دلیل محبوبیت پایتون در حوزه علم داده (Data Science) چیست؟

پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا است که بیشتر برای اتوماسیون، علم داده، توسعه وب و هوش مصنوعی کاربرد دارد. این زبان برنامه نویسی همه منظوره از برنامه نویسی تابع گرا، شی گرا و رویه ای پشتیبانی می‌کند. در سال‌های اخیر بسیاری از شرکت‌های بزرگ برای انجام کارهای مرتبط با علم داده از پایتون استفاده کرده و می‌کنند. در این مطلب به بررسی دلیل این موضوع می‌پردازیم.

کاربردهای پایتون

همانطور که اشاره شد، پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است یعنی تقریباً برای همه چیز کاربرد دارد.

یکی از کاربردهای پایتون در توسعه وب، مربوط به مواقعی است که برای بک اند سایت از Django یا Flask استفاده می‌شود. مثلاً اینستاگرام از Django استفاده می‌کند.

امکان استفاده از پایتون برای توسعه بازی و اپلیکیشن‌های موبایلی هم وجود دارد. اما موضوع اصلی این مقاله کاربردهای پایتون در علم داده است که در ادامه به آن می‌پردازیم.

علم داده چیست؟

طبق توضیحات سایت اوراکل، علم داده ترکیبی از چندین رشته مختلف است از جمله آمار، شیوه‌های علمی، هوش مصنوعی و تحلیل داده برای استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌ها. آماده سازی داده‌ها برای تحلیل هم از جمله مراحل این علم است از جمله پاکسازی، تجمیع و دستکاری داده‌ها.

علم داده در صنایع مختلف کاربرد دارد و به حل مشکلات مختلف و اکتشاف درباره جهان هستی کمک می‌کند. در حوزه پزشکی هم این علم به پزشکان کمک می‌کند تا از داده‌های قدیمی برای تشخیص بهتر درمان یا علت یک بیماری استفاده کنند.

سادگی دستورالعمل‌های پایتون

در پایتون فقط با نوشتن دستور print(“Hello World!”) می‌توانید اولین برنامه خودتان را بنویسید.

نوشتار دستورالعمل‌های پایتون بسیار ساده است و به همین دلیل کدنویسی با این زبان سریع تر و راحت تر انجام می‌شود. در این زبان هنگام نوشتن تابع نیازی به براکت نیست، سیمی کالن برای دستورات لازم نیست و حتی لازم نیست که کتابخانه‌ها را ایمپورت کنید. به این ترتیب احتمال بروز خطا در کدنویسی هم کمتر می‌شود.

در اختیار داشتن جامعه ای وسیع

علم داده، یکی از رشته‌های پیچیده است و معمولاً در آن زیاد به کمک نیاز پیدا می‌کنیم. پایتون یک جامعه قوی دارد بنابراین هر زمان که در کدنویسی دچار مشکل شدید، کافیست یک جستجو در وب انجام دهید تا به پاسخ سوالتان دست پیدا کنید. یکی از منابع بسیار محبوب پایتون Stack Overflow است که در آن سوالات برنامه نویسی و پاسخ آنها منتشر می‌شود.

پایتون و منبع غنی کتابخانه‌ها

پایتون همه کتابخانه‌های لازم برای علم داده را دارد؛ با وجود چنین گزینه ای، هیچ کدنویسی مایل به استفاده از زبان‌های برنامه نویسی دیگر که تنها چند کتابخانه محدود دارند، نیست.

استفاده از این کتابخانه‌ها بسیار راحت است و کافیست نام کتابخانه موردنظرتان را در PyPI.org جستجو کنید و برای نصب، مراحل ذکر شده در انتهای این مطلب را دنبال کنید. بعضی از این کتابخانه‌ها عبارتند از:

• NumPy: یکی از پرکاربردترین کتابخانه‌های حوزه علم داده که با استفاده از آن می‌توان کارهای علمی و عددی خاصی در پایتون انجام داد.
• Pandas: پانداس هم از جمله کتابخانه‌های بسیار محبوب برای آماده سازی، پردازش و تصویرسازی داده‌ها است که می‌توان داده‌ها را با فرمت‌های مخرب مثل CSV به آن وارد کرد.
• Matplotlib و Matplotlib : Matplotlib بر پایه MatLab طراحی شده که یکی از زبان‌های برنامه نویسی مخصوص کاربردهای تصویرسازی و علمی است که امکان ترسیم نمودار تنها با چند خط کدنویسی را فراهم می‌کند. Seaborn هم مثل همین کتابخانه است اما گزینه‌های بیشتری دارد و با استفاده از آن می‌توانید بخش‌های مختلف نمودار را با رنگ‌های مختلف تنظیم کنید.
• OpenCV: برای کاربردهای مربوط به بینایی ماشین مثل سیستم تشخیص کاراکتر نوری، اسکنر داکیومنت، فیلتر تصویر، حسگر حرکت و غیره می‌توانید از این کتابخانه فوق العاده که پایتون آن را به صورت رایگان عرضه کرده استفاده کنید.
• Scikit-learn – Sklearn: محبوب ترین کتابخانه ای است که به صورت اختصاصی برای کارهای یادگیری در حوزه علم داده ساخته شده است. این کتابخانه همه ابزارهای لازم برای ساختن مدل‌های یادگیری ماشینی را تنها با چند خط کد دارد.

مجموعه ای بی نظیر از ابزارهای علم داده

گرچه نحوه نوشتن دستورالعمل‌های پایتون ساده و راحت است اما ابزارهای زیادی برای علم داده دارد. نوت بوک Jupyter یکی از این ابزارها است که یک محیط توسعه طراحی شده توسط Anaconda برای نوشتن کدهای مربوط به کارهای علم داده است. با این سیستم می‌توان به راحتی و سرعت کدها را اجرا کرده، گروه بندی کرده و برای آنها داکیومنت ثبت کرد.

چگونه کتابخانه‌های مخصوص علم داده را در پایتون نصب کنیم؟

با فرض اینکه از قبل پایتون را نصب کرده باشید، در ادامه برای مثال نحوه نصب NumPy را با هم مرور می‌کنیم.

1. دکمه استارت را فشار داده و CMD را تایپ کنید. روی گزینه مربوطه راست کلیک کرده و Run as administrator را انتخاب کنید.
2. برای نصب کتابخانه‌های پایتون از PyPi نیاز به PIP دارید.
3. pip install numpy را تایپ کرده و اینتر بزنید. به این ترتیب NumPy روی سیستم نصب شده و می‌توانید آن را به سیستم خودتان ایمپورت کرده و از آن استفاده کنید. این فرایند شبیه به اسکرین شات زیر است، جاهای خالی و هشدارها را نادیده بگیرید.