מדוע Python פופולרי למדעי הנתונים?

Python היא שפת תכנות פופולרית ברמה גבוהה המשמשת בעיקר למדעי נתונים, אוטומציה, פיתוח אתרים ובינה מלאכותית. זוהי שפת תכנות למטרות כלליות התומכת בתכנות פונקציונלי, תכנות מונחה עצמים ותכנות פרוצדורלי. במהלך השנים, Python ידועה כשפת התכנות הטובה ביותר למדעי נתונים, והיא משמשת בדרך כלל חברות טכנולוגיה גדולות למשימות מדעי הנתונים.

במדריך זה תלמדו מדוע Python כל כך פופולרי עבור מדעי הנתונים ומדוע הוא יישאר פופולרי בעתיד.

למה ניתן להשתמש ב-Python?

כפי שנאמר קודם לכן, Python היא שפת תכנות למטרות כלליות, מה שאומר שניתן להשתמש בה כמעט לכל דבר.

יישום נפוץ אחד של Python בפיתוח אתרים הוא המקום שבו Django או Flask משמשים כקצה העורפי של אתר אינטרנט. לדוגמה, הקצה האחורי של אינסטגרם פועל על ג'נגו, וזו אחת הפריסות הגדולות ביותר של ג'נגו.

אתה יכול גם להשתמש ב-Python לפיתוח משחקים עם Pygame, Kivy, Arcade וכו'; למרות שמשתמשים בו לעתים רחוקות. פיתוח אפליקציות למובייל לא נשאר בחוץ, Python מציעה ספריות פיתוח אפליקציות רבות כמו Kivy ו-KivyMD שבהן תוכלו להשתמש לפיתוח אפליקציות מרובות פלטפורמות; וספריות רבות אחרות כמו Tkinter, PyQt וכו'.

הדיון העיקרי במדריך זה הוא היישום של Python במדעי הנתונים. Python הוכחה כשפת התכנות הטובה ביותר עבור Data Science ותדע מדוע במדריך זה.

מה זה מדע נתונים?

לפי נבואה, מדע הנתונים משלב מספר תחומים, כולל סטטיסטיקה, שיטות מדעיות, בינה מלאכותית (AI) וניתוח נתונים, כדי להפיק ערך מהנתונים. זה כולל הכנת נתונים לניתוח, כולל ניקוי, איסוף ותמרון הנתונים לביצוע ניתוח נתונים מתקדם.

מדעי הנתונים ישימים בתעשיות שונות, והוא עוזר לפתור בעיות ולגלות עוד על היקום. בתעשיית הבריאות, מדע הנתונים מסייע לרופאים לעשות שימוש בנתוני העבר בקבלת החלטות, למשל, אבחון או טיפול נכון למחלה. מגזר החינוך לא נשאר בחוץ, כעת ניתן לחזות תלמידים נושרים מבית הספר, הכל הודות ל-data science.

לפייתון יש תחביר פשוט

מה עוד יכול להפוך את התכנות להרבה יותר קל מאשר תחביר אינטואיטיבי? ב-Python, אתה צריך רק שורה אחת כדי להפעיל את התוכנית הראשונה שלך: פשוט הקלד print("שלום עולם!") ולרוץ - זה כל כך קל.

לפייתון יש תחביר פשוט מאוד, והוא הופך את התכנות להרבה יותר קל ומהיר. אין צורך בסוגרים מסולסלים בעת כתיבת פונקציות, אף נקודה-פסיק אינו האויב שלך, ואתה אפילו לא צריך לייבא ספריות לפני שאתה כותב קוד בסיסי.

זהו יתרון אחד שיש ל-Python על פני שפות תכנות אחרות. יש לך פחות נטיות לעשות שגיאות, ואתה יכול להבחין בקלות בבאגים.

קהילה רחבה

Data Science הוא תחום מורכב אחד שאתה לא יכול לעשות מבלי להזדקק לעזרה כלשהי. Python מציעה את כל העזרה שאתה צריך דרך הקהילה הרחבה שלה. בכל פעם שאתה נתקע, פשוט עיין בו והתשובה שלך מחכה לך. הצפת מחסנית הוא אתר פופולרי מאוד שבו מתפרסמות שאלות ותשובות לבעיות תכנות.

אם הבעיה שלך חדשה, וזה נדיר, אתה יכול לשאול שאלות ואנשים יהיו מוכנים לספק תשובות.

פייתון מציעה את כל הספריות

אתה זקוק מאוד למים, ויש לך רק שתי כוסות על השולחן. האחד הוא רבע מלא במים ואילו השני כמעט מלא. האם הייתם נושאים את הכוס עם הרבה מים או את השני, למרות שלשניהם יש מים? תרצה לשאת את הכוס המכילה הרבה מים כי אתה באמת צריך מים. זה קשור לפייתון, הוא מציע את כל הספריות שאי פעם תזדקק למדעי הנתונים, בהחלט לא היית רוצה להשתמש בשפת תכנות אחרת עם מספר ספריות ספורות בלבד.

תהיה לך חוויה נהדרת בעבודה עם ספריות אלה מכיוון שהן ממש קלות לשימוש. אם אתה צריך להתקין ספרייה כלשהי, חפש את שם הספרייה ב- PyPI.org ופעל לפי ההוראות לקראת סוף מאמר זה כדי להתקין את הספרייה.

קָשׁוּר: ספריות מדעי נתונים עבור Python שכל מדען נתונים צריך להשתמש

פייתון מספרי - NumPy

NumPy היא אחת מספריות מדעי הנתונים הנפוצות ביותר. זה מאפשר לך לעבוד עם משימות מספריות ומדעיות ב-Python. הנתונים מיוצגים באמצעות מערכים או מה שאתה יכול להתייחס אליו כרשימות, שיכולים להיות בכל מימד: מערך חד מימדי (1D), מערך דו מימדי (2D), מערך תלת מימדי (3D) וכן הלאה.

פנדות

Pandas היא גם ספריית מדעי נתונים פופולרית המשמשת בהכנת נתונים, עיבוד נתונים, הדמיית נתונים. עם Pandas, אתה יכול לייבא נתונים בפורמטים שונים כגון CSV (ערכים מופרדים בפסיק) או TSV (ערכים מופרדים בטאבים). Pandas עובד כמו Matplotlib כי זה מאפשר לך ליצור סוגים שונים של עלילות. תכונה מגניבה נוספת שמציעה Pandas היא שהיא מאפשרת לך לקרוא שאילתות SQL. לכן, אם התחברת למסד הנתונים שלך, ואתה רוצה לכתוב ולהריץ שאילתות SQL ב-Python, Pandas היא בחירה מצוינת.

Matplotlib ו- Seaborn

Matplotlib היא עוד ספרייה מדהימה שמציעה Python. היא פותחה על גבי MatLab - שפת תכנות המשמשת בעיקר למטרות מדעיות והדמיה. Matplotlib מאפשר לך לשרטט סוגים שונים של גרפים עם כמה שורות קוד בלבד.

אתה יכול לשרטט גרפים כדי להמחיש כל נתונים, לעזור לך לקבל תובנות מהנתונים שלך, או לתת לך ייצוג טוב יותר של הנתונים. ספריות אחרות כמו Pandas, Seaborn ו-OpenCV משתמשות גם ב-Matplotlib לשרטוט גרפים מתוחכמים.

Seaborn (לא Seaborne) הוא בדיוק כמו Matplotlib, רק שיש לך יותר אפשרויות - לתת לחלקים שונים של הגרפים שלך צבעים או גוונים שונים. אתה יכול לשרטט גרפים נחמדים ולהתאים אישית את המראה כדי לשפר את ייצוג הנתונים.

Open Computer Vision - OpenCV

אולי אתה רוצה לבנות מערכת זיהוי תווים אופטי (OCR), סורק מסמכים, תמונה מסנן, חיישן תנועה, מערכת אבטחה או כל דבר אחר הקשור לראייה ממוחשבת, כדאי לנסות OpenCV. הספרייה המדהימה והחינמית הזו שמציעה Python מאפשרת לך לבנות מערכות ראייה ממוחשבת על פני מספר שורות קוד בלבד. אתה יכול לעבוד עם תמונות, סרטונים, או אפילו עדכון מצלמת האינטרנט שלך ולפרוס.

Scikit-learn - Sklearn

Scikit-learn היא הספרייה הפופולרית ביותר המשמשת במיוחד עבור משימות למידת מכונה במדעי הנתונים. Sklearn מציעה את כל כלי השירות שאתה צריך כדי לעשות שימוש בנתונים שלך ולבנות מודלים של למידת מכונה בכמה שורות קוד בלבד.

ישנן משימות למידת מכונה שונות כמו רגרסיה ליניארית (פשוטה ומרובה), רגרסיה לוגיסטית, שכנים הקרובים ביותר, bayes נאיבי, תמיכה ברגרסיה וקטורית, רגרסיה אקראית של יער, רגרסיה פולינומית, כולל סיווג ואשכולות משימות.

למרות ש-Python פשוט בגלל התחביר שלו; ישנם כלים שתוכננו במיוחד עם מחשבה על מדעי הנתונים. מחברת Jupyter היא הכלי הראשון, זוהי סביבת פיתוח שנבנתה על ידי Anaconda, לכתיבת קוד Python עבור משימות מדעיות. אתה יכול לכתוב ולהריץ קודים באופן מיידי בתאים, לקבץ אותם, או אפילו לכלול תיעוד, כפי שמספק יכולת הסימון שלו.

חלופה פופולרית היא Google Collaboratory, הידועה גם בשם Google Colab. הם דומים ומשמשים לאותה מטרה אבל ל-Google Colab יש יותר יתרונות בגלל התמיכה בענן. יש לך גישה ליותר מקום, לא צריך לדאוג שאחסון המחשב שלך יתמלא. אתה יכול גם לשתף את המחברות שלך, להיכנס לכל מכשיר ולגשת אליו, או אפילו לשמור את המחברת שלך ב-GitHub.

כיצד להתקין כל ספריית מדעי הנתונים ב-Python

בהינתן שכבר התקנת את Python במחשב שלך, סעיף זה שלב אחר שלב ידריך אותך כיצד להתקין כל ספריית מדעי הנתונים במחשב Windows שלך. NumPy יותקן במקרה זה, בצע את השלבים הבאים:

1. ללחוץ הַתחָלָה וסוג cmd. לחץ לחיצה ימנית על התוצאה ובחר הפעל כמנהל.

1. אתה צריך PIP כדי להתקין ספריות Python מ- PyPi. אם כבר יש לך, אל תהסס לדלג על שלב זה; אם לא, אנא קרא כיצד להתקין PIP במחשב שלך.
2. סוּג pip להתקין numpy ולחץ להיכנס לרוץ. תהליך זה יתקין את NumPy במחשב שלך וכעת תוכל לייבא ולהשתמש ב-NumPy במחשב שלך. תהליך זה אמור להיראות דומה לצילום המסך המוצג להלן, התעלם מהאזהרה והרווחים הריקים. (אם אתה משתמש בלינוקס או macOS, פשוט פתח מסוף והזן את התקנת pip פקודה).

הגיע הזמן להשתמש ב-Python למדעי הנתונים

בין שאר שפות תכנות כמו R, C++ ו-Java; פייתון עומד להיות הטוב ביותר עבור מדעי הנתונים. מדריך זה הנחה אותך מדוע Python כל כך פופולרי עבור מדעי הנתונים. עכשיו אתה יודע מה Python מציע ומדוע חברות גדולות כמו גוגל, מטה, נאס"א, טסלה וכו' משתמשות ב-Python.

האם המדריך הזה הצליח לשכנע אותך שפייתון תישאר שפת התכנות הטובה ביותר למדעי הנתונים? אם כן, המשך ובנה פרויקטים נחמדים של מדעי הנתונים; לעזור להקל על החיים.

כיצד לייבא נתוני Excel לתוך סקריפטים של Python באמצעות פנדה

לניתוח נתונים מתקדם, Python עדיפה על Excel. הנה איך לייבא את נתוני ה-Excel שלך לתוך סקריפט Python באמצעות Pandas!

קרא הבא

על הסופר