مثال می‌شود به زمینه‌های پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و موارد مشابه اشاره کرد.

پایتون و یادگیری عمیق

یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی برای آموختن از داده کمک می‌گیرد. در ادامه می‌بینیم که پایتون چه کمکی به ساخت شبکه‌های عصبی عمیق می‌کند و چه تاثیری روی چالش‌های جهان واقعی – مانند دسته‌بندی تصویر و پردازش زبان طبیعی – می‌گذارد.

• ساخت شبکه‌های عصبی عمیق: یادگیری عمیق راجع به ساخت مدل‌های پیچیده با چندین لایه از عصب یا نورون است. محققان از کتابخانه متن‌باز Keras و API سطح بالا آن برای برای توسعه و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق کمک می‌گیرند. این کتابخانه پایتون از انواع شبکه‌های عصبی – مانند شبکه عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks | CNN)، شبکه عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks | RNN) و واحدهای حافظه طولانی کوتاه‌مدت (Long Short-Term Memory Units | LSTMs) – نیز پشتیبانی می‌کند.
• کار با شبکه‌های عصبی کانولوشنال: از شبکه‌های عصبی کانولوشنال عمدتا برای وظایف مربوط به بینایی کامپیوتر استفاده می‌شود. بینایی کامپیوتر راجع به پردازش پیکسل به پیکسل تصاویر و بعد دسته‌بندی آن‌هاست. مدل‌های CNN بسیار قدرتمند ظاهر می‌شوند و می‌توانند اطلاعاتی پیچیده از تصاویر استخراج کنند و از آن‌ها بیاموزند.
• پیاده‌سازی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی: تکنیک‌های یادگیری عمیق مانند RNN و LSTM و مکنیزم‌های توجه (Attention Mechanisms) را می‌توان در مجموعه‌ داده‌های متنی – مثلا مقالات خبری یا توییت‌ها – به کار بست. در این حالت، متون پیش‌پردازش و تبدیل به یک توالی از کلمات (به نام Token) می‌شوند و سپس در اختیار مدل‌ها قرار می‌گیرند. این مدل‌ها می‌توانند الگوها را بیابند و از ارتباط میان کلمات بیاموزند تا پیش‌بینی‌ها و دسته‌بندی‌هایی معنادار ارائه کنند.
• کاربردهای دنیای واقعی: یادگیری عمیق کاربردهای فراوان در جهان واقعی دارد، از دسته‌بندی تصویر و تشخیص اشیا گرفته تا تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی. به کمک بهترین کتابخانه های پایتون در حوزه یادگیری عمیق، این روزها می‌توانیم مدل‌هایی قدرتمند برای رسیدگی به مسائل پیچیده بسازیم.

پایتون و بیگ دیتا

به صورت کلی باید گفت پایتون ابزاری فوق‌العاده در حوزه بیگ دیتا (Big Data) به حساب می‌آید. کتابخانه‌های این زبان اجازه می‌دهند به کار با Apache Spark و Hadoop مشغول شوید، داده‌های تحلیلی را در لحظه پردازش کنید و از پردازش توزیع‌شده کمک بگیرید. این کتابخانه‌ها بیشترین کاربرد را در زمینه بیگ دیتا دارند:

• pyspark
• pandas
• numpy/scipy

پایتون و اتوماسیون

دیگر کاربرد پایتون در علم داده توانایی آن در اتوماسیون وظایف است. این زبان بسیار منعطف و قدرتمند است و یادگیری اتوماسیون با آن زمان زیادی نمی‌برد. اگر می‌خواهید از پایتون در فرایند وب اسکرپینگ یا استخراج داده کمک بگیرید، پیشنهاد می‌کنیم پکیج BeautifulSoup را به کمک pip نصب کنید.

پایتون و امنیت داده

پایتون در حال حاضر از قدرتمندترین زبان‌های برنامه‌نویسی است و در رسیدگی به وظایف مربوط به امنیت داده هم به کار می‌آید. ماژول‌های مختلف این زبان در رمزنگاری و رمزنگاری داده، پیاده‌سازی تکنیک‌های احراز هویت و شناسایی و جلوگیری از تهدیدات سایبری به کمک‌تان خواهند آمد.

پایتون کتابخانه‌های گوناگونی مانند PyCrypto و PyOpenSSL دارد که پشتیبانی از الگوریتم‌های رمزنگاری مانند AES و RSA را با خود به همراه می‌آورند. کارآمدترین و محبوب‌ترین کتابخانه‌ها را در پایین آورده‌ایم:

• PyCrypto: ارائه توابعی مانند Hashes و Signatures برای رمزنگاری داده
• PyHash: کتابخانه‌ای‌ که الگوریتم‌های هش (Hash) گوناگون (مانند MD5 و SHA1 و SHA2) را پیاده‌سازی می‌کند.
• OpenSSL: ارائه دسترسی به توابع کتابخانه OpenSSL

کتابخانه‌های پایتون برای علم داده

تا اینجا کار با انواع کاربرد پایتون در علم داده آشنا شدیم و کتابخانه‌های مورد استفاده در هر زمینه را هم مرور کردیم. حالا بیایید نگاهی کامل‌تر به محبوب‌ترین موارد از میان کتابخانه‌های پایتون بیندازیم و قابلیت‌های آن‌ها را بررسی کنیم.

• Numpy کتابخانه‌ای برای پردازش اطلاعات است که آرایه‌ای چندبعدی برای اشیا، ابزارهایی برای کار کردن با این آرایه‌ها و توابعی برای پیاده‌سازی عملیات‌های ریاضی روی آن‌ها دارد. NumPy را می‌توان یکی از بنیادین‌ترین کتابخانه‌ها برای دستکاری و تحلیل داده در پایتون به حساب آورد که به صورت خاص در مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و عملیات‌های ریاضی پیچیده به کار می‌آید.
• Pandas از بهترین کتابخانه‌ها برای دستکاری و تحلیل داده با پایتون به حساب می‌آید. با Pandas می‌توانید داده را با فرمت‌های گوناگون بخوانید و بنویسید و به اکتشاف، پاکسازی و آماده‌سازی داده مشغول شوید. داده‌هایی که ساختار جدولی دارند – مثل اسپریدشیت اکسل یا دیتابیس‌ها – بیشترین نفع را از انتخاب این کتابخانه می‌برند.
• SciPy در پردازش‌های علمی و سطح بالا به کار می‌آید. این کتابخانه ابزارهای لازم برای بهینه‌سازی، یکپارچه‌سازی، درون‌یابی، پردازش سیگنال، جبر خطی و موارد هرچه بیشتر را در اختیارتان می‌گذارد. این ابزار به صورت خاص در پروژه‌های علمی و مهندسی به کار می‌آید.
• Matplotlib کتابخانه‌ای متمرکز بر مصورسازی داده است. با این ابزار پایتون می‌توانید انواع نمودارها و هیستوگرام‌ها را ترسیم کنید و اساسا یکی از اولین و بدیهی‌ترین انتخاب‌ها برای مصورسازی به حساب می‌آید.
• Scikit-Learn کتابخانه‌ای برای یادگیری ماشین است. Scikit-Learn ابزارهای متعدد برای پیش‌پردازش،‌ انتخاب ویژگی‌، انتخاب مدل و ارزیابی مدل دارد. علاوه بر این، مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مثل رگرسیون خطی، رگرسیون منطقی، ماشین بردار پشتیبانی (Support Vector Machines)، درخت‌های تصمیم‌گیری و مواردی از این دست را در اختیارتان می‌گذارد. این کتابخانه عمدتا در ساخت مدل‌های متمرکز بر دسته‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی استفاده می‌شود.

TensorFlow یکی از آن کتابخانه‌هایی است که باعث شده کاربرد پایتون در علم داده بیش از پیش به چشم آید. این کتابخانه به یادگیری عمیق اختصاص یافته و ابزارهای لازم برای ساخت و تعلیم شبکه‌های عصبی عمیق را در دسترس قرار می‌دهد. TensorFlow به صورت خاص در ساخت مدل‌های بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار کاربردی ظاهر می‌شود و از آن در هر صنعتی که نیاز به مدل‌های یادگیری عمیق دارد، استفاده می‌کنند.

کاربرد پایتون در علم داده چه تفاوتی با دیگر زبان‌ها دارد؟

پایتون تنها یکی از زبان‌هایی برنامه‌نویسی رایج در زمینه علم داده و تحلیل داده است. از دیگر زبان‌های کاربردی در این حوزه‌ها می‌شود به R، جاوا اسکریپت، جاوا، متلب، سی، سی پلاس پلاس، اسکالا و SQL اشاره کرد. بزرگ‌ترین مزیت پایتون در برابر تمام این زبان‌ها، سهولت یادگیری و کار با آن است.

پایتون ضمنا تمام ابزارهای ضروری برای چهار مرحله حل مساله را در اختیارتان می‌گذارد:

1. جمع‌آوری و پاکسازی داده
2. اکتشاف داده
3. مدل‌سازی داده
4. مصورسازی داده

پایتون چندین کتابخانه یادگیری عمیق پیشرفته هم دارد که این زبان را به ابزار پیش‌فرض برای هوش مصنوعی تبدیل می‌کنند. اساسا انعطاف‌پذیری و گستردگی کارکردهای پایتون بوده که باعث شده محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی در حوزه دیتا ساینس باشد.

در جدول پایین، به شکلی سریع کاربرد پایتون در علم داده را با دیگر زبان‌ها مقایسه می‌کنیم و نگاهی به مزایا و معایب هر زبان نیز می‌اندازیم:

۷ دلیل یادگیری پایتون برای متخصصان علوم داده

تا به اینجا کار آشنایی کامل با کاربرد پایتون در علم داده پیدا کرده‌ایم و می‌دانیم یکی از بهترین گزینه‌ها در جعبه‌ ابزار تحلیلگران و دانشمندان داده به حساب می‌آید. اگر هنوز نسبت به یادگیری این زبان متقاعد نشده‌اید، در ادامه ۷ دلیل برای شرکت دردوره‌های آموزش پایتون در اختیارتان می‌گذاریم:

• یکی از منعطف‌ترین زبان‌ها: برخی ادعا می‌کنند پایتون فراگیرترین زبان کدنویسی جهان است و فراگیری آن طی ده سال آینده بیشتر هم می‌شود. سهولت یادگیری و کاربردپذیری گسترده از مهم‌ترین دلایل این محبوبیت به حساب می‌آید.
• یادگیری و درک آسان: بر کسی پوشیده نیست که یادگیری کدنویسی و تسلط یافتن بر زبان‌های مختلف می‌تواند واقعا دشوار باشد. اما پایتون این مانع را از پیش روی عموم مردم برداشته و معمولا به سادگی آموخته می‌شود. قواعد نحوی یا سینتکس این زبان شباهت زیادی به زبان انسانی دارد و بنابراین خیلی سریع، مبانی را فرا می‌گیرید.
• متن‌باز: پایتون با لایسنس Open Source Initiative ساخته شده که یعنی هرکسی آزاد به استفاده از پایتون و توزیع آن است، حتی برای مصارف تجاری.
• بهبود ابعاد مختلف حرفه کاری:‌ دانش و تجربه کار با پایتون یکی از رایج‌ترین پیش‌نیازها در مشاغل حوزه دیتا ساینس، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به حساب می‌آید. از جمله مشاغلی که از پایتون استفاده مداوم می‌کنند می‌شود به دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین، مهندس کنترل کیفیت و توسعه‌دهنده بک‌اند اشاره کرد. حتی اگر برای شغل‌تان نیازی به یادگیری پایتون نداشته باشید، این زبان چشم شما را به احتمالات دنیای تکنولوژی باز می‌کند و فرصتی برای یادگیری مداوم در اختیارتان می‌گذارد. ضمنا با تسلط بر پایتون، از دیگر متقاضیان فرصت‌های شغلی متمایز می‌شوید.
• دسترسی به کتابخانه‌های استاندارد و قدرتمند: کتابخانه به مجموعه‌ای کدها و ماژول‌ها گفته می‌شود که از پیش کنار یکدیگر قرار گرفته‌اند. پایتون بیش از ۱۳۷ هزار کتابخانه دارد و بهترین موارد می‌شود به Requests ،Pillow ،Scrapy ،Tkinter و Six اشاره کرد.
• تقاضا فراوان برای برنامه‌نویسان و تخصص‌های مرتبط: با جستجویی ساده در لینکدین و سایت‌های کاریابی، هزاران موقعیت شغلی مرتبط به پایتون پیدا می‌شود که نام‌های بزرگی مثل Google و Pandora و Deloitte در میان آن‌ها به چشم می‌خورد. همان‌طور که پیش‌تر گفتیم، پایتون معمولا پیش‌نیازی در فرصت‌های شغلی دیتا ساینس، AI، یادگیری ماشین و مهندسی نرم‌افزار است و تقاضا برای تمامی این تخصص‌ها به بیشترین حد رسیده.
• جامعه‌ای حمایت‌گر:‌ بررسی‌ها نشان می‌دهند تاکنون بیش از ۱ میلیون سوال مرتبط به پایتون در پلتفرم Stack Overflow طرح و پاسخ داده شده است. پایتون یک زبانه Community مجزا نیز در سایت خود دارد که دسترسی به فروم رسمی آن را امکان‌پذیر می‌کند. اگر نوعی دیگر از ارتباط را ترجیح می‌دهید، می‌توانید به گروه دیسکورد پایتون نیز بپیوندید.

‌سلب مسئولیت: مطالب منتشرشده در دسته رپورتاژ آگهی توسط شرکت‌های ثالث تهیه شده و جنبه تبلیغاتی یا بیانیه خبری دارند. این مطالب صرفاً بازنشر شده و شهرسخت‌افزار مسئولیتی در قبال صحت محتوای آن ندارد.