۱۰ دلیل محکم برای یادگیری پایتون در علم داده

یادگیری پایتون برای علم داده

اگر نمی‌دانید یادگیری علم داده را از کجا شروع کنید، این مطلب را بخوانید!

علم داده یا Data Science حوزه‌ای وسیع است و بسته به اینکه از کجا و چگونه می‌خواهید یادگیری آن را شروع کنید، راه‌های ورود متفاوتی دارد. من یادگیری پایه علم داده را به زبانی به نام R شروع کردم و همین زبان را استفاده کردم تا زمانی که با یکی از محدودیت‌های بی‌شمار آن مواجه شدم که ادامه استفاده از آن را غیرمنطقی می‌کرد. بنابر تجربه من قطعا در نبرد پایتون در برابر R، پیروز این میدان پایتون است. یادگیری پایتون یکی از سریع‌ترین، ساده‌ترین و سرگرم کننده‌ترین روش‌ها برای ورود به علم داده است.
علم داده مهارتی بسیار ارزشمند، با میانگین دستمزد بالا و رضایت شغلی بالا محسوب می‌شود. با این وجود تعداد افراد متخصص و ماهر در این رشته به اندازه‌ی تقاضای شرکت‌ها نیست.

من به دلایل زیادی پایتون را برای ورود به دنیای بی‌نهایت علم داده پیشنهاد می‌کنم. اول اینکه بسیاری از شرکت‌های FAANG-adjacent از این زبان استفاده می‌کنند. در درجه دوم این زبان تطبیق‌پذیر و روان است و در نهایت یادگیری آن برای برنامه‌نویسان مبتدی و کسب تخصص در آن برای برنامه‌نویسان حرفه‌ای راحت است.
اگرچه پایتون زبانی همه‌کاره و عمومی به شمار می‌رود، اما در این یادداشت 10 دلیل محکم برای یادگیری پایتون در علم داده را برایتان آورده‌ایم و قصد داریم توضیح دهیم پایتون در علم داده چیست.

1. یادگیری آسان

یادگیری کدنویسی به ویژه برای مبتدیان ترسناک به نظر می‌آید. اما پایتون در این قانون کلی استثنا محسوب می‌شود. ترکیب (syntax) این زبان برنامه‌نویسی بسیار ساده است و بنابراین می‌توان به راحتی آن را فرا گرفت. این گزاره به ویژه در مقایسه با زبان‌های پیچیده‌تر مانند C ، C ++ و جاوا صادق است. یادگیری پایتون برای متخصصان علم داده، گزینه‌ای بسیار عالی به شمار می‌آید.
این زبان آنقدر ساده است که آکادمی دیجیتال مارکتینگ و کدنویسی Next Academy آن را زبانی عالی برای یاد دادن به کودکان می‌داند. همچنین منابع رایگان و یا ارزان زیادی برای کسانی که می‌خواهند به تازگی برنامه‌نویسی را شروع کنند، از این زبان در دسترس است.
اگر می‌خواهید قدم به دنیای علم داده بگذارید، پایتون زبانی آسان و ایده‌آل برای شما است؛ زبانی که بسیار سریع و بدون دردسر آموخته می‌شود. در واقع یادگیری علم داده با پایتون برای مبتدیان بهترین گزینه است.

2. سادگی در خواندن کدها

همان‌طور که پیش از این گفتیم، پایتون ترکیب ساده‌ای دارد و بازتابی از زبان انگلیسی است. بنابراین هر چه با این زبان برنامه‌نویسی نوشته شود، برای خیلی از افراد قابل درک خواهد بود؛ حتی اگر به پایتون تسلط نداشته باشند.
یکی از دلایل سادگی زبان پایتون همین است؛ چرا که موقع یادگیری می‌توانید کدهای نوشته‌شده‌ی دیگران را بخوانید و بفهمید سعی در انجام چه کاری داشته‌اند. اگر قصد ورود به دنیای علم داده را دارید، قطعا باید به خوانایی زبانی که انتخاب می‌کنید، به عنوان یک جزء کلیدی توجه کنید.
در این مسیر لازم است کدهای زیادی را بخوانید و این کدها را برای دی‌باگ کردن با همکاران یا افراد دیگر در اینترنت به اشتراک بگذارید. پایتون انجام این عمل را آسان می‌کند.

3. محبوبیت پایتون

بسیاری از افراد برای شروع برنامه‌نویسی از زبان پایتون شروع می‌کنند. این زبان یکی از پرکاربردترین زبان‌ها در علم داده و حتی در رشته‌های دیگر است. بر اساس شاخص TIOBE 2020، پایتون سومین زبان پرکاربرد در جهان به شمار می‌رود و به طور خاص در علم داده، یکی از محبوب‌ترین‌ها بوده و از زبان قدیمی مورد علاقه‌ی من، یعنی R، نیز جلوتر است.
همان‌طور که پیش‌تر ذکر کردم، بسیاری از شرکت‌ها از این زبان برای ایجاد چارچوب و پیش‌برد پروژه‌هایشان استفاده می‌کنند. به عنوان مثال گوگل پلتفرم Tensorflow را بر اساس پایتون ساخت. فیسبوک و نتفلیکس نیز هر روز بیش از روز قبل به این زبان برای پیش‌برد کارهای خود در زمینه علم داده، تکیه می‌کنند.
در واقع باید گفت اگر به علم داده علاقه‌مندید و قصد دارید در این راه پیشرفت کنید، باید حتما سررشته‌ای از پایتون داشته باشید. خوشبختانه یادگیری این زبان بسیار لذت‌بخش و آسان است.

4. کامیونیتی بزرگ پایتونیست‌ها

وقتی برای اولین بار اسم پایتونیست‌ها (افرادی که به زبان پایتون کد می‌زنند) به گوشم خورد، با خود فکر کردم عجب اسم معرکه‌ای دارد. اما این نام زیبا تنها نکته مثبت این زبان نیست. با یادگیری پایتون عضو کامیونیتی بزرگی از افرادی خواهید شد که به این زبان مسلط هستند و می‌توانید دانسته‌های خود را با آنان به اشتراک بگذارید و به پیشرفت همدیگر کمک کنید.
سه دهه از عمر این زبان می‌گذرد. همان‌طور که قبلا گفتم، یادگیری، خواندن و ساختن چیزها بر مبنای این زبان آسان است و شرکت‌های زیادی از آن استفاده می‌کنند. بنابراین می‌توان روی این نکته حساب کرد که پایتونیست‌های مشتاق و بی‌شماری در سراسر جهان وجود دارند که می‌توانید سوالات خود را از آنان بپرسید، کدهای یکدیگر را تصحیح کنید و ایده‌های جدید را به اشتراک بگذارید. می‌توانید این افراد را در پلتفرم‌های مختلف پیدا کنید، اما Reddit گروهی ویژه مختص این زبان دارد و در Discord نیز گروهای متفاوتی درباره زبان پایتون فعالیت می‌کنند.

به همین دلیل یادگیری پایتون برای ورود به علم داده انتخابی عالی است. یادگیری هر زبانی سختی‌های خودش را دارد. این سختی به خصوص اگر تحت فشار حرفه‌ای باشید، چند برابر می‌شود. کامیونیتی‌های موجود برای زبان پایتون، این سختی‌ها را آسان‌تر می‌کند.

5. مجموعه‌ی جامع کتابخانه‌های دیتا ساینس

پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی به تنهایی عالی است. اما علاوه بر تمامی مزایایی که تا اینجای مقاله برایتان برشمردم، کتابخانه‌ها و منابع عظیم آن را نیز نباید از یاد برد. کتابخانه‌هایی نظیر Pandas ، statsmodels ، NumPy ، SciPy و Scikit-Learn در علم داده بسیار محبوب هستند.
اکوسیستم‌هایی مثل سای‌پای (SciPy) انجام کارها را در علم داده، آسان‌تر می‌کنند. SciPy بسیاری از نیازهای متداول علم داده مثل پردازش ساختار داده‌ها ، تجزیه و تحلیل شبکه‌های پیچیده، الگوریتم‌ها و مجموعه‌ابزارهای یادگیری ماشین را برآورده می‌کند. منابع پایتون برای علم داده بسیار محبوب بوده و دائما روبه‌رشد هستند.

نکته بسیار هیجان‌انگیز دیگر این است که به خاطر اضافه شدن پایتونیست‌های جدید به این کامیونیتی بزرگ و پیشرفت روزافزون این زبان، بسته‌های آموزشی پایتون برای علم داده به طور مرتب تصحیح و منتشر می‌شوند و هر چه جلوتر می‌رویم، کتابخانه‌ها و منابع پایتون بهتر و قوی‌تر می‌شوند. به عنوان مثال Keras یک منبع مینیمالیست است که برای یادگیری عمیق (Deep Learning) استفاده می‌شود و در سال 2015 منتشر شد. از آن زمان این منبع به یکی از مهم‌ترین اجزای اکوسیستم پایتون تبدیل شد.

6. یادگیری اصول دیتا ساینس با استفاده از پایتون

با وجود این که عملاً کاربردهای نامحدودی برای پایتون وجود دارند، اما برخلاف حوزه‌های دیگر که ممکن است پایتون در آن‌ها رقیبانی جدی داشته باشد، علوم داده یکی از حوزه‌هایی است که با پایتون گره خورده است. این به آن معناست که تنها با گذراندن آموزش‌های اولیه‌ی پایتون می‌توانید اصول علم داده را بیاموزید. متخصصین علم داده از پایتون برای بازیابی (retrieving)، پاکسازی و نمودارسازی (visualizing) از داده‌ها و ساخت مدل‌ها استفاده می‌کنند. بنابراین اگر می‌خواهید از پایتون برای یادگیری علم داده استفاده کنید، بهترین نقطه شروع همین جا است.

به علاوه همان‌طور که در حال یادگیری کدنویسی با پایتون هستید، با اصول علم داده نیز آشنا خواهید شد. به عنوان مثال در فرایند یادگیری پایتون، نحوه آماده‌سازی محیط کاری را می‌آموزید، یاد می‌گیرید که چگونه داده‌ها را ایمپورت کنید، پاکسازی کنید (Data Cleaning) و روی آن‌ها آنالیزهای آماری انجام دهید، می‌آموزید که چگونه با کمک امکانات Data Visualisation نمودارهای شکیل و کاربردی ایجاد کنید و در نهایت نحوه اشتراک‌گذاری یافته‌های خود را یاد می‌گیرید؛ و تمام این کارها مراحلی هستند که یک کارشناس علوم داده نیز باید طی ‌کند!
اگر موقع جست‌وجوی دوره‌های آموزشی پایتون، فرایندهای معمول علم داده را مد نظر داشته باشید، به سادگی منابع زیادی پیدا خواهید کرد که به طور هم‌زمان پایتون و علوم داده یا به عبارت دقیق‌تر، پایتون برای دیتاساینس را به شما می‌آموزند. در واقع از آن‌جا که این دو مهارت هم‌پوشانی زیادی با هم دارند، یادگیری پایتون برای دیتاساینس، یک مسیر آموزشی معقول و منطقی است.

7. پاکسازی داده آسان

بسیاری از افراد ممکن است با شنیدن عبارت «علم داده» به یاد نئو در فیلم ماتریکس بیفتند که یک کت شیک پوشیده و مشغول کارهای جذاب و خارق‌العاده است. درحالی که علم داده بیشتر کار نه چندان باشکوه پاکسازی داده‌ها را شامل می‌شود. شاید بتوان گفت حداقل 80 درصد حجم کاری یک متخصص علم داده، پاکسازی داده‌ها است. اما خوشبختانه پایتون برای این کار ساخته شده و یادگیری آن به انجام این عمل کمک می‌کند.
اگر می‌خواهید وارد رشته‌ی علم داده شوید، باید بدانید که قبل از رسیدن به قسمت‌های جذاب، اول باید اصلاح، پاکسازی، massaging و بسیاری کارهای معمول دیگر را انجام بدهید. این ویژگی که پایتون برای اصلاح علم داده به وجود آمده، آن را به زبانی ایده‌آل در این مسیر تبدیل می‌کند.
دو منبعی که پیش‌تر ذکر کردم یعنی NumPy و Pandas، به طرز فوق‌العاده‌ای در پاکسازی داده‌ها عالی عمل می‌کنند.

8. به اشتراک‌گذاری آسان

گام بعدی پس از پاکسازی داده‌ها، انتقال یافته‌ها به دیگران است. علم داده فقط یکسری خطوط متشکل از کد نیست، بلکه انتشار و به اشتراک‌گذاری نتایج با ذی‌نفعان اصلی هم لازم است. ارائه یک نمای خوب برای این کار بسیار ضروری تلقی می‌شود.

یکی از نویسندگان وبلاگ Analytiks نوشته است:

«مصورسازی داده‌ها با استفاده از نقشه‌ها و گراف‌ها، اطلاعات را به تصویر می‌کشد و به این ترتیب تصور روشنی از مفهوم این اطلاعات به دست می‌دهد. این کار درک داده‌ها را برای ذهن انسان طبیعی‌تر می‌کند و بنابراین تشخیص روندها، الگوها و داده‌های پرت (outlier data) در دیتاست‌های بزرگ آسان‌تر می‌شود».

ساخت نمودار با پایتون

بسیاری از مردم گمان می‌کنند در علم داده، کار با انجام آنالیز روی داده‌ها به پایان می‌رسد؛ اما مانند تمام مشاغل حرفه‌ای، در علم داده هم کارهایی که بعد از حصول نتیجه انجام می‌دهید، از کارهایی که تا رسیدن به آن نقطه انجام داده‌اید، مهم‌تر هستند.
پایتون ابزارهای بسیار خوبی برای شبیه‌سازی‌های ساده دارد؛ ابزارهایی مانند matplotlib اصلی و دو زیرمجموعه‌اش یعنی Pandas و Seaborn که هر دوی آن‌ها بر اساس matplotlib ساخته شده‌اند. اگر بتوانید به راحتی نموداری مناسب بسازید که داده‌ها را به خوبی نمایش دهد و نتایج را در یک نگاه منتقل کند، نیمی از راه را رفته‌اید؛ و پایتون این کار را برای شما ساده می‌کند.

9. ساخت سریع نمونه‌های اولیه 

یک واقعیت کمتر شناخته‌شده این است که پروژه‌های علم داده قیمت بالایی دارند. در واقع Chris Chapo، معاون ارشد تحلیل داده‌ها‌ در Gap، معتقد است 87 درصد پروژه‌های داده شکست می‌خورند و برای موفقیت این پروژه‌ها، انرژی، زمان، منابع و صبر زیادی لازم است.
برای حل این مساله، متخصصان علم داده از نمونه‌های اولیه یا prototypes استفاده می‌کنند تا بتوانند ایده خود را به صورت آزمایشی اجرا کرده و آزمون استرس بگیرند تا مطمئن شوند انجام کامل آن ارزش صرف وقت و هزینه و انرژی را دارد. با وجود آنهمه امکانات و قابلیت‌های پایتون، جای تعجب نیست که زبان پایتون برای ساخت نمونه‌های اولیه خوب برای آزمایش مفاهیم، ایده‌ها و محصولات نیز عالی است.

نویسندگان Fuzzing Book نوشته‌اند:

«پایتون به طرز شگفت‌انگیزی راندمان کاری ما را بالا برده است. پیاده‌سازی اکثر تکنیک‌های موجود در این کتاب 2 الی 3 روز طول کشید. این میزان حدودا 10 تا 20 برابر سریع‌تر از زبان‌های «کلاسیک» مانند C یا Java است».

با پایتون اجرای آنالیز داینامیک (آنالیز اجرای برنامه در حین خود اجرا) و آنالیز استاتیک (آنالیز کد بدون اجرای آن) آسان است. هر دوی این کارها، ساخت نمونه‌های اولیه را بسیار آسان می‌کنند.

10. امنیت شغلی

تمرکز اصلی یادداشت من روی این موضوع بود که چرا باید برای علم داده زبان پایتون را یاد گرفت. اما ذکر این نکته هم خالی از لطف نیست که بسیاری از مشاغل و مسیرهای حرفه‌ای که روزی مانند کوه‌هایی محکم می‌نمودند و هیچ‌کس تصور نمی‌کرد نابود شوند، کم‌کم از بین رفتند و یا الگوریتم‌هایی جایگزین آن‌ها شد.
اما به نظر نمی‌رسد دیتاساینس سرنوشتی مشابه داشته باشد و یا دچار افول و ضعف این چنینی شود. از آن‌جا که شرکت‌ها برای متخصصین علم داده هزینه‌های زیادی می‌کنند و با این وجود در پیدا کردن افراد متخصص و حرفه‌ای دچار مشکل هستند، می‌توان نتیجه گرفت که این شرکت‌ها حاضرند باز هم منابع و وقت بیشتری را صرف جذب نیروی متخصص علوم داده کنند.

اگر پایتون را برای دیتا ساینس یاد بگیرید، این مهارت می‌تواند به شما در پیدا کردن شغل در تمام حوزه علوم کامپیوتر کمک کند. از طرفی خود پایتون مسیر شغلی پایداری محسوب می‌شود. سی سال است که مطرح و مورد استفاده است و و دائماً موارد کاربرد بیشتری برای مشاغل جدید پیدا می‌کند. قطعا آینده علم داده نیز مانند هر چیز دیگری صد درصد مشخص نیست. حتی ممکن است مسیر شغلی خودتان را تغییر دهید. اما در هر صورت تسلط و مهارت کافی به پایتون هیچ‌گاه به ضرر شما نخواهد بود.
به طور کلی بدون توجه به اینکه در حوزه‌ی دیتا ساینس چه اتفاقاتی می‌افتد، یادگیری پایتون را شروع کنید. خواهید دید این زبان ارزشمند شما را در رسیدن به اهدافتان یاری خواهد کرد.

در این مقاله مسائل کلی درباره‌ی یادگیری پایتون برای کسب تبحر در علم داده را توضیح داده‌ایم. یادگیری اصول علم داده با استفاده از پایتون برای افرادی که می‌خواهند قدم در این راه بگذارند و نمی‌دانند از کجا شروع کنند، نقطه‌ی شروع خوبی است. البته این مسیر ممکن است برای بعضی از افراد ترسناک به نظر بیاید.
وقتی که یادگیری پایتون را شروع کردم، متوجه شدم این زبان برای مواجه شدن با مفاهیم اساسی علم داده بهترین گزینه است.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *